Около 90% проектов по внедрению генеративного искусственного интеллекта (ИИ) были отложены или закрыты в России из-за того, что не дали ожидаемого финансового эффекта. Таковы результаты исследования консалтинговой компании «Интеллектуальная аналитика». Бизнес как никто умеет считать деньги, поэтому при выборе технологического помощника важен критический и практичный взгляд на его функционал и сферы внедрения. О том, как универсальные ИИ-помощники действительно экономят время и деньги, какие задачи уже можно делегировать искусственному интеллекту и где остаются ограничения, лидеры рынка обсудили на совместной сессии «Ведомостей» и «Билайн бизнеса» в рамках Российского интернет-форума (РИФ-2026). Эксперты также рассказали о влиянии на бизнес-показатели и реальных ограничениях при запуске подобных решений.
Внедрение ИИ – не «волшебная таблетка», а инструмент оптимизации процессов в компании, требующий продуманного подхода, сошлись во мнении участники мероприятия. Однако масштабирование применения нейросетей сталкивается с рядом сложностей: неготовностью инфраструктуры, длительными сроками поставки оборудования, необходимостью обработки и анонимизации данных, а также этическими рисками – например, несоответствием зарубежных языковых моделей российскому законодательству и культурным нормам. Эксперты советуют начинать применение ИИ с решения локальных задач, замерять эффект и постепенно расширять успешные практики, используя облачные решения для снижения затрат на инфраструктуру.
На любой вкус и кошелек
«Бизнес покупает подписку на нейросеть или заказывает чат-бота и ожидает кратного роста эффективности. Но ИИ не работает поверх хаоса: если в компании разрозненные базы знаний, неструктурированные регламенты и неочищенные данные, модель будет воспроизводить этот хаос», – считает заместитель директора по ИИ и цифровым продуктам Big Data & AI «Билайна» Максим Слипенчук. По его словам, компания начала внедрение ИИ с внутренней трансформации. Более 2000 сотрудников прошли профильное обучение, бизнес-подразделения через хакатоны beeHack ищут прикладные сценарии для ИИ-агентов, а внутренняя «песочница» с десятками LLM (large language model – большая языковая модель. – «Ведомости. Инновации и технологии») позволяет безопасно тестировать гипотезы. Для компаний с разным уровнем цифровой зрелости нужны разные решения, уверен спикер: enterprise-сегменту – мультиагентные хабы в закрытом контуре с интеграцией в legacy-системы, фронт-офису – ИИ в роли второго пилота, который подсказывает сотруднику следующий лучший ответ, обобщает обращения и помогает быстрее закрывать запросы.
Читать полностью – Ведомости
