Для предпринимателей настоящим вызовом становится не просто использование ИИ, а понимание того, как его применить так, чтобы это усиливало сильные стороны команды, оптимизировало процессы, давало измеряемый бизнес-эффект и не превращалось в иллюзию инновационности, за которой скрываются хаос и упущенные возможности.
Чтобы введение ИИ не осталось красивой витриной, а работало на бизнес, важно четко понимать, какие конкретные проблемы он может помочь решить.
Что можно сделать с помощью ИИ
Искусственный интеллект — это в первую очередь скорость: в принятии решений, масштабировании, запуске новых идей. Поэтому я вижу огромный потенциал в развитии мультимодальных систем и нишевых специализированных LLM-решений. Они не просто изменят правила игры, они создадут новые экосистемы вокруг себя.
В нашей компании мы используем ИИ для рекрутинга и работы с командой: автоматизируем процесс подбора кандидатов, анализируем тестовые задания, проводим проверку и онбординг. Могу уверенно сказать: это приносит результаты.
Еще один интересный кейс — мой персональный ИИ-ассистент, который автоматически совершает саммари звонков. После каждого разговора он фиксирует ключевые моменты, формирует задачи и выставляет контрольные точки. Это настоящий game changer: вместо того, чтобы собственноручно просматривать сотни заметок, я быстро получаю точную картину, понимаю контекст и могу мгновенно контролировать любую ситуацию.
Это огромная экономия времени для руководителя. Вы получаете четкую информацию без лишних итераций, можете быстрее принимать решения и освобождаете время для того, чтобы фокусироваться на стратегии, развитии бизнеса, поиске возможностей. ИИ существенно снижает нагрузку, позволяя работать более разумно, а не больше.
Мы идем еще дальше: тестируем минимальную ручную кодировку и максимальное использование промптов в разработке стартапов. И знаете что? Первые результаты очень перспективные. Этот подход может серьезно изменить способ создания технологических продуктов и сделать их разработку более быстрой и эффективной.
Как выбирать ИИ-инструменты
На рынке есть множество крупных генеративных моделей — OpenAI, Anthropic и другие. У них широкие знания по разным отраслям, и для решения универсальных задач — это огромное преимущество. Когда же речь идет об узкоспециализированных задачах в конкретных отраслях, общие модели уступают специализированным LLM.
Высокую точность в предметных областях можно достичь только тогда, когда модель обучается на специализированных данных, а не на массиве информации в интернете. Здесь открываются новые возможности для создания собственных нишевых решений, работы с частными данными и обеспечения высокого уровня контроля над безопасностью.
Поэтому выбирать модель нужно не по бренду, а исходя из вашей бизнес-цели. Где у вас самая большая нагрузка? Что съедает больше всего времени и ресурсов? Если, например, это саппорт, автоматизация через ИИ даст вам наибольший эффект.
Персонализация — уже не бонус, а ожидания пользователя. Еще пять лет назад мы строили персонализированные интерфейсы в мобильных приложениях без использования ИИ, но технологии быстро развиваются. Недавно мы запустили стартап — фитнес-трекер, который анализирует физическое и эмоциональное состояние пользователя и в реальном времени меняет интерфейс, в зависимости от того, спокойный человек, возбужденный или уставший. Мультимодальность и динамическая навигация становятся новым стандартом взаимодействия.
Мир двигается к цифровым паспортам пользователей. Взгляните на Facebook: из поведения, постов, друзей легко формируется полноценный цифровой профиль. У компаний, где есть данные и нет жестких ограничений на их использование, огромное преимущество. Мы двигаемся к моменту, когда, зайдя в онлайн-магазин, вы сразу будете видеть три-пять интересующих вас товаров. Без случайных предложений.
Можно ли полностью заменить людей
Искусственный интеллект существенно меняет способы работы команд, но готов ли я доверить ему полное управление проектами? — Нет. Мы еще очень далеки от этого.
Так, благодаря ИИ один менеджер может выполнять тот объем задач, который раньше выполнял отдел из трех человек. Однако это не значит, что люди не нужны. Просто благодаря автоматизации двое других могут перейти к более сложным задачам, нуждающимся в гибкости, стратегическом мышлении, работе с людьми и креативе.
ИИ-агенты могут быть чрезвычайно умными в отдельной узкой сфере — настолько, что могли бы сдать условный PhD-экзамен. Однако стать универсальными мастерами во всем, что нужно в реальном бизнесе, они еще не способны.
Читайте также: Более половины украинцев до сих пор не пользуются ИИ — опрос
Я смотрю в будущее прагматично. Это не будет революция из-за появления «новой супермодели». Изменения наступят из-за повседневного системного внедрения ИИ в привычные процессы. Как пользователь, я этого жду. Хочу видеть, как сервисы становятся более умными, удобными, полезными и для корпораций, и для каждого из нас.