В Сбере рассказали, как продвигается внедрение GenAI в России
true
true
true
Генеративный искусственный интеллект (GenAI) позволяет мгновенно создавать контент – тексты, изображения, музыку, видео и даже программный код. Возможности и сферы практического применения технологии в бизнесе стали главной темой недавно прошедшей конференции Сбера GigaConf 2025. Как продвигается внедрение GenAI в России, рассказал Сергей Крылов, вице-президент по развитию технологического бизнеса Сбербанка.
— В этом году на GigaConf отдельный трек посвящен применению GenAI в бизнесе. Означает ли это, что российские компании начали активнее внедрять генеративный искусственный интеллект?
— GenAI сегодня уже многое умеет, и наш опыт применения и внедрения технологии показывает, что при правильном подходе практически каждый бизнес может ощутимо выиграть от ее использования. Российские компании все больше это понимают, отсюда рост их интереса и практической вовлеченности. При этом, общаясь с клиентами, мы отмечаем, что больше половины из них «спотыкаются» на первом же этапе внедрения генеративного искусственного интеллекта в свои процессы. Это связано с тем, что бизнес пропускает первый важный шаг — идентификацию эффективных кейсов — и прикручивает GenAI к своим бизнес-процессам можно сказать по наитию.
Наш трек на конференции стал уникальной площадкой для конструктивного диалога о правильной реализации GenAI-трансформации, позволяющей достигать компаниям поставленных целей. Сбер обладает глубокими компетенциями в этой области — более 250 внутренних команд реализуют свыше тысячи перспективных сценариев применения GenAI, и уже сейчас мы видим, что наш опыт актуален и полезен практически для каждой компании в России.
Помимо того, что мы активно делимся своей экспертизой, мы также работаем над тем, чтобы бизнесу были доступны решения мирового уровня. Уже несколько десятков тысяч бизнес-клиентов внедряют GigaChat в свои процессы.
— Большое количество выступлений посвящено AI-агентам, также недавно Сбер представил гайд по их разработке. Насколько большую роль они играют в GenAI-трансформации бизнеса?
— Смотрите, обычная модель использования генеративного искусственного интеллекта — вопросно-ответная система. Вы что-то спросили, она вам что-то ответила. Очень хочется, чтобы у этой технологии, что называется, «появились ручки и ножки».
AI-агент — это штука, которая не только понимает, чего вы хотите, но и сделает это. Например, вы бухгалтер, которому надо поставить основные средства на баланс. Что тут может сделать обычная AI-модель? Она напишет, какие проводки использовать, и в целом как это сделать. AI-агент же сам эти проводки сделает по вашему заданию. И вот это уже гораздо ближе к деньгам. Это история с гораздо более понятным эффектом.
GenAI — это не просто еще одна технология для автоматизации, которая дает 5, 10, 15% повышения эффективности в том или ином процессе. В этом нет никакой революции. Это история про то, как радикально переосмыслить процесс и выстроить его с учетом потребностей определенного человека. GenAI позволяет нам перейти на следующий этап к автономизации.
Автономизация — это как раз про применение AI-агентов, про то, как полностью исключить человека из процесса. Генеративный искусственный интеллект позволяет принимать решения и предпринимать действия в ситуации, которая заранее не заскриптована и не закодирована. Внедрение AI-агентов не просто исключает человека из процесса, а меняет сами процессы, выполняя задачу так, как человек делать не может. Внедрение AI-агентов — фундаментальный сдвиг в клиентском сервисе и автономизации компаний. Чтобы помочь бизнесу мы представили гайд по разработке и внедрению AI-агентов в корпоративные ландшафты. Документ будет особенно полезен крупным компаниям и позволит им ускорить GenAI-трансформацию, сократить время вывода продуктов на рынок и повысить качество своих сервисов.
— Какие масштабы проникновения GenAI в России? Можете назвать количество или процент компаний, которые уже внедрили эту технологию хотя бы частично? Выделяются ли конкретные отрасли-лидеры?
— За рубежом «проникновение» генеративных нейросетей в корпоративный ландшафт достигло 85%, в России этот показатель пока что приблизился к 60%. Лидируют те индустрии, где доля «белых воротничков» максимально высока, потому что работа именно «белых воротничков» быстрее всего автономизируется. В авангарде, по уровню инвестиции, объему кейсов быстрее всех движутся компании из сферы финансов, информационных технологий, электронной коммерции и телекома.
В производственных компаниях, бизнес которых основан на четко зафиксированных физических процессах, к примеру, если это выплавка стали, то GenAI – это не совсем та серебряная пуля, которая обеспечит решение всех вопросов. Поэтому компании, в которых доминируют детерминированные процессы, в плане внедрения этой технологии подтягиваются медленнее. Хотя в производстве потенциал у генеративного искусственного интеллекта огромный, и некоторые примеры его успешного внедрения в России уже есть.
— Многие компании все еще стоят в стороне от экспериментов с GenAI. Что, по вашему мнению их останавливает? Или существуют сферы, где эта технология попросту не нужна?
— На самом деле, главное, что останавливает бизнес от масштабного применения генеративного искусственного интеллекта, это дилемма инноватора. «Списать не у кого», эффект не гарантирован, нет достаточной технической подготовки персонала и инфраструктуры, зато есть страх высоких расходов. И в головах возникает вопрос: «А если не получится? Меня уволят?».
На это я отвечу, что основная причина неудачных проектов с использованием генеративного искусственного интеллекта заключается вовсе не в недостатке самой технологии, а в неправильном ее применении. Залог успешного внедрения GenAI заключается в точной оценке собственных потребностей, выборе соответствующих инструментов и, что особенно важно, выборе того самого партнера, который вас проведет по пути к GenAI-трансформации.
И об это нужно задуматься уже сейчас. Потому что те, кто не встанут на путь внедрения GenAI сейчас, с учетом скорости изменения в этой области, потом уже, как говорится, не догонят поезд, в котором далеко вперед умчатся конкуренты.
— Можете назвать пошаговый чек-лист из рекомендаций для тех компаний, которые все-таки решили внедрять генеративный искусственный интеллект в свою деятельность?
— Есть классическая формула: зачем, что, как? Первое, что нужно понять, зачем вам GenAI — за хайпом гонитесь или понимаете, что хотите сделать? Это может быть трансформация бизнеса, уменьшить человеческие трудозатраты и так далее. Дальше надо ответить на вопрос — что вы хотите сделать, какие конкретные кейсы реализовать? И уже потом надо будет ответить на вопрос «Как?» — тут уже можно выбирать подходящую нейросетевую модель и формат ее использования: из облака или развертывание в контуре компании.
Распространенная ошибка, это начинать с вопроса «Как?». И на этом этапе многие застревают, подолгу обсуждая, какую выбрать модель. Но это инструмент, а не самоцель, и чтобы выбрать его правильно, сначала надо ответить на вопросы «Зачем?» и «Что?». Пока вы не определитесь, что вы хотите, дом построить или просто гвоздь забить, вы не сможете принять верное решение.
После выбора инструмента важным этапом является работа с данными, доступ к ним, их обогащение, дообучение модели (промпт-инженерия, RAG, SFT) под конкретную специфику вашего бизнеса. Ну и, конечно, нельзя забывать про бесшовную интеграцию с существующими системами и решениями в компании и вопросы безопасности.
