Почему просто «добавить GPT» теперь недостаточно?

На начальных этапах применения искусственного интеллекта в корпоративной среде решения часто ограничивались базовыми задачами: например, чат-ботом на основе большой языковой модели (LLM), способным создавать тексты. Однако без интеграции с внутренними данными компании, историей клиентских взаимодействий и алгоритмами бизнес-процедур подобные инструменты демонстрируют невысокую эффективность. Более прогрессивным этапом стало внедрение чат-ботов, использующих технологию RAG (Retrieval Augmented Generation — генерация ответов с использованием извлеченной информации), которые позволяли сотрудникам находить сведения в корпоративных базах знаний. Главная особенность современных ИИ-помощников — способность учитывать контекст: система не просто реагирует на запрос, а анализирует информацию из CRM, архив переписки, текущее состояние задач и внутренние регламенты. Такие инструкции, как «Проанализируй эти сделки», «Найди аналогичные запросы» или «Сделай выжимку из переговоров с заказчиком», становятся естественными элементами рабочего процесса.

Четыре показателя, на которые стоит обратить внимание бизнесу в начале 2026 года:

• 65% организаций постоянно применяют генеративный ИИ — это в два раза превышает показатель годичной давности;
• к завершению 2026 года 40% корпоративных приложений будут оснащены узкоспециализированными ИИ-ассистентами, тогда как в 2025 году их доля составляла менее 5%;
• 83% работников, использующих генеративный ИИ в профессиональной деятельности, отмечают рост своей производительности; больше половины из них характеризуют этот эффект как «значительный»;
• согласно прогнозу Deloitte, к 2027 году половина компаний, внедривших генеративный ИИ, запустят автономных ИИ-агентов, что вдвое превысит уровень 2025 года.

ИИ-агенты как развитие логики BPM

Согласно оценке McKinsey, до 75% ценности от генеративного ИИ сосредоточено в четырёх направлениях: клиентский сервис, маркетинг, продажи и разработка программного обеспечения. На практике именно CRM-системы часто становятся первым полигоном для масштабирования ИИ. Ключевой момент: во всех этих случаях искусственный интеллект функционирует не «рядом» с процессами, а является их неотъемлемой частью.

• В сфере продаж это проявляется в предложении товаров с учётом профиля клиента и прошлого опыта, автоматическом сокращении переписки, оценке шансов на заключение контракта и приоритизации потенциальных покупателей.
• В маркетинге — в детализации портретов потребителей, обнаружении скрытых сегментов и предсказании оттока с автоматическим назначением действий менеджерам.
• В обслуживании клиентов — в сортировке и распределении обращений, поиске сходных случаев и ускорении обработки за счёт автоматических ответов на запросы.

Следующая фаза развития — движение от ассистентов к ИИ-агентам. В отличие от чат-ботов, агент может не только изучать информацию, но и непосредственно воздействовать на бизнес-процесс.

Безусловно, по мере роста масштабов применения инструментов искусственного интеллекта вопросы их управляемости и безопасности выходят на первый план. Для организаций ключевой становится задача сохранения полного контроля. Компании должны обеспечивать защиту конфиденциальной информации и соответствие регуляторным требованиям. Именно поэтому современные решения фокусируются на управлении доступом к большим языковым моделям, обезличивании данных, внедрении защитных механизмов и аудите активности ИИ-агентов. Это открывает возможность применять ИИ даже в чувствительных бизнес-процессах, не теряя контроля со стороны служб информационной безопасности.

От пробных проектов — к планомерной интеграции

Переходя от экспериментальных внедрений к полноценной эксплуатации ИИ, российский бизнес сталкивается с дилеммой: какие модели выбрать для создания корпоративных помощников и агентов. Разработка собственной LLM в России по-прежнему доступна узкому кругу участников — в основном крупным экосистемам и финансовым организациям, обладающим достаточными ресурсами для исследований, создания и обучения моделей. В то же время, новые версии языковых моделей появляются регулярно, а их возможности непрерывно расширяются.

В этой ситуации распространенной стратегией для поставщиков корпоративного ПО становится развитие открытой архитектуры, позволяющей платформе взаимодействовать с несколькими языковыми моделями одновременно. Подобные экосистемы поддерживают как облачные сервисы, так и модели, развернутые в инфраструктуре заказчика. К примеру, система BPMSoft изначально предлагает поддержку облачных LLM от Yandex Cloud — YandexGPT Lite, YandexGPT Pro и QWEN3, а также возможность работы с локальными open-source моделями через Ollama API или OpenAI API.

При этом пользователи могут самостоятельно подключать к BPMSoft новые машинно-обучаемые и языковые модели, не изменяя ядро системы. Такой подход решает сразу несколько важных задач.

• Во-первых, он снижает зависимость от единственного технологического поставщика, чьи решения в быстроразвивающейся сфере ИИ могут стремительно устаревать.
• Во-вторых, дает компаниям свободу выбора модели, оптимальной для конкретной задачи — от обслуживания клиентов до внутренней аналитики.
• В-третьих, облегчает начало работы: интеграция с облачными ИИ-сервисами позволяет бизнесу тестировать агентов без значительных первоначальных вложений.

Заключение

Инструменты искусственного интеллекта постепенно перестают быть просто дополнением к корпоративным системам, становясь неотъемлемым элементом их архитектуры. Для бизнеса это приводит к простому, но фундаментальному выводу: максимальную ценность приносят не отдельные ИИ-сервисы, а целостные экосистемы, где помощники и агенты глубоко встроены в бизнес-процессы, данные и регламенты компании.

В ближайшие годы развитие ИИ в корпоративном программном обеспечении, в частности в системе BPMSoft, будет осуществляться по нескольким параллельным направлениям.

В сфере CRM-систем ключевыми элементами становятся персональные планировщики, интеллектуальные агенты для управления знаниями, автоматизации обратной связи и формирования офертов, а также алгоритмы прогнозирования рыночного спроса и определения стоимости.

В основе low-code-решений ИИ-агенты применяются для обработки и объединения информации как внутри платформы, так и с сторонними сервисами. Искусственный интеллект всё чаще задействуется для автонаполнения данных, анализа документов и изучения пользовательской информации. Особый фокус направлен на системы надзора и защиты ИИ-инструментов — без них широкое внедрение ИИ в компаниях неосуществимо. Это включает анонимизацию личных данных по заданным критериям и инструменты Guardrails для регулирования галлюцинаций, этических норм и соответствия требованиям.

В системах управления процессами возникает ещё одно значимое направление — интеллектуальная оценка эффективности моделей бизнес-процессов и анализ тепловых карт, отражающих результаты их выполнения.

В итоге рынок поэтапно отходит от ручной корректировки процессов к моделям, где платформа не только регистрирует, но и анализирует события, предлагая и внедряя улучшения. Именно в этой области сегодня складывается перспектива корпоративных ИИ-помощников — как инструментов не для сопровождения, а для динамичного роста бизнеса.