💡 ИИ в корпоративных процессах: реальность против ожиданий
На Авандок.Пульс провели открытую дискуссию про ИИ в корпоративных процессах, которую модерировал Александр Левашов, главный редактор TAdviser.
Собрали для вас 5 главных выводов дискуссии:
1️⃣ Порог входа упал, и сотрудники начали создавать цифровых коллег сами
Раньше сотрудники собирали бизнес-процессы из кубиков в конструкторе. Тогда до работающего цифрового сотрудника доходили 14% прошедших обучение. Сейчас цифрового сотрудника создают через чат, и конверсия выросла до 80%+. В опытной эксплуатации уже около 150 цифровых сотрудников.
2️⃣ Эффект складывается из малого, а не из одного «космического» кейса
По оценке двух банков, один цифровой сотрудник в среднем приносит около 2 млн ₽. При этом в ИИ-лаборатории банка всего три человека: идеи приходят от самих сотрудников. При этом сэкономленные минуты рабочего дня эффектом не считают, зато открывают доступ к ИИ-платформе 500 сотрудникам и собрали 560 идей. Четыре из них привели к выгоде в 350 млн ₽. Пришли идеи из неожиданных мест: от управления стройподрядчиками и ремонтных служб.
3️⃣ Разработка дешевеет в разы
В 2025 году с помощью ИИ писали 30% кода и получали около 15% эффективности. В 2026-м на десятке проектов себестоимость разработки снизилась в 4–8 раз. Компания полностью отказалась от подрядчиков, хотя в начале 2025-го с ней работали около 450 человек. Клиенты интеграторов теперь требуют, чтобы ИИ снижал стоимость проектов. Но рынок неоднороден: в консервативной энергетике ИИ пока помогает во вспомогательных задачах, например в работе с документами и перепиской с госорганами
4️⃣ Без данных и экспертов ИИ не работает
У большинства компаний пока нет данных, чтобы ИИ мог ответить на сложные запросы. Поэтому ERP, хранилища и правильные интеграции никуда не денутся. Растёт и ценность экспертов, которые понимают, как устроена система целиком. Максимальный эффект возникает на стыке личного профессионального контекста человека и корпоративных знаний.
5️⃣ Безопасность не про абсолютные запреты
Эксперты панели назвали три главных риска: агента можно уговорить выдать закрытую информацию, сгенерированный код может содержать уязвимости, коммерческая тайна может утечь во внешнюю модель.
Компании защищаются по-разному: одна компания строит собственную платформу с подменой конфиденциальных данных. Другая сделала решение, в котором агент выполняет код, но не может запустить его в продуктивной среде.
И ещё одна мысль из дискуссии: модель нужно подбирать под конкретную задачу, качественно используя токены и серверы, потому что за всё это компания платит деньги.
⭐Telegram | MAX | ВК
На Авандок.Пульс провели открытую дискуссию про ИИ в корпоративных процессах, которую модерировал Александр Левашов, главный редактор TAdviser.
Собрали для вас 5 главных выводов дискуссии:
1️⃣ Порог входа упал, и сотрудники начали создавать цифровых коллег сами
Раньше сотрудники собирали бизнес-процессы из кубиков в конструкторе. Тогда до работающего цифрового сотрудника доходили 14% прошедших обучение. Сейчас цифрового сотрудника создают через чат, и конверсия выросла до 80%+. В опытной эксплуатации уже около 150 цифровых сотрудников.
2️⃣ Эффект складывается из малого, а не из одного «космического» кейса
По оценке двух банков, один цифровой сотрудник в среднем приносит около 2 млн ₽. При этом в ИИ-лаборатории банка всего три человека: идеи приходят от самих сотрудников. При этом сэкономленные минуты рабочего дня эффектом не считают, зато открывают доступ к ИИ-платформе 500 сотрудникам и собрали 560 идей. Четыре из них привели к выгоде в 350 млн ₽. Пришли идеи из неожиданных мест: от управления стройподрядчиками и ремонтных служб.
3️⃣ Разработка дешевеет в разы
В 2025 году с помощью ИИ писали 30% кода и получали около 15% эффективности. В 2026-м на десятке проектов себестоимость разработки снизилась в 4–8 раз. Компания полностью отказалась от подрядчиков, хотя в начале 2025-го с ней работали около 450 человек. Клиенты интеграторов теперь требуют, чтобы ИИ снижал стоимость проектов. Но рынок неоднороден: в консервативной энергетике ИИ пока помогает во вспомогательных задачах, например в работе с документами и перепиской с госорганами
4️⃣ Без данных и экспертов ИИ не работает
У большинства компаний пока нет данных, чтобы ИИ мог ответить на сложные запросы. Поэтому ERP, хранилища и правильные интеграции никуда не денутся. Растёт и ценность экспертов, которые понимают, как устроена система целиком. Максимальный эффект возникает на стыке личного профессионального контекста человека и корпоративных знаний.
5️⃣ Безопасность не про абсолютные запреты
Эксперты панели назвали три главных риска: агента можно уговорить выдать закрытую информацию, сгенерированный код может содержать уязвимости, коммерческая тайна может утечь во внешнюю модель.
Компании защищаются по-разному: одна компания строит собственную платформу с подменой конфиденциальных данных. Другая сделала решение, в котором агент выполняет код, но не может запустить его в продуктивной среде.
И ещё одна мысль из дискуссии: модель нужно подбирать под конкретную задачу, качественно используя токены и серверы, потому что за всё это компания платит деньги.
⭐Telegram | MAX | ВК
Просмотры: 10
