Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью бизнеса. Предприниматели все активнее делегируют ИИ-агентам различные задачи: от общения с клиентами и анализа бюджета до стратегического планирования. О том, как роботизация меняет агросектор, какие профессии уже сегодня заменяет искусственный интеллект и в каких отраслях нейросети применяются активнее всего, «Деловой газете.Юг» рассказал профессор, руководитель департамента бизнес-информатики Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ Евгений Зараменских.
— Ранее исследование ВШЭ выявило 10 ключевых трендов для развития российских организаций в 2026 году, среди которых — ИИ-агенты, мобильные роботы и автономные дроны, упреждающая кибербезопасность и др. Какие из этих технологий наиболее актуальны для предприятий Юга России и почему?
— На Юге России сконцентрировано достаточно большое количество агропромышленных предприятий. Сегодня можно ожидать, что именно технологии искусственного интеллекта представляют наибольшую ценность для предприятий агропромышленного комплекса. Во многом именно поэтому сельское хозяйство еще в 2023 году вошло в число приоритетных отраслей экономики России для внедрения ИИ.
Эксперты Axenix считают, что цифровизация агропромышленного комплекса может принести до 1,5 трлн операционной прибыли до 2030 года. По оценкам, к 2030 году мировой рынок ИИ для сельского хозяйства достигнет 14 млрд долларов.
Области применения ИИ в сельском хозяйстве чрезвычайно широки. Недавно университет Иннополис предложил ИИ-решение для неинвазивной оценки массы животных по видеоданным: камера фиксирует животное, а ИИ-алгоритм определяет массу. А ICL Soft представила ИИ-решение, которое распознает речь сотрудников агропромышленных предприятий в условиях производственного шума и автоматически формирует необходимые документы. Такие разработки уменьшают затраты предприятия и в конечном счете делают пищевую продукцию более дешевой для конечного потребителя.
Мобильные роботы и беспилотные системы также представляют колоссальный интерес для АПК, но их внедрение будет стоить компаниям гораздо дороже. Однако и перспективы, которые открываются, могут превзойти все самые смелые ожидания. Не так давно специалисты Ставропольского государственного аграрного университета представили прототип роботизированной системы для определения болезней растений. Ее внедрение позволило бы повысить устойчивость производства овощей и снизить потери от болезней, а также ускорить селекцию.
Летающие беспилотники представляют для сельского хозяйства отдельный интерес. В конце прошлого года в России запатентовали БПЛА, который может самостоятельно собирать фрукты и складывать их в корзину. Робот видит фрукты с помощью 3D-камер и ориентируется самостоятельно по ГЛОНАСС. А крупные беспилотники часто используются агропромышленными предприятиями для сбора данных. Не так давно Wheelies добавила в свои беспилотники возможность строить геопривязанные ортофотопланы на основе данных, которые собрал дрон во время полета. Проще говоря, это решение позволяет строить «живую» высокоточную и хорошо детализированную карту, где у каждого объекта на фото определены его реальные координаты.
— По вашим оценкам, насколько сегодня ИИ-технологии доступны малому бизнесу?
— Бюджеты малого бизнеса крайне ограничены. Если внутри компании нет специалистов с компетенциями в области разработки ИИ-решений, то основной способ применения нейросетей — это повышать эффективность работы сотрудников, обучая их использовать представленные на рынке ИИ-сервисы. Сотрудник, который применяет в своей работе DeepSeek или ChatGPT, уже сегодня демонстрирует эффективность значительно выше, чем была бы без этих инструментов.
— Какие задачи предприниматели уже сейчас могут безопасно передавать ИИ-агентам, а что не стоит делегировать?
— Не существует четкого перечня задач, которые можно или нельзя передавать ИИ-агентам. Ключевой критерий — цена ошибки. Если ИИ-агент в чате неправильно ответит действующему клиенту, тот, скорее всего, переспросит и затем позовет оператора. Потери бизнеса в этом случае практически отсутствуют. Но ситуация изменится, если ИИ-агент будет ошибаться с человеком, который еще не успел стать клиентом компании и обратился впервые. Такой несостоявшийся клиент может закрыть чат при первом же неправильном ответе, в результате чего бизнес потеряет часть будущей выручки.
Аналогичная ситуация наблюдается и во внутренних процессах. Поручить ИИ-агенту вести бухгалтерскую отчетность — неоправданный риск, который может стоить бизнесу миллионов в виде штрафов. А сделать ИИ-агента, который будет помогать бухгалтерам в их работе, например, за счет экспертных ответов на сложные вопросы,— эффективный способ повысить производительность труда.
С наибольшей опаской стоит применять ИИ-агенты в тех областях и в тех бизнес-процессах, где на кону безопасность и жизни людей. Сюда относится здравоохранение, транспорт, электроэнергетика и пр.
— По вашему мнению, какие профессии в ближайшем будущем могут исчезнуть из-за внедрения ИИ?
— На сегодняшний день нет оснований предполагать, что в какой-либо профессии человека полностью заменит ИИ. Однако ИИ в целом и ИИ-агенты в частности отлично справляются с большими объемами рутинных задач, в результате чего потребность в специалистах-людях может снижаться на порядки.
Это касается и профессий, которые содержат в себе творческую составляющую: копирайтинг, дизайн и т. п. Зачастую тексты и элементы дизайна, создаваемые человеком, являлись и являются результатом рутинного, поставленного на поток процесса. Люди в профессиях со множеством рутинных операций перейдут от роли исполнителя к роли контролирующего эксперта, и это окажет серьезнейшее влияние на спрос со стороны работодателя.
Там, где до ИИ нужно было нанять десяток исполнителей, после появления ИИ становится достаточным нанять 1–2 экспертов, способных ставить задачи для ИИ, проверять их и вносить точечные поправки или эскалировать процесс на человека в нестандартных случаях.
— Как интеграция ИИ в рабочие процессы изменит подходы к управлению персоналом в будущем? Стоит ли ожидать массовых увольнений?
— Предприятия всегда стремились и стремятся снизить затраты на фонд оплаты труда, если его снижение не повлияет на непрерывность бизнес-процессов компании и на качество предоставляемых услуг. ИИ-агенты и ИИ в целом действительно открывают для бизнеса возможность сократить часть персонала, однако это не стало и не становится массовым явлением из-за совокупности нескольких факторов.
Во-первых, ИИ-решения все еще несовершенны, и их внедрение несет новые риски для бизнеса. Во-вторых, ИИ-решения достаточно дорогие, зачастую экономически нецелесообразно сокращать персонал: зарплаты распределены во времени, а оплатить разработку и внедрение ИИ нужно «здесь и сейчас». В-третьих, руководители предприятий не всегда понимают, где и как ИИ-решения могут быть внедрены. И, в-четвертых, не стоит списывать человека со счетов: в подавляющем большинстве сфер деятельности опытный эксперт превосходит ИИ за счет своего опыта и за счет глубокого понимания контекста той или иной задачи.
— В каких отраслях применяется ИИ активнее всего?
— Оценить распространение ИИ можно, опираясь на открытые данные. Яндекс совместно с «Яков и партнеры» отмечают, что более 70% крупных компаний используют генеративный ИИ. При этом на развитие ИИ-решений в среднем по рынку тратится порядка 11% от годового ИТ-бюджета. Поэтому на сегодняшний день не стоит говорить о степени проникновения ИИ в те или иные отрасли. Этот показатель говорит только об одном — о наличии у отраслевых предприятий достоверных данных для реализации ИИ-проектов.
Тот факт, что в сельском хозяйстве или в промышленном производстве уровень внедрения ИИ ниже, чем в финансах и ИТ, свидетельствует исключительно о том, что в этих отраслях накоплен достаточный объем данных для работы таких систем. Также следует учитывать, что стоимость внедрения ИИ-решений серьезно зависит от одного важного фактора: с физическими или с информационными объектами работает предприятие? Внедрение ИИ на заводе по производству электроники еще долго будет гораздо более дорогим и сложным, чем внедрение ИИ в условном банке, который сегодня может даже не иметь физических отделений.
— Какие барьеры сегодня мешают бизнесу внедрять и развивать ИИ? Что в целом затрудняет развитие этой сферы?
— Один из главных барьеров сегодня — это несовпадение ожиданий с реальностью. Опросы показывают, что ожидания бизнеса от ИИ остаются завышенными. В сфере электронной коммерции ожидаемый эффект от влияния ИИ на EBITDA составляет порядка 21%, тогда как реальный — всего лишь 8,3%. В некоторых областях расхождение еще более драматичное: в медицине при ожиданиях 13,1% реальное влияние составило всего лишь 0,6%. В сочетании с высокой стоимостью ИИ-проектов это может временно охладить интерес бизнеса, однако это часть естественного процесса принятия и распространения новой технологии.
— Как ИИ трансформирует привычные сферы бизнеса?
— В обозримом будущем взаимодействие с человеком, который выступает в роли оператора или консультанта, будет позиционироваться как часть премиум-обслуживания. Или как минимум это будет считаться серьезным конкурентным преимуществом компании.
ИИ в роли оператора или консультанта экономит средства компании, которые пришлось бы потратить на штат сотрудников-людей, однако плата за эту экономию — комфорт и время клиентов.
На текущем уровне развития ИИ ошибки остаются распространенным явлением, и зачастую клиент вынужден тратить немало времени, чтобы добиться эскалации вопроса к человеку, который действительно сможет решить его проблему.
