Кирилл Гурбанов, основатель SFER AI, рассказал о перспективах развития искусственного интеллекта в 2026 году и вариантах его внедрения в бизнес-процессы компании.
Пришло время делать сложные бизнесы
С развитием ИИ продукт перестаёт быть конкурентным преимуществом, им становится дистрибуция. При том, что любой может повторить продукт конкурента, основными отличиями одного бизнеса от другого становятся:
На первый план выходит маркетинг. Основной вопрос сегодня в том, как и кому продать.
Эта маркетинговая логика опирается на глубинное изменение среды: меняется взаимодействие с продуктами и сервисами и, самое главное, взаимодействие клиентов с бизнесом. Через год-два-три клиенты перестанут заходить на сайты компаний, потому что сайтами будут пользоваться AI-агенты.
Уже сейчас есть кейсы, которые демонстрируют результаты AI-автоматизации процессов.
- наличие клиентов;
- честные преимущества в поиске клиента;
- подходящая инфраструктура.
На первый план выходит маркетинг. Основной вопрос сегодня в том, как и кому продать.
Эта маркетинговая логика опирается на глубинное изменение среды: меняется взаимодействие с продуктами и сервисами и, самое главное, взаимодействие клиентов с бизнесом. Через год-два-три клиенты перестанут заходить на сайты компаний, потому что сайтами будут пользоваться AI-агенты.
Уже сейчас есть кейсы, которые демонстрируют результаты AI-автоматизации процессов.
Например, всего за 10 дней был создан автономный десктопный ИИ-агент, способный самостоятельно выполнять рабочие задачи (управлять документами, создавать файлы, планировать повторяющиеся задания). При разработке агента 0% кода было написано программистами.
Где реально использовать ИИ
Несмотря на революцию и стремительное развитие, ИИ-агенты ещё очень далеки от идеала. Точка преткновения в создании ИИ-автоматизаций — качество данных. Физическое создание ИИ-агента занимает около двух недель, но его подключение к банку данных компании может занимать месяцы.
Исследования, проведённые в августе 2025 года,демонстрируют, что из 100 автоматизаций только 5 имеют положительный эффект в плане возврата инвестиций.
В марте 2026 года компания Anthropic — производитель модели Claude — выпустила статистику, как в реальности бизнес использует ИИ, и как мог бы его использовать.
При условии внедрения искусственного интеллекта во все возможные сферы деятельности компании может быть сэкономлено до 5,3 часов рабочего времени.
Однако перераспределяется оно неравномерно:
Исследования, проведённые в августе 2025 года,демонстрируют, что из 100 автоматизаций только 5 имеют положительный эффект в плане возврата инвестиций.
В марте 2026 года компания Anthropic — производитель модели Claude — выпустила статистику, как в реальности бизнес использует ИИ, и как мог бы его использовать.
При условии внедрения искусственного интеллекта во все возможные сферы деятельности компании может быть сэкономлено до 5,3 часов рабочего времени.
Однако перераспределяется оно неравномерно:
ИИ-лаборатория, на базе крупного российского девелопера, более 1 года проводила пилотные AI-автоматизации в разных отделах компании. Самым эффективным в финансовом плане стал кейс, в котором ИИ-агент генерирует должностные инструкции и описания вакансий. Экономия превзошла стоимость внедрения в несколько сотен раз.
Шесть областей внедрения искусственного интеллекта с подтвержденным экономическим эффектом
Поддержка клиентов
Автоматизации поддаются все точки взаимодействия с клиентом (сайт, чаты, приложения, звонки).
Разберем на примере ИИ-ассистента по переработке отзывов одной из крупных сетей продовольственных магазинов.
Связка из нескольких AI-модулей каждый день обрабатывает до 150 тысяч отзывов, классифицирует их, считывает тональность и запускает действия — от дашбордов менеджменту до ответов клиентам. Это позволяет собрать отзывы по всем точкам контакта и превратить в управляемый датчик клиентского опыта, который влияет на NPS, средний чек и повторные покупки.
Разберем на примере ИИ-ассистента по переработке отзывов одной из крупных сетей продовольственных магазинов.
Связка из нескольких AI-модулей каждый день обрабатывает до 150 тысяч отзывов, классифицирует их, считывает тональность и запускает действия — от дашбордов менеджменту до ответов клиентам. Это позволяет собрать отзывы по всем точкам контакта и превратить в управляемый датчик клиентского опыта, который влияет на NPS, средний чек и повторные покупки.
Что следует учесть: ИИ отлично справляется с рутинными задачами, но не может заменить человека в сложных, эмоциональных и спорных ситуациях.
Работающая схема: ИИ выступает первой линией поддержки, при необходимости подключается сотрудник.
Супервизия продаж
Контроль над работой специалистов в виде записи телефонных разговоров с клиентами и оценка качества обслуживания может быть автоматизирована на 100%.
Разберем на примере крупного федерального девелопера с выручкой 75 млрд. рублей.
Разберем на примере крупного федерального девелопера с выручкой 75 млрд. рублей.
На этапе, когда ручной контроль качества перестал успевать за ростом компании, внедрили систему, которая транскрибирует разговор в текст и оценивает его по сложной логике с использованием GPT. В результате:
- 100% охват звонков.
- 70% экономия времени тимлидов.
- Продуктовые инсайты. Данные автоматически собираются и передаются в отделы маркетинга и продукта.
- Рост вовлеченности. Операторы стали соревноваться за баллы качества.
Внутреннее обеспечение
Весь бэк-офис: корреспонденция, претензионная работа, акты сверки. Одинаково повторяемые рутинные действия, не критичные для бизнеса, могут быть автоматизированы.
Контент
ИИ-агенты позволяют генерировать контент определенного типа и анализировать результаты. Одно из актуальных направлений: контент по недвижимости.
Например, ИИ может убрать визуальный шум на фото, сформировать понятную планировку на основе чертежа, создать 3D-вид планировки.
Например, ИИ может убрать визуальный шум на фото, сформировать понятную планировку на основе чертежа, создать 3D-вид планировки.
Юриспруденция
Автоматизация возможна на этапах поиска актуальных правовых аспектов, подготовки простых документов и договоров.
Технологическая компания в сфере юриспруденции выпустила продукт, который позволяет ускорить процесс подготовки к судебному заседанию более чем в 4 раза.
ИИ-консультант — актуальная база российского законодательства. Включает в себя конструктор типовых договоров и широкую базу судебной практики.
IT-разработка
Весь код очень хорошо автоматизируется и его сразу можно проверить. В отличие от других сфер, где неизбежные галлюцинации искусственного интеллекта могут быть незаметны.
Например, ИИ-консультант по банкротству на базе одного из российских банков. Полный цикл разработки был произведен с помощью AI-ассистента.
В результате ИИ-агент:
- анализирует ситуацию клиента,
- подключает RAG для поиска по реальной правовой базе,
- автоматически собирает лиды,
- отправляет заявки юристам в Telegram-бот и на email.
Личная операционная система руководителя
ИИ-агенты выступают в роли универсального ассистента руководителя, беря на себя операционную рутину: от транскрибации встреч и генерации саммари до автоматической постановки задач и составления тезисных планов выступлений.
Рассмотрим работу бота-ассистента на примере некоторых задач.
Рассмотрим работу бота-ассистента на примере некоторых задач.
Расшифровка встреч и звонков
Онлайн бот-расшифровщик подключается к звонку, записывает и транскрибирует его. Для офлайн записи есть AI-диктофон, который ведет запись разговора, итоговый текст появляется в мобильном приложении.
Все транскрибации разговоров могут быть синхронизированы в единую базу. Специальный бот-ассистент анализирует разговор, создает задачи и заносит их в задачник. А саммари присылает в Telegram.
Все транскрибации разговоров могут быть синхронизированы в единую базу. Специальный бот-ассистент анализирует разговор, создает задачи и заносит их в задачник. А саммари присылает в Telegram.
Подготовка к встречам: тезисы
ИИ-ассистент может проанализировать телефонные звонки, выделить интересующую тему и представить в виде основных тезисов. Это помогает восстановить в памяти задачи и договоренности, а также подготовиться к встрече или выступлению.
Финансовый менеджер
Бот-ассистент, может дать любой финансовый отчет по бизнесу, при наличии доступа к информации (выписки со счета, CRM). Например, по запросу, ИИ-агент готовит структурированную информацию по тратам на дизайнера слайдов в год. Указывая в ответе ФИО и сумму платежа.
Важно понимать, ИИ не считает. Все расчёты за него выполняют скрипты, а сам он лишь облекает результат в понятную форму.
Все эти функции представляют собой единую систему, которую можно построить на базе Claude Code самостоятельно, улучшая благодаря ей личную эффективность.
Важно понимать, ИИ не считает. Все расчёты за него выполняют скрипты, а сам он лишь облекает результат в понятную форму.
Все эти функции представляют собой единую систему, которую можно построить на базе Claude Code самостоятельно, улучшая благодаря ей личную эффективность.
С каких процессов начинать внедрение
Есть общая логическая схема для принятия решений. Любую задачу в компании можно разделить на два типа.
Первый тип – Intelligence (данные/аналитика/фактура). Это сложная, но описываемая работа: есть чёткий алгоритм, инструкция или набор правил.
Примеры: написать код по техзаданию, заполнить отчёт, классифицировать обращение в поддержку, провести бухгалтерскую проводку.
Такие задачи уже сейчас хорошо автоматизируются ИИ – он может действовать как робот, следующий правилам.
Второй тип — Judgment (суждение, экспертиза). Здесь нет однозначного алгоритма. Нужен опыт, вкус, интуиция, понимание контекста и людей.
Примеры: решить, какую фичу разрабатывать следующей, выбрать рыночную стратегию, оценить, подходит ли кандидат по культуре, провести сложные переговоры.
Такие задачи пока требуют участия человека.
Первый тип – Intelligence (данные/аналитика/фактура). Это сложная, но описываемая работа: есть чёткий алгоритм, инструкция или набор правил.
Примеры: написать код по техзаданию, заполнить отчёт, классифицировать обращение в поддержку, провести бухгалтерскую проводку.
Такие задачи уже сейчас хорошо автоматизируются ИИ – он может действовать как робот, следующий правилам.
Второй тип — Judgment (суждение, экспертиза). Здесь нет однозначного алгоритма. Нужен опыт, вкус, интуиция, понимание контекста и людей.
Примеры: решить, какую фичу разрабатывать следующей, выбрать рыночную стратегию, оценить, подходит ли кандидат по культуре, провести сложные переговоры.
Такие задачи пока требуют участия человека.
Четыре критерия идеальной задачи для внедрения ИИ
Как среди всех задач типа Intelligence выбрать самую первую, которую имеет смысл отдать ИИ?
Правило простое: если задача набирает 3 балла из 4 по этим критериям — её можно брать в первый проект.
Вот критерии:
1. Можно описать правилами (Intelligence, а не Judgment).
Задача должна быть алгоритмичной. Если для её решения нужна стратегия или творчество — не подходит.
2. Рутинная и повторяемая.
Делается часто и предсказуемо (каждый день, каждую неделю по одной схеме). Если задача разовая или уникальная (например, антикризисный аудит) — автоматизировать невыгодно.
3. Масштабная (занято много людей).
Чем больше сотрудников выполняют эту работу, тем выше эффект от автоматизации. 500 человек в колл-центре — отлично. Один уникальный специалист — нет.
4. Есть ценность освобождения ресурса.
Освободившееся время люди потратят на реально важные для бизнеса вещи, которые принесут деньги или конкурентное преимущество. Например, разработчики вместо скучных отчётов начнут делать новые фичи → рост выручки. Если задачу «можно вообще не делать» — автоматизировать её бессмысленно.
Правило простое: если задача набирает 3 балла из 4 по этим критериям — её можно брать в первый проект.
Вот критерии:
1. Можно описать правилами (Intelligence, а не Judgment).
Задача должна быть алгоритмичной. Если для её решения нужна стратегия или творчество — не подходит.
2. Рутинная и повторяемая.
Делается часто и предсказуемо (каждый день, каждую неделю по одной схеме). Если задача разовая или уникальная (например, антикризисный аудит) — автоматизировать невыгодно.
3. Масштабная (занято много людей).
Чем больше сотрудников выполняют эту работу, тем выше эффект от автоматизации. 500 человек в колл-центре — отлично. Один уникальный специалист — нет.
4. Есть ценность освобождения ресурса.
Освободившееся время люди потратят на реально важные для бизнеса вещи, которые принесут деньги или конкурентное преимущество. Например, разработчики вместо скучных отчётов начнут делать новые фичи → рост выручки. Если задачу «можно вообще не делать» — автоматизировать её бессмысленно.
Конфиденциальность и безопасность
Всё, что отправляется в условный ChatGPT, перенаправляется в США на серверы компании OpenAI. Поэтому сведения, представляющие собой банковскую тайну, персональные данные и прочее, передавать нельзя.
Простой вариант снижения риска утечки информации:
Простой вариант снижения риска утечки информации:
Сложный вариант снижения риска утечки информации:
- доступ к нейросетям через оболочку (модель по-прежнему остается в облаке). Такой вариант создает риск кибербезопасности, так как оболочка принадлежит сторонним организациям;
- модель стоит локально на собственных серверах и работает без интернета.
Вместо резюме
ИИ стремительно развивается и всё глубже проникает в бизнес-процессы. Однако до полной замены человека ему пока далеко. Наибольший эффект даёт симбиоз: рутину забирают алгоритмы, сложные решения и экспертные оценки остаются за сотрудниками.
Перед запуском автоматизации критически важно оценить бизнес-эффект. Поэтому ключевой навык сегодня — взвешенно выбирать процессы, которые принесут реальную пользу бизнесу.
Перед запуском автоматизации критически важно оценить бизнес-эффект. Поэтому ключевой навык сегодня — взвешенно выбирать процессы, которые принесут реальную пользу бизнесу.
Редактор текста: Ксения Попова
