Почему корпоративный ИИ буксует на пути к работе
На митапе «ИИ без иллюзий» обсудили, почему даже полезный на вид ИИ не всегда становится рабочим инструментом. Главный вывод: мало сделать модель умной — важно встроить её в процесс, показать пользу и не потерять контроль над рисками.
Полезная функция не всегда полезна в деле
На старте внедрения ИИ компании часто смотрят на возможности модели: умеет ли она писать тексты, искать информацию или генерировать код. Но для продукта важнее другой вопрос — помогает ли это человеку реально быстрее и проще закрывать задачу.
Артем Михеенко предложил простой способ проверить ценность функции: убрать её из процесса и посмотреть, что изменится. Если почти ничего, значит фича может быть красивой демонстрацией, но не рабочим инструментом. Для бизнеса важнее не вау-эффект, а экономия времени, снижение числа ошибок и уход от лишних ручных действий.
От чата к агенту: ИИ начинает действовать сам
Отдельный блок митапа был посвящён агентным сценариям. Пелагея Пашинская показала логику развития ассистентов: сначала модели дают дополнительные инструменты вроде калькулятора, потом — браузер и другие сервисы, чтобы она могла не только отвечать, но и выполнять действия.
Это меняет саму модель работы. В обычном чате человек получает совет и делает всё сам, а агенту можно передать задачу целиком. Но вместе с этим растут и риски: если ИИ ошибётся уже не в тексте, а в действиях с корпоративными данными или в браузере, последствия будут заметно серьёзнее.
Корпоративный ИИ должен быть полезным и безопасным
Марк Маджидов рассказал, как в Т1 цифровой помощник разработчика постепенно превратился в более универсального корпоративного ассистента. Сценарий вырос из внутренней потребности сотрудников работать не только с кодом, но и с корпоративными и личными документами.
При этом решение развернули внутри корпоративного контура, чтобы документация и код оставались в контролируемой среде. Сейчас сервисом пользуются более 5 тысяч сотрудников холдинга и коллег из ВТБ. Такой пример показывает, что внедрение ИИ — это не разовая установка инструмента, а постоянная настройка баланса между пользой, доступами и ограничениями безопасности.
Что важно считать при внедрении
Участники митапа сошлись в одном: на этапе пилота достаточно доказать, что модель справляется с задачей. Но при массовом запуске этого уже мало — нужно понимать, кто пользуется сервисом каждый день, какие данные ему доступны, кто отвечает за результат и как измерять эффект.
Количество запросов и открытий чата не показывает реальную пользу. Гораздо важнее, что меняется в процессе работы: становится ли меньше ручных шагов, ошибок и лишних переключений между системами. Для компаний это означает, что ИИ нужно внедрять как продукт и как часть организации, а не только как техническую функцию.