Отечественному разработчику корпоративного ПО компании VK Tech на конференции VK Cloud Conf'26 удалось сделать самое важное - собрать вместе представителей инвестиционного, технологического и продуктового секторов экономики; усадить их в одном зале и уговорить поделиться друг с другом опытом внедрения ИИ-решений в бизнес-процессы. Эта дискуссия наилучшим образом вскрыла ответ на главный вопрос: где реальная монетизация от внедрения искусственного интеллекта? Попутно собеседники развеяли мифы о быстрой прибыли от внедрения ИИ, а также выяснили: почему, когда сотрудники за свои кровные используют ИИ, прибыль компании не растёт.
То, что у меня началось, как поиск отечественных ИИ-решений и пристальное изучением VK Cloud, неожиданно переросло в интереснейшую дискуссию, затронувшую целый ряд вопросов. Во-первых, как с помощью платформы VK Cloud компаниям сэкономить деньги, а во-вторых, какие ИИ-решения в бизнесе работают, а какие пока остаются лишь красивой мечтой.
Почему нельзя просто уволить человека, если есть AI-агент?
Последние новости о массовых увольнениях сотрудников в крупных западных компаниях, внедривших у себя ИИ, создают впечатление того, что AI-агенты (или ИИ-агенты) позволяют разогнать весь персонал, взяв на себя всю работу. На самом деле это не так. Речь идёт про компании с сотнями тысяч сотрудников, в которых увольнение трёх тысяч - это сокращение штата примерно на 3%. Это вовсе не значит, что в компании с теми же 3000 сотрудниками генеральный директор, внедривший ИИ, может всех остальных отправить по домам. Так это не работает.
По словам собеседников, сегодняшнее внедрение ИИ-агентов в операционные процессы редко приводит к мгновенному сокращению издержек и моментальному росту прибыли. На самом деле, внедрение ИИ-агентов надо воспринимать, как вклад в будущий рост компании и, соответственно, прибыли. За счёт внедрения ИИ количество решённых задач увеличивается, клиентов прибавляется, а штат сотрудников не раздувается. Так постепенно появляется финансовая отдача, но не быстро — через год-полтора.
Скорость отдачи от внедрения кроется ещё и в масштабе организации. На функциях, где занято 10 человек, высвобождение даже 5% времени не даёт быстрого ощутимого финансового результата. А вот если речь идёт о сотнях сотрудников, занятых одной и той же задачей, улучшение на 5% уже можно ощутить в бюджете.
Парадокс P&L.
В какой-то момент обсуждения увеличения прибыли от внедрения ИИ-агентов один из собеседников привёл весьма интересный и отчасти забавный случай из своей практики. После внедрения ИИ в бизнес-процессы его компании, эффективность выросла на 11%, но последующая работа самих сотрудников добавила ещё 20%. На мой взгляд, приведённый пример показывает, что без внедрения ИИ-агентов такой рывок эффективности был бы невозможен, хотя все заслуги отдавать только нейросети было бы неправильно.
ИИ-улучшение за свои деньги.
Так получается, что в среднем почти 70% работников компаний используют ИИ в своей работе. Среди IT-специалистов их ещё больше - около 80%. Люди за свои кровные покупают подписки на зарубежные сервисы, чтобы писать код, составлять тексты или искать идеи. Зачем это делают? Просто потому, что хотят быстрее справился с рабочими задачами, если хотите - скорее перестать испытывать стресс.
На фоне этого лично мне вообще не понятна позиция руководства компаний: почему они не хотят потратить немного денег и приобрести эти подписки на платные сервисы централизованно? Возможно, потому что пока не понимают экономии от подобного вложения денег.
Получается странная картина: сотрудник готов платить, чтобы облегчить себе работу, а работодатель не видит в этом общей выгоды и продолжает задаваться вопросом: стоит ли тратить на это деньги?
Выход, к которому пришли собеседники дискуссии стал вполне очевидным: не запрещать людям пользоваться ИИ, а взять этот процесс под контроль. Можно оплачивать централизованно подписки на ИИ-сервисы, организовать их безопасную, с точки зрения информационной безопасности, интеграцию и тогда сотрудникам не придётся тратить свои деньги, а начальство увидит реальную картину использования - рост эффективности и, как следствие, прибыли.
Безопасность внедрения.
Раз уже упомянули информационную безопасность внедрения ИИ, то стоит поговорить о том, как всё происходит в реально работающих компаниях.
С одной стороны вопрос безопасности стал искусственным препятствием на пути внедрения ИИ. Все страшно боятся, что нейросеть не сможет отличить секретные ключи от прочей информации и произойдёт утечка данных. Нейросеть, когда ей даёшь доступ к данным, не отличает открытую информацию от секретной — она просто читает всё подряд. Также пугают недавно введённые солидные штрафы за утечку персональных данных.
Но с другой стороны, при этом никто не обсуждает безопасность видеоконференций в Zoom, Telegram, хранение личных файлов на Яндекс.Диске, куда массово сливаются корпоративные данные.
Так и получается, что вроде как безопасность хранения данных очень важный аспект, а с другой - безопасность вторична, если речь заходит о росте эффективности и скорейшей интеграции ИИ-агентов. Судите сами, современные студенты и даже школьники выпускаются из вузов с готовыми подписками и DeepSeek на своих смартфонах, а разработчик, который не начал применять ИИ-ассистентов полгода назад, уже отстал от рынка.
Учить каждого или встроить в рабочее место?
Перед руководителями сейчас выбор из двух путей. Первый — надеяться, что каждый сотрудник сам разберётся, купит подписку и научится общаться с нейросетью. Но на это, по опыту, уходит около полугода, да и не все готовы переучиваться или платить.
Второй путь — вшить умного помощника прямо в привычные рабочие программы: в почту, в систему учёта клиентов, в документооборот. Кстати, такие сервисы предлагает VK Cloud. Сотруднику даже не надо думать о том, какую кнопку нажать и что спросить. Система сама понимает: пришло письмо — сразу готовит проект ответа. Поступил платёж — автоматически проверяет, кому и за что. Такой подход лучше всего применить к выполнению постоянных, массовых и недорогих операций, для выполнения которых держать специально обученного человека нецелесообразно.
Принцип такого недорогого и быстрого внедрения ИИ-агентов создаст прочный фундамент для последующего развития компании.
Чего достиг ИИ в бизнесе?
Речь конечно же про крупные компании. Так, один из собеседников поделился успехом перевода документации на 120 языков - в стольких странах работает компания. Это привело к сокращению затрат на переводы на 98%.
В программировании крупные игроки подсчитали, что около 12–17% нового кода сегодня создаётся при участии ИИ-помощников. Через три года эта цифра может вырасти до 30%. Причём особенно эффективно роботы ищут уязвимости в старом коде — то, на что у людей никогда не хватало времени и глаз.
В сегодняшней сложной геополитической обстановке внедрение ИИ упирается в железо и облака. Подорожала память, серверное оборудование, да и вообще всё, что теперь сложной логистикой завозится к нам в Россию. Согласно прогнозам аналитиков, текущие AI-инструменты дешевле в 30 раз по сравнению с тем, сколько они будут стоить в будущем.
Пока российские пользователи вынуждены сидеть на VPN, зарубежные вендоры активно блокируют российские аккаунты. Без обратной связи и пилотов с отечественными платформами, в том числе Сбер, Т-Банк или Яндекс рынок рискует остаться без собственных аналогов. Однако и здесь есть свои проблемы - разработка собственных моделей стоит дорого, потому что ориентирована на внутренний рынок, а он очень маленький по сравнению с рынком США, Китая или Индии. А это значит, что нет постоянного притока инвестиций и большого рынка сбыта. Вот и получается, что ни одна наша технологическая компания в одиночку такое не потянет.
Итог.
Искусственный интеллект стал частью нашей жизни. Например, торговая сеть "Лента" на основании чеков покупателей создаёт ИИ-двойников и с помощью них строит прогнозы на покупки товаров в будущем. Внедрение ИИ-агентов неизбежная необходимость, однако нельзя просто включить робота и уволить людей. Самая большая трудность внедрения состоит не в технологиях, а в головах — и у начальников, и у рядовых работников.