ИИ-ассистент как специализированный корпоративный инструмент, а не общий чат-бот

В корпоративной практике ИИ-ассистент быстро теряет образ универсального «умного собеседника». Его полезность определяется не масштабами модели, а степенью интеграции в бизнес-среду: доступ к внутренним данным, соблюдение регламентов и поддержка рабочих процессов. Без такой интеграции ИИ остаётся лишь инструментом, нуждающимся в постоянных корректировках и ручном надзоре.

Критически важным становится внедрение ИИ в существующую бизнес-архитектуру компании — её приложения и процедуры, отмечает Product Owner ELMA Cortex Алексей Трефилов: решения, которые функционируют обособленно от систем корпоративной автоматизации, часто так и остаются на стадии пилота. Он подчёркивает, что у российских разработчиков есть практическое преимущество: зарубежные продукты зачастую не адаптированы к местным нормативам, документообороту и интеграции с отечественными ERP, BPM и ECM-системами, поэтому более эффективным подходом является добавление ИИ-возможностей в уже действующие корпоративные платформы.

«Наша ключевая сила — в глубине и качестве взаимодействия с заказчиками, поскольку искусственный интеллект, пожалуй, самый индивидуальный продукт, который приобретает организация. Чем глубже понимание контекста, тем выше итоговая эффективность», — отмечает Глеб Дементьев, продукт-оунер решений на основе LLM-платформ targetai и targetos. Он подчеркивает, что обучение нормам русского языка, учет отраслевых особенностей, применение внутренних баз знаний и адаптация к стилю общения компании позволяют создавать не универсальные, а конкретные рабочие инструменты.

Встроенная поддержка русского языка и соответствие закону №152-ФЗ важны, но сами по себе не приносят пользы без интеграции ИИ в рабочие потоки. Учет локального контекста, безусловно, помогает, однако для бизнеса принципиально, чтобы ИИ мог работать с привычными форматами документов и отвечал нормам защиты персональной информации, объясняет руководитель проектов по развитию ИИ-решений компании Directum Илья Петухов. Многие крупные корпорации, добавляет он, не соглашаются на подключение к облачным проприетарным ИИ-сервисам даже при их размещении в сертифицированных российских дата-центрах, поэтому предпочитают модели с открытым кодом и развертывают их на собственной инфраструктуре, обеспечивая соблюдение 152-ФЗ.

При этом изначальная поддержка русского языка уже перестала быть уникальным преимуществом для корпоративных ИИ-помощников. Основным вызовом остается обеспечение безопасной работы с персональными и конфиденциальными данными, включая их обезличивание и корректную обработку при запросах к большим языковым моделям в рамках требований 152-ФЗ, указывает руководитель направления по внедрению ИИ в BPMSoft Андрей Зыкин. По его мнению, именно интеграция с корпоративными платформами и следование регуляторным нормам сегодня формируют реальную практическую пользу ИИ для компаний.

Илья Трефилов также выделяет частую ошибку внедрения: пренебрежение уже накопленными ИИ-активами — данными, процессами и автоматизированными решениями. Если ИИ просто «добавляется поверх» этой основы, он часто остается демонстрационной версией, в то время как его встраивание в существующие процессы дает ощутимый и измеримый результат.

От ИИ-помощников к агентным системам

Обсуждение ИИ-ассистентов постепенно смещается в сторону агентных систем. Дело не в простой смене терминологии, а в расширении функций ИИ в бизнес-среде: если помощник реагирует на запросы пользователя, то агент умеет самостоятельно выстраивать план действий и выполнять задачи для достижения поставленных целей.

Сравнивать ИИ-ассистентов и ИИ-агентов правильнее как последовательные ступени развития, а не как взаимоисключающие варианты. Ассистента можно представить как навигатор, прокладывающий маршрут, тогда как агент скорее похож на беспилотный автомобиль — он сам принимает решения в процессе движения, поясняет Илья Петухов. Именно такие системы вызывают растущий интерес бизнеса, поскольку способны управлять сложными многоэтапными процессами и обеспечивать более высокую операционную эффективность.

Согласно прогнозам Deloitte, эта тенденция приобретает широкий размах: к 2027 году почти половина организаций, применяющих генеративный искусственный интеллект, будут взаимодействовать с агентными платформами. Для компаний это подразумевает эволюцию от фрагментарной автоматизации к моделям, в которых ИИ самостоятельно выполняет определенные задачи, а не просто поддерживает персонал.

Несмотря на растущий спрос на ИИ-агентов, в большинстве корпоративных процессов высокая степень самостоятельности пока не является необходимой. Для бизнеса более критичны контролируемость, предсказуемость результатов и интеграция ИИ в текущую ИТ-инфраструктуру, чем умение системы самостоятельно разбивать цели на подзадачи и задействовать сторонние сервисы, отмечает Андрей Зыкин. Поэтому на деле рынок развивается в сторону интеллектуальных помощников, которые приносят практическую пользу без кардинального изменения рабочих процедур.

Грань между помощником и агентом остается нечеткой: многие корпоративные ИИ-платформы уже включают элементы автономности — от подбора варианта ответа до обращения к внутренним базам данных. Без этих возможностей ИИ демонстрирует низкую эффективность даже в хорошо структурированных ситуациях. Глеб Дементьев указывает, что способность к самостоятельным действиям становится неотъемлемым признаком интеллектуальности системы, поскольку жестко заданные алгоритмы быстро теряют актуальность в реальной деловой среде.

Помощник или агент — ключевое отличие заключается в характере задач, а не в терминологии

Для организаций значима не столько категоризация ИИ-решений, сколько их практическая функция в рабочих потоках. Компании оценивают набор реализуемых возможностей, влияние на операционную нагрузку и конкретные измеримые результаты от внедрения, а не архитектурные нюансы.

В корпоративной среде более востребованной остается модель ИИ-помощника, интегрированного в контур бизнес-процессов и корпоративных платформ — таких как CRM, BPM и ERP. Такой помощник действует в рамках текущего рабочего контекста и поддерживает пользователя в рутинных операциях — от составления плана мероприятий до определения следующих шагов в работе с клиентами, разъясняет Андрей Зыкин.

Российские компании рассматривают ИИ-помощника как естественную отправную точку — полуавтоматический инструмент, сохраняющий человека в цикле принятия решений. Подобный подход помогает сформировать доверие к технологии и осознать ее действительные пределы и преимущества, поясняет Алексей Трефилов. По мере накопления доказательств эффективности ИИ возникает потребность в автономных агентных сценариях, и помощник служит ступенью для их последующего внедрения.

«Не столь принципиально, как будет именоваться ИИ-робот, гораздо важнее, какие обязанности он берет на себя. Наибольший интерес вызывают те решения, которые помогают высвободить дополнительные ресурсы и добиться значительного повышения операционной эффективности», — отмечает исполнительный директор ROBIN компании SL Soft Павел Сергеев. В сфере продаж и обслуживания клиентов наилучший результат обеспечивают автономные ИИ-агенты для текстового и голосового взаимодействия, тогда как в финансовых подразделениях ИИ чаще внедряется в регулируемые процессы со строгими регламентами и контролем.

Вытесняет ли ИИ человека или перераспределяет обязанности

В практических бизнес-ситуациях проблема замещения людей искусственным интеллектом касается не целых профессий, а конкретных задач в рамках рабочих процессов. Опыт внедрения показывает, что ИИ постепенно принимает на себя повторяющиеся операции — от оформления бумаг до выполнения стандартных действий в программных средах, не замещая работников полностью.

В обозримом будущем искусственный интеллект в деловой сфере стоит воспринимать в первую очередь как средство для роста эффективности, а не как альтернативу человеку, полагает Илья Петухов. Его основное назначение — обработка значительных массивов информации и решение шаблонных задач, в то время как право принятия решений и связанная с ним ответственность сохраняются за людьми.

Современный бизнес концентрируется не на замещении персонала, а на увеличении результативности экспертов. Инструменты на основе ИИ берут на себя долю рутинной работы, преобразуя состав команд и необходимый уровень компетенций, однако ответственность за итог и ключевые решения остается за сотрудником, подчеркивает Андрей Зыкин. По его мнению, происходит изменение должностных функций и их перераспределение, а не масштабное сокращение штатов.

На нынешнем этапе ИИ не выступает в роли «автопилота» для компаний, а скорее выполняет обязанности помощника, отмечает менеджер по продуктам искусственного интеллекта экосистемы Авандок Алексей Борщов (ГК «Корус Консалтинг»). Он считает, что резкого роста безработицы ждать не следует: происходит эволюция трудовой деятельности и изменение ролей, а не тотальное вытеснение человеческого труда.

Для бизнеса критически важны не замены кадров, а технологии для управления возрастающими потоками данных, акцентирует Борщов. Нейронные сети способны допускать ошибки, поэтому в ответственных ситуациях окончательный выбор должен делать человек.

Павел Сергеев обращает внимание, что замещение отдельных функций уже идет, в основном в процессах, поддающихся формализации. Наибольшую отдачу дает автоматизация workflows, где участие сотрудника либо не нужно, либо сводится к проверке и утверждению, что уменьшает нагрузку на команду и повышает стабильность результата.

В некоторых случаях ИИ изначально создается как независимая система — к примеру, в сфере текстового и голосового общения, где проще оценить экономическую выгоду. Глеб Дементьев указывает, что степень автономности определяется спецификой бизнес-задач: там, где процесс можно четко определить целями и рамками, ИИ может функционировать самостоятельно, а в более неоднозначных ситуациях его роль ограничивается поддержкой.

Реорганизация вместо массовых сокращений

Дебаты о воздействии ИИ на сферу занятости часто вращаются вокруг угрозы устойчивой безработицы. Однако в реальной деятельности фирм перемены носят более плавный и контролируемый характер.

В targetai не разделяют мнения, что ИИ вызовет повсеместное сокращение рабочих мест: внедрение самостоятельных систем растянуто по времени и сопряжено с появлением новых позиций — от создания и конфигурации ИИ-агентов до их обучения и технической поддержки. Уже сегодня рынок испытывает нехватку подобных экспертов.

По мнению Глеба Дементьева, искусственный интеллект не устраняет рабочие места, а трансформирует их структуру. Автоматизация забирает монотонные задачи, а акцент в профессиональных навыках смещается к контролю, аналитике и принятию решений. Подобную трансформацию бизнес уже переживал при внедрении электронных таблиц вместо ручных вычислений — изменения были масштабными, но не катастрофическими.

Внедрение, защита данных и регулирование самостоятельности

По мере роста самостоятельности ИИ-помощников критически важными становятся аспекты их интеграции и управляемости. Без подключения к внутренним системам компании ИИ остаётся лишь вспомогательным инструментом: реальная польза возникает только при его работе с корпоративными данными и процессами — такими как CRM, ERP и системы учёта.

Чем больше полномочий делегируется ИИ, тем crucialнее заранее определить рамки его ответственности и процедуры передачи управления. Компаниям нужно чётко знать, какие операции система выполняет сама, а где необходим человеческий надзор или утверждение.

Особую значимость обретают безопасность и соответствие законодательным нормам. Поскольку ИИ обрабатывает внутреннюю информацию и документы, требования к её защите и разграничению прав доступа аналогичны стандартам для других компонентов ИТ-инфраструктуры, а в России ужесточаются необходимостью выполнения закона №152-ФЗ.

Таким образом, главным трендом 2025 года становится не безграничная автономность, а регулируемая самостоятельность — предсказуемость действий ИИ и его интеграция в действующие системы управления рисками и бизнес-процессами.