Решите это генеративно

На форуме «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР-2026) одной из центральных тем вновь стал генеративный искусственный интеллект. Однако если еще год назад дискуссия вокруг нейросетей во многом сводилась к обсуждению перспектив и пилотных проектов, то теперь главный вопрос, насколько быстро и эффективно компании смогут встроить ИИ в ежедневные процессы и не отстать в GenAI-трансформации от конкурентов.

Это стало ключевой темой сессии «Сбера» «ИИ-агенты — новые сотрудники», посвященной новому этапу корпоративной эффективности. В качестве метафоры для разговора эксперт сессии старший вице-президент и руководитель блока «Технологическое развитие» Сбербанка Андрей Белевцев обратился к научной фантастике. По его словам, многие технологические сценарии, которые еще недавно казались футуристическими, сегодня уже переходят в стадию практического внедрения — прежде всего благодаря развитию генеративного ИИ. Если три года назад его ежедневно использовали менее 40% руководителей, то в 2026 году этот показатель превысил 80%. «Зачастую изменения происходят так быстро, что за один квартал может измениться практически все. Сегодня генеративный искусственный интеллект способен значимо влиять на производительность труда почти в половине задач экономики»,— отметил Андрей Белевцев.

Речь идет не о локальной автоматизации, а о масштабной перестройке процессов — от клиентского сервиса до управления производством, закупками и инженерными задачами. Для этого процесса необходимо внедрение универсальных агентов, которые становятся частью корпоративной структуры.

От отдельных ИИ-агентов к системе управления

Одним из главных анонсов «Сбера» на ЦИПР-2026 стало открытие тестирования GigaCowork («ГигаКоворк») — платформы управления ИИ-агентами для всей компании. «Еще год назад ключевым словом были “ИИ-агенты”. Но тема оказалась сложной: это разработка на стыке IT и Data Science, и далеко не каждая команда справлялась с тем, чтобы разрабатывать агентов самостоятельно»,— отметил Андрей Белевцев.

По сути, «ГигаКоворк» решает именно эту проблему. Платформа позволяет компаниям делегировать рутинные шаги бизнес-процессов ИИ-агентам без привлечения разработчиков и без перестройки существующих IT-систем. Логика работы задается на естественном языке — в формате инструкции, регламента или чек-листа. Сотруднику достаточно описать, какие данные использовать, какие правила учитывать и каким должен быть итоговый результат.

На платформе пользователи могут создавать агентов, которые берут на себя полноценные офисные задачи: готовят аналитические отчеты на основе корпоративных данных, оценивают риски, рассчитывают проекты, собирают информацию из CRM и ERP, создают документы и взаимодействуют друг с другом. Однако финальное решение и контроль остаются за человеком.

«Для нас очень важно, чтобы внедрение шло таким образом, чтобы с первого дня подключения сотрудники компании могли получить пользу и результат от использования этих технологий. Это универсальное окно в мир работы вместе с ИИ-агентами для “белых воротничков”»,— пояснил Андрей Белевцев.

Платформа объединяет рабочие пространства для разных подразделений, систему навыков, коннекторы к корпоративным сервисам и механизм контроля доступа. Все действия выполняются агентом от имени сотрудника, что позволяет соблюдать корпоративную политику безопасности и сохранять прозрачность процессов.

Впрочем, массовое внедрение ИИ требует не только прикладных инструментов, но и технологической основы. Таким фундаментом в экосистеме «Сбера» выступает «ГигаЧат Бизнес» (GigaChat Enterprise) — корпоративная платформа, доступ к которой был открыт в марте 2026 года. Решение может работать как полностью внутри контура (ПАК), так и в гибридном формате или облаке, позволяя бизнесу выбирать необходимый уровень контроля над данными и скоростью внедрения.

Пути трансформации

Помимо универсальных моделей «Сбера» Андрей Белевцев рассказал о доменных, индустриально-специфических моделях, которые способны решать задачи отдельных отраслей. Так, в строительстве речь идет о работе с BIM-моделями зданий, где значительная часть процессов может быть автоматизирована. И генеративный ИИ здесь должен не заменять инженерные расчеты, а выступать в роли copilot-ассистента, сокращая время на рутинные операции и подготовительную работу.

Другим направлением стали модели для медицины, в частности системы моделирования белков, которые потенциально способны ускорить разработку лекарств. Использование технологии позволяет существенно сократить число возможных вариантов еще до этапа клинических испытаний и повысить вероятность выбора перспективных молекул.

Следующим этапом развития, как считают в «Сбере», станет выход генеративного ИИ за пределы цифровой среды. Речь идет о «физическом интеллекте» — системах, способных взаимодействовать с окружающим миром. Одним из примеров стал робот «Грин», который компания пока рассматривает как исследовательский проект. В его основе VLA-модели, позволяющие машине воспринимать пространство, адаптироваться к изменениям среды и взаимодействовать с объектами через понимание контекста.

«Мы продолжаем развивать полный технологический стек, чтобы наши партнеры могли безопасно внедрять AI-решения и использовать их для развития собственного бизнеса»,— отметил Андрей Белевцев.

Сам «Сбер» также проходит масштабную AI-native трансформацию внутри компании: реализуется более 800 GenAI-инициатив и внедрено свыше 1000 AI-агентов, а экономический эффект от использования генеративного ИИ в 2025 году достиг 50 млрд руб..

16+

ПАО «Сбербанк России»

Реклама