Российский бизнес учится управлять ИИ, а не просто внедрять его

Более половины отечественных компаний уже внедряют технологии искусственного интеллекта (ИИ). Об этом на пленарном заседании конференции «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР-2026) заявил премьер-министр Михаил Мишустин. При этом рынок ИИ переходит к более зрелой модели развития: корпорации начинают жестко отбирать проекты по критерию измеримой эффективности, а ключевым навыком сотрудников становится способность грамотно ставить задачи нейросетям. Об этом говорили участники сессии «Последний оператор. Ставка на механизмы».

Роль ИИ в бизнесе существенно меняется: технологии перестают быть экспериментальной «игрушкой» и превращаются в рабочий инструмент, встроенный в ключевые процессы компаний. Одним из наиболее продвинутых примеров такого подхода сегодня становится банковская отрасль, отметил директор по ИИ и данным, старший вице-президент Альфа-банка Дмитрий Григоров. По его словам, банк движется к модели AI-native-организации, где ИИ становится частью повседневной работы – от клиентских сервисов и аналитики до внутренних процессов и продуктовых решений.

Продуманное внедрение

«Сегодня в банковской деятельности уже проще назвать процессы, в которых ИИ не задействован, чем перечислять те, где он используется», – подчеркнул Григоров. По его словам, существуют процессы, которые уже полностью работают на базе ИИ, например принятие решений в розничном кредитовании. При этом, по словам Григорова, для клиента ключевым становится не сам факт использования ИИ, а качество сервиса. «Для клиента ничего принципиально не меняется: сервис просто становится быстрее, проще и удобнее», – пояснил он.

Как отметили участники дискуссии «Последний оператор. Ставка на механизмы», новые технологии трансформируют не только банковскую сферу. Например, ИИ активно распространяется в промышленных компаниях, рассказал генеральный директор «Сибур диджитал» Денис Юдаков. По его словам, в непрерывном производстве ИИ давно встроен в процессы, однако огромный пласт работы лежит вокруг самого производства, например закупки, управление ремонтами, продажи. «Промышленная компания находится в тех же условиях, что и любая другая. ИИ позволяет полнофункционально вести процессы по обработке контента, работе с клиентами и управлению ремонтами», – считает Юдаков.

Первый заместитель генерального директора Nexign Сергей Карпов привел данные по телеком-отрасли: 62% процессов уже автоматизированы с помощью ИИ, и в первую очередь это клиентский сервис и аналитика больших данных. При этом, по его словам, ИИ пока решает операционные и рутинные задачи, например, помогает балансировать нагрузку на сеть трансляций спортивных мероприятий. Но когда возникает «задача со звездочкой», например разработать тарифную политику, бизнес по-прежнему делает это своими силами, отметил эксперт. «Алгоритмы действительно решают задачу в определенных рамках, когда непонятно, что и как нужно делать, как отвечать. А человек может работать в режиме неопределенности», – резюмировал Карпов.

Впрочем, по мнению экспертов, масштабное внедрение нейросетей не означает автоматического успеха для бизнеса. Общим местом в дискуссии стало признание: главный барьер теперь не доступ к моделям и не их стоимость, а умение людей работать с новым инструментом. Руководитель Лаборатории интеллектуальной космической робототехники «Сколтеха» Дмитрий Тетерюков назвал настоящее «самым интересным временем в истории человечества» и ускорителем всех процессов – от робототехники до фундаментальной науки. При этом, как подчеркнул Григоров, у любой, даже самой совершенной системы ИИ нет целеполагания: ИИ помогает просчитывать варианты и снимать рутинную нагрузку, а финальный контроль, ответственность и принятие решений остаются за человеком.

Время суперпрофессионалов

Сегодня ИИ не отбирает у людей работу, но меняет требования к сотрудникам. Набор навыков современного работника меняется, полагают участники дискуссии. По их мнению, в России необходимо внедрять новые подходы в образовании.

Собравшиеся эксперты подчеркнули, что ИИ не должен заменять человека. По словам Григорова, большинство профессий с помощью ИИ избавляется от рутины, а люди наконец могут сосредоточиться на творчестве и принятии решений. Благодаря этому у сотрудников появляются новые роли. «У нас внутри банка даже появилась отдельная специальность, мы так ее и назвали ‒ AI-продакт. Это люди, одновременно владеющие технологиями и понимающие клиентов», – рассказал представитель Альфа-банка. Параллельно компания открыла профильную магистратуру совместно с ИТМО, где готовит таких специалистов не только для себя, но и для рынка в целом, сообщил Григоров.

Он подчеркнул, что в сегменте среднего и крупного корпоративного бизнеса в банковской деятельности стандарты для профессионалов особенно высоки. Здесь ИИ высвобождает время клиентского менеджера, избавляя его от подготовки справок и рутинного анализа, но финальное решение часто строится на доверии и эмоциональной связи с клиентом, пояснил эксперт.

Раньше менеджер ставил задачу разработчикам, и команда выдавала результат, отметил директор по развитию технологий ИИ «Яндекса» Александр Крайнов. Теперь, по его словам, у менеджера есть агенты, способные написать код или собрать прототип за минуты. Но результат не появляется, если сотрудник формулирует задачу, как раньше, подчеркнул Крайнов. «У нас теперь есть идеальный рафинированный исполнитель, который исполняет и не более. И тут выясняется, что люди, которые должны формулировать задачу, на самом деле не умеют этого делать», – обозначил проблему представитель «Яндекса».

В результате бизнес столкнулся с новой дилеммой, рассказал старший вице-президент АФК «Система» Евгений Черешнев. Он привел метафору «Пикника на обочине» из одноименного произведения братьев Стругацких: «Золотой шар может исполнить любое желание, а ты загадываешь чужое, потому что своего нет». По словам эксперта, сегодня сотрудники не знают, что и как спросить у нейросети. Выход один ‒ учиться постоянно и изучать опыт других стран и отраслей, уверен Черешнев.

Юдаков из «Сибур диджитал» поддержал эту мысль. С появлением ИИ-инструментов требования к людям не снижаются, а растут, добавил он. Если раньше команда состояла из дизайнера, разработчика, тестировщика, владельца продукта и DevOps-специалиста, то теперь два человека теоретически могут создать конечный продукт, но они должны быть «полностью профессиональны» во всех этих областях, пояснил эксперт. «Это время суперпрофессионалов. Дилетанты на рынке сейчас абсолютно не востребованы», – заявил Юдаков.

Оценка гипотез и эффективности

Руководитель департамента разработки и поддержки транзакционных продуктов Альфа-банка Александр Горинов на сессии «Как меняется модель управления бизнесом в эпоху ИИ» отметил, что рынок постепенно уходит от экспериментального внедрения нейросетей к более прагматичному подходу. По его словам, если раньше многие компании запускали ИИ-проекты в режиме экспериментов, то к 2026 г. бизнес начал переходить к более жесткому отбору инициатив на фоне роста требований к эффективности и измеримому результату.

Отечественные компании переходят к более прагматичному подходу к внедрению ИИ, считает Горинов. По его словам, раньше в Альфа-банке появлялось множество инициатив по использованию нейросетей, однако значительная часть из них «не доходила до полноценного внедрения, потому что изначально не были сформулированы конкретные бизнес-задачи и метрики эффективности». Для решения этой проблемы корпоративный блок банка создал специальный штаб координации ИИ-проектов – структуру, которая, по словам Горинова, выступает «переводчиком между технарями и бизнесом». Перед запуском каждого проекта там проверяют, какую именно задачу должна решить система и как будет оцениваться результат. Без такой предварительной фильтрации, отметил эксперт, большинство инициатив не доходят до промышленного внедрения.

Один из примеров нового подхода – запуск системы, позволяющей оптимизировать часть процесса валютного контроля, которую внедрил Альфа-банк. По словам Горинова, процесс, всегда требовавший живого эксперта, теперь «прекрасно летает без людей»: 80% операций в этой области ИИ делает без участия человека, при этом рабочая модель показывает точность без ошибок и галлюцинаций порядка 90%.

Уже сейчас можно увидеть момент перехода компаний к зрелому подходу в работе с ИИ, считает Григоров. По его словам, такой переход происходит, когда обсуждение ИИ выходит из плоскости «что можно, а что нельзя» и переходит в формат полноценного проектного управления. «Когда вы говорите: давайте откроем проект, у него следующие метрики, KPI, стадии, вот ответственный, такой бюджет – и эти бюджеты выделяются, – тогда вы становитесь AI-native организацией», – сказал Григоров. Ранее на ЦИПР-2026 представители банка рассказали о внедрении системы оценки эффективности ИИ-агентов.

Однако не все отрасли готовы делегировать ИИ даже рутинные решения, отметили участники дискуссии. Заместитель директора по ИТ «Росатома» Андрей Королев напомнил: автоматика в атомной энергетике существовала задолго до повсеместного обсуждения нейросетей, а цена ошибки слишком высока. Любая случайность может привести к поломке дорогостоящего оборудования. Поэтому ИИ помогает в проектировании и моделировании, но не допускается к управлению технологическими процессами. «Эта красная линия как была, так и останется», – подчеркнул Королев.