На GigaConf 2025 рассказали, как GenAI меняет бизнес-процессы и клиентский опыт

Эксперты цифровой индустрии на сессии «GenAI в реальном бизнесе. Как правильно внедрять сегодня и к чему готовиться завтра» в рамках конференции GigaConf 2025 обсудили стадию развития генеративного ИИ GenAI, пользу для бизнеса и какие задачи он решает.

Модерирующий сессию вице-президент по развитию технологического бизнеса Сбербанка Сергей Крылов заявил, что важно понять, как относиться к GenAI — «просто как к модной технологии или как к новой реальности, операционной системе для бизнеса и драйверу финансового результата?».

По его словам, от того, как мы будем подходить к генеративному искусственному интеллекту, будет зависеть скорость развития этой технологии и кейсы её применения.

Среди основных зон развития GenAI эксперты выделили следующее:

• недостроенная инфраструктура — legacy-системы, отсутствие унифицированных API и инструментов для интеграции агентов, необходимость доработки инженерных слоёв для масштабирования решений;

• культурные и организационные ограничения — консервативность мышления, недостаток культуры экспериментов и доверия к новым технологиям, инертность сотрудников, сопротивление изменениям;

• технологическая незрелость и высокая стоимость — существующие модели остаются дорогими в эксплуатации, ограниченная эффективность в ряде сценариев, необходимость баланса между качеством и экономикой.

Кроме того, спикеры отметили важность адаптации законодательства под новые технологии. При этом, по мнению участников сессии, у общества «есть неадекватные ожидания к этой технологии, завышенные требования к надёжности и точности ИИ». Они считают, что ошибки ИИ воспринимаются острее, чем человеческие.

Эксперты уверены, что в ближайший год ключевыми трендами станут удешевление локального инференса, появление первых массовых продуктов с принципиально новым пользовательским опытом и смена парадигмы разработки. Например, программисты будут управлять группами ИИ-агентов, а не писать код вручную.

«Главное ожидание — чтобы ИИ-решения вышли за рамки экспериментов и начали менять повседневную жизнь людей»

Head of Data Science компании Wildberries & Russ Александр Сидоров заявил, что генеративный ИИ — «не просто игрушка для развлечения, а мощный инструмент, который может реально помогать людям и оптимизировать работу»:

«С его помощью можно решать конкретные задачи: автоматизировать HR-процессы, упрощать онбординг, давать ответы на частые вопросы сотрудников. Ключевое — это подход: не обязательно быть «сильным» разработчиком, который всё делает с нуля.

Иногда достаточно быть “ловким” — комбинировать готовые решения и быстро создавать полезные штуки за пару вечеров. Но самое главное — это желание помогать, а не просто гнаться за технологиями ради технологий».

Директор по стратегии цифровой трансформации «Альфа-Банка» Иван Иванов подчеркнул, что за последние годы ИИ кардинально изменил банковскую сферу, «особенно в части клиентского опыта»:

«Сегодня банки переходят от сценарных чат-ботов к интеллектуальным виртуальным ассистентам, способным вести живой контекстный диалог, интегрироваться в CRM и учитывать историю взаимодействий. Это уже не просто автоматизация — это новая парадигма персонального цифрового банкинга.

Искусственный интеллект создаёт новый пользовательский интерфейс — диалоговый, интуитивный, мгновенный, — сокращая цепочки ценности, устраняя посредников и упрощая доступ к продуктам до одного запроса. По сути, в банках сейчас формируется новый стандарт сервиса, радикально меняя саму логику взаимодействия с банком».

Директор по развитию ИИ X5 Tech Михаил Неверов считает, что появление генеративного ИИ «сравнимо по значимости с появлением электричества»:

«Эти технологии трансформируют бизнес-процессы и создают новые возможности. Сегодня наблюдается демократизация доступа к технологиям. Простые инструменты вроде суфлёров (чат-боты для поиска по базам знаний) позволяют любому сотруднику использовать ИИ без специальных навыков.

Офисные копайлоты помогают решать рутинные задачи — это работа с документами, суммаризация, маркетинговые коммуникации и анализ данных. Произошла оптимизация core-бизнеса — ИИ-решения применяются в логистике, ценообразовании и ассортиментной политике, особенно в ретейле. Можно создавать индивидуальные предложения для клиентов».

Неверов назвал особенностью GenAI простоту использования и кумулятивный эффект от массового применения, подчеркнув, что его развитие должно происходить с фокусом на практическую пользу, а не на технологии ради технологий.

Старший директор «Авито» по ИИ Андрей Рыбинцев сравнил развитие GenAI и внедрение ИИ в разные сферы жизни с «переходом на мобильные технологии»:

«Компании, которые адаптируются первыми, получат ключевое преимущество. В “Авито” внедрили ИИ, ориентируясь на реальные потребности пользователей.

Например, сделали продукт, который называется «Подсказки в мессенджере»: можно в один клик отправить одно из трёх сообщений и вести переписку намного быстрее. Для малого и среднего бизнеса сделали ассистента, который ведёт переписку и отвечает на вопросы».

Директор по ИИ Т-Банка Виктор Тарнавский отмечает, что GenAI только начинает раскрывать свой потенциал, а компании, которые уже инвестируют в его освоение, «получат стратегическое преимущество», так как модели с каждым годом становятся в разы мощнее:

«При этом GenAI не создаёт новые потребности, а переизобретает способы их удовлетворения. Те, кто эффективнее интегрируют эти технологии в продукты, смогут перехватить рынки у традиционных игроков.

При этом критически важно сохранять баланс между инновациями и экономической эффективностью — использовать адаптированные open-source модели вместо дорогостоящих разработок с нуля».