Интересное
Правда или миф: ИИ не справляется с автоматизацией сложных бизнес-процессов
Для многих компаний искусственный интеллект стал привычным инструментом автоматизации действий, которые выполняются по заранее установленному алгоритму. Они охотно передают нейросетям сортировку писем, генерацию отчётов и обработку типовых клиентских запросов. Но когда речь заходит о внедрении ИИ для решения нестандартных и комплексных задач, руководители проявляют осторожность.
Вместе с Сергеем Летютиным, директором департамента цифровых продуктов и сервисов «Билайна», разбираемся, где заканчивается миф и начинается реальная бизнес-практика и как доверить ИИ работу на сложных участках без риска для компании.
Подкаст «Цифра в деле: как искусственный интеллект меняет большой бизнес»: во втором сезоне проекта СберПро разбираемся в генеративном ИИ — его перспективах и реальном влиянии на бизнес.
О том, как передать ИИ сложные задачи автоматизации, рассказывает директор департамента цифровых сервисов «Билайна» Сергей Летютин.
Мнение: искусственному интеллекту можно доверить только базовую автоматизацию
Бытует убеждение, что нейросети подходят исключительно для простых операций. В основе этого стереотипа лежит классический когнитивный барьер: руководителям психологически комфортнее доверить алгоритму задачи с низкими рисками, но страшно передать управление процессами, где цена ошибки измеряется миллионами рублей.
Опыт интеграции генеративного ИИ в крупных корпорациях доказывает: технология давно переросла простые поручения и способна успешно брать на себя ключевые функции и решение нестандартных задач. Главное — не пытаться полностью избежать ошибок модели, а выстроить вокруг неё продуманную архитектуру контроля, считает Сергей Летютин.
Как это работает на практике
В компании «Билайн» интегрировали генеративный ИИ сразу в несколько сложных процессов — от создания принципиально нового клиентского пути до систем безопасности.
В книжном сервисе «Билайна» на базе большой языковой модели ГигаЧат реализован умный поиск по каталогу: система умеет распознавать сложные запросы пользователей (например, «хочу книгу, похожую на „Гарри Поттера“, но не „Гарри Поттер“»). ИИ анализирует контекст, подбирает релевантные варианты и объясняет логику своего выбора. Фактически речь идёт уже не просто об «умном поиске», а о создании полноценного интеллектуального интерфейса между пользователем и сервисом.
Такой сценарий выглядит простым только на поверхности, рассказывает Сергей Летютин. На практике пришлось решать сразу несколько сложных технологических задач: связать нейросеть с каталогом, обеспечить стабильность выдачи, снизить риск ошибок модели и встроить ИИ в существующий цифровой путь пользователя.
Проблема не в том, чтобы получить ответ от модели, объясняет эксперт. Главное — сделать этот ответ точным, предсказуемым и полезным. В сценариях, когда запрос опирается на абстрактные описания или эмоциональный контекст, языковая модель может начать «галлюцинировать» — предлагать несуществующие варианты. Поэтому задача бизнеса — не просто подключить нейросеть, а выстроить вокруг неё систему контроля качества.
ИИ уже успешно справляется с задачами, где цена ошибки высока. Например, для предотвращения махинаций. В «Билайне» нейросеть анализирует аудиопоток непосредственно во время телефонного разговора, выявляя мошенников в реальном времени. Система способна принудительно прервать вызов для защиты абонента, если ИИ-агент уверен в наличии угрозы.
Примеры других компаний, которые успешно делегируют ИИ высокотехнологичные задачи:
Сквозной аудит: как минимизировать непредсказуемость нейросетей
Проблему «галлюцинации» моделей бизнес решает не отказом от технологий, а выстраиванием архитектуры контроля. По словам Сергей Летютина, современная интеграция ИИ похожа на автоматизированный конвейер.
Заключение. Помимо когнитивных барьеров, внедрению интеллектуальных систем в сложные процессы мешают классические ограничения: высокая загрузка сотрудников текущими операционными задачами и необходимость инвестиций. Однако ключевым фактором остаётся внутренняя зрелость самого бизнеса, считает Сергей Летютин. Компании начинают активно внедрять ИИ, когда понимают: без него будет сложно сохранять конкурентоспособность. Формирование этой потребности внутри бизнес-среды происходит прямо сейчас, ускоряя переход от точечных экспериментов к комплексным автономным экосистемам.
Первый сезон подкаста «Цифра в деле» был посвящён вопросам цифровой трансформации: месте с экспертами и управленцами из разных отраслей разбирали, как грамотно выстроить подход к интеграции технологических решений.
Главное по тексту
Главным барьером для масштабирования ИИ сегодня являются не технологические ограничения, а внутренняя неготовность бизнеса, высокая операционная загрузка и ментальные барьеры руководства.
Что это значит для бизнеса
Редакция СберПро
Автор