Потому что без ИИ…
Строительная компания «Кетом» — пример того, как типичный бизнес подступается к ИИ. Здесь с помощью нейросетей «оживляют» рендеры будущих жилых комплексов, создают сценарии рекламных роликов, оптимизируют сложные расчёты. Но всё это — точечные задачи, без единой стратегии.
«Искусственный интеллект позволяет смотреть шире, дальше, глубже, чем привык человек. Даже просто регулярная работа с ИИ помогает нам самим находить новые решения проще», — отмечает Анна Тарасова, директор по развитию «Кетома». При этом она признаёт: центральной модели внедрения ИИ в компании пока нет..
Похожая картина — в логистике. Павел Луговой, заместитель директора по складскому хозяйству «ФД-машинери», рассказал, что его команда пробовала проектировать геометрию расстановки складского оборудования с помощью ИИ, задавая весогабаритные характеристики. Пока — на «сравнительно простом уровне», но динамика обнадёживает. «С каждым разом видно, что он даёт результаты лучше. Уже лучше, чем люди», — признаёт Луговой.
Именно это — типичная точка, в которой находится большинство компаний. ИИ уже используют, но эпизодически, без встраивания в ежедневные процессы. Между тем по данным Сбера, 40% российских IT-компаний уже применяют решения на основе генеративного ИИ в рабочих процессах, а 47% отмечают ускорение бизнес-задач. Разрыв между теми, кто «балуется», и теми, кто внедряет системно, стремительно растёт.
Что умеет ГигаЧат Бизнес
На «Акселераторе» Дмитрий Лейтнер, руководитель направления «ГигаЧат для Бизнеса», сформулировал главный тезис просто: «ИИ — не про технологии, а про людей и раскрытие их потенциала. Цель внедрения — не в сокращении персонала, а в высвобождении времени на профессиональные задачи. И это не хайп — это вопрос конкурентоспособности».
Цифры подтверждают тезис. Согласно внутреннему анализу Сбера, около 40% задач сотрудников — это общие базовые операции с документами и данными. Ещё 30% — общие профессиональные и отраслевые задачи. И только оставшиеся 30% — узкоспециализированная работа. При этом ГигаЧат Бизнес (GigaChat Enterprise) способен закрыть до 35% всех задач компании, обеспечивая экономию времени от 20 до 70% в зависимости от сложности процесса.
Платформа работает по понятной схеме: сотрудник ставит задачу, ГигаЧат выполняет рутинную часть — сбор данных, обработку документов, подготовку черновиков, — а затем специалист проверяет результат. Промежуточное звено, то самое монотонное копание в файлах и таблицах, исчезает.
Набор «ролей», которые может выполнять ИИ, уже внушительный: от продавца-консультанта и финансового аналитика до помощника рекрутера, маркетолога и юриста. ГигаЧат способен подобрать товар по описанию, проанализировать резюме, составить замечания к договору, подготовить обучающие материалы или ответить клиенту в чате на более чем 80 языках.
Контур, гибрид или облако
Один из ключевых вопросов, который волнует бизнес, — безопасность данных. По словам Дмитрия Лейтнера, ГигаЧат Бизнес предлагает три варианта развёртывания. Первый — программно-аппаратный комплекс (ПАК): модель и все данные размещаются исключительно в контуре компании на собственном сервере с GPU. Второй — гибридный вариант: данные остаются в периметре предприятия, а модель работает в облаке. Третий — полностью облачное решение.
При этом для гибридного и облачного вариантов предусмотрена юридическая гарантия несохранения данных в облаке. Сама модель ГигаЧат включена в реестр программного обеспечения Минцифры, а хранение и обработка информации происходят в российских дата-центрах с сертификацией ФСТЭК.
«Важно понимать, что 70% проблем внедрения ИИ носят организационный характер, а не технический», — подчеркнул Дмитрий Трофимов, управляющий директор департамента развития корпоративного бизнеса Сбера, представляя практические кейсы. По его словам, GenAI нужно строить как продукт и платформу, а не как разовый чат. Управляемость важнее любых функций.
На практике это выглядит так: сначала описывается процесс и выявляются неэффективности, затем формируются требования, создаётся прототип, проводится пилот с замерами метрик — и только после подтверждения эффекта решение масштабируется на всю организацию.
Руслан Мельников, руководитель по развитию облачных технологий компании Aston, работающей с бизнесом по внедрению ИИ, добавляет: «Правильнее подходить от боли. Какая боль? Себестоимость — окей, вот инструмент. Людей не хватает, собеседовать не можете — вот массовый подбор. От таких задач правильнее начинать, чем просто говорить: давайте ИИ».
Как это работает на практике: кейс ГК «Нордик»
Один из самых показательных примеров на «Акселераторе» представил Александр Токмаков из группы компаний «Нордик». Компания поставила перед собой две конкретные задачи: разгрузить колл-центр с помощью чат-бота на базе ГигаЧат и наладить полный анализ голосового общения менеджеров с клиентами.
«Когда мы заходили на этот проект, у нас было чёткое убеждение, что это быстро и просто. Когда погрузились — поняли, что кнопку одну не получится нажать. Это работа: заполнение брифа, создание базы знаний, загрузка информации и алгоритмов», — рассказывает Токмаков.
Однако результат оправдал ожидания. Чат-бот обеспечил мгновенные ответы клиентам в онлайн-формате — без ожидания в 10–15 минут, пока освободится оператор. А система речевой аналитики дала сплошной мониторинг: не выборочная проверка 10 звонков, а полный анализ всех разговоров с выявлением отклонений от стандартов.
Внедрение заняло около пяти месяцев. Для сравнения: найм и адаптация одного рядового специалиста, по его словам, занимает минимум четыре месяца, а ведь бывают и ошибки найма.
«В итоге стоимость получается сопоставимая — это не такие великие деньги. Это уровень обычной лицензии на личный кабинет клиента на сайте, но в результате мы получаем долгосрочное и надежное решение», — резюмировал представитель «Нордика».
Между тем ИИ-агенты Сбера уже работают в самых разных секторах. Агент для застройщиков помогает подобрать объект недвижимости и отработать возражения клиента. Агент для закупок — находит поставщиков, рассылает запросы коммерческих предложений и сводит ответы в сравнительную таблицу, повышая производительность специалистов на 50% и сокращая затраты в три-пять раз. Агент-юрист анализирует договоры на риски, сравнивает документы и даёт юридические заключения, разгружая юристов до 50%.
Государство не стоит в стороне
О том, что цифровая трансформация — приоритет не только для бизнеса, на «Акселераторе» рассказал Евгений Демин, министр цифрового развития и связи Хабаровского края. В 2026 году губернатор Дмитрий Демешин поставил перед каждым органом власти задачу: внедрить минимум одно IT-решение и минимум одно решение с использованием искусственного интеллекта.
При этом правительство края разворачивает на базе собственного ЦОДа вычислительные мощности для работы с большими языковыми моделями. Это означает, что небольшие IT-компании, которые не могут позволить себе покупку мощных серверов, получат возможность использовать государственную инфраструктуру для разработки и развёртывания собственных моделей ИИ.
«Правительство Хабаровского края создаёт вычислительные мощности в ЦОДе для того, чтобы в том числе в виде субсидий давать возможность использовать их для разработки программного обеспечения — для бизнеса, для коммерсантов, для государственных сервисов», — пояснил Евгений Демин. Он также анонсировал, что на стратегических сессиях под руководством губернатора будут обсуждаться дополнительные меры поддержки в плане внедрения ИИ — как для IT-компаний, так и для бизнеса в целом.
Не ямщики, а пилоты
Страх перед ИИ — одна из главных причин, по которой компании медлят с внедрением. Сотрудники боятся остаться без работы, руководители — потерять контроль. Андрей Черкашин, председатель Дальневосточного банка Сбербанка, обращается к истории, чтобы развеять эти опасения.
«150 лет назад автомобилей не было — все передвигались на лошадях. Было какое-то количество кучеров и ямщиков. А сколько стало водителей? Кратно больше. Другой пример — самолёты. Не было вообще такой индустрии. А появились пилоты, бортмеханики, аэропорты. Каждая новая технология создаёт новые рабочие места», — говорит Андрей Черкашин.
Тот же принцип работает и с генеративным ИИ. Чтобы модели функционировали, нужны специалисты, которые их создают и совершенствуют. Нужны дата-центры — а значит, строители. Для дата-центров нужна электроэнергия — а значит, энергетики. Появляются архитекторы ИИ-систем — профессия, которой ещё недавно не существовало. Виртуальная технология порождает вполне реальные рабочие места и целые отрасли.
По данным Сбера, 59% российских компаний уже используют интеллектуальных ассистентов в производстве, продажах и коммуникациях с клиентами, а 43% фиксируют рост общей эффективности. Речь давно не о пилотных проектах — это реальные внедрения с измеримым результатом.
Как говорит Андрей Черкашин, цифровая трансформация помогает компаниям — независимо от их размера — убрать рутину время для работы, которая действительно приносит ценность и высвободить. Нужно и полезно это «абсолютно всем»: и тем, кто продаёт через сайт, и тем, у кого сеть магазинов, и тем, кто строит заводы.
Вот чего делать нельзя — так это откладывать внедрение ИИ в «долгий ящик». «Если у тебя нет времени подумать о внедрении ИИ, у тебя через какое-то время просто не будет бизнеса», — резюмировал председатель Дальневосточного банка Сбербанка.
Тематическое фото. Автор/источник: Эрик Романенко/пресс-служба ВТБ