Эксперты Softline: «В ближайшие 10 лет мы увидим, как искусственный интеллект будет развиваться и интегрироваться в бизнес-процессы»

— Какие ИИ-инструменты в настоящее время широко используются бизнесом, независимо от его масштаба и сферы деятельности? Насколько существенным был прорыв в этом направлении за 2024 год?

Светлана Ермакова: Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью современных бизнес-процессов, независимо от масштаба компании или отрасли. В 2024 году мы видим более глубокую интеграцию ИИ в бизнес-решения.

ИИ-сервисы могут быть двух видов — самостоятельные продукты и встроенные решения. Первые поставляются как отдельные продукты и ориентированы на массовый рынок. Обычно они отличаются более широким функционалом и гибкостью, что позволяет их интегрировать с любыми продуктами и использовать в разных сферах.

Руководитель направления CRM и BPM ГК Softline Светлана Ермакова
Фото: ГК Softline

Встроенные решения являются частью более крупных бизнес-решений. Они, как правило, решают узкие задачи, но при этом эффективно оптимизируют конкретные процессы. Если оценивать как раз тенденции 2024 года, многие вендоры, с которыми сотрудничает ГК Softline, включают в свои дорожные карты задачи по развитию AI-сервисов.

В рамках бизнес-решений, которые поставляет ГК Softline, ИИ-сервисы чаще всего используются для автоматизации рутинных задач. Например, для расшифровки аудиозаписей диалогов. После завершения звонка система сохраняет текстовую расшифровку и ссылку на запись, что раньше требовало участия пользователя. Также AI-инструменты используются для аналитики и прогнозирования — ИИ-сервисы могут проводить скоринг заказчиков, анализировать их поведение и предлагать персонализированные решения.

— В каких направлениях ИИ дает особенно ощутимые преимущества бизнесу?

Светлана Ермакова: На мой взгляд, заказчики сегодня видят очевидные преимущества ИИ-сервисов двух направлений: в автоматизации рутинных процессов и в обработке больших объемов информации. Например, искусственный интеллект эффективно справляется с суммаризацией диалогов и выделением ключевых тезисов. ИИ может качественно анализировать документы, в том числе, когда требуется быстрое сравнение и сопоставление требований тендерной документации с условиями договора или коммерческого предложения.

Также нельзя не упомянуть автоматизацию колл-центров. Современные чат-боты, встроенные в CRM- или ERP-системы, уже далеко ушли от простых сценариев. Они работают на основе обширной базы знаний, анализируют десятки и сотни источников информации и предоставляют клиентам точные и понятные ответы. В Softline мы активно развиваем это направление, и в прошлом году успешно внедрили собственный продукт в этой области.

Владимир Грибоедов: Искусственный интеллект также активно применяется для автоматизации работы с массовыми обращениями. Это позволяет снять нагрузку с операторов, которые раньше вручную обрабатывали запросы, классифицировали их и готовили типовые ответы. Теперь эти задачи выполняет система, что значительно повышает эффективность.

Менеджер по развитию продаж BPMSoft ГК Softline Владимир Грибоедов
Фото: ГК Softline

Кроме того, в CRM-системах ИИ помогает анализировать данные о клиентах и предлагать персонализированные решения. Например, система может рекомендовать, какой товарный ассортимент или услугу лучше предложить конкретному заказчику, основываясь на его предыдущих покупках и поведении. Это так называемый Next Best Offer — один из ключевых трендов.

— Успевает ли бизнес за развитием ИИ, предлагает ли рынок образовательных услуг достаточно быстро необходимые курсы?

Светлана Ермакова: Бизнес чувствует себя комфортно, когда ИИ-функционал интегрирован в уже используемые продукты. Например, если клиент работает с платформой, и в новом релизе появляется ИИ-сервис, это идеальная ситуация. Заказчику достаточно докупить лицензию, чтобы протестировать новую функцию, без необходимости внедрять отдельный продукт. В таких случаях бизнес успевает за развитием технологий.

Если говорить о самостоятельных ИИ-решениях, которые требуют отдельного внедрения, закупки, внутренних согласований и тендерных процедур, то процесс значительно затягивается. В таких ситуациях бизнесу сложнее успевать за инновациями из-за бюрократических барьеров. Внедрение отдельного продукта — это всегда проект, требующий времени и ресурсов.

Но еще есть и обратная сторона. Не все ИИ-сервисы, выходящие на рынок, одинаково эффективны. Качество работы, функциональные возможности и адаптация под конкретные задачи заказчика могут сильно варьироваться. Поэтому успех внедрения зависит не только от готовности бизнеса, но и от способности ИИ-решения соответствовать его потребностям.

Что касается образовательных услуг, здесь ситуация неоднозначна. Если говорить о B2C-сегменте, то предложений огромное количество: от курсов по использованию ChatGPT до занятий по созданию нейросетей. Однако в B2B-сегменте, где требуется углубленное обучение, например, для разработчиков, которые будут создавать нейросети, процесс занимает значительно больше времени. За один-два месяца освоить такие технологии невозможно. На это потребуется много месяцев, а иногда и лет, как в случае с изучением традиционной разработки.

— Возможность применения ИИ в компаниях — это ответственность ИТ-специалистов, и становятся ли они амбассадорами ИИ?

Владимир Грибоедов: Я думаю, нет принципиальной разницы, какой продукт компания решает внедрять. Будь то ИИ-решение, CRM или ERP-система. В любом случае, этот процесс требует активного участия бизнеса, поддержки, адаптации. Бизнес должен четко сформулировать задачи, которые он хочет решить, и определить ожидаемый эффект. ИТ-специалисты, в свою очередь, отвечают за техническую реализацию, настройку и сопровождение системы.

Если речь идет о серьезной Enterprise-компании, ситуация усложняется. Такие крупные организации, как правило, предпочитают развертывать ИИ-решения на собственных мощностях из-за требований к конфиденциальности информации и защите персональных данных. Это накладывает дополнительную ответственность на ИТ-команду, так как ИИ-сервисы требуют значительно более мощных ресурсов, чем стандартные бизнес-приложения.

— В каких сферах бизнеса ИИ используется особенно широко и успешно?

Владимир Грибоедов: Если говорить о сферах бизнеса, где ИИ применяется наиболее активно, то я могу привести пример из своей практики. Чаще всего ИИ востребован в компаниях, занимающихся дистрибуцией, где есть потребность в улучшении процессов продаж. В этой сфере ИИ-инструменты помогают сократить издержки, повысить скорость и качество обслуживания, особенно в контакт-центрах и сервисных центрах.

Что касается других отраслей, например, таких как нефтегазовая промышленность или машиностроение, ИИ, вероятно, внедряется в более специализированные продукты, ориентированные на их специфические задачи.

Светлана Ермакова: Исходя из нашей практики, ИИ играет скорее вспомогательную роль. Он помогает автоматизировать рутинные задачи, сократить время на выполнение процессов, таких как протоколирование или анализ данных, и предложить клиентам более персонализированные решения. Но это не означает, что эти задачи ранее перед нами не стояли. Просто они решались с помощью алгоритмов, а сейчас то же самое делается в некоторой степени с помощью искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект пока не способен полностью исключить участие человека, особенно в таких областях, как стратегическое планирование, коммуникации, коммерческие аспекты. Например, он не может предсказать, какую задачу поставить менеджеру для успешного закрытия сделки. Здесь по-прежнему важны навыки и опыт сотрудников.

Если говорить о приоритетных отраслях для искусственного интеллекта, то это, безусловно, медицина, машиностроение и финансовый сектор. В этих сферах ИИ особенно полезен для обработки больших объемов данных. Например, в медицине он может быстро анализировать рентгеновские снимки и сравнивать их с другими данными для постановки диагноза. Однако такие задачи тесно связаны с технологиями big data, которые требуют значительных ресурсов и подходят не всем компаниям.

Все-таки в процентном соотношении автоматизация бизнес-процессов нужна гораздо большему количеству клиентов.

На мой взгляд, в ближайшие 10 лет мы увидим, как искусственный интеллект будет развиваться и интегрироваться в бизнес-процессы. Пока что эффект от его внедрения не всегда очевиден, и требуется время для практической обкатки и оценки реальной пользы.

— Можно ли говорить о том, что ИТ-компании в направлении ИИ в числе лидеров?

Владимир Грибоедов: Лидерство ИТ-компаний в сфере искусственного интеллекта во многом обусловлено нормативно-законодательной базой. Например, внедрение ИИ в госсегменте и на предприятиях с государственным участием активно продвигается на уровне правительства, что создает обязательные требования для производителей. Это подталкивает их развивать существующие системы и создавать новые решения.

Однако спрос на ИИ исходит не только от государства, но и от бизнеса. Компании стремятся быть первыми, ведь кто внедрит инновации, тот получит конкурентные преимущества. Это создает своеобразную гонку, где скорость внедрения становится ключевым фактором успеха.

Как мы уже отмечали выше, ИТ-сектор играет важную роль в внедрении искусственного интеллекта. Бизнес ставит задачи, которые необходимо решить наиболее эффективным способом: минимизировать затраты, исключить человеческие ошибки и повысить производительность. ИТ-компании, в свою очередь, предлагают технологии, которые позволяют достичь этих целей.

— Большое спасибо за беседу!