Искусственный интеллект перестал быть инструментом исключительно корпораций-гигантов. На Юге малый и средний бизнес внедряет ИИ-решения для оптимизации рутины — от обработки первичной документации до управления логистическими цепочками и клиентским сервисом.
«Деловая газета.Юг» обсудила с экспертами Сбера и ГигаЧат Бизнес практические аспекты технологической трансформации. Выяснили, какие задачи можно делегировать алгоритмам без потери качества и как выстроить работу с нейросетями во избежание типичных ошибок внедрения.
Антон Усачев, заместитель управляющего Ростовским отделением Сбербанка:
«Спрос на ИИ-технологии сегодня охватывает практически все бизнес-функции — от документооборота и клиентского сервиса до логистики и финансового планирования. При этом ИИ не заменяет человека, а берет на себя рутину и высвобождает ресурсы для более сложных и творческих задач. Многие донские предприниматели уже используют искусственный интеллект в своей повседневной деятельности — и доверие к технологии растет с каждым реализованным проектом. Наибольший потенциал дает именно комплексное внедрение генеративных технологий в масштабах всей компании. Поэтому запросы бизнеса постепенно смещаются от точечной автоматизации отдельных операций к системному переводу бизнес-процессов на мультиагентные ИИ-платформы».
От поля до склада
Сегодня ИИ-агенты переходят из стадии тестирования в режим эксплуатации. Заместитель управляющего Ростовским отделением Сбербанка Антон Усачев объясняет, почему искусственный интеллект стал полноценным сотрудником бэк-офиса.
ИИ не заменяет человека, а берет на себя рутину и высвобождает ресурсы для более сложных и творческих задач, отмечает эксперт. Современные системы успешно закрывают задачи по обработке документов, ведению клиентской базы, управлению цепочками поставок и финансовому анализу. Главная цель внедрения — избавить команду от операционного шума ради фокуса на росте компании.
По данным исследования ИТ-компании «Салют для бизнеса» (входит в группу Сбер), 56% компаний хотят использовать ИИ-агентов в работе, а главной целью внедрения называют оптимизацию процессов (40,4%) и сокращение времени на рутинные операции (15,6%).
Для ряда предпринимателей Ростовской области, большинство из которых заняты в АПК, промышленности, строительстве, логистике и сфере услуг, искусственный интеллект становится реальным помощником. Например, агрохолдинги с помощью нейросетей решают проблемы нехватки линейного персонала и непредсказуемости погоды. Алгоритмы выявляют очаги заболеваний растений или недостаток влаги на ранних стадиях, когда человеческий глаз еще не видит разницы. Промышленным предприятиям внедрение мультиагентных систем мониторинга в процессы помогает избежать простоя оборудования из-за поломки, которое может стоить миллионы рублей в час.
Каждому по запросам
Анализ структуры спроса на внедрение ИИ-агентов показывает, что технология перестала быть прерогативой исключительно цифровой индустрии. Согласно исследованию компании «Салют для бизнеса» (выборка из 308 крупных российских компаний, ред.), запрос на генеративный интеллект формируется реальным сектором экономики.
Почти половина рынка распределена между пятью ключевыми отраслями, где основную массу заказчиков составляют компании из сфер с высокой интенсивностью документооборота и большим количеством клиентских контактов. Абсолютный лидер здесь – торговля (19% от общего числа опрошенных компаний), где умные решения необходимы для управленческих целей. Как инструмент контроля и мониторинга ИИ востребован в строительстве (14%), промышленности (10%), недвижимости (9%) и АПК (8%).
В сферах пищевого производства (6%), транспорта (5%), машиностроения (4%), ТЭК (3%) и других (4,5%) искусственный интеллект внедряется не для массовой замены офисных сотрудников, как в торговле или строительстве, а для решения узкоспециализированных инженерных и производственных задач.
При этом, как показывает исследование, запросы бизнеса к агентам эволюционируют. Если раньше речь шла о простых чат-ботах, то сегодня предприниматели ищут комплексные решения, которые берут на себя целые блоки операционной работы.
«Нейросотрудники» против волокиты
Задачи, которые бизнес готов доверить алгоритмам сегодня, делятся на две категории: спасение от «бумажного потопа» и ускорение клиентских денег.
Южные регионы живут оборотом товаров — будь то зерно нового урожая или импортное оборудование для заводов. И главным тормозом здесь порой становится бумажный документооборот. Ежедневный поток накладных, таможенных деклараций и договоров поставки парализует работу отделов в пиковые сезоны. Исследование показало, что автоматизация этой рутины — главный запрос бизнеса на Юге и по всей стране.
В агропромышленном комплексе, оптовой торговле и логистике ИИ-агенты сегодня работают как невидимый бэк-офис. В АПК они автоматически сверяют данные в сотнях накладных и проверяют типовую документацию.
«Цифровые сотрудники» способны автоматически проверять реквизиты, сверять данные в счетах и проводить первичное согласование типовых договоров. Сотрудник при этом лишь ставит финальную подпись, а время обработки одного документа сокращается с часов до минут», — отмечают в Сбере.
Для логистики и сферы экспорта «ИИ-шки» нужны для фонового управления складскими запасами и отслеживания цен поставщиков. Для таможни Азово-Черноморского бассейна алгоритмы готовят пакеты документов, минимизируя риски простоев транспорта и штрафов из-за ошибки в декларировании. Для компаний, работающих через порты Ростова-на-Дону и Таганрога, это означает прямую экономию миллионов рублей на простоях грузов, считают эксперты.
Без штата и таблиц
Если первый блок решает проблемы внутренней кухни компании, то второй напрямую влияет на выручку и скорость управленческих решений. Строительный сектор, ритейл и производство требуют либо мгновенной реакции на клиента, либо тяжелого анализа данных. Нанимать под каждую задачу отдельного человека дорого и долго. Поэтому здесь ИИ выступает в роли масштабируемой рабочей силы и аналитика-помощника:
В ритейле и электронной коммерции синтетический консультант, интегрированный в CRM или чат на сайте, работает круглосуточно: мгновенно отвечает на вопросы о наличии товара, статусе заказа или условиях доставки, а также предлагает персонализированные акции. Это повышает качество сервиса без расширения штата менеджеров, считают аналитики Сбера.
В строительстве нейросеть анализирует проектную документацию заказчика, помогая избежать ошибок в ценообразовании там, где человек может упустить переменные. Для производственных предприятий — высвобождает ресурс топ-менеджмента, тонущего в отчетных таблицах.
«ИИ-агент может взять на себя сбор еженедельных отчетов по продажам, визуализацию динамики и подготовку черновиков презентаций для совещаний. Это особенно актуально для производственных предприятий Дона, где скорость управленческих решений напрямую влияет на конкурентоспособность», — отмечают в Сбере.
Темная сторона ИИ
В маркетинге SMM-щик больше не нужен — одна нейросетка рисует баннеры за секунды, другая пишет продающие посты. В продажах колл-центр можно сократить вдвое — голосовой бот сам квалифицирует лидов. Вместо «айчаров» скрининг резюме делает алгоритм, выбирая лучших по ключевым словам. Предпринимателю остается лишь подсчитывать сэкономленные на зарплатах деньги и чувствовать себя визионером не хуже Джобса или Маска.
Об опасности такой эйфории предупреждают эксперты Сбера.
«Предприниматели сегодня стали активными пользователями искусственного интеллекта, постепенно доверяя ему все больше задач — от общения с клиентами и создания контента до ведения бухгалтерии и поиска сотрудников. Но вместе с тем на старте работы с ИИ владельцы бизнеса могут столкнуться с рядом трудностей и ошибок», — отмечает управляющий отделением Сбербанка в Крыму и Севастополе Андрей Подсвиров.
Чтобы удержать баланс между технологическим восторгом и прагматизмом, важно помнить о ключевых нюансах при внедрении искусственного интеллекта в бизнес-процессы.
Эксперт рассказал, как избежать четырех типичных ошибок, которые могут стоить бизнесу времени и денег:
- Внедрение ради внедрения. ИИ стал бизнес-модой, и многим владельцам кажется, что нейросеть автоматически решит все проблемы. Здесь есть риск покупка дорогой лицензии или разработка кастомного решения «про запас». Чтобы его избежать, лучше начать с аудита текущих бизнес-процессов и оценить, действительно ли ИИ лучший инструмент для той или иной задачи или лишь усложнит архитектуру компании.
- Ожидание магии вместо настройки. Многие руководители ждут, что после нажатия одной кнопки прибыль вырастет вдвое уже завтра утром. Это не так: нейросети потребуется период обучения на ваших данных. Чтобы не разочароваться при первых же ошибках бота и не отказаться от внедрения, нужна настройка на итерационный подход. Первые месяцы система будет требовать корректировок. Заложите бюджет и время на «тонкую настройку» под специфику вашего региона и ниши.
- Иллюзия автономии. Одно из опасных заблуждений звучит так: «Я купил умный алгоритм, теперь можно уволить аналитика/менеджера». Здесь помним, что вся ИИ-шная братия склонна к «галлюцинациям» — нейронки могут уверенно выдавать ложные факты за истину или неправильно интерпретировать юридические нюансы. Без присмотра машина может начислить клиентам неверные скидки или пропустить ошибку в налоговой декларации. Поэтому ключевые решения всегда должны проверяться и подтверждаться сотрудником.
- Агрессивное масштабирование. Эксперты не рекомендуют спешить и внедрять цифровые решения сразу во все процессы, так как системный сбой может парализовать работу всех подразделений сразу. Начинать лучше с небольших пилотных проектов, которые в случае неудачи не смогут существенно повлиять на весь бизнес. Только когда алгоритм доказал стабильность на малом объеме, можно подключать к нему основные финансовые потоки.
