ИИ спешит на помощь

Количество цифровых ассистентов растет вслед за спросом на автоматизацию, улучшение пользовательского опыта и оптимизацию бизнес-процессов. Более того, развитие генеративного ИИ и специализированных платформ трансформирует сам процесс использования цифровых помощников, делая их создание доступным даже неспециалистам. При этом рынок движется от универсальных ассистентов к узкоспециализированным, встроенным в конкретные бизнес-функции.

В соответствии с прогнозом MarketsandMarkets, мировой рынок ИИ-агентов вырастет с $7,84 млрд в 2025 г. до $52,62 млрд к 2030 г., а среднегодовой темп роста составит 46,3%. В России интерес к ИИ-агентам, по данным МТС, уступает показателям ведущих мировых экономик: за 2024 г. инвестиции в ИИ в России – $530 млн, а, например, в Китае – $36,7 млрд. Динамика, однако, положительная: в 2025 г. частные и государственные компании инвестировали в ИИ-серверы 60 млрд руб., что в 7 раз превышает объем рынка в 2024 г.

На полном ходу

Российский рынок цифровых помощников переживает структурную трансформацию: от точечных экспериментов и пилотов бизнес переходит к системному внедрению ИИ-агентов. По оценкам Ассоциации «ФинТех» (АФТ), технологии ИИ уже используются более чем в половине компаний финансовой отрасли, что является одним из самых высоких показателей среди всех секторов экономики. Для сравнения: в среднем по российскому бизнесу доля компаний, активно применяющих ИИ, по итогам 2025 г. составляла 40–45%. «При этом в ряде системно значимых банков до 70% типовых клиентских запросов сегодня обрабатывается без участия сотрудника, а уровень автоматизации рутинных операций в отдельных случаях достигает 90%», – говорит Марианна Данилина, руководитель управления стратегии, исследований и аналитики АФТ.

О том, что российские компании активно внедряют ИИ-агентов, свидетельствуют также данные Yandex AI Studio. На платформе создано более 7500 цифровых помощников, четверть из которых задействованы в техподдержке, банковских операциях и HR. Платформой пользуется 40 000 корпоративных клиентов, 86% приходится на малый и средний бизнес. По словам Александра Черникова, операционного директора Yandex Cloud, «ежедневно на платформе запускается более 200 уникальных ИИ-агентов».

Главным драйвером внедрения ИИ-помощников эксперты называют экономическую эффективность. Как отмечает Роман Малюга, партнер Kept, бизнес требует IRR (внутренняя норма доходности) от 35%. По его мнению, индивидуальные универсальные помощники, такие как чат-боты, оптимизируют работу отдельных сотрудников, но не дают значимого эффекта для акционеров, в то время как реальную ценность создают узкоспециализированные ИИ-агенты, способные заместить до 80–90% функций целого департамента. «Это кратно повышает эффективность в отличие от 10–15%-ного прироста производительности отдельного работника», – поясняет Малюга. По данным анализа Kept, 2–3 часа работы одного специалиста эквивалентны 1 кВт ч (~10 руб.) операционных затрат на поддержание процессов силами ИИ-моделей.

В ВТБ каждый проект по внедрению ИИ экономически обосновывается наравне с другими технологическими инвестициями. В результате, как отметили в пресс-службе банка, точка безубыточности накопленным итогом была пройдена еще в 2021 г., а эффекты от внедрения «фабрики ИИ-моделей» кратно превышают инвестиции. «Сейчас ВТБ, как и другие компании-лидеры, ищет точки опоры для получения максимального эффекта от новейших технологий с использованием больших языковых моделей (LLM), цифровых помощников и ИИ-агентов», – рассказывают в банке, добавляя, что для организации важно нативно интегрировать ИИ в клиентский путь, где технология решает конкретную задачу, и у пользователя даже не возникает вопроса, чем он пользуется.

В целом генеративный ИИ радикально сокращает цикл разработки сразу по нескольким направлениям, говорит Данилина. «Во-первых, LLM способны синтезировать тысячи диалоговых примеров для дообучения, что раньше требовало дорогостоящей ручной разметки. Во-вторых, автоматическое тестирование сценариев позволяет ИИ самому генерировать нестандартные ситуации и проверять поведение ассистента. В-третьих, распространение low-code инструментов дает возможность собирать помощников не только разработчикам, но и бизнес-аналитикам», – объясняет эксперт.

Среда обитания

Платформенный подход становится главным архитектурным принципом создания ИИ‑ассистентов. Компании больше не выстраивают каждого помощника как отдельный проект с нуля, а через открытые интерфейсы подключают готовые компоненты: языковые модели, базы знаний, инструменты управления. «Цифровая платформа является не просто технологической оболочкой, а средой, в которой ИИ-ассистент полностью существует, получая доступ к данным клиента, истории транзакций, продуктовому каталогу, внешним сервисам через API. Чем более зрелой и открытой является платформа, тем быстрее и дешевле на ней можно развернуть нового помощника», – подчеркивает Данилина.

Развитие таких платформ радикально снижает порог входа в создание корпоративных ИИ‑решений. Исследование трендов 2026 г., проведенное АФТ, фиксирует: генеративный ИИ берет на себя ключевые этапы жизненного цикла разработки – от интерпретации бизнес‑требований и генерации кода до тестирования и поддержки.

Прогноз АРПП на 2026 г. указывает на перестройку самого процесса разработки: «Вендоры начинают массово пилотировать ИИ‑ассистентов, встраивая их в конвейеры доставки ценности – от маркетинга до документации. При этом особое значение приобретает low‑code подход: сотрудники бизнес‑подразделений могут сами настраивать помощников под свои задачи, не дожидаясь очереди в разработку».

Так, ВТБ в 2024 г. запустил программу «Цифровой помощник», в рамках которой агенты анализируют внутренние базы знаний банка и в доступной форме предоставляют ответы на обращения сотрудников и клиентов. А в 2025 г. банк запустил платформу цифровых помощников на базе технологий генеративного ИИ, которая позволяет быстро запускать и масштабировать ИИ-сервисы в клиентских каналах и внутренних системах банка. «В целом ИИ уже применяется в большинстве ключевых процессов ВТБ. ИИ задействован в кредитном скоринге, оценке рисков, оценке возвратности, определении склонности клиента к покупке либо вероятности подпасть под влияние мошенников. В мобильном приложении «ВТБ Мои инвестиции» работает робот-советник, а на устройствах с голосовым управлением – финансовый помощник ВТБ», – делятся деталями в банке.

Платформы дают компаниям возможность комбинировать рыночные и собственные компоненты, сохраняя контроль над критическими данными. Согласно исследованию Центра аналитических продуктов VK Predict (входит в группу VK) и консалтингового агентства Prognosis, 14% компаний, которые уже применяют ИИ, используют только собственные решения, 44% отдают предпочтение сторонним продуктам, а 42% сочетают свои и рыночные разработки.

В пресс‑службе «Мегафона» поясняют: «В тех сегментах, где технология уже достигла высокой зрелости, мы используем рыночное решение. В уникальных сценариях с чувствительными данными развиваем собственные компетенции». В компании уже внедрены разные типы помощников: для офисных сотрудников – диалоговые агенты для работы с документацией, для массовых ролей – тренажеры навыков продаж, для внешних клиентов – чат‑боты и голосовые ассистенты. Эффект выражается в снижении нагрузки на службу поддержки на 25–40%, а также в росте конверсии продаж после обучение сотрудников на тренажерах (на 10–15% в пилотных подразделениях).

В Т2 тоже придерживаются дифференциального подхода. По словам Дмитрия Попова, заместителя генерального директора по информационным технологиям, «для прикладных задач применяются типовые решения, для уникальных бизнес‑направлений – собственные разработки».

Сужение фокуса

Цифровые платформы эволюционируют в сторону создания узкоспециализированных агентов, встроенных в конкретные бизнес-процессы. Прогнозы Gartner подтверждают тренд: к 2030 г. 80% организаций преобразуют большие команды разработчиков в более мелкие, усиленные ИИ (AI‑augmented teams), а 40% портфелей корпоративных приложений будут созданы с использованием ИИ‑платформ (в 2025 г. таких было лишь 2%). К 2027 г. в 70% мультиагентных систем появятся узкоспециализированные агенты, а к 2028 г. 60% из них будут поддерживать межвендорную совместимость.

«В бизнесе индивидуальные универсальные помощники постепенно уступят место агентам, заточенным под конкретные функции, например финансы, закупки, юриспруденция, документооборот. Для клиентов это означает переход от пилотов к промышленной эксплуатации, для внутренних нужд компаний – трансформацию оргструктуры и перераспределение ролей», – считает Малюга. Ответом самого консалтинга на запрос на узкоспециализированных ИИ‑агентов стал KeptStore с готовыми цифровыми продуктами, обеспечивающими измеримый экономический результат: сокращение штата, ускорение получения выручки, оптимизацию документооборота. «При правильной постановке задачи даже пилотные проекты достигают окупаемости 50–60% IRR и выше», – отмечает Малюга.

В «МТС AdTech» последовательно развивается ИИ-маркетолог, обученный на базе более 200 000 рекламных кампаний. Как рассказали в пресс-службе компании, «в ближайшие 2–3 года число ролей под капотом ИИ-агента в «МТС Маркетологе» вырастет: к действующим ИИ-модератору, копирайтеру и таргетологу добавятся A/B-тестировщик, планировщик медиасплита и другие специализации, которые сегодня закрывают люди». В MWS AI – центре ИИ-компетенций МТС – ожидают развития на платформе и других специальностей до конца 2027 г.: «В настоящий момент мы тестируем ИИ-агентов для поиска по корпоративным базам знаний и аналитики, ИИ-ассистентов юристов, рекрутеров и других специалистов».

Развитие технологии стимулирует рост доверия со стороны пользователей. В 2025 г. 18,5 млн россиян регулярно использовали ИИ-боты, доступные в браузере в виде отдельных сайтов и мобильных приложений, свидетельствует статистика MWS AI. Пользователи видят, что цифровые помощники не просто «общаются», а эффективно решают реальные задачи: в голосовом контакт-центре ВТБ свыше 38% обращений обрабатывается без участия оператора, а новый ассистент РЖД «Аврора» самостоятельно справляется уже с половиной запросов – от сложных возвратов до помощи маломобильным пассажирам. По словам Константина Болтрукевича, заместителя генерального директора по системной интеграции и цифровым платформам АО «Компания Транстелеком», в основе «Авроры» – современные нейросети и алгоритмы обработки естественного языка (NLP). «Но мы не просто переводили речь в текст: на огромном массиве реальных диалогов эксперты вручную корректировали ответы нейросети, обучая ее выбирать самые точные формулировки. Благодаря технологии распознавания намерений (Intent Recognition) «Аврора» понимает, чего именно хочет человек, даже если он путается в терминах», – отмечает он.

Финансовые вопросы россияне тоже готовы доверять ИИ-помощникам. Это подтверждается активным использованием существующих сервисов, рассказывают в ВТБ. «В целом с использованием голосовых и текстовых ассистентов обрабатывается свыше 60% входящих обращений в банк. Например, голосовой ассистент «Лео» в мобильном приложении и помощник ВТБ в умных устройствах «Яндекса» с «Алисой» позволяют совершать платежи и переводы, открывать накопительные счета, а также устанавливать категории кэшбэка по голосовой команде», – отмечают в банке. Более того, помощники используются в сфере инвестиций. Так, объем активов под консультированием ИИ-советника превысил 4 млрд руб. Средний размер портфеля составил 198 000 руб., а максимальный – 13 млн руб. &