Какая музыка нужна бизнесу: почему ИИ пока не стал корпоративным инструментом

Автор: Егор Ворогушин, директор департамента цифровых решений «Софтлайн Решения»

Сегодня ИИ решает отдельные бизнес-задачи, но почти не меняет структуру процессов. Именно поэтому бизнес пока не ощущает эффекта «ИИ-революции».

В публичной повестке последних трех лет искусственный интеллект описывается как неизбежная технологическая революция. На уровне массового сознания закрепилась мысль: ИИ изменит профессии, заменит людей, автоматизирует процессы и радикально сократит издержки. Логика проста: если нейросеть пишет тексты, создаёт дизайн и генерирует код, значит, она способна взять на себя существенную часть операционной деятельности компании. Однако корпоративная реальность устроена существенно сложнее: на практике никакой «революции» пока не произошло – успехи либо косметические, либо узко-локальные.

Бизнес пока не ощущает эффекта переворота

Сегодня ИИ действительно решает отдельные задачи, но почти не меняет структуру процессов. Он быстро создает промежуточные результаты, но не выполняет действия в корпоративных системах, не принимает решения и не несет ответственности за изменения в регулярном исполнении рабочих процессов. Именно поэтому бизнес пока не ощущает эффекта переворота.

Генеративные модели крайне эффективны в индивидуальном использовании. Любой сотрудник может с их помощью сделать то, что вчера относилось к чужой профессиональной зоне: менеджер продукта получает готовый SQL-запрос, маркетолог верстает лендинг, руководитель формирует аналитическую записку в стиле отраслевого исследования. Экономится время, сокращается объем коммуникаций, исчезает необходимость «стоять в очереди» к другим специалистам. Однако компания – это не набор индивидуальных задач, а система, построенная на последовательности действий, согласовании ответственности и передаче из подразделения в подразделение промежуточных результатов работы, управляемом доступе к данным и контроле изменений. И именно здесь возникает фундаментальный разрыв.

ИИ не встроен в карту процессов. Он находится рядом с ней

Бизнес-процесс не заканчивается на генерации информации – он начинается после неё. Пример из клиентского сервиса: нейросеть может подробно объяснить пользователю, как изменить настройки и повторно отправить платёж. Но если платеж уже «завис» внутри бухгалтерского модуля и требует переноса на другой счет, система должна обратиться к ответственному сотруднику, открыть операцию, отразить её в ERP и зафиксировать статус. ИИ пока не способен стабильно и предсказуемо выполнять действия в рамках сложных, «разветвленных» бизнес-процессов – и уж тем более делать это когда типового сценария просто нет.

Аналогичная ситуация в разработке. Ряд исследований подтверждают, что использование ИИ ускоряет выполнение отдельных задач примерно на 30%. Однако ускоряются только ограниченные, изолированные фрагменты работы – отдельные функции, прототипы, небольшие модули. Там, где требуется решение по архитектуре, учёт нефункциональных требований, понимание интеграций или последствий для продукта, ответственность остается на человеке. Ускоряются отдельные шаги и решение некоторых задач, но не работа в целом. Поэтому нет оснований говорить о кратном повышении эффективности: ИИ сокращает время между некоторыми вехами работы, как любой хороший ИТ-инструмент, но не оптимизирует сам процесс разработки.

Ключ к трезвой оценке – в арифметике.

Представим три роли в цепочке (A, B, C), каждая даёт «1» производительности. Локальное применение ИИ повышает вклад каждой роли до 1,1–1,2. Суммарно получаем 3,3-3,6 вместо 3 – это заметно, но совсем не «5». Эффекты суммируются, а не возводятся в степень, потому что ИИ воздействует на отдельные операции, а не перестраивает энд-ту-энд процесс.

На первый взгляд кажется, что ИИ пока «недостаточно развит». Но причина в другом. Технология уже сейчас может работать почти идеально там, где результатом является легко оцениваемый по качеству ответ, текст или код. Корпорация же живёт в логике изменений, решений и транзакций. ИИ мыслит вероятностями. Бизнес мыслит ответственностью и гарантией результата.
Отсюда ещё одна важная деталь: сегодня ИИ производит полуфабрикаты – заготовки решений, требующие проверки, доработки и встраивания в цепочку принятия решений. В аналитике это проявляется особенно ярко: модель сформирует выдержку по данным, но интерпретацию, решение и последующее действие всё равно должен делать человек.

Бизнес ждёт не помощника. Бизнес ждет исполнителя

Сегодня ИИ меняет не структуру затрат компании, а правила доступа к компетенциям. Это впервые понижает барьер входа в сложные задачи. Компетенции демократизируются: человек выполняет работу, которая вчера требовала участия трёх разных специалистов – не потому что стал мультидисциплинарным, а потому что ИИ стал его интерфейсом к знанию. Рынок труда уже реагирует на сдвиг: ценность смещается от владения инструментом к умению управлять результатом. Побеждает не тот, кто умеет хорошо программировать, а тот, кто способен объяснить задачу ИИ и интегрировать результат в процесс разработки.

Но именно на этом месте корпоративный эффект обрывается. Пока результат остаётся за пределами операционного контура – в виде файла, текста, кода, – он требует включения человека, который встроит его в систему, проверит и согласует, зафиксирует в процессах. Нейросеть может сформировать проект письма клиенту, но не отправит его через CRM с привязкой к воронке продаж и KPI менеджера. Она может построить финансовую модель в Excel, но не будет нести ответственность за её корректность и полноту, а затем принимать бюджетное решение и инициировать закупочную процедуру. Бизнес ждёт не помощника. Бизнес ждет исполнителя.

Настоящая трансформация начнется в тот момент, когда ИИ станет участником процесса, а не внешним консультантом. Когда он получит возможность работать не с текстом, а с действием: изменять статус заявки, создавать задачу в системе управления проектами, запускать согласование договора, формировать проводку в учетном модуле. Это потребует иной архитектуры ИТ-ландшафта: данных, доступных для обучения; прозрачного разграничения прав; новых регламентов и моделей ответственности. ИИ должен стать агентом процесса, а не инструментом в руках пользователя.

Эта логика уже создаёт сдвиги на смежных рынках. На горизонте – феномен, меняющий экономику IT для малого бизнеса: создание внутренних систем «под себя» силами одного человека и ИИ. То, что раньше называлось кастомной разработкой и требовало бюджета, теперь может быть создано предпринимателем за неделю. Это не угроза людям – это вызов SaaS-модели: если CRM можно собрать самому, потребность в подписке снижается. И наоборот, в крупных корпорациях жёсткая специфика процессов и распределенная ответственность требуют глубокого встраивания – «take it or leave it» там почти не работает.

Будущее корпоративного ИИ

В ближайшие годы корпоративный сектор неизбежно пройдёт этап адаптации: от использования ИИ как интеллектуального помощника – к модели, в которой ИИ выступает полноценным элементом операционной деятельности. Когда это произойдет, исчезнет ключевое узкое место бизнес-процессов – ручное переключение контекстов и передача промежуточных результатов между людьми и системами, между отдельными ИТ-системами и подразделениями. В этот момент ИИ перестанет быть источником «готового ответа» и станет источником «совершенного действия».

Будущее корпоративного ИИ – не в генерации данных и ответах на вопросы о корпоративной информации. Будущее – в исполнении и создании итогового результата. Технология для этого уже существует. Осталось дождаться момента, когда компания будет готова впустить её не в браузер, а в процесс.