Искусственный коллега: как российские нейросети трансформировали бизнес и заменят ли людей алгоритмы

Искусственный интеллект активно используется в компаниях и корпорациях, ему передаются задачи разного рода: от составления презентаций для клиентов до общения с кандидатами на собеседовании. И если использование зарубежных сервисов влечет за собой шлейф затруднений, то российские разработки вполне могут быть доступными и не уступающими по качеству западным аналогам инструментами для совершенствования бизнес-процессов.

На российском рынке ИИ-помощников немалую долю занимают сервисы для генерации контента различного рода: видео, изображения, звуки и даже презентации. Если еще пару лет назад такие возможности нейросетей вызывали больше пользовательский интерес, то сегодня они вполне применимы для решения рабочих задач.

Возросший интерес к ИИ для генерации контента подтверждает создатель ИИ-инструмента для создания презентаций presentsimple.ai Алексей Сметанин. По его словам, в последнее время бизнес стал активнее пользоваться сервисом, в частности, те компании, которые хотят автоматизировать процесс подготовки презентаций, соблюдая при этом фирменный стиль и специфику своей сферы.

Алексей Сметанин,

создатель ИИ-инструмента для создания презентаций presentsimple.ai

«Мы активно работаем над интеграцией нашего продукта в корпоративные процессы клиентов, чтобы автоматизировать создание презентаций, экономя тем самым время и ресурсы. Также мы разрабатываем отдельные решения для малого и среднего бизнеса, чтобы даже небольшие компании могли удобно и гибко настраивать личный кабинет на платформе presentsimple.ai и упрощать процесс подготовки презентаций».

Сервисы для генерации визуального контента являются одними из популярных помощников в бизнесе. Такие инструменты широко представлены на российском рынке. Причем это не только классические ИИ-генераторы картинок для социальных сетей бренда или логотипа компании по текстовому запросу (какими являются «Шедеврум» от «Яндекса» и Kandinskiy от «Сбера»), но и специализированные сервисы. Например, «Метранпаж» умеет генерировать обложки или верстать книги, а Fabula AI создает карточки-инфографики для маркетплейсов.

ИИ-инструменты для создания видео или генерации звуков представлены не столь в большом объеме, а принцип работы у них довольно однообразный. Например, сервисы Anix и Visper генерируют анимацию или видеоролики по текстовому запросу или на основе изображений. А SaluteSpeech и SteosVoice способны озвучивать текст.

Генерация контента — это только одна из граней ИИ-сервисов, представленных в России. Искусственный интеллект способен помогать в более узких и профильных задачах.

Отдельную нишу занимают ИИ-инструменты для маркетинга и продаж — в этих сферах искусственный интеллект применяется наиболее активно. Причем задачи, которые бизнес доверяет ИИ, варьируются от создания контента для корпоративного блога до автоматизации бизнес-коммуникаций и поддержки клиентов.

Как рассказал основатель oneboost.io Кирилл Подгорный, его сервис предназначен для автоматизации работы отделов продаж: он выполняет ИИ-аналитику звонков, помогая компаниям больше продавать.

Кирилл Подгорный,

основатель oneboost.io

«Портрет нашего целевого клиента выглядит так: это компании, у которых есть достаточное количество голосового трафика. Это в большей степени B2C-бизнесы, потому что именно в B2C подобных звонков больше. И это компании, у которых достаточно высокий средний чек, где ценность каждой продажи достаточно высока и ценность ошибки критична».

Подобный инструмент актуален для компаний из автобизнеса, сегмента онлайн-образования, медицины, торговли, e-commerce и компаний с похожими процессами. По словам Подгорного, за последний год кратно выросло число клиентов и изменились их характеристики: если раньше это были крупные организации, то теперь ИИ-аналитику внедряет малый и средний бизнес.

Искусственный интеллект применим не только для маркетинга и продаж, но и для некоторых других отраслей. Так, например, сервисы Doczilla и FractaAgentsAI предназначены для работы с документами, в том числе для поиска информации в них. Автоматизация массового рекрутинга персонала и проведение собеседований возможны с помощью ИИ-сервисов Qooqa, Evolve AI и KitBot. В России также представлены несколько ИИ-инструментов для оптимизации производственных планов — это Hive mind AI и zool.ai.

Отдельную нишу заняли нейросети для разработки кода. В большинстве своем они представлены российскими ИТ-гигантами — это «Сбер», «Яндекс», «МТС». ИИ-ассистенты генерируют подсказки при написании кода, кроме этого, в сервисах есть функции автодополнения кода и поиска уязвимостей в нем.

Отдельную нишу среди российских ИИ-инструментов заняли сервисы в сфере консалтинга и интеграции искусственного интеллекта.

Они помогают разобраться с тем, как внедрять ИИ, оптимизировать и автоматизировать работу в компании. Это прежде всего создание решений специально для компании, в том числе с использованием методов глубокого обучения (Deep Learning), обработки естественного языка, компьютерного зрения и других технологий. Компаниям предлагают помощь с разработкой и внедрением «цифровых сотрудников», а также с обучением нейросетей под конкретную сферу.

Основатель сервиса в сфере ИИ-консалтинга и интеграции haiku.dev Виктор Глембицкий рассказал, что внедрение ИИ-технологий в бизнес-процессы способствует оптимизации времени и повышение рентабельности.

Есть в России сервисы, которые пошли по простому пути, — они дают доступ к популярным во всем мире нейросетям. ChatGPT, безусловно, лидирует в числе таких предложений. И все же многие агрегаторы объединяют сразу несколько ИИ-моделей для работы с текстом и графикой, например DeepSeek, Anthropic Claude, Midjourney.

Пользователям предлагают воспользоваться мировыми ИИ-моделями на русском языке. Самыми популярными нейросетевыми агрегаторами в России являются ChadAI и GPTunnel. Согласно данным аналитического инструмента Similarweb, их месячная посещаемость составляет 1,5 млн и 799 тыс. пользователей соответственно. Сервисы открывают доступ к ИИ, способному генерировать тексты, музыку, видео и изображения.

Если в большинстве случаев агрегаторы нейросетей выглядят как платформы с диалоговыми окнами, где ты выбираешь, с каким ИИ будешь «общаться», то агрегатор Jay Flow — еще один российский сервис — представляет собой визуальное пространство в виде рабочих досок наподобие Miro или Figma. Оно позволяет взаимодействовать сразу с несколькими ИИ-моделями: нейросетевые агенты планируют и выполняют сложные действия, в том числе с кодом, а также создают документы и ищут информацию в сети.

Футуролог, управляющий партнер технологического аналитического центра MINDSMITH Руслан Юсуфов рассказал, что для бизнеса агрегаторы нейросетей интересны в плане доступа к широкому функционалу и целому ряду ИИ-моделей. Это не только упрощает внедрение ИИ-систем в процессы, но и открывает доступ к зарубежным сервисам.

Руслан Юсуфов,

футуролог, управляющий партнер технологического аналитического центра MINDSMITH

«Стоит также учитывать проблему недостаточной прозрачности многих агрегаторов. Понять, на какой инфраструктуре находится их облако, какие нейросети в него зашиты и где в итоге оказываются данные пользователя, практически невозможно. Увидеть пользовательское соглашение и удостовериться в надлежащем уровне кибербезопасности всех точек обработки данных — тем более сложно. При этом многие пользователи недостаточно технически грамотны, чтобы осознавать, какой риск это представляет для их компании».

Как объяснил эксперт, управляющий партнер платформы генеративного ИИ Ubicomb Эдуард Маас, сейчас на рынке представлено не так много ИИ-решений, которые работают «от входа до результата», поэтому агрегаторы нейросетей являются для компаний точкой входа по части искусственного интеллекта.

Эксперт считает, что в дальнейшем рынок будет все же сдвигаться в сторону сервисов, решающих задачи «под ключ»: от генерации контента до автоматической доставки в рабочие процессы.

Любая трансформация в бизнесе, будь то цифровизация или внедрение ИИ, не проходит гладко и легко. Адаптация процессов и команд занимает время, однако уже сейчас становится понятно, что генеративные нейросети будут оказывать все большее влияние на выстраивание процессов и распределение обязанностей внутри компаний. Правда, для их развития и совершенствования нужны ресурсы.

По мнению специалиста в области облачных технологий и AI development, магистра computer science Данилы Темникова, при внедрении ИИ-сервисов в бизнес происходит столкновение ожиданий и реальности: большинство таких систем нуждаются в специальной настройке под конкретные задачи. И даже после того, как технологию внедрили в процесс, ее нужно контролировать и совершенствовать.

С технической стороны развитию технологии препятствуют дефицит кадров и недостаток материала для обучения. Интеграция ИИ-сервисов, по словам эксперта, требует особых навыков, а специалистов, которые имеют соответствующий опыт и понимают, как работает система, сейчас все еще недостаточно.

Эксперт Маас считает, что российские разработчики уже сейчас могут предложить достаточно сильные сервисы для ретейла, медиасферы, образования. Он отметил стабильное развитие продуктов как в прикладных ИИ-решениях, так и в платформенных разработках. Это касается генеративного искусственного интеллекта, аналитических сервисов, компьютерного зрения и обработки естественного языка.

При этом по части зрелости инфраструктуры, скорости вывода в производство и удобству внедрения российские решения все же уступают сервисам из Китая и США. К тому же, отметил эксперт, в текущей экономической ситуации компании поворачивают инвестиции в экспериментальные направления, а это значит, что даже те ИИ-проекты, которые имеют потенциал, могут не пройти «фильтр».

Эдуард Маас,

эксперт, управляющий партнер платформы генеративного ИИ Ubicomb

«Но ситуация меняется. Появляются open-source инициативы, работают государственные инструменты поддержки, команды научились собирать решения из доступных компонентов. Уже есть кейсы с реальной нагрузкой — автоматическая генерация карточек, роликов, видеопрезентаций. Через два-три года такие пайплайны станут стандартом, особенно в ретейле, медиа и B2G».

По мнению футуролога Юсуфова, России все же пока не стоит надеяться на первые места в гонке за сверхсильный интеллект, который превосходит человека во всем. Мировые лидеры индустрии уже сейчас задаются вопросами создания такого ИИ, тогда как наши разработчики, скорее, стараются адаптировать сервисы под отечественный рынок. «В некоторых областях, — заметил он, — в России все же создаются продукты мирового уровня. Это, например, касается компьютерного зрения и технологии распознавания лиц».

На сегодняшний день искусственный интеллект берет на себя рутинную работу в маркетинге и медиа, финансах, e-commerce, логистике и производстве. Ему же под силу так называемые задачи с высокой повторяемостью — речь идет о работе в кол-центрах, контент-менеджменте, и т. д.

Руслан Юсуфов,

футуролог, управляющий партнер технологического аналитического центра MINDSMITH

«Замена сотрудников искусственным интеллектом уже происходит, но не одномоментно, не в духе «сегодня ИИ заменил Ивана Ивановича или Петра Петровича и их уволили». Процесс начинается с автоматизации рутинных задач и повышения эффективности работников. В результате компания может обнаружить, что ей достаточно одного сотрудника вместо двух, если она не собирается масштабироваться и адаптировать процессы под возросшую производительность. И это ставит перед нами не только экономический, но и экзистенциальный вопрос, в чем будет ценность человека, когда рутинный интеллект станет товаром».