На ЦИПР–2026 рассказали, как масштабировать ИИ–сервисы и не потерять человеческую эмпатию

«Сегодня ИИ-помощники выходят далеко за рамки одной отрасли – они становятся новой инфраструктурой взаимодействия с пользователем и бизнесом. Но чем больше масштаб, тем выше цена ошибки, а значит, главный вопрос уже не в том, может ли ИИ что-то сделать, а в том, как выстроить систему, в которой скорость, польза и автоматизация не уничтожают доверие и человеческий контроль. Именно поэтому нам было важно собрать на одной площадке медиа, телеком, облачные сервисы, корпоративные платформы и промышленность, чтобы поговорить не про абстрактное будущее, а про реальные работающие модели».

«Сбер проходит масштабную AI-Native трансформацию, которая охватывает преобразования на всех уровнях. Это и гиперперсонализация взаимодействия с клиентом, и построение того, что мы называем “помощником для человека”, когда система максимально понимает потребности клиента и предлагает наиболее подходящие решения. Но трансформация затрагивает не только клиентский слой – она меняет процессы принятия решений, поддержку сервисов и внутреннюю работу компании. Сегодня у нас почти 1000 GenAI-инициатив, и если в начале прошлого года мы говорили в основном о простых агентных решениях, то сейчас фокус смещается в сторону автономности».

«Появляется новая возможность не просто приходить и смотреть, что происходит в стране и мире, а задавать прикладные вопросы, влияющие на бытовые потребности человека, например, "что это значит для меня?", "как мне поступить в той или иной ситуации"? От простой прокрутки новостной ленты, которая уже воспринимается белым шумом, пользователь переходит к вопросно-ответной модели потребления».

«Пользователи готовы доверять ИИ не как абстрактной технологии, а как понятному сценарию внутри привычной рабочей среды. В Яндекс 360 это почта, документы, сервис видеовстреч и многое другое как для массовых пользователей, так и для бизнеса. ИИ не заставляет человека идти в отдельный инструмент, а сокращает путь от вопроса к действию там, где работа уже происходит. Но в масштабе главный риск – не модель сама по себе, а потеря контроля: какие данные использованы, что сделал ИИ, можно ли проверить результат, где человек возвращает управление себе. Эти навыкистановятся новым операционным слоем продукта: метрики качества, мониторинг, ограничения доступа, регулярный пересмотр сценариев и понятная ответственность за принятие решений. В ближайшие 2–3 года вопрос будет не в том, "есть ли ИИ", а в том, насколько аккуратно он встроен в архитектуру сервиса и не ломает доверие, которое продукт строил годами».

«Для перехода к реальной ИИ-трансформации компаниям нужно решить, как дать сотрудникам удобный, безопасный и контролируемый доступ к ИИ-инструментам. Наиболее естественной средой для их внедрения мы считаем коммуникационные платформы и мессенджеры, поскольку именно вокруг них строятся рабочие процессы. С точки зрения безопасности нужно ограничить доступ ИИ-агентов к корпоративным данным, а также контролировать доступ сотрудников к таким сервисам. Примером такого подхода становятся ИИ-ассистенты, выполняющие функцию «цифровой памяти» – они помогают сотрудникам быстро находить нужную информацию в пределах доступных им проектов».

«ИИ не заменяет человека – он дает ему новые возможности. Продавцы получают подсказки во время звонка – их конверсия продаж вырастает почти в два раза. Юристы надиктовывают договоры голосом – ИИ-агент готовит драфт за минуты вместо часов, ускоряя подготовку документов в четыре раза. А предприниматели через нашу платформу запускают чат-ботов и создают рекламные ролики в одном окне, выбирая из более чем ста инструментов. Это и есть системное внедрение: когда человек с помощью ИИ делает свою работу быстрее и качественнее, чем вчера».

«ИИ в B2B – это не просто модель и не интерфейс. Это часть операционной инфраструктуры. И выиграют те компании, которые научатся не просто внедрять ИИ, а управлять им: измерять качество, объяснять решения, контролировать риски и правильно распределять ответственность между человеком и машиной».

«В России более 3 млн поставщиков. Проводя анализ рынка, мы стараемся рассмотреть и привлечь к исполнению заказа как можно больше компаний. Порой речь идет о сотнях исполнителей. Собрать и обработать информацию вручную сложно – слишком большой объем данных, к тому же они хранятся в разных источниках. Благодаря применению ИИ в Effect – системе автоматизации анализа рынка, мы не только сокращаем трудозатраты специалистов, но и расширяем пул поставщиков. Так, за последние два года количество потенциальных исполнителей заметно выросло, по отдельным услугам в несколько раз. Такой подход повышает конкуренцию и помогает получить оптимальную цену на продукцию».