ИИ-ассистенты здесь и сейчас: стратегический инструмент для бизнеса и управления Ч.2

13 октября 2025

Начало можно прочитать здесь

Стратегия внедрения: как управлять ИИ-ассистентами

Прежде чем углубляться в технические детали, необходимо определить, для чего вы хотите создать помощника на основе ИИ. Спросите себя: какую проблему он решает? Например, предназначен ли он для того, чтобы помочь сотрудникам быстро получить доступ к корпоративной информации? Чёткая цель определяет его возможности и гарантирует, что помощник приносит реальную пользу. Поэтому шагом номер 0 должно стать определение цели создания ИИ-ассистента.

Затем план действия может быть таким:

1. Аудит текущего использования ИИ — как формального, так и неформального (shadow AI – то есть инструментов на базе ИИ, которые используют сотрудники вне рабочего процесса).

2. Разработка политики использования ИИ – то есть определение, где внедрение этого инструмента не нарушит правил информационной безопасности вашей компании.

4. Определение источников данных

Помощники на основе ИИ полагаются на данные для предоставления точных ответов и с течением времени совершенствуются. Поэтому следующий шаг — собрать и организовать данные, необходимые для эффективной работы. Это могут быть:

Руководства компании, правила и политики организации;
Внутренние базы знаний, вики-ресурсы;
Подробные описания, спецификации и инструкции по использованию продуктов или услуг.

5. Подготовка данных

Качественные данные крайне важны для обучения вашей модели ИИ. Подготовка данных включает в себя очистку и структурирование этой информации. Например, вам может потребоваться удалить устаревшие документы или организовать информацию по категориям, к которым помощник сможет быстро обратиться. Хорошо структурированные данные — основа успешного ИИ-помощника: именно они отличают бота, дающего расплывчатые ответы, от бота, эффективно решающего проблемы пользователей.

6. Выбор используемых технологий

При создании ИИ-помощника вам необходимо правильное сочетание технологий:

Большая языковая модель: GPT, Llama, Claude и т.д.;
Фреймворки для извлечения знаний, такие как Llama Index или LangChain;
Фреймворк для интеграции с мессенджером;
Хранилище векторных данных;
Другие хранилища.

7. Разработка ИИ-ассистента

После подготовки данных и выбора технологий начинается этап разработки. Он обычно включает в себя:

Построение диалоговых цепочек. Используя подсказки и код, вы создаете логику диалога, которая определяет, как ИИ-помощник будет реагировать на различные входные данные. Вы также определите запасные варианты ответов, если у ИИ нет однозначного ответа.

Индексирование доступной информации. Инженеры выбирают оптимальную стратегию извлечения знаний с учетом доступных источников данных и задач помощника. Они создают задания, индексирующие данные, чтобы сделать их доступными для помощника.

Тестирование. Разработка не будет полной без тщательного тестирования. Необходимо моделировать взаимодействие, чтобы убедиться, что помощник понимает намерения пользователя, выдает правильные ответы и обрабатывает пограничные случаи, такие как неоднозначные вопросы.

8. Интеграция с существующими корпоративными информационными системами

Этот шаг – одно из ключевых отличий корпоративных ИИ-ассистентов от тех, кто используются широкой публикой. Чтобы ИИ-ассистент (чат-бот или голосовой помощник) стал неотъемлемой частью вашего бизнеса, он должен быть интегрирован с вашими существующими инструментами и платформами. Среди них могут быть CRM- и ERP-системы, cпециализированные веб-приложения, системы управления персоналом, платформы для совместной работы и общения, система электронного документооборота и многое другое.

Доступ к данным в режиме реального времени, корпоративным документам и информации, касающейся каждой команды, позволяет чат-боту мгновенно отвечать на запросы. Таким образом, сотрудники получают точные и актуальные знания, что способствует принятию решений и повышению эффективности совместной работы.

Проблемы и ограничения ИИ-ассистентов

ИИ-ассистенты уже поменяли правила игры в современном бизнесе. Однако при работе с конфиденциальными данными системы ИИ в корпоративном мире сталкиваются с проблемами, которые организации должны тщательно учитывать. Среди самых важных:

Риски конфиденциальности и безопасности данных

Одной из самых больших проблем при использовании LLM в корпоративной среде является потенциальный риск конфиденциальности и безопасности данных. Без надлежащих мер предосторожности поставщик LLM может использовать эти данные для обучения своих моделей, что потенциально сделает их доступными для других в будущем.

Эта опасность не гипотетическая. Согласно отчету HiddenLayer «Об угрозах ИИ за 2024 год», 77% компаний столкнулись с нарушениями безопасности ИИ в прошлом году. Еще более тревожным является то, что внутренняя бизнес-информация была наиболее распространенным типом конфиденциальных данных, утекающих в системы GenAI: по данным LayerX, 43% утечек касались критически важных бизнес-планов, данных о продуктах или информации о клиентах.

Недостаточное качество данных

ИИ хорош ровно настолько, насколько хороши данные, на которых он обучается. Убедитесь, что ваши данные чистые, релевантные и хорошо структурированные. Производительность ИИ-ассистента снижается, если исходные данные неполны, противоречивы или устарели. Фактически, низкое качество данных является причиной 21% потерь производительности в компаниях, внедряющих системы ИИ.

Например, если сотрудник спрашивает чат-бота о конкретной кадровой политике, а предоставленная информация устарела, это может привести к недопониманию или проблемам с соблюдением требований. Регулярное обновление, хорошая организация и точность вашей внутренней базы знаний имеют решающее значение для успеха ИИ-помощника. В противном случае ваш чат-бот может стать скорее обузой, чем ценным активом.

Ограничения в понимании сложного человеческого контекста

Несмотря на достижения в области обработки естественного языка, ИИ-ассистенты часто испытывают трудности с пониманием нюансов человеческого общения. Чат-боты справляются с ответами на простые, основанные на фактах вопросы, но могут давать сбои при столкновении с неоднозначными или перегруженными контекстом запросами.

Например, если сотрудник спрашивает: «Какова наша политика в отношении гибкого рабочего времени в случае чрезвычайных ситуаций?», чат-бот может дать общий ответ, не полностью понимая конкретный «чрезвычайный» контекст или последствия гибкого графика работы в данной ситуации.

Чтобы избежать этой проблемы, следует внедрить автоматический мониторинг качества ответов, чтобы чат-бот постоянно предоставлял точные и релевантные ответы, выявляя и устраняя потенциальные проблемы в режиме реального времени.

Интеграция с устаревшими системами

Многие компании используют информационные системы, которые устарели, фрагментированы или не предназначены для интеграции с современными технологиями ИИ. Это создает значительные препятствия при развертывании бизнес-помощника на базе ИИ для обмена знаниями. Устаревшие системы часто хранят данные в несовместимых форматах, используют устаревшие протоколы связи или не имеют API, необходимых для взаимодействия с современными платформами чат-ботов. В результате ИИ-ассистентам может быть сложно получить доступ к критически важной информации, что приводит к неполным или запоздалым ответам. Отсутствие интеграции может помешать помощнику предоставлять своевременные и актуальные ответы.

Например, если вашему ИИ-помощнику необходимо извлечь данные из старой системы, но эта система не поддерживает современные API или содержит фрагментированные данные, помощник не сможет получить информацию точно.

Чтобы решить эту проблему, компаниям необходимо инвестировать в решения промежуточного программного обеспечения или специализированные API, которые устраняют разрыв между устаревшими системами и современными платформами ИИ. В качестве альтернативы, компании могут рассмотреть поэтапную модернизацию инфраструктуры, отдавая приоритет системам, которые часто взаимодействуют с ИИ-помощником.

Будущее: от ассистентов к автономным агентам

Уже сейчас на рынке очевидна тенденция: ИИ-ассистенты становятся автономными агентами — они сами запускают действия (например, оценивают просрочку оплаты и запускают процедуру согласования). Это меняет структуру организаций: меньше рутинных ролей, больше стратегических позиций.

В чем же разница с ИИ-ассистентами предыдущего поколения?

AI-агент — это автоматизированная программа, которая воспринимает среду, анализирует, принимает решения и действует для достижения цели. В отличие от простого реагирования, агент проактивен: он не просто ждет команду, а сам инициирует действия, планирует шаги и адаптируется к изменениям для достижения долгосрочной цели.

Заключение

ИИ-ассистенты — это уже не мода, а новая реальность бизнеса. Игнорировать их значит отстать от конкурентов. Вопрос к вам: будете ли вы управлять AI — или позволите ему управлять вами? Искусственный интеллект в повседневных бизнес-процессах уже доказал: он снижает нагрузку, улучшает эффективность, делает знания доступными в реальном времени. По прогнозам Gartner, к 2025 году 50 % «knowledge workers» будут использовать ИИ-ассистентов для автоматизации задач. Компании, инвестирующие в AI сейчас, будут лидировать в будущем, построенном на автоматизации, персонализации и принятии решений на данных.

Но не стоит ожидать от ИИ решения всех проблем. Спросите не «Что он может?», а «Чем он дополнит наши процессы?» Реальная ценность — в целевых, измеримых внедрениях: автоматизация рутинных задач, улучшение обмена знаниями, поддержка принятия решений. При чёткой цели ИИ-ассистент станет мощным инструментом, освобождая людей для задач более высокого уровня и создавая фундамент для стратегического развития.

Помощники на базе ИИ доказали свою неоценимую роль в снижении рабочей нагрузки, повышении эффективности и обеспечении доступа к информации в режиме реального времени. Учитывая достижения в области обработки естественного языка и машинного обучения, эти инструменты будут становиться всё более интеллектуальными и интуитивно понятными. ИИ-помощники не заменят человеческий опыт, но станут мощными инструментами, которые повысят эффективность, оптимизируют рабочие процессы и позволят командам сосредоточиться на более важных задачах.