«Интеллектуальное предприятие 2025»: ИИ со стратегическим подходом

В середине сентября состоялся форум «Интеллектуальное предприятие», организованный издательством «Открытые системы» и собравший ведущих экспертов в области практического использования искусственного интеллекта в организациях. В фокусе форума были вопросы управления внедрением ИИ, включая корпоративную культуру, юридические подводные камни, построение «конвейера» для массового внедрения решений на основе ИИ. Кроме того, участники обсудили применение больших языковых моделей и практику создания ИИ-агентов.

Директор Ассоциации больших данных Илья Кананыкин, открывший форум, поделился последними данными по развитию рынка средств искусственного интеллекта и больших данных. По его словам, базовый сценарий роста рынка больших данных и ИИ – 320 млрд руб. к 2024 году – был выполнен. Применение больших данных и ИИ в промышленности достигает 1,3% ВВП, несмотря на большие проблемы в регулировании. В частности, ужесточается ответственность бизнеса за утечки данных, что не ускоряет процессы использования продуктов на основе данных.

Илья Кананыкин: «К 2027 году развитие ИИ будет признано основным экономическим показателем национальной устойчивости»

Среди трендов развития ИИ Кананыкин выделил несколько ключевых. Во-первых, к 2027 году развитие ИИ будет признано основным экономическим показателем национальной устойчивости. Во-вторых, будет продолжаться усиление роли государства, что характерно и для других стран. Кроме того, ожидается рост контроля субъектов персональных данных за своими данными – люди все неохотнее делятся ими. Отдельно следует сказать про рост угрозы дипфейков. Цунами подобных атак приведет к тому, что уже в 2026 году 30% предприятий не будут считать биометрические системы идентификации безопасными.

Управленческие аспекты ИИ

«Даже если руководство компании готово ‘прыгнуть’ в проект ИИ, неплохо подумать, куда ‘приземлится’ компания», – рекомендовал Леонид Головин, советник генерального директора по цифровой трансформации «Газпромтранса». Он выразил уверенность в том, что главный тормоз внедрения ИИ – не технологии, а недоверие к «черному ящику», страх ошибки. Он дал рекомендации поиска территорий без устоявшихся процессов, где ИИ откроет новую прибыль.

Леонид Головин: «Даже если руководство компании готово ‘прыгнуть’ в проект ИИ, неплохо подумать, куда ‘приземлится’ компания»

По мнению Головина, первая из откровенно тупиковых стратегий – выжидать: на самом деле заниматься вопросами ИИ надо было еще вчера. Вторая – внедрять ИИ лишь там, где «не страшно». Но в таких не слишком значимых для компании процессах и больших эффектов не будет.

«Пилотных проектов ИИ действительно много, а вот полноценных внедрений маловато», – констатировал Александр Хомяков, директор по инновациям ТД «Электротехмонтаж». Он отметил, что пилоты часто не выходят в промышленную эксплуатацию из-за системных проблем. Не случайно генеративный ИИ на кривой Gartner спускается в «долину смерти», а оттуда выбираются далеко не все технологии. Кроме того, сейчас внедрение генеративного ИИ в основном происходит для повышения личной эффективности. Однако многие сотрудники не готовы признавать, что используют в своей работе ИИ, что не добавляет очков технологиям.

Кирилл Поляков, директор департамента цифровых продуктов DOGMA, рассказал, как выстроить алгоритм цифровой трансформации, где ИИ — не просто модный инструмент, а часть стратегии компании. «Важно давать людям право на ошибку. Осуждение ошибок при реализации новых инициатив способно загубить все другие позитивные моменты в культуре», – подчеркнул Поляков. Кроме того, для успешного внедрения ИИ-решений требуется создать профильный центр компетенций – например, офис цифровой трансформации, обеспечить компанию необходимыми кадрами, повышать квалификацию бизнес-пользователей. И конечно, важно не только заручиться поддержкой первого лица, но и работать с сопротивлением на уровне «CEO минус один».

Кирилл Поляков: «Важно давать людям право на ошибку. Осуждение ошибок при реализации новых инициатив способно загубить все другие позитивные моменты в культуре»

Алексей Титов, руководитель Центра архитектуры и анализа ГК ФСК, поделился опытом проектирования решений с ИИ, представив пошаговый алгоритм от идеи до внедрения. Согласно его рекомендациям, основой для внедрения ИИ является исследование текущего состояния процессов (as-is). Без этого этапа сложно понять, что и как необходимо менять, на полученной информации строятся будущие изменения и ИТ-системы. И чем детальнее проведен анализ as-is, тем проще найти проблемные места и способы оптимизации.

Демократизация аналитики

«Самая главная потребность компаний – демократизация ИТ, дающая возможность создавать аналитические приложения силами бизнес-пользователей – например, обычных аналитиков», – выразил уверенность Максим Зубарев, операционный директор «Сакура PRO». Он представил возможности zero-code-платформы «Сакура PRO» для создания информационно-аналитических систем любой сложности.

Максим Зубарев: «Самая главная потребность компаний – демократизация ИТ, дающая возможность создавать аналитические приложения силами бизнес-пользователей – например, обычных аналитиков»

Эльвира Кокая, менеджер продукта «PIX Процессы», описала эволюцию процессного управления: ИИ, Process Mining и Task Mining становятся реальными инструментами, которые упрощают работу с бизнес-процессами. Кокая привела примеры использования решений по анализу процессов в компаниях различных отраслей.

Александр Бочкин, генеральный директор компании «Инфомаксимум», поделился практикой создания «цифровых сотрудников» и рассказал, каким образом они раскрываются в реальных кейсах. По его словам, найти идеального кандидата среди процессов для внедрения цифрового сотрудника поможет технология Task Mining и автоматический анализ собранных данных с помощью ИИ.

Светлана Слободянюк, директор дивизиона «Операционный центр» «Сбера», рассказала о том, как мультиагентные системы преобразуют операционную эффективность, и на что обратить внимание при внедрении ИИ-агентов. «Генеративный ИИ подразумевает серьезное изменение сотрудника, способность четко формулировать свои мысли и знания, чтобы их мог использовать ИИ», — отметила она. В Операционном центре «Сбера» используется три типа ИИ-решений: помощник сотрудника, исполнитель операций – полностью автономная система, а также советник руководителя. Интеллектуальный цифровой сотрудник (мультиагентная система) внесен в штатную структуру организации и на него распределяется определенный спектр задач, наравне с людьми.

Максим Горшков, технический директор команды «Софтмедиалаб», рассмотрел применение LLM в корпоративных базах знаний. Он рассказал о практических вызовах, с которыми сталкивается компания при внедрении LLM, и подходах к их решению.

Опыт лидеров

Большое внимание было уделено проектам, ранее представленным в рамках премии Data Award 2025. Самые интересные из них, вызвавшие наибольший отклик у экспертного совета премии, нашли место в программе форума.

Максим Павлов, начальник управления продуктивизации ИИ в X5 Tech, рассказал о внедрении генеративного ИИ, в ходе которого «партизанщину» сменил централизованный подход. Он описал этапы эволюции использования ИИ: все начинается с индивидуального использования, затем идет комплексное применение в существующих процессах, а следующим этапом должны стать автономные ИИ-процессы. «Важно эффективно управлять процессами внедрения и использования, так как ИИ-инструменты довольно дороги. Если их использовать неэффективно, то инвестиции в них просто не окупятся», — констатировал Павлов.

Максим Павлов: «Важно эффективно управлять процессами внедрения и использования, так как ИИ-инструменты довольно дороги. Если их использовать неэффективно, то инвестиции в них просто не окупятся»

Евгения Катенина, лидер команды «Чат-боты для сотрудников Розничного блока» ВТБ, представила проект создания интеллектуального чат-бота, использующего технологии поисково-дополненной генерации (Retrieval-Augmented Generation, RAG) и большой языковой модели (LLM), для поддержки сотрудников в отделениях банка. Антон Слученков, руководитель департамента разработки и визуализации данных ПЭК, привел примеры того, как ИИ позволяет сокращать издержки, ускорять доставку и прогнозировать сбои до того, как они повлияют на клиентов.

В ходе круглого стола «Как не проиграть искусственному интеллекту?» участники рассмотрели место человека в ИИ-ландшафте и обсудили, в каких направлениях стоит развиваться, чтобы быть востребованным. Отдельный вопрос – что делать предприятиям в условиях обострения дефицита специалистов, обладающих необходимыми качествами для выполнения новых ролей. Участники дискуссии сошлись в том, что проблема взаимодействия и сосуществования людей и ИИ многогранна и человек нуждается в определенных мерах защиты со стороны как компаний, так и государства.