В условиях дефицита кадров и роста требований к производительности труда внедрение искусственного интеллекта в реальные рабочие процессы становится конкурентным преимуществом. Как показал XXVII саммит HR-директоров России и СНГ в Москве, использование сотрудниками ИИ уже больше, чем модный тренд, – это вынужденная необходимость.
Тренд на «внедрение ИИ» продиктован прежде всего экономикой. На фоне рекордно низкой безработицы и конкуренции за персонал компании вынуждены искать внутренние резервы роста. По оценкам экспертов, ускоренное внедрение ИИ в промышленности способно дать кратный прирост производительности труда – особенно на фоне разрыва между новыми и устаревшими производствами.
При этом повестка уже вышла за пределы корпоративных стратегий: на рассмотрении находится законопроект о необходимости внедрения суверенного ИИ в работу корпораций. Его отсутствие сегодня ставит под угрозу огромное количество оптимизационных экономических процессов – от промышленной аналитики до кадрового планирования. Бизнес, по сути, оказался между рыночной необходимостью ускорять внедрение ИИ и ожиданием регуляторных рамок, которые закрепят правила игры.
Показательным примером такого подхода стала стратегия компаний Эн+ и «Русал». Как отметила заместитель генерального директора по управлению персоналом Наталья Альбрехт, роль HR сегодня – не просто обучить людей, а пересмотреть саму суть работы на каждой должности и перестроить организационную структуру под новые условия. «Пока к этому знанию будет прикасаться ограниченное количество человек, ничего не произойдёт», – подчеркнула она, добавив, что компании ввели специальные показатели – «коэффициент принятия» и «активное пользование ИИ». Логика проста: ИИ перестает быть инструментом для избранных и должен стать рабочим инструментом каждого сотрудника.
Примечательно, что Эн+ и «Русал» не только измеряют «принятие» ИИ, но и меняют саму модель взаимодействия бизнеса и IT. Как рассказала Альбрехт, компании обучают несколько сотен специалистов из бизнес-функций, включая производственников, вайбкодингу – чтобы они могли самостоятельно создавать прототипы нужных решений без участия IT-служб. Это отражает общерыночный тренд: ИИ перестаёт быть вотчиной технических специалистов и становится частью повседневных компетенций.
Подобные подходы демонстрируют и другие игроки рынка. «Газпром нефть» разрабатывает цифрового помощника на базе ИИ, который позволит инженерам работать с данными о месторождениях через диалоговый интерфейс. Система объединит информацию из более чем 200 баз данных и цифровых моделей, автоматизирует рутинные расчёты и предложит варианты инженерных решений. Как отмечают в компании, это позволит специалистам сосредоточиться на комплексных задачах, а алгоритмы возьмут на себя интеграцию данных и определение оптимальных сценариев.
На Омском НПЗ «Газпром нефти» системы вибромониторинга с элементами ИИ уже охватывают 60% ключевого оборудования: датчики улавливают малейшие отклонения и сигнализируют о проблеме до возникновения неисправности, что позволяет перейти от плановых ремонтов к обслуживанию по фактическому состоянию.
Яндекс, в свою очередь, развивает корпоративные ИИ-инструменты для бизнеса. Представленная в сентябре «Алиса AI Про» способна самостоятельно формировать команды специализированных ИИ-агентов для выполнения сложных задач: одни агенты собирают информацию и работают с документами, другие взаимодействуют с корпоративными системами, а головной ассистент координирует их действия и проверяет результаты. Платформа уже включает более 120 готовых навыков для разных рабочих сценариев, а компании могут создавать собственные без программирования. По данным Yandex B2B Tech, более 100 компаний внедрили Yandex AI Studio в бизнес-процессы с потреблением от 1 миллиарда токенов и выше – среди лауреатов соответствующей награды АЛРОСА, «ВсеИнструменты.ру» и сеть клиник МЕДСИ.
Сбербанк также демонстрирует практическое применение генеративных моделей. В октябре банк запустил функцию отправки краткого резюме звонков на горячую линию: после разговора по номеру 900 о кредитных картах и накопительных счетах клиенты получают тезисный пересказ беседы в чате на базе GigaChat. По итогам пилота каждый третий клиент, получивший такое резюме, хотя бы раз возвращался к нему. Это пример того, как ИИ не заменяет сотрудника, а снимает с него рутинную нагрузку и повышает качество клиентского опыта.
Lx: 4427