Владение нейросетями скоро может стать таким же обязательным навыком, как умение работать с таблицами. Искусственный интеллект уже перестал быть экспериментом и вошел в ежедневные процессы миллионов компаний. Однако автоматизация не отменяет человеческого контроля, а требует новой цифровой грамотности. «Лента.ру» поговорила со старшим управляющим директором, директор департамента «Бизнес-помощник» Сбербанка Анной Лоевской о балансе технологий и экспертизы, реальных показателях внедрения ИИ в России и о том, почему цифровизация должна оставаться инструментом, а не самоцелью.
«Лента.ру»: Вы сравниваете работу с ИИ с умением пользоваться Excel. Насколько базовым станет этот навык в ближайшие годы и что показывает практика внедрения?
Анна Лоевская: Если смотреть на динамику, доля крупных российских компаний, которые используют генеративный ИИ хотя бы в одной бизнес-функции, в 2025 году достигла 71 процента. В 2024 году было 54 процента — рост на 17 процентных пунктов всего за год. Речь уже не о пилотах, а о промышленном внедрении: нейросети пишут черновики документов, анализируют контрагентов, строят прогнозы спроса.
Базовый навык означает не умение обучать модели, а способность формулировать запросы, проверять выводы на соответствие бизнес-логике и встраивать результаты генераций в существующие процессы
Как Excel не заменил финансиста, а изменил формат его работы, так и ИИ не заменяет предпринимателя. Он меняет архитектуру принятия решений: человек смещает свой фокус с исполнения рутинных операций на верификацию, стратегию и работу с исключениями.
Многие бизнесы попадают в иллюзию контроля: автоматизация есть, но качество решений падает. Как не превратить ИИ в декоративный инструмент?
Иллюзия возникает, когда нейросеть воспринимают как черный ящик, которому можно делегировать ответ. ИИ работает с паттернами, обученными на исторических данных. Баланс строится на принципе human-in-the-loop: ИИ генерирует варианты, человек проверяет их на соответствие нормативам, этике и стратегии компании. И если решение не устраивает, возвращает его на доработку.
В актуальных мультиагентных системах роль контролера промежуточных решений может выполнять ИИ-агент, а человек на старте декларирует намерения, описывает желаемый результат и принимает работу
На практике это требует внутренних регламентов: четкого разграничения зон ответственности, обязательной валидации выводов в финансовых и юридических блоках, а также обучения команд базовой промпт-грамотности. Технологии помогают только тогда, когда они встроены в управляемую цепочку, а не работают параллельно ей.
Какое место занимает Россия в глобальной ИИ-трансформации предпринимательства? Есть ли отставание или, наоборот, структурные преимущества?
Фото: Gorodenkoff / Shutterstock / Fotodom
Россия выстраивает собственную траекторию. По оценкам аналитиков, объем российского рынка ИИ в 2025 году достиг 2,1 миллиарда долларов при росте 45 процентов год к году. Российские LLM-модели, включая ГигаЧат, адаптированы под локальный бизнес-контекст: налоговый режим, юридическую специфику, отраслевые стандарты отчетности.
Наши сильные стороны: развитая IT-инфраструктура, пул разработчиков и национальная стратегия развития ИИ до 2030 года
В ней закреплены конкретные целевые показатели: уровень доверия граждан к технологиям ИИ должен вырасти до 80 процентов к 2030 году (с 55 процентов в 2022-м), а ежегодный выпуск ИИ-специалистов — достичь 15,5 тысячи человек.
Основные вызовы — доступ к вычислительным мощностям, глобальная конкуренция за кадры, стандартизация безопасности данных. Но отставания в качестве прикладных решений для предпринимательства нет: российские платформы уже закрывают потребности малого и среднего бизнеса в аналитике, документообороте и клиентском сервисе.
Вы упомянули конкретные решения. Расскажите на примере решений Сбера, как они встраиваются в реальную работу.
Ключевой критерий работоспособности ИИ в бизнесе — снижение транзакционных издержек, а не добавление новых интерфейсов. В этом году на ПМЭФ мы анонсировали корпоративный интернет-банкинг на базе ИИ-технологий, который появится у клиентов уже этой осенью.
Это режим «Бизнес-помощник», и он будет доступен в мобильном приложении «СберБизнес»
Его задача — убрать операционное трение: клиент пишет в чат с бизнес-помощником, и ИИ выполняет операции, ищет данные, проводит анализ, получает справки, подключает сервисы и готовит документы. А еще напоминает о событиях, подсвечивает риски, дает подсказки. Внутри «Бизнес-помощника» — более 160 ИИ-агентов, каждый из которых владеет экспертизой по банковским и небанковским услугам.
Как вы оцениваете потенциальную аудиторию этого решения?
Мы провели исследование и выяснили: не меньше половины бизнесменов регулярно используют ИИ. Чем моложе предприниматель и его бизнес, тем выше процент применения искусственного интеллекта. Поэтому мы предлагаем взаимодействие с банком в режиме диалога всем новым пользователям приложения СберБизнес. Вся информация есть в чате приложения — понятно и просто.
Для начинающих предпринимателей этот режим станет стартовым и поможет разобраться в процессах интернет-банка для бизнеса
Он объяснит, как и когда оплачивать налоги, что важно знать при расчете зарплаты, какой налоговый режим выбрать и так далее. Решение будет бесплатным и по умолчанию доступным начинающим предпринимателям и новым корпоративным клиентам Сбера. Остальные смогут активировать его в настройках профиля.
Сейчас в «СберБизнес» нейроассистентом, который помогает найти нужную информацию, отвечает на вопросы и дает консультации, пользуется не менее 400 тысяч клиентов в месяц.
Фото: BGStock72 / Shutterstock / Fotodom
Какие барьеры перед использованием ИИ-ассистентов есть у предпринимателей?
Основной скепсис связан не с самой идеей ИИ, а с возможностью ошибок и потери контроля. Владельцы бизнеса привыкли все контролировать от и до, и они не верят, что ИИ способен работать без ошибок и галлюцинаций. В то же время у исполнителей — сотрудников организаций — есть страх, что ИИ может их заменить. И с тем, и с другим можно и нужно работать.
Но если окончательное право принятия решения об операции или действии в компании остается за пользователем, эти страхи уходят на второй план по сравнению с выгодами в скорости и удобстве
Кроме того, у любого провала ИИ есть объективные причины. Чаще всего они заключаются в завышенных ожиданиях, отсутствии образа результата, хаотичности процессов, нехватке качественных данных для обучения моделей и низком уровне вовлеченности сотрудников на этапе внедрения.
Фото: gnepphoto / Shutterstock / Fotodom
Что должен сделать предприниматель уже сегодня, чтобы не отстать, но и не сгореть в погоне за технологиями?
Выделить задачи, которые отнимают больше всего времени, но при этом стандартизированы: подготовка отчетов, первичная обработка заявок, сверка документов. Внедрять ИИ поэтапно, фиксировать метрики до и после, обучать сотрудников правилам верификации выводов.
Важно помнить, что ИИ — инструмент, а не цель
По глобальным исследованиям, 78 процентов компаний в мире уже используют искусственный интеллект хотя бы в одной бизнес-функции, а 72 процента руководителей отмечают рост производительности при использовании ИИ-технологий. Но эти цифры работают только там, где технология обслуживает процесс, а не подменяет его.
