ИИ — это не абстрактная концепция, а конкретный рабочий инструмент. Важно чётко различать то, что большинство подразумевает под термином «ИИ»: например, большие языковые модели отлично работают со всем, что касается документов, семантики, моделирования диалогов и, в целом, работы с «сырыми» текстами.
С другой стороны, для обработки большого массива числовых данных подойдет машинное обучение: оно решает задачи предиктивной аналитики, выявляет закономерности, обнаруживает аномалии.
Ключевой вывод: если нет ясного понимания, зачем именно нужен ИИ в вашем компании, начинать его внедрение пока рано.
Что реально работает уже сегодня?
Когда бизнес пытается понять, «а где ИИ приносит пользу прямо сейчас», логично начать с самого приземлённого — с процессов.
ИИ сегодня, в первую очередь, оптимизирует существующие операции. Например, персонализирует контент на основе данных о поведении клиентов. Это не снижает прямых издержек, но заметно улучшает пользовательский опыт и повышает лояльность — а значит и конверсию. В техподдержке эффект уже измерим: наш ассистент в GS Labs сокращает время ответа оператора на 60% и более.
Но здесь же появляется первый стратегический риск: будет ли оправдано применение технологий ии и окупиться ли такое решение.Нельзя бросаться внедрять ИИ везде и сразу. Сначала нужно разобрать бизнес-процесс, выявить точки роста, просчитать экономику. Иначе можно потратить миллионы на мощности и команды, но не получить ощутимого эффекта.
Не технология, а процесс определяет успех. Именно поэтому ИИ даст результаты только там, где вы точно будете понимать его задачу.
Риски? Их много, но они управляемы
Когда компании обсуждают внутренние риски внедрения ИИ, они обычно думают о затратах. Но для бизнеса не менее важны два других слоя — работа с внутренними данными компании и восприятие пользователей.
Любая интеграция ИИ предполагает передачу и обработку информации, зачастую касающейся коммерческой тайны или персональных данных клиентов. И здесь важны не столько технологии защиты, сколько зрелость внутренних процессов: наличие политик хранения данных, уровней доступа и регламентов взаимодействия с внешними сервисами. Это касается, например, вариантов реализации, когда организации хотят сэкономить и использовать облачные языковые модели. Компании должны четко понимать, какие данные можно использовать и в каком виде, кто несет ответственность за каждую операцию. Это вопрос не технологий, а дисциплины.
Также при внедрении ИИ, который взаимодействует напрямую с вашими клиентами, важно помнить про эффект «зловещей долины». Если система звучит или выглядит как человек, но не все еще на него не похожа, это может вызывать недоверие. Поэтому внедрение должно быть постепенным, с акцентом на улучшение качества взаимодействия и прозрачное объяснение ценности таких инструментов.
Главное помнить, что риски ИИ — это не только неправильные технические решения, но и операционные, напрямую влияющие на компанию и её образ.
Мы попробовали, удержаться не получилось
Поговорим немного про технические моменты. Многие бизнесы уже экспериментируют с ИИ — и сталкиваются с неожиданной проблемой: через месяц никто не понимает, почему вчера инструмент работал хорошо, а сегодня не дает никаких результатов.
Мониторинг в области ИИ — не роскошь, а необходимость. Разделим технические метрики и бизнес-метрики: первые помогают понимать, «здоров» ли сам алгоритм, вторые показывают, даёт ли он ценность компании. И то, и другое должно измеряться системно, а не по ощущениям.
В этом помогают MLOps-платформы. Они фиксируют каждый эксперимент и каждую итерацию инструмента: версию модели, данные, контекст запуска. По сути, это «чёрный ящик» для всех ИИ-проектов. Благодаря ему можно узнать что изменилось, изучить метрики на тестах и понять где ошибка. Но компании часто игнорируют этот слой, а затем платят временем, сбоями и выгодой от внедрения.
Без такой инфраструктуры команды начинают улучшать решения вручную, но не могут объяснить, что именно повлияло на результат. Это делает ИИ нестабильным инструментом и снижает доверие со стороны бизнеса.
А вот прозрачность экспериментов, единые правила управления ИИ-инструментами и регулярный мониторинг позволяют масштабировать инициативы также уверенно, как и любые другие технологические процессы.
Генеративный ИИ: восторг и опасность
В генеративных технологиях сегодня больше всего динамики — они быстро становятся частью рабочих процессов. Но вместе с ростом возможностей растут и требования.
Синтетические изображения, аудио и видео открывают новые форматы коммуникации, но требуют понятных правил: как проверять источник, как обозначать, что контент создан моделью, какие сценарии допустимы, а какие нет. Если говорить про внешнее взаимодействие, то важно обучить сотрудников распознавать Deepfake-мошенничество и правила работы с подобными явлениями.
С текстами проще, но и здесь нужен человеческий контроль. К примеру, ИИ может добавить деталь, изменить формулировку или предложить решение, которое выглядит уверенно, но не соответствует действительности. Это повлияет на доверие пользователя или партнера. Ответственность всегда остается за компанией.
Генеративный ИИ хорошо работает в паре с человеком и четкими процессами. Это не угроза, а технология, которую нужно использовать осознанно.
Главный барьер — не технологии, а кадры
Любое внедрение и использование ИИ-инструментов невозможно без релевантных кадров. Люди, которые одновременно понимают предметную область компании и ИИ, сейчас в дефиците.
Рынок перегрет: крупные игроки перетягивают таланты. Поэтому мы в GS Labs делаем ставку на взращивание своих профессионалов: работаем с вузами, берём студентов на практику, развиваем внутреннее менторство. И, что важно, — посмотрите на специалистов внутри компании, они сами могут гореть желанием изучать ИИ и машинное обучение. В этом случае им, однозначно, нужно давать такую возможность.
Будущее за внутренним комьюнити и переквалификацией.
ИИ — это не цель, а инструмент. Если вы только в начале пути
Для тех, кто только начинает работу с ИИ, есть простой, но редкий совет от меня: относитесь к громким кейсам скептично. За каждым успешным внедрением стоят месяцы анализа бизнес-процессов, расчёты и пилоты.
Не пытайтесь «быстро побежать». Начните с одного конкретного бизнес-процесса, декомпозируйте его, найдите узкое место и попробуйте точечно его улучшить с помощью ИИ или классического ML.
И помните: ИИ — это не цель, а инструмент. Инструмент мощный, но требующий дисциплины, планирования и ответственного подхода. Внедряйте с умом.
Ярослав Якимов, директор по развитию технологий и искусственного интеллекта GS Labs.
