Василий Жилов: «Будущее ИИ мы видим за автономными системами»

В 2025 г. рынок искусственного интеллекта (ИИ) переживает этап трансформации. Технологии, еще недавно воспринимавшиеся как эксперимент, переходят к масштабному промышленному применению. Кроме того, компании активно переосмысливают свои процессы, внедряя ИИ-решения в клиентский сервис и автоматизацию. О том, что происходит на рынке сегодня и какие технологии станут ключевыми в ближайшие годы, «Ведомостям. Инновации и технологии» рассказал заместитель генерального директора компании BSS Василий Жилов.

– Главной отличительной особенностью стало то, что генеративный ИИ вышел из стадии экспериментов и стал массово использоваться на практике, прежде всего в клиентском сервисе и на внутренних направлениях автоматизации. Если посмотреть, например, исследование Gartner, то можно увидеть, что расходы на генеративный ИИ за этот год выросли примерно на 80% по сравнению с 2024 г. и большая часть проектов сейчас связана с внедрением уже апробированных решений, с быстрой окупаемостью и эффективностью для роста бизнеса. И это не только про мировой рынок: Россия движется в аналогичном направлении, может, чуть с меньшим темпом роста – порядка 25–30%.

Фокус в прикладном использовании ИИ направлен на индустриальную специфику конкретной отрасли, что позволяет создавать продукты на базе ИИ, решающие конкретные бизнес-задачи, а не просто универсальные инструменты.

Словосочетанием года можно твердо назвать «агентный подход» или «применение автономных агентов». Будущее ИИ мы видим за автономными системами. Это стало реальным инструментом для автоматизации сложных бизнес-процессов, особенно в области клиентского сервиса, где возрос спрос на гиперперсонализацию и проактивное обслуживание. Соответственно, у бизнеса сформировался устойчивый запрос на автономных голосовых и чат-ассистентов, которые не просто отвечают на вопросы, а полностью ведут диалог, сразу решают задачи клиента и формируют персональные предложения.

Конечно, самое активное применение автономных агентов мы наблюдаем в своей родной отрасли – технологической. Мы, как производитель программного обеспечения с ИИ, используем свои же инструменты в работе. Но такая тенденция видна и на всем рынке: по данным отчета IDC, уже сегодня 42% технологических компаний используют агентный ИИ в производстве и разработке, еще 40% присоединятся к ним в течении следующего года.

«В контакт-центрах ИИ-агенты потенциально могут автоматизировать 60–80% запросов»

– Да, совершенно верно, по крайней мере, в сфере генеративного ИИ это уже точно так. Большинство крупных компаний внедряют ИИ-решения уже не в тестовом, а продуктивном режиме. Заметно снизилось количество пилотных проектов, и заказчики уже предпочитают не проверять технологии, а заниматься внедрением, чтобы быстрее выйти на окупаемость и увидеть какой-то эффект у себя в бизнесе.

И эта эффективность очень заметна в клиентском обслуживании и технической поддержке, где основные метрики – это сокращение среднего времени обслуживания (в среднем на 19%), повышение конверсии в продажах (плюс 14–15%) и уровня удовлетворенности клиентов.

Если посмотреть на нашу статистику, то количество пилотных проектов за 2025 г. снизилось на 44%. Мы видим растущий спрос на решения, которые не просто демонстрируют технологические возможности, а решают конкретные задачи: снижают нагрузку на контакт-центры, ускоряют обработку запросов и повышают лояльность, что свидетельствует о прагматичном подходе рынка.

– Это автономная программа, которая выполняет задачи без вмешательства человека и взаимодействует с автоматизированными системами. Говоря проще, ИИ-агент может самостоятельно решать, какие шаги предпринять для достижения поставленной человеком цели, в то время как обычные LLM-приложения просто генерируют ответ на конкретный запрос. К тому же ИИ-агент способен активно использовать базы данных и другие внешние сервисы для получения необходимой информации. ИИ-агент может сам составлять план действий и корректировать его по мере выполнения. И самое главное, он поддерживает долгосрочную память о прошлых взаимодействиях – ему не нужно объяснять его задачи каждый раз перед выполнением.

То есть, в отличие от традиционной автоматизации, ИИ-агент не просто исполняет заданные шаблоны, а может «обучаться» и действовать в не прописанных заранее ситуациях на основе получаемой информации. Он почти как человек работает с неструктурированными данными и принимает решения в реальном времени, не следуя жестким правилам.

– Да. ИИ-агенты сейчас больше всего востребованы в клиентском обслуживании, обработке обращений и автоматизации технического сопровождения. Это касается автоматического распознавания и классификации обращений, предоставления персональных рекомендаций, отслеживания статуса заявок и проактивного информирования клиентов.

Их использование позволяет компаниям сокращать операционные издержки за счет уменьшения нагрузки на операторов и одновременно повышать качество обслуживания за счет скорости и круглосуточной доступности. По нашим расчетам, в контакт-центрах ИИ-агенты потенциально могут автоматизировать 60–80% запросов, сокращая затраты на 30–40% и значительно ускоряя сложные процессы.

С внедрением ИИ-инструментов, в том числе агентного ИИ, контакт-центр становится центром экспертизы и создания ценности. Ведь хороший сервис стимулирует клиента пользоваться услугой и быть лояльным к компании, а это значит – новые источники выручки для бизнеса, увеличение продаж на основе персонализированного подхода и проактивного взаимодействия.

– Активное развитие сейчас идет в финансовом секторе, ритейле, телекоммуникациях и страховании. Оно и понятно: общение с клиентом здесь происходит каждую секунду, и есть потенциал для быстрой окупаемости инвестиций. В ближайшие годы драйверами роста могут стать здравоохранение и логистика, где требуется автоматизация сложных цепочек действий и коммуникаций.

В целом ускорение развития ИИ-агентов связано с комбинацией факторов: появлением бесплатных и качественных моделей с открытым кодом, снижением стоимости технологий и развитием инструментов управления безопасностью. Еще активнее развиваться агенты могут благодаря снижению операционных издержек, росту требований клиентов к скорости сервиса и развитию регуляторной базы. Государственная поддержка в области цифровизации и сокращении затрат очень простимулирует этот рынок.

«Роль человека эволюционирует от оператора к контролеру и стратегу»

– Мультиагентные системы – это взаимодействующие между собой ИИ-агенты с разной специализацией: они распределяют между собой задачи, обмениваются знаниями, совместно решают сложные кейсы. Например, один агент консультирует клиента, другой анализирует его поведение, а третий генерирует предложения. Или один обрабатывает голосовой запрос, второй анализирует историю клиента в корпоративной системе, а третий выполняет транзакцию в системе расчетов.

Их синергия позволяет решать комплексные задачи обслуживания, повышая эффективность в два-три раза по сравнению со стандартными процессами автоматизации. Это открывает путь к созданию по-настоящему автономных бизнес-процессов, где человеческое вмешательство требуется только на уровне контроля.

– Роль человека эволюционирует от оператора к контролеру и стратегу, сотрудник фокусируется над работой в сложных кейсах и нестандартных ситуациях. Это дает и возможность появления гибридной команды, где человек становится наставником или «арбитром» для ИИ-системы. И я считаю, что это настоящее сотрудничество, а не замещение: человек задает цели, контролирует качество, а ИИ обеспечивает масштаб и скорость процессов.

– Безопасность обеспечивается многоуровневой системой контроля: ограничением полномочий агентов, постоянным мониторингом их действий и механизмами быстрого реагирования. Человек продолжает оставаться в контуре принятия критически важных решений. В том числе и потому, что для клиентского сервиса обязательны безопасное обращение с персональными данными и прозрачное протоколирование всех действий агента.

Для работы же с облачными LLM мы применяем модуль деперсонализации, который позволяет компаниям безопасно обрабатывать информацию на внешних серверах.

«Все больше компаний будут переходить к построению сетей взаимодействующих агентов»

– Да, интерес растет, особенно в странах ЕАЭС и СНГ. Российские решения ценятся за их зрелость, адаптацию к локальным рынкам, широкие исторические связи между нашими странами. Компании из Казахстана, Узбекистана, Таджикистана, Киргизии и Белоруссии активно внедряют российские ИИ-решения для клиентского обслуживания, учитывающие специфику региональных рынков.

– Главные тенденции – это переход от больших универсальных моделей к малым, специализированным ИИ (SLM), вертикализация решений под отрасли, рост экосистем агентов и развитие стандартов безопасности. Я считаю, что все больше компаний будут переходить к построению сетей взаимодействующих агентов внутри и между организациями.

Важным трендом станет также гиперперсонализация на основе анализа эмоционального состояния клиента и повсеместное распространение проактивного сервиса, когда помощь приходит до возникновения проблемы: агенты будут прогнозировать потребности клиентов.

Рынок будет расти за счет интеграции ИИ-агентов в существующие IT-платформы и системы. То есть ключевая тенденция следующего года – это масштабное развитие мультиагентных систем для решения комплексных задач обслуживания. Кроме того, ожидается рост автономности ИИ-агентов, их более глубокая интеграция в омниканальные платформы. И здесь, конечно же, не обойдется без усиления регулирования в использовании ИИ, включая концепцию управления доверием, рисками и безопасностью.