Все чаще дает о себе знать эффект теневого внедрения ИИ, когда работники активно используют личные аккаунты ChatGPT, подписки Claude и аналогичные сервисы, несмотря на то, работодатель не регламентирует этот вопрос, а иногда и запрещает применение внешних инструментов. Конечные пользователи быстрее организаций рассмотрели дивиденды и плюшки, которые можно получить от этой технологии, например, как помощника в рутинных процессах. Очевидно, что корпоративные ИИ-системы отстают от потребительских ИИ-сервисов. Об этом, частности, шла речь на вебинаре Центра непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ.
Интерес к направлениям развития искусственного интеллекта демонстрировали сообщения в чате вебинара, часть которых спикер, проректор по исследованиям и инновациям университета RWB, доцент факультета компьютерных наук и эксперт Центра непрерывного образования Армен Бекларян, комментировал по ходу презентации.
Большие языковые модели уже поменяли нашу реальность, а техника промт-инжиниринга привлекает внимание все новых желающих профессионально освоить данное направление.
Согласно отчету MIT, по состоянию на июль 2025 г. 90% опрошенных сотрудников крупных компаний используют ИИ на повседневной основе для решения в том числе служебных задач. При этом только 40% работодателей респондентов внедрили у себя в контуре большие языковые модели для внутреннего пользования.
Динамика развития данного сегмента показывает, что корпоративные ИИ-системы отстают от потребительских ИИ-сервисов (не сохраняют обратную связь, не адаптируются к контексту, не улучшаются со временем и т. п.).
Шесть принципов ИИ-культуры
По словам эксперта, любой организации, предприятию важно максимально быстро разработать стратегию внедрения ИИ. Запрещать этот процесс бессмысленно, а значит, надо его возглавить. Примером может служить канадский ритейлер Shopify, насчитывающий более 9 тыс. сотрудников (в российской реальности это компания «Ламода»).
Шесть ключевых принципов ИИ-культуры Shopify состоят в следующем:
- свободное владение ИИ – теперь норма профессионализма;
- в прототипировании и реализации новых идей в первую очередь исследуются возможности ИИ;
- мастерство работы с ИИ развивается через практику и взаимную поддержку;
- осваивают ИИ самостоятельно, но делятся с другими успехами и неудачами, каждый несет персональную ответственность за изучение ИИ, используя предоставленные компанией инструменты;
- прежде чем запрашивать дополнительные ресурсы, следует обосновать, почему ИИ не позволяет решить задачу;
- перечисленные принципы действуют для всех без исключения, в том числе для высшего руководства.
Аналогичные тенденции по регулированию процесса внедрения ИИ наблюдаются и в некоторых российских компаниях. В лидерах – «Сбер». В частности, банк не согласовывает открытие ставки для нового сотрудника до тех пор, пока не будет показано, что данные функции не могут быть выполнены ИИ-агентом.
В то же время многие компании не всегда корректно применяют ИИ либо у них завышенные ожидания от внедрения технологии в расчете на то, что искусственный интеллект предложит готовое решение задачи. Однако большая часть времени при реализации проекта у его исполнителей, как известно, уходит на отбрасывание ошибочных вариантов решений («чтобы не пойти неверным путем»). Именно в этом ИИ сегодня наиболее успешен – он может отсеять ненужные гипотезы, хотя в ряде задач не всегда готов рекомендовать лучшее решение.
Сильные стороны ИИ – прототипирование, оценка рынка, потребностей целевого клиента или портрета пользователей, проверка гипотезы, анализ результатов интервью и т. п. Правильное применение инструмента способно обеспечить колоссальный положительный эффект, прежде всего высвободить ресурсы от выполнения рутинных операций.
2025-й называли годом внедрения ИИ-агентов, 2026-й подхватил эстафетную палочку. Ведущие компании следуют данному тренду, утверждает эксперт.
Документ читает машина
Основным читателем корпоративной информации являются языковые модели. Рекомендуется адаптировать внутренний документооборот с учетом данной тенденции. А это, в свою очередь, требует пересмотра подходов к формированию процессов документооборота – актуальная задача для организаций и предприятий.
Одной из первых, почти четверть века назад, за ее решение взялась компания Amazon. И на момент проникновения ИИ технологический гигант был не просто готов к применению соответствующих инструментов, а стал лидером рынка, который дообучает модели на огромном пласте данных.
Чтение документов с последующей их саммаризацией – лишь одна из задач, с которой ИИ справляется лучше, чем человек. В этом с машиной бессмысленно конкурировать и по скорости, и по точности. Под точностью понимается среднее количество ошибок, совершаемых людьми.
Заказчик, инвестор, метрики
Темпы внедрения ИИ в разных сегментах рынка зависят от ряда условий. В ходе вебинара эксперт отметил три ключевых.
Прежде всего нужен заказчик, который будет выгодополучателем от решения той или иной задачи. В контексте ИИ это особый заказчик («такой, что спать не может, пока у него в компании нет, например, генератора кошечек»). Он принципиален настолько, что не видит альтернатив внедрению ИИ. По словам Армена Бекларяна, ИИ зиждется на факте веры в него. Вокруг ИИ сформирована своего рода секта, ее адепты одержимы технологией. Они уверены, что без ИИ завтра не наступит. Настроения типа «хочу посмотреть, что там за ИИ, вдруг чем поможет, или было бы неплохо» не принесут результата.
Второе условие – инвестор, которому можно сообщить, что деньги потрачены, а с внедрением ИИ не получилось, ибо здесь никаких гарантий и невозможно застраховаться от провала. Надо экспериментировать дальше в расчете на очередную порцию инвестиций.
Третье необходимое условие – метрики оценки качества итогового результата. В этом отличие классического машинного обучения от общего ИИ (облака алгоритмов). В первом случае есть четкая метрика оценки качества, благодаря чему удается обучать модели. В ИИ, особенно для генерации изображений, попробуй пойми, что такое хорошо сгенерированная кошка. На какие метрики ориентироваться?
Эксперт поделился мнением относительно качества данных. Многие задания исполнителям актуальны не потому, что сами по себе представляют ценность. Такие задачи из разряда «костылей», которые требуются для решения проблемы, всплывающей из-за плохо организованных процессов, собранных данных и т. п. Нередко компании ищут ИИ-решение, которое латает дыры неправильно реализованного процессного, проектного или продуктового подхода.
По кривой хайпа
Если взглянуть на кривую хайпа ИИ, то, мнению эксперта, мы еще не подбираемся к пику («я бы даже не сказал, что начали восхождение»). Насыщение кривой хайпа по отношению к предыдущим технологиям происходило быстро – в течение двух-трех лет. В случае с ИИ потребуется время примерно до конца 2030-х гг., прогнозирует Армен Бекларян.
Эксперты выделяют пять эпох развития искусственного интеллекта на пути к общему ИИ. Сейчас продолжается третья с ее ИИ-агентами. Первые две характеризовались чат-ботами и рассуждающими моделями.
На очереди эпоха ИИ-инноваторов, которые, в отличие от ИИ-агентов, не будут ждать команд человека, а предпочтут проактивно решать задачи. Умный холодильник, анализирующий паттерны поведения человека, придет к выводу, что сегодня будет на ужин. Он сходит на маркетплейс, закажет продукты, робот их доставит, а домашний робот-помощник приготовит блюдо.
Непраздный вопрос: кто автор идеи ужина (машина или человек)? По мнению эксперта, машина сумеет убедить человека, что это его идея, которую она предвосхитила. В перспективе произойдет передача принятия решения, что наглядно показано в фильме «Пульт. С кликом по жизни».
Для появления ИИ-инноваторов необходим общий ИИ, а для него – нейроморфные чипы, которые, как ожидается, появятся в период с 2028 по 2032 гг. (вначале полноценно работающие прототипы, а затем их промышленное производство). В нашей стране ведутся работы в этом направлении. Разработчикам одного прототипа является компания «Алтай» из Иркутска, а второго – Нижегородский государственный университет имени Н.И. Лобачевского.
В 2025 г. ИИ-агенты запустили эру автономного бизнеса, который частично управляется самообучающимися программными агентами. Интеллектуальные продукты и услуги предоставляются на рынках, где преобладают клиенты-машины, работающие в программируемой экономике.
Очередной виток развития общества состоит в том, что алгоритмы интегрированы в большинство рутинных процессов. Общество будущего окажется во власти алгоритмов.
В разговоре на эту тему не мог не возникнуть вопрос о месте и роли человека. По словам эксперта, машины не умеют порождать ничего нового. У них огромная насмотренность, они конструируют предлагаемые решения путем смешения. Удел человека – создавать принципиально новые сущности, на что не способна машина. В будущем востребованными окажутся те, кто найдет правильное применение полноценному естественному мозгу человека. Правда, открытым остается вопрос о том, что произойдет с понятием человеческой уникальности, когда ИИ сможет почти все делать лучше нас.
Светлана Иванова, Connect
