Поделиться
ИИ-лаборатории уже превратились в ИИ-фабрики
Период тестирования искусственного интеллекта и пилотирования решений подошел к концу. Бизнес массово внедряет технологию в самые разные бизнес-процессы. В лидерах — ИИ-помощники, чат-боты, машинное обучение. Наиболее эффективным показало себя использование группы специализированных агентов, управляемых агентом-оркестратором. Опытом реализации ИИ-проектов поделились участники организованной CNews Conferences конференции «Технологии искусственного интеллекта 2026».
ИИ и государственное регулирование
«Искусственный интеллект уже превратился в реально работающий инструмент», — такими словами открыл конференцию «Технологии искусственного интеллекта 2026» ее модератор Андрей Коптелов, исполнительный директор Департамента корпоративной архитектуры Сбербанка. Он провел небольшой опрос аудитории. Как выяснилось, более половины присутствующих в зале активно используют ИИ-помощников по собственной инициативе, однако на вопрос, кому доступны корпоративные системы на базе GenAI, руку подняли всего три человека.
Андрей Свинцов, заместитель председателя Комитета Государственной Думы по информационной политике, информационным технологиям и связи, заверил участников мероприятия, что жесткого регулирования ИИ в ближайшее время не ожидается. «Мы используем в основном западные ИИ-модели, и если это запретить, Россию ждет технологическое отставание», — говорит он. Пока речь идет о том, чтобы обязать государственные ведомства и организации перейти на российские решения, в том числе и в сфере ИИ. Такой законопроект может быть вынесен на обсуждение уже в следующем году.
Тему государственного регулирования ИИ продолжил Сослан Габуев, заместитель директора Департамента развития искусственного интеллекта и больших данных Минцифры РФ. Он отметил, что внедрение ИИ становится массовым, а право догоняет рынок. В мире существует различный подход к регулированию отрасли. В США он преимущественно «про-инновационный»: управление рисками через ведомственные политики, стандарты и закупочные требования — единого всеобъемлющего федерального AI Act нет. В Европе существует AI Act, но правила вводятся поэтапно. В Китае разработан набор специализированных правил под онлайн-контент, алгоритмы и киберуправление, основная цель — обеспечить баланс развития и безопасности.
Андрей Коптелов, исполнительный директор Департамента корпоративной архитектуры Сбербанка, модератор: Искусственный интеллект уже превратился в реально работающий инструмент
Андрей Свинцов, заместитель председателя Комитета Государственной Думы по информационной политике, информационным технологиям и связи: Мы используем в основном западные ИИ-модели, и если это запретить, Россию ждет технологическое отставание
Сослан Габуев, заместитель директора Департамента развития искусственного интеллекта и больших данных Минцифры РФ: Регулирование ИИ в России должно быть направлено на создание условий для его развития
Сергей Червяков, директор по цифровой трансформации и искусственному интеллекту корпорации «Туризм.РФ»: Надо продвигать идею о том, что сотрудник с навыками работы с ИИ в ближайшие годы будет более востребован, чем тот, кто не умеет его использовать
Мария Рослая, специалист по развитию AI-продуктов Directum: Надо начинать не с внедрении ИИ вообще, а решать конкретные проблемы, упрощать рутинные процессы конкретных сотрудников
Александр Бессарабенко, руководитель отдела управления системами ЭДО «Систем электрик»: Если ИИ-модель не находит в договоре какого-то показателя, она может его придумать. Пришлось дополнительно научить ее не выдумывать, а сообщать о таких случаях человеку
Максим Шпилькин, CPO по AI продуктам для бизнеса «Сбер Бизнес Софт»: У GenAI огромный потенциал, и относиться к нему надо не как к «чатику», а как к полноценной технологии
Регулирование ИИ в России должно быть направлено на создание условий для его развития, подчеркнул Сослан Габуев. Ключевую роль играет доступ к данным и вычислительным мощностям, необходимым для его обучения. Нужны понятные и прозрачные правила обезличивания персональных данных для их использования разработчиками ИИ. Необходимо активнее использовать и государственные данные. И конечно, нельзя забывать об угрозах в сфере информационной безопасности. Еще одним важным направлением является защита граждан от дипфейков и недостоверной информации, создаваемой с помощью ИИ.
Подробнее о генеративном ИИ
Компания «Сбер Бизнес Софт» реализовала более 500 проектов с использованием ИИ. «Главный тренд сегодня — использование генеративных моделей», — делится наблюдениями Максим Шпилькин, CPO по AI продуктам для бизнеса «Сбер Бизнес Софт». На основе GenAI создаются самые разные ИИ-агенты. Однако прежде, чем внедрять искусственный интеллект, надо внимательно изучить бизнес-процессы. В некоторых кейсах 80% эффекта дают базовые цифровые практики, а ИИ добавляет оставшиеся 20% и масштабирует результат.
Максим Шпилькин отметил, что для крупных компаний почти не существует готовых решений — у каждой из них есть собственная специфика. Поэтому для того, чтобы проект был успешным, надо четко прописать метрики, использовать правильные данные, тщательно проанализировать результаты пилотирования и постоянно проверять качество работы модели после ее запуска. «У GenAI огромный потенциал, и относиться к нему надо не как к «чатику», а как к полноценной технологии», — уверен Максим Шпилькин.
«GenAI перестал быть «лабораторной игрушкой» — он вышел за пределы ИТ и стал операционным инструментом всех функций бизнеса», — говорит Гоша Шатиров, директор по искусственному интеллекту и инновациям «К2Тех». Он рассказал, как ИИ используется в его компании. В конце 2025 г. был запущен внутренний акселератор, по итогам его работы компания выбрала 9 перспективных проектов. «Мы знали, что сотрудники используют ИИ, но какие данные они туда отправляют — это загадка. Поэтому мы сделали собственную безопасную ИИ-модель и предложили ее сотрудникам», — вспоминает Гоша Шатиров. Кроме того, компания оптимизировала работу ИИ-кластера, в том числе с точки зрения оборудования.
Для управления ИИ-инициативами была создана платформа «ИИ-офис». Это единое пространство, на котором собрана информация обо всех ИИ-инициативах, их статусе, этапах жизненного цикла и об ответственных за инициативы. Платформа дает возможность оценивать гипотезы по бизнес-потенциалу и сложности, сравнивать инициативы между собой, фокусироваться на инициативах с наибольшим потенциалом эффекта. Таким образом при минимальной ручной отчетности формируется актуальная картина по всем ИИ-инициативам с пониманием динамики и проблемных зон.
ИИ действительно работает
От ИИ ждут снижения издержек, роста выручки, ускорения процессов, повышения качества решений и снижения рисков. Однако эффективность внедрения технологии составляет в среднем 20%, говорит Татьяна Бенуа, президент Национального фонда искусственного интеллекта. Она привела примеры использования ИИ в самых разных отраслях: здравоохранении, финансовом секторе, промышленности, ритейле и электронной коммерции. 40% российских компаний называют ИИ и ML ключевым трендом цифровизации. Однако только около 10% компаний реально используют ИИ для обработки данных и принятия решений.
По данным Руссофт, трендами 2026 г. станут появление нового класса ИИ-приложений, где ИИ — ядро продукта, активное внедрение больших языковых моделей для бизнеса, конвергенция больших данных и генеративного ИИ, ускоренное замещение зарубежной инфраструктуры, рост отраслевых облачных решений и развитие предиктивной кибербезопасности. Ключевыми факторами успеха станут государственная поддержка, развитие образовательных программ и создание благоприятной экосистемы для инноваций. По мнению Татьяны Бенуа, инвесторам следует обратить внимание на быстрорастущие сегменты автономных ИИ-агентов и промышленного ИИ.
Корпорация «Туризм.РФ» предлагает бизнесу участвовать в развитии туристической инфраструктуры на принципах государственно-частного партнерства. На сегодняшний день в ее портфеле около 40 проектов и огромное количество документации по ним. Организация запустила собственную ИИ-платформу под названием «Copilot для проектного управления», которая призвана повысить эффективность работы с инвестиционными проектами и ускорить ИИ-трансформацию, рассказал Сергей Червяков, директор по цифровой трансформации и искусственному интеллекту корпорации «Туризм.РФ».
На платформе уже созданы ИИ-ассистенты для формирования и обработки писем, началось создание co-pilot для работы с документами и данными. Конечно, организация столкнулась с противодействием изменениям со стороны сотрудников — многие восприняли появление «умных» помощников как угрозу собственной занятости. «Понятно, что совсем отказаться от сотрудников в обозримой перспективе мы не сможем. Поэтому надо продвигать идею о том, что сотрудник с навыками работы с ИИ в ближайшие годы будет более востребован, чем тот, кто не умеет его использовать», — советует Сергей Червяков.
Он также призвал использовать подход Human-in-the-loop, который интегрирует человеческий вклад и опыт в жизненный цикл создания ИИ-продуктов. Люди должны активно участвовать в обучении, оценке и обратной связи для повышения точности и эффективности ИИ-решений. Только так ИИ превратится в эффективный инструмент решения рутинных задач и даст возможность экспертам сосредоточиться на более творческой работе.
Портал «Рамблер» работает как агрегатор новостей — он обрабатывает до 8 тыс. публикаций ежедневно. «Высокая динамика новостей порождает шум, в котором тонут реальные факты», — говорит Сергей Карпович, Chief Data Scientist портала «Рамблер». Число фейковых новостей растет, и проверять факты читатели не в состоянии — искать подтвержденные данные среди сотен сайтов сложно и долго. Компания решила внедрить ИИ для того, чтобы он проверял новости перед публикацией, выявлял фейки и излагал информацию понятным пользователю языком.
Никита Суринов, технический лидер отдела аналитики «Инфомаксимум»: Сейчас почти во всех компаниях внедрены ERP, CRM и другие системы, но это не значит, что работа сотрудников выстроена идеально — существует множество операций, которые можно интеллектуализировать
Алексей Шершнев, ИТ-директор Farzoom: ИИ помог создать кредитный конвейер за 1 мес
Анатолий Цыбульский, архитектор клиентских решений «Инфобип»: Самым эффективным является комплексный подход, когда для работы используется команда из нескольких агентов и управляющий ими агент-оркестратор
Татьяна Бенуа, президент Национального фонда искусственного интеллекта: Инвесторам следует обратить внимание на быстрорастущие сегменты автономных ИИ-агентов и промышленного ИИ
Дмитрий Красников, руководитель направления Big Data&BI «К2Тех»: этом GenAI ломает дата-ландшафт: данные перестают быть «топливом для отчетов» и становятся активным участником вычислений
Сергей Карпович, Chief Data Scientist портала «Рамблер»: Высокая динамика новостей порождает шум, в котором тонут реальные факты
Александр Диденко, руководитель Лаборатории ИИ Школы управления «Сколково»: При внедрении ИИ наиболее продуктивна data-driven культура
Вопрос «умному» помощнику можно задать на естественном языке. Модель на базе LLM GigaChat не «выдумывает» ответ, а ищет его в базе проверенных новостей, ответ строится исключительно на найденных документах, без личного мнения ИИ, каждое утверждение сопровождается прямой ссылкой на первоисточник. Сергей Карпович уверен, что «Рамблеру» удалось реализовать новый стандарт потребления новостей.
Илья Муромец, архитектор департамента цифровых продуктов ТВЭЛ (ГК «Росатом») поделился опытом внедрения ИИ в корпоративные процессы. Например, применение ИИ для извлечения данных из закупочных документов, верификации нормативно-технической документации и казначейских операций. Прогнозирование технологических параметров производственного процесса приводит к снижению брака по циркониевой и титановой продукции, а расчет корректирующих масс при балансировке роторов газовых центрифуг — к сокращению затрат на балансировку ротора. Прогнозирование состояния оборудования позволяет повысить время его бесперебойной работы и сократить внеплановые остановки.
Еще один интересный кейс — прогнозирование выгорания работника. Для получения модели использовались методы машинного обучения, которые позволяют выявить закономерности и предсказать вероятность выгорания на основе различных факторов и признаков и их корреляции. Модель позволяет с 80% точностью прогнозировать поведение сотрудников.
«Каждый сотрудник производит большие данные, и их можно амортизировать», — уверен Валентин Каськов, ИТ-директор холдинга «Специальные системы и технологии». По этим данным можно судить о продуктивности и квалификации специалиста, понять, каких навыков ему не хватает. А изучив коммуникацию сотрудников можно выявить паттерны его поведения. Эту информацию можно использовать при формировании новых или переформатировании существующих команд, а также в процессе управления корпоративным обучением.
Внедрением ИИ в издательстве «Альпина» начали заниматься в 2023 г. Для начала составили список задач, которые можно решить с его помощью: анализ файлов и ссылок в интернете, интернет-поиск, библиотека промптов и возможность их шеринга между сотрудниками, возможность делиться чатами и продолжать в них работу, переключаясь между моделями, управление аккаунтами: создание групп пользователей, создание ИИ-ассистентов для специфичных задач.
Затем перешли к решению главной задачи — ускорению производства книг без потери качества. В ходе эксперимента были запущены ИИ-обработка входящих заявок от потенциальных авторов и ИИ-помощник переводчика. «Эксперимент показал, что срок издания книги можно сократить с 9 до 4 месяцев. Сейчас этим вопросом занимаются юристы», — говорит Павел Путинцев, продуктовый менеджер издательской группы «Альпина».
Примерами использования ИИ поделился и Роман Мишин, начальник отдела мультимедийных средств и информационных технологий Российского национального музея музыки. Нейросеть предложила концепцию для плаката выставки «Искусство игры: Шахматы – Музыка», которую реализовали дизайнеры. В музее создана лаборатория «Нейродети», где подростков учат генерировать музыку и графику с помощью нейросетей, формулировать промпты. На выставке «Музыкальная эволюция» 33 интерактивных экспоната прослеживают путь от камней до нейросетей, включая ИИ-композитора. В музее П. И. Чайковского посетители могут написать «письмо Татьяны» от своего лица и получить ответ от Онегина, сгенерированный нейросетью. Интерактив мягко встроен в логику выставки, помогая зрителю эмоционально «примерить» роль персонажа и стать соучастником событий.
Секреты успешного внедрения ИИ
«Сейчас почти во всех компаниях внедрены ERP, CRM и другие системы, но это не значит, что работа сотрудников выстроена идеально — существует множество операций, которые можно интеллектуализировать», — начал свое выступление Никита Суринов, технический лидер отдела аналитики «Инфомаксимум». Для поиска таких операций он предложил использовать платформу процессной аналитики Proceset. Работает она просто: на рабочее место сотрудника устанавливается ИИ-агент, который фиксирует все его действия, после анализа полученной информации становится понятно, какие действия можно передать цифровому сотруднику.
Никита Суринов привел несколько примеров. Так, цифровой HR обрабатывает и анализирует интервью с кандидатами в 4 раза быстрее, чем человек. Ему также можно поручить принимать и обрабатывать документы при трудоустройстве. Цифровой сотрудник успешно обрабатывает запросы государственных органов о банковских счетах, работает с КС-документами. Цифровой ассистент по продажам анализирует информацию о сделках для выявления рисков и формирования рекомендация. А цифровой координатор закупок формирует заявки, сравнивает предложения поставщиков и сопровождает закупку до контроля поставки и закрытия обязательств.
«Надо начинать не с внедрении ИИ вообще, а решать конкретные проблемы, упрощать рутинные процессы конкретных сотрудников», — уверена Мария Рослая, специалист по развитию AI-продуктов Directum. По ее словам, ИИ в 2-3 раза ускоряет обработку документов и в 5-7 раз — бизнес-процессы. В Directum встроены все необходимые ИИ-инструменты: вопросно-ответный поиск, диалоговый ИИ-помощник, который способен выполнять автономные действия для решения поставленной задачи, аннотации, нормо-контроль, генерация.
Опытом использование ИИ в ходе организации электронного документооборота на базе решения Directum поделился Александр Бессарабенко, руководитель отдела управления системами ЭДО «Систем электрик». Для юридического отдела, казначейства и бухгалтерии генеративный ИИ проверяет на соответствие правилам все договоры на сумму до 1 млн руб. Благодаря технологии компании удалось сэкономить 2 FTE. Однако были и сложности — пришлось бороться с галлюцинациями искусственного интеллекта. Дело в том, что если ИИ-модель не находит в договоре какого-то показателя, она может его придумать. Пришлось дополнительно научить ее не выдумывать, а сообщать о таких случаях человеку.
Также генеративная модель готовит аннотации документов для руководителей —это экономит их время и дает возможность быстрее принимать решения. ИИ помогает писать квалификационные требования к должностям; находить в архиве документы, в том числе сканы, по их содержанию. Юристы используют языковую модель для поиска различий в договорах, которые поступили от контрагентов, секретари и делопроизводители — для занесения документов в СЭД. Сейчас компания работает над тиражированием эффекта от распознавания входящей корреспонденции на другие процессы.
Алексей Шершнев, ИТ-директор Farzoom, поделился кейсом создания кредитного конвейера в небольшом банке. Перед компанией стояла задача внедрить полнофункциональный процесс за 1 мес. Для того, чтобы ее решить, использовали ИИ-генерацию процесса. Сначала провели диагностику — изучили документы банка, для их распознавания, семантического анализа, поиска противоречий использовали ИИ-агентов.
Затем с помощью ИИ-агентов создали набор схем в нотации Mermaid, реестр стратегий, компонентов и сервисов; смоделировали процесс и подготовили техническое задание. Также с помощью ИИ была сгенерирована ролевая модель, созданы и запущены сценарии. Система управления процессами «Камунда.РФ» обеспечивает бесшовную интеграцию Al/BI-аналитики с процессными данным, позволяет получать инсайты на естественном языке, включая интерактивные дашборды на основе данных бизнес-процессов.
Компания «Инфобип» предлагает коммуникационную платформу, обеспечивающую взаимодействие бизнеса с клиентами. «Наши заказчики хотят использовать ИИ-инструменты», — говорит Анатолий Цыбульский, архитектор клиентских решений «Инфобип». По его словам, успех ИИ-проекта зависит от поставленной задачи, полноты базы знаний, возможности интеграции с другими системами и грамотной архитектуры ИИ-решения.
Самым эффективным является комплексный подход, когда для работы используется команда из нескольких агентов и управляющий ими агент-оркестратор. «Таким образом можно полностью следовать всему клиентскому пути», — говорит Анатолий Цыбульский. Он поделился опытом создания ИИ-агента — специалиста по продажам в стоматологической клинике.
Дмитрий Красников, руководитель направления Big Data&BI «К2Тех», уверен, что 2026 год станет годом системного подхода к внедрению ИИ. Компании, которые сейчас завершают базовую автоматизацию и выстраивают сквозную процессную архитектуру, перейдут к внедрению ИИ-решений. При этом ожидается рост спроса на отраслевые, а не универсальные ИИ-продукты — для здравоохранения, строительства, промышленного производства.
На сегодняшний день 82-93% ИИ-проектов терпят неудачу на этапе пилотного запуска или вскоре после внедрения. По мнению Дмитрия Красникова, главная причина — низкое качество данных. Он напомнил, что потери от некачественных данных возникают не только в ИИ и в целом оцениваются в 8,7 трлн руб. в год. При этом GenAI ломает дата-ландшафт: данные перестают быть «топливом для отчетов» и становятся активным участником вычислений. Из этого вылезают новые классы проблем: от доверия к данным и data lineage до контроля происхождения промптов и данных, сгенерированных AI.
Дмитрий Красников уверен, что для того, чтобы проекты были удачными, надо объединить Data Governance и AI Governance, а также рассматривать все ИИ-инициативы со всех точек зрения: бизнеса, информационной безопасности, бизнес-пользователя.
Александр Диденко, руководитель Лаборатории ИИ Школы управления «Сколково», уверен, что при внедрении ИИ наиболее продуктивна data-driven культура. Еще один фактор успеха — не точечные внедрения, а интеллектуализация законченного процесса. Часто причиной неудачи является слишком долгий срок реализации проекта — эксперт рекомендовал уложиться в 90 дней, а также попытка полностью исключить из процесса человека. «Перестаньте строить ИИ-лаборатории. Стройте ИИ-фабрики, встроенные в реальные процессы и поддерживаемые людьми», — резюмировал он.
«Выиграет не тот, кто внедрит больше всех ИИ-ассистентов, а тот, кто создаст экосистему, которая позволит повысить эффективность сотрудников, процессов, продуктов», — говорит Дмитрий Маркосьянц, директор по внедрению искусственного интеллекта и эффективности процессов «ОТП Банка». Он сторонник создания не универсальных, а узкоспециализированных ИИ-агентов, которые, объединяясь, будут решать самые разные задачи. Дмитрий Маркосьянц поделился опытом применения ИИ-агентов в HR, в операционной деятельности, во взаимодействии с клиентами — по его мнению, этот сегмент самый сложный.
«ИИ в России развивается в целом так же, как и во всем мире. Единственное, что во всем мире уже популярно, а в России только начинается — это вайб-кодинг», — говорит Николай Писаренко, HR-tech&AI эксперт. По его мнению, по показателю эффективности использования ИИ средние компании обгоняют крупные. Эффективность во многом зависит от того, насколько правильно был выбран ИИ-инструмент. «Есть много похожих инструментов, но дьявол — в деталях», — отмечает эксперт.
Он напомнил, что ИИ способен усилить систему, но не починить ее. Поэтому, запуская ИИ-проекты, нельзя забывать и об автоматизации. И, конечно, всячески способствовать привлечению к проекту пользователей: обучать их, поощрять инициативу и не бояться экспериментов.
Илья Муромец, архитектор департамента цифровых продуктов ТВЭЛ (ГК «Росатом»): Прогнозирование технологических параметров производственного процесса приводит к снижению брака по циркониевой и титановой продукции
Валентин Каськов, ИТ-директор холдинга «Специальные системы и технологии»: Каждый сотрудник производит большие данные, и их можно амортизировать
Дмитрий Маркосьянц, директор по внедрению искусственного интеллекта и эффективности процессов «ОТП Банка»: Выиграет не тот, кто внедрит больше всех ИИ-ассистентов, а тот, кто создаст экосистему, которая позволит повысить эффективность сотрудников, процессов, продуктов
Павел Путинцев, продуктовый менеджер издательской группы «Альпина»: Эксперимент показал, что срок издания книги можно сократить с 9 до 4 месяцев
Николай Писаренко, HR-tech&AI эксперт: Единственное, что во всем мире уже популярно, а в России только начинается — это вайб-кодинг
Сергей Иванов, управляющий директор департамента корпоративной архитектуры и управления данными «Ренессанс Страхование»: Отсутствие прямых связей между страховыми компаниями и государственными базами данных значительно затрудняет автоматизацию процессов
Кирилл Волосников, директор по развитию Norr Mobler: В масштабе отрасли и учитывая колоссальный дефицит кадров, оптимизация через ИИ — единственно верное, прагматичное решение для повышения производительности
Роман Мишин, начальник отдела мультимедийных средств и информационных технологий Российского национального музея музыки: ChatGPT отобрал работы и составил концепцию выставки, но начал «галлюцинировать» – приписывал несуществующие названия и свойства экспонатам
Почти ¾ полисов ОСАГО сегодня продается в цифровом виде. Однако для того, чтобы страховые компании могли быстро осуществить выплаты, не хватает данных, говорит Сергей Иванов, управляющий директор департамента корпоративной архитектуры и управления данными «Ренессанс Страхование». Звонок от гражданина о ДТП поступает в службу 112, последствия ДПТ описывает ГИБДД, а городскими видеокамерами фиксируются детали происшествия. «Отсутствие прямых связей между страховыми компаниями и государственными базами данных значительно затрудняет автоматизацию процессов», — говорит Сергей Иванов.
Еще одна проблема — внутриотраслевые расхождения в стандартах обмена информацией об ущербе, которые препятствуют созданию единой экосистемы. Нельзя забывать и о том, что данные о ДТП часто заполняются вручную, и точность распознавания таких записей не превышает 70%. Если решить эти проблемы, урегулирование убытков страховыми компаниями может стать автономным.
Кирилл Волосников, директор по развитию Norr Mobler, уверен, что использование ИИ в продажах приводит к стандартизации работы команды (все клиенты получают одинаковый уровень обслуживания, который контролируется ИИ) и росту производительности труда (рутинные операции выполняет ИИ, а сотрудники занимаются «горячими» задачами). Еще одна сфера применения ИИ — обучение персонала, при необходимости персонализированное.
И, конечно, ИИ принес принципиально новые возможности в сферу дизайна. В компании Norr Mobler 90% типовых задач выполняется с помощью ИИ, и не за часы, как это было раньше, а за минуты. При этом, как говорит Кирилл Волосников, нейросети могут не только работать по ТЗ, но и «креативить». «В масштабе отрасли и учитывая колоссальный дефицит кадров, оптимизация через ИИ — единственно верное, прагматичное решение для повышения производительности», — говорит он.
Короткая ссылка
