На конференции Technology in Action, организованной IBM в Лондоне в ноябре 2025 года была предоставлена возможность посмотреть как внутри реальной компании внедряются инструменты AI, автоматизации и квантовые вычисления.
Самым интересным оказалось то, насколько быстро технологии переходят из категории громких презентаций в повседневные бизнес-инструменты. Настоящий эффект появляется не тогда, когда компания покупает очередную «волшебную» нейросеть, а когда она соединяет технологии с качественными данными, понятными бизнес-целями и продуманной архитектурой.
Примеры, представленные на мероприятии, охватывали самые разные отрасли: здравоохранение, банковский сектор, розничную торговлю, спорт, научные исследования и промышленность. Несмотря на различия между ними, все успешные проекты объединял один общий принцип. Максимальный эффект получают те организации, которые делают ставку не на модные технологии сами по себе, а на практическую пользу, качественное управление данными и возможность масштабировать решения. Вот несколько выводов, которые могли быть важными на этой конференции.
1_ IBM показывает на собственном примере, как внедрять искусственный интеллект в масштабах огромной компании
Одним из самых интересных моментов конференции стал рассказ о программе Client Zero (Концепция «Client Zero» - это корпоративная стратегия, в рамках которой консалтинговая или технологическая компания использует собственные продукты, решения или услуги внутри компании, прежде чем предлагать их внешним клиентам).
По сути, IBM сначала испытывает собственные технологии на самой себе, а уже потом предлагает их клиентам. Это редкая возможность увидеть, как международная корпорация с сотнями тысяч сотрудников внедряет искусственный интеллект, автоматизацию и аналитику данных в собственной работе. С чего начать? Именно этот вопрос волнует большинство руководителей. Как выйти за пределы пилотных проектов? Как доказать, что инвестиции в AI действительно окупаются?
Подход IBM оказался весьма показательным. Компания не стала бездумно автоматизировать существующие процессы. Сначала специалисты пересмотрели рабочие процедуры, убрали лишние этапы, устранили дублирование операций и только потом подключили искусственный интеллект.
Это очень важная мысль. Автоматизировать хаос - примерно то же самое, что поставить турбину на телегу. Едет быстрее, но направление остается таким же сомнительным. Такой подход позволил IBM получить впечатляющий результат. За последние годы программа Client Zero обеспечила прирост производительности более чем на 4,5 миллиарда долларов США.
Причем речь идет не о массовом сокращении сотрудников, как любят писать громкие заголовки. Главная идея заключается в другом. Люди перестают заниматься рутинной работой и получают возможность сосредоточиться на задачах, которые действительно требуют опыта, знаний и творческого мышления.
Хороший пример такого подхода - внутренний AI-ассистент AskHR. Этот виртуальный помощник ежегодно обрабатывает миллионы обращений сотрудников и автоматизирует более восьмидесяти кадровых процессов с помощью платформы watsonx Orchestrate. Практически все руководители компании уже используют систему в ежедневной работе, а операционные расходы HR-подразделения удалось сократить примерно на 40%.
Подобный масштаб встречается довольно редко и хорошо показывает, что искусственный интеллект приносит максимальную пользу тогда, когда становится частью привычных бизнес-процессов, а не остается красивой демонстрацией на корпоративной презентации.
2_ Искусственный интеллект меняет подход к работе с персоналом
Одни из самых убедительных примеров были связаны со здравоохранением. Медицина сегодня испытывает серьезную нехватку кадров практически во всех странах. Поэтому любое решение, способное освободить врачей и медсестер от бумажной работы, автоматически становится очень ценным.
В медицинском объединении East and North Hertfordshire NHS Trust виртуальный помощник Enquire обслуживает около 6500 сотрудников. Он круглосуточно отвечает на типовые вопросы, связанные с кадровыми процедурами и внутренними сервисами. Благодаря этому организация уже сэкономила свыше 3300 часов административной работы.
Главная ценность здесь вовсе не экономия. Каждый час, который врач не тратит на поиск нужного документа или оформление очередной справки, можно посвятить пациенту. Именно ради этого подобные технологии и создаются.
Похожая история развивается и в University Hospitals Coventry and Warwickshire NHS Trust. Там система People Assist помогает автоматизировать взаимодействие сотрудников с кадровой службой. По расчетам специалистов, ежегодно она позволит экономить более двух тысяч рабочих дней, а многие запросы, которые раньше рассматривались несколько суток, теперь решаются всего за несколько минут.
Эти проекты хорошо демонстрируют, каким становится современный искусственный интеллект. Он постепенно превращается не в замену человеку, а в надежного цифрового помощника, который работает без выходных, не устает и не отвечает на письмо словами: «Вернусь к этому после отпуска».
3_ Искусственный интеллект открывает новую главу в обслуживании клиентов
Банковская отрасль тоже быстро меняется. Еще недавно большинство чат-ботов умело выполнять две функции: отвечать «Здравствуйте!» и предлагать позвонить оператору. Теперь ситуация выглядит совершенно иначе. Хорошим примером стала система Cora+, которую использует банк NatWest.
Платформа построена на технологии watsonx и использует архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG), объединяющую большие языковые модели с поиском по корпоративной базе знаний. Благодаря этому виртуальный помощник способен не просто поддерживать разговор, а давать точные ответы на финансовые вопросы, учитывать контекст общения и помогать сотрудникам банка быстро понимать, с какой проблемой обратился клиент.
По данным IBM, удовлетворенность пользователей при обработке отдельных категорий запросов выросла почти на 150%. Подобные решения постепенно меняют цифровое взаимодействие практически во всех сферах. Современный клиент ожидает не формального ответа по шаблону, а понятного объяснения, персонального подхода и быстрого решения проблемы. Именно здесь искусственный интеллект начинает играть действительно заметную роль.
4_ NASA показывает, как искусственный интеллект ускоряет научные открытия
Одним из самых впечатляющих примеров стало сотрудничество IBM и NASA. Этот проект наглядно демонстрирует, что искусственный интеллект способен не только отвечать на вопросы пользователей или писать программный код, но и становиться полноценным инструментом научных исследований.
Совместно специалисты создали Surya – открытую базовую модель искусственного интеллекта (Foundation Model), обученную на огромном массиве высокоточных данных наблюдений за Солнцем. Главная задача модели заключается в анализе солнечной активности. Она умеет прогнозировать солнечные вспышки, изменения солнечного ветра и другие космические явления, которые способны влиять на работу спутников, навигационных систем, радиосвязи и даже энергетической инфраструктуры на Земле.
На первый взгляд может показаться, что подобные исследования интересны исключительно астрофизикам. На самом деле последствия солнечной активности затрагивают практически каждого. Сильные магнитные бури способны нарушать работу GPS, выводить из строя спутниковое оборудование, влиять на авиационную связь и создавать серьезные проблемы для электросетей. Чем точнее становятся подобные прогнозы, тем надежнее работают критически важные системы. Помимо самой модели Surya партнеры также опубликовали крупнейший в мире тщательно подготовленный набор данных по гелиофизике. Теперь исследователи из разных стран получили доступ к уникальной базе, которая позволит значительно быстрее изучать процессы, происходящие на Солнце.
Это отличный пример того, как искусственный интеллект открывает направления исследований, которые еще несколько лет назад были практически недоступны из-за ограничений вычислительной техники. Когда объем данных перестает быть проблемой, ученые начинают задавать вопросы, которые раньше даже не пытались сформулировать.
5_ Розничная торговля модернизирует цифровую инфраструктуру
Еще один интересный кейс касается британской сети Boots. Компания существует уже более полутора веков и остается одним из крупнейших европейских ритейлеров в сфере товаров для здоровья и красоты. Тысячи магазинов ежедневно обслуживают миллионы покупателей, поэтому цифровая инфраструктура должна соответствовать масштабам бизнеса.
Однако, как и у большинства крупных компаний с длинной историей, значительная часть ИТ-систем постепенно устарела. Совместно с IBM Boots перенесла свои коммерческие платформы в IBM Cloud, повысила устойчивость цифровых сервисов и серьезно модернизировала механизмы поиска товаров и персонализации предложений.
Результаты оказались вполне ощутимыми. Компания получила заметный рост онлайн-заказов, увеличение конверсии и платформу, которая уверенно выдерживает периоды максимальной нагрузки, например сезонные распродажи или праздничные акции. История Boots еще раз подтверждает довольно простую мысль. Искусственный интеллект способен приносить пользу только тогда, когда опирается на современную цифровую инфраструктуру.
Можно установить самый умный AI на планете, но если данные разбросаны по десяткам устаревших систем, результат будет примерно таким же, как установка двигателя от спортивного автомобиля в старый трактор. Шума станет больше, а скорость далеко не факт.
6_ Квантовые технологии переходят от теории к практике
Еще одной важной темой конференции стали квантовые вычисления. Долгое время квантовые компьютеры воспринимались как красивые лабораторные эксперименты, до промышленного применения которых остается еще очень много лет. Сегодня ситуация начинает постепенно меняться.
IBM представила сразу две новые квантовые системы, отличающиеся более высокой стабильностью и сниженным уровнем ошибок. По словам компании, это знаменует начало эпохи Quantum Utility – этапа, когда квантовые компьютеры уже способны выполнять реальные научные задачи, выходящие за пределы возможностей классических вычислительных систем.
Пожалуй, самым интересным примером практического применения стало сотрудничество IBM с биотехнологической компанией Moderna. Исследователи используют квантовые методы для анализа структуры молекул мРНК и моделирования сложных молекулярных взаимодействий, которые классическим компьютерам просчитывать крайне сложно. Это позволяет значительно ускорить разработку новых методов лечения и потенциально сократить время появления будущих лекарственных препаратов.
Но медицина далеко не единственная отрасль, где интерес к квантовым технологиям стремительно растет. Финансовые организации уже тестируют квантовые методы оптимизации для оценки инвестиционных рисков. Автомобильные и аэрокосмические компании исследуют новые материалы и совершенствуют аэродинамическое моделирование. Энергетические корпорации изучают возможности оптимизации энергосистем и новых химических процессов улавливания углекислого газа. Климатологи рассматривают квантовые модели как перспективный инструмент долгосрочного прогнозирования изменений климата. Все эти проекты объединяет одна важная особенность. Максимальную пользу квантовые вычисления приносят не сами по себе, а в сочетании с классическими суперкомпьютерами.
Именно поэтому стратегия IBM строится вокруг гибридной архитектуры, объединяющей квантовые компьютеры, высокопроизводительные вычисления (HPC) и искусственный интеллект. Такой подход позволяет использовать квантовые вычисления именно там, где они дают максимальный эффект, а остальные задачи по-прежнему оставлять традиционным вычислительным системам.
Фактически квантовые технологии постепенно превращаются из лабораторного эксперимента в полноценный промышленный инструмент. Следующая задача отрасли заключается уже не столько в создании новых квантовых компьютеров, сколько в расширении доступа к ним, развитии гибридных вычислительных платформ и внедрении квантовых методов в повседневную научную и инженерную работу.
Главный вывод
Конференция Technology in Action 2025 еще раз подтвердила простую, но очень важную мысль. Наибольших успехов добиваются вовсе не те компании, которые первыми покупают самые модные технологии. Побеждают организации, которые используют искусственный интеллект и квантовые вычисления для решения конкретных бизнес-задач.
Они работают с качественными данными, строят надежную цифровую инфраструктуру, уделяют внимание безопасности и объединяют технологии, людей и процессы в единую систему. Именно такое сочетание инноваций и грамотного исполнения становится источником настоящей цифровой трансформации.
IBM на протяжении всей конференции демонстрировала именно этот подход. Пожалуй, это и есть главный признак зрелости современных технологий. Чем меньше вокруг них остается громких лозунгов, тем больше они начинают приносить реальную пользу. И, если честно, именно такой искусственный интеллект нравится бизнесу гораздо больше, чем очередной чат-бот, который с уверенностью сообщает, что «ваш запрос очень важен для нас».