Критерии выбора эффективного ИИ-помощника

Искусственный интеллект в роли ассистента прочно входит в повседневную практику компаний. Когда-то подобные системы были по сути продвинутыми чат-ботами, ограничивавшимися ответами на типовые запросы. Сейчас их функции значительно расширились: они умеют обрабатывать информацию, управлять комплексными рабочими потоками и поддерживать принятие решений. Но подобрать оптимальный вариант — задача нетривиальная: предложений на рынке много, технологии не стоят на месте, а за внешне похожими интерфейсами могут стоять совершенно разные принципы работы. При участии специалистов SL Soft и разработчиков платформы SL Soft AI мы определили ключевые компетенции, которыми должен обладать современный ИИ-ассистент.

Контрольный список: 8 характеристик развитой ИИ-платформы для построения ассистентов

Корпоративные ИИ-решения не оправдали ожиданий

Согласно исследованию SL Soft, к 2025 году свыше 63% российских компаний уже используют чат-ботов, но только половина из них довольна итогами. Это связано, в частности, с узким набором функций и отсутствием платформенной архитектуры, позволяющей расширять достигнутый эффект. Рассмотрим детали.

Еще недавно корпоративные ИИ-помощники были скорее пробными проектами — удобными интерфейсами для демонстрации возможностей нейросетей. По нашим оценкам, большинство таких ботов умели лишь общаться и выполнять простейшие сервисные задачи на основе LLM: ненадежно распознавать документы, расшифровывать аудиозаписи, составлять протоколы встреч. Зачастую в этих решениях отсутствовал даже интеллектуальный поиск (RAG), а модели не были ограничены внутренними правилами компаний. В итоге они давали нестабильные ответы, что подрывало общее доверие к ИИ. Польза от ассистентов с LLM даже в таком виде ощутима, но её недостаточно, чтобы считать внедрение искусственного интеллекта в компании успешным и готовым к масштабированию.

И, как показывает исследование SL Soft, 50% организаций остаются «скорее недовольны» результатами своих ИИ-проектов. Отчасти потому, что они реализованы как точечные решения. Пилотный проект выглядит эффектно на презентации, но не масштабируется и не окупает вложений: помощник решает одну узкую задачу, например, консультирует клиентов или ищет файлы, но не повышает общую производительность бизнеса. Реальность такова, что изолированный ассистент без доступа к данным и системам быстро достигает предела своей полезности.

От пробных проектов к комплексным платформам

Организации, ориентированные на использование искусственного интеллекта, всё чаще отказываются от разрозненных ИИ-сервисов, предпочитая платформенные решения, которые становятся неотъемлемой частью общей корпоративной инфраструктуры. Выбор делается в пользу создания или внедрения единой архитектуры, где ИИ-помощники, модули для распознавания текста и данных (OCR/IDP), RPA, интеллектуальный поиск и другие компоненты слаженно взаимодействуют. Такой подход существенно увеличивает ценность проектов, сокращает затраты на последующую интеграцию с корпоративными системами, ускоряет внедрение и даёт возможность централизованно управлять технологическим развитием.

Платформы позволили ассистентам серьёзно эволюционировать: теперь в их основе не только большие языковые модели, но и целый набор разнообразных технологий, что многократно расширяет их функциональность. Эти помощники настраиваются для взаимодействия с внутренними данными компании, документами и сервисами. Они учитывают контекст диалога и обеспечивают эффективную связь между сотрудником и бизнес-процессами.

Ключевая тенденция рынка 2024–2025 годов — это повсеместный переход к платформенной архитектуре. Это постепенно меняет экономику процессов: каждый новый сценарий задействует уже работающие модули — от систем распознавания документов до программных роботов, что снижает стоимость новых инициатив и создаёт кумулятивный эффект от инвестиций в ИИ.

Развитие ассистентов: от отдельных операций к сквозным процессам

Наибольшую эффективность ИИ-ассистенты демонстрируют в областях с повторяющимися и формализуемыми процессами. Это работа с документацией, клиентская и внутренняя поддержка, автоматическое формирование отчётов, взаимодействие с корпоративными базами знаний. Такие помощники особенно ценны в компаниях, где ежедневно обрабатываются огромные массивы информации, а скорость принятия решений напрямую зависит от оперативности доступа сотрудников к необходимым сведениям.

Современные ИИ-ассистенты, созданные в рамках экосистем, берут на себя не разрозненные задачи, а автоматизацию целостных, сквозных процессов. Технологии действуют сообща: документы распознаются, проверяются, дополняются данными и трансформируются в готовые решения для управления. К примеру, можно практически полностью автоматизировать обработку обращений в службе поддержки. Запросы поступают через голосовые и текстовые каналы, их суть анализируется, ответы и возможные решения формируются на основе корпоративных данных, адаптируются для живого общения и предлагаются специалисту в чате как варианты действий. Для более простых и массовых запросов такая система может функционировать полностью автономно на основе ИИ-агентов, решая большинство вопросов без участия человека.

Тем не менее, стоит осознавать, что возможности искусственного интеллекта не безграничны, и он не может повсеместно подменить человеческую экспертизу. Наиболее эффективная стратегия применения ИИ строится на партнерстве: автоматизированный помощник берет на себя рутинные операции, а специалист сохраняет управление ключевой логикой и итоговыми решениями.

В качестве иллюстрации: в Санкт-Петербурге интеллектуальный ассистент от SL Soft, созданный на базе RPA-платформы ROBIN и технологий ИИ, помогает HR-отделам обрабатывать заявления кандидатов на вакансии в государственных структурах. Система принимает документы, проводит их анализ, распознает сведения и проверяет анкеты по семи ключевым параметрам (правильность оформления, достоверность биографической информации, наличие требуемого стажа и т.д.). Заявки с некорректными данными о трудовом опыте, ошибками или иными несоответствиями автоматически отправляются обратно соискателям для доработки. Корректно заполненные анкеты ассистент направляет в базу данных Молодежного кадрового резерва, после чего кандидаты приглашаются на следующий этап — комплексное тестирование навыков. Финальное решение по каждому претенденту, как и раньше, принимают HR-специалисты.

Стоимость внедрения ИИ-ассистента и возможности для оптимизации расходов

Основная доля затрат при внедрении корпоративного ИИ-ассистента приходится не на лицензионное ПО, а на процесс интеграции — настройку, подключение к системам и обучение алгоритмов. Сроки реализации могут сильно варьироваться. При выборе проверенной платформы с готовыми сценариями и наличии структурированных данных для дообучения модели проект может быть завершен за месяц и потребовать инвестиций в несколько миллионов рублей. В организациях, где отсутствует единое хранилище данных или выбран путь open-source решений, внедрение может затянуться на полгода и дольше.

Для сокращения расходов заказчики часто выбирают готовые платформы с no-code / low-code подходом, позволяющие бизнес-пользователям самостоятельно настраивать сценарии и обучать ИИ-ассистентов без привлечения программистов. Это дает возможность запустить пилотный проект за 3–4 недели и оперативно оценить результат — например, уменьшить время обработки запросов на 30–40% или сократить нагрузку на службу поддержки в два раза.

Также важно учитывать, что ИИ-платформа — это не разовая установка. Она требует постоянного сопровождения: обновления моделей, дообучения на новых данных и поддержки архитектуры. Как и любой элемент корпоративной инфраструктуры, ИИ должен эволюционировать вместе с бизнесом, иначе эффект от внедрения окажется кратковременным. При выборе платформы следует оценивать не только технологические возможности, но и зрелость поставщика: наличие экосистемы, технической поддержки, партнерской сети и четкой стратегии развития.

Компании, которые воспринимают ИИ не как временный эксперимент, а как долгосрочную платформу для развития, получают контролируемое внедрение технологий, предсказуемую окупаемость инвестиций и устойчивый рост благодаря цифровизации. Сегодня ИИ-ассистент стал ключевым инструментом, который объединяет данные, информационные системы и людей.

■ Рекламаerid:2W5zFHM1eszРекламодатель: ООО "Робин"ИНН/ОГРН: 9725022632/1197746604285Сайт: https://www.rpa-robin.ru/

Оставить комментарий

Обязательные поля помечены *

Имя *

Email *

Ваш комментарий *

Отправить комментарий