Генеративный план

Бизнес-ландшафт меняется под воздействием генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Большинство компаний указывает на позитивные изменения в рабочих процессах за счет оптимизации рутинных задач: в частности, растет производительность труда, выручка (более чем на 30%). Эксперты полагают, что бизнес все больше задач будет делегировать ИИ, а спрос на специалистов, умеющих работать с нейросетями, увеличится.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Согласно последнему исследованию консалтинговой компании Prognosis, проведенному совместно с VK Predict среди средних и крупных компаний (выборка из 200 организаций в апреле 2025 года) из отраслей ритейла, финансов, девелопмента и FMCG, бизнес перестал воспринимать применение ИИ как эксперимент и видит его как инструмент, способный приносить ощутимые результаты. В частности, 42% опрошенных компаний заметили увеличение производительности труда, 36% — рост выручки от клиентов, 35% — сокращение расходов.

Как правило, большинство компаний отдают на откуп нейросетям рутинные и «неопасные» с точки зрения репутации функции. При этом финальное решение по задачам, даже выполненным ИИ, все равно остается за человеком, рассказали Guide в hh.ru. По данным аналитиков, более 85% крупных компаний планируют автоматизировать два и более бизнес-процесса в ближайшие пару лет. «Сегмент КЭДО продемонстрировал рост на 34% и остается одним из самых перспективных направлений. Ведущие компании интегрируют технологии ИИ и предиктивной аналитики для повышения точности подбора сотрудников, работы оборудования, в том числе сложного, например на производстве или в сфере добычи сырья и полезных ископаемых»,— комментирует руководитель лаборатории искусственного интеллекта hh.ru Евгений Биндасов.

Значительную интеграцию генеративного ИИ замечают в медиаиндустрии. К примеру, генеральный директор АО «Газпром Медиа Холдинг» Александр Жаров на прошедшем ПМЭФ рассказал, что в холдинге генеративный ИИ используется для обработки и производства видео коротких форматов. Компания также прибегает к помощи ИИ при обработке больших данных — к примеру, чтобы ранжировать отзывы пользователей.

Нейросеть для туристов

Нейросети для обработки больших данных используются и в сфере финансов, в том числе при обработке и поиске информации в корпоративных данных. Например, команда Альфа-банка внедрила RAG-системы (Retrieval Augmented Generation, поисковая расширенная генерация) для анализа документации вместо ручного поиска.

Активно генеративный AI внедряет «Сбер», причем как в свои бизнес-процессы, так и в качестве помощи корпоративным клиентам. «Прежде чем что-то предлагать рынку, мы, как правило, многое тестируем вначале на себе,— комментирует председатель Северо-Западного банка Сбербанка Дмитрий Суховерхов.— AI-ассистенты и чат-боты помогают нам в круглосуточной поддержке клиентов по любым вопросам — от технических проблем до консультаций по банковским продуктам, чем существенно сокращают время и нагрузку сотрудников».

Внешнему рынку «Сбер» предлагает виртуальных помощников для операторов и клиентских менеджеров, а также инструменты для автоматизации обработки электронной почты и интеллектуальный поиск информации. В качестве примера господин Суховерхов приводит компанию из Петербурга, внедрившую интеллектуального ассистента, который централизует доступ ко всем документам и регламентам, обеспечивает их актуальность, поиск и аналитические возможности. Это помогло сократить рабочее время сотрудников на 30%.

На ПМЭФ-2025 банк подписал соглашение с Петербургом об использовании GenAI-технологий «Сбера» при разработке туристической карты Северной столицы. Планируется, что нейросеть GigaChat (ее банк презентовал в 2023 году) обеспечит туристов рекомендациями, какие места интересны для посещения, и удобной навигацией по маршрутам на картах. Кроме этого, GigaChat внедрят в работу сотрудников ЕИРЦ Санкт-Петербурга для взаимодействия с горожанами.

«Мы стремимся, чтобы в каждом городском сервисе появилось не только больше логики, но и больше заботы, чтобы ответы приходили быстрее, а решения были максимально точными. Петербург становится городом, где ИИ работает ради людей»,— прокомментировала подписание соглашения со «Сбером» председатель комитета по информатизации и связи Юлия Смирнова.

Персонализация — двигатель торговли

Нейросети и технологии на базе ИИ активно используются в интернет-рекламе. Как рассказал Guide руководитель инфраструктуры рекламных технологий «Яндекса» Антон Полднев, сейчас они выполняют три функции: управление рекламными кампаниями с учетом KPI бизнеса, поиск целевой аудитории и создание креативов. «Основная задача применения нейротехнологий — повышение эффективности рекламных кампаний и рост количества целевых действий. Рекламодатель ставит цель, а алгоритмы автоматически управляют ставками в аукционе в режиме реального времени, оптимизируют количество конверсий и кликов и удерживают необходимую стоимость конверсии, долю рекламных расходов или кликов. Сейчас более 80% бюджетов рекламодателей "Директа" уже управляется нейросетями»,— отмечает господин Полднев.

С прошлого года поисковик стал использовать в рекламе новое поколение нейротехнологий: Yandex Neuro Ads 3.0. По данным «Яндекса», благодаря этим технологиям эффективность рекламных кампаний в 2024 году выросла на 34% по сравнению с предыдущим годом. Тяжелые модели глубокого обучения анализируют данные и прогнозируют поведение пользователя, клики, конверсии и другие ключевые метрики. Сейчас эти модели быстрее адаптируются, что повышает точность прогнозов и делает рекламу более персонализированной.

Пожалуй, самый популярная нейросеть от «Яндекса» — YandexGPT. Сейчас она интегрирована в более чем 20 сервисов компании: работает в чате с Алисой, Поиске, Рекламе, Картах. Помимо создания и обработки текстов, нейросеть обучена учитывать контекст беседы. Как пояснили в пресс-службе «Яндекса», семейство моделей YandexGPT 5 включает мощную в пятом поколении языковую модель YandexGPT 5 Pro, а также бета-версию модели с режимом рассуждений и облегченную версию Lite, доступную в опенсорсе.

Второй пилот

Как отмечают участники рынка, ИИ рассматривают как второго пилота, которому можно делегировать рутину, чтобы сэкономленное время специалисты могли потратить на креатив и стратегические задачи. Это отражается на кадровом рынке, повышая спрос на специалистов, способных пользоваться ИИ-инструментами. Среди ключевых требований к навыкам: умение ставить задачи для ИИ, гибкость и адаптивность к автоматизированным процессам. При этом для работодателей важно, чтобы специалист умел проводить проверку информации, выданной ИИ.

«Теперь умение писать промпт или ставить задачу нейросетке — базовое требование для целого ряда диджитал-специальностей. Скоро это может стать неким гигиеническим требованием для маркетологов, программистов, пиарщиков, дизайнеров, аналитиков — всех тех, кто работает головой, должен креативить и при этом еще сидеть на созвонах, имея ряд рутинных функций под рукой,— комментирует Евгений Биндасов.— Параллельно этому у нас все больше появляется вакансий по ИИ-этике, менеджеров по работе с генеративным ИИ. Пока это не тысячи вакансий, но компании уже начали пробовать почву и останавливаться, скорее всего, не будут».

По словам основателя АО «Роббо» Павла Фролова, нейросеть напрямую влияет на оптимизацию расходов компаний, которые связаны с рекламой, сценариями, генерацией видеоконтента и графического контента. «Есть примеры, как команда из 70 человек, которая делала медиарекламу, сократилась до команды из двух человек: арт-директора и главного дизайнера, а все остальное делает генеративный AI,— отмечает эксперт.— Нейросеть каждый день изучает тренды, на их основе пишутся сценарии, и далее нейросеть генерит видео. Если раньше стоимость видео оценивалась условно в $1,5 тыс., то теперь оно стоит $60».

Ближайшая перспектива генеративного ИИ, как полагают опрошенные Guide представители компаний,— это дальнейшее развитие AI-агентов и мультимодальных ассистентов и гиперперсонализация.

«Уже развиваются и имеют все шансы на будущее проекты с открытым исходным кодом, которые играют критически важную роль в современном мире технологий. Это важно, потому что разработчики могут через подобные open-source-проекты обучаться и прокачивать карьеру,— добавляет господин Биндасов.— Общество получает своего рода страховку и безопасность, ведь любой эксперт может залезть "в мозги" подобного открытого проекта и проверить его не только на ошибки, но и на то, как работает программа или продукт».

Ксения Ахметжанова