GenAI в российском бизнесе: От первых шагов к автономизации с помощью AI-агентов

Генеративный искусственный интеллект (GenAI) стремительно меняет ландшафт современного бизнеса, позволяя создавать контент — от текстов и изображений до видео и программного кода — буквально мгновенно. 

Активное обсуждение возможностей и сфер практического применения этой технологии в бизнесе стало центральной темой недавней конференции Сбера GigaConf 2025. 

О том, как продвигается внедрение GenAI в России и какие вызовы стоят перед компаниями, рассказал Сергей Крылов, вице-президент по развитию технологического бизнеса Сбербанка.

GenAI в России: Растущий интерес и первые препятствия

Вопрос о том, активно ли российские компании начали внедрять генеративный ИИ, уже не стоит. По словам Сергея Крылова, "GenAI сегодня уже многое умеет", и опыт Сбера доказывает, что при правильном подходе практически каждый бизнес может получить ощутимую выгоду от его использования. 

Российские компании всё больше осознают этот потенциал, что проявляется в росте их интереса и практической вовлечённости.

Однако, несмотря на растущий энтузиазм, более половины клиентов "спотыкаются" на начальном этапе внедрения GenAI. Основная причина кроется в том, что бизнес часто пропускает важнейший шаг — идентификацию эффективных кейсов. Компании пытаются "прикрутить" GenAI к своим бизнес-процессам интуитивно, без чёткого понимания, где и как технология принесёт максимальную пользу.

Трек на GigaConf 2025 стал площадкой для конструктивного диалога о правильной реализации GenAI-трансформации. Сбер делится своими глубокими компетенциями в этой области: более 250 внутренних команд реализуют свыше тысячи перспективных сценариев применения GenAI. 

Этот опыт, по мнению Крылова, актуален и полезен практически для каждой российской компании. Более того, Сбер активно работает над тем, чтобы бизнесу были доступны решения мирового уровня, о чем свидетельствует внедрение GigaChat десятками тысяч бизнес-клиентов.

AI-агенты: Отвечая на вопросы к совершению действий

Если обычная модель генеративного ИИ работает по принципу вопросно-ответной системы ("вы что-то спросили, она вам что-то ответила"), то AI-агенты — это совершенно новый уровень взаимодействия. Как отметил Сергей Крылов, "очень хочется, чтобы у этой технологии... «появились ручки и ножки»".

✔ AI-агент — это сущность, которая не просто понимает запрос пользователя, но и способна предпринять конкретные действия для его выполнения. 

✔ Пример из бухгалтерии: Обычная модель ИИ может подсказать, какие проводки использовать для постановки основных средств на баланс. AI-агент же сам сделает эти проводки по заданию пользователя. Это значительно ближе к реальной прибыли и имеет гораздо более ощутимый эффект.

GenAI — это не просто очередная технология для автоматизации, дающая лишь 5-15% повышения эффективности. Это инструмент, позволяющий радикально переосмыслить и перестроить процессы с учётом потребностей конкретного человека. GenAI ведёт к следующему этапу — автономизации.

Автономизация, достигаемая за счёт применения AI-агентов, подразумевает полное исключение человека из определённых процессов. Генеративный ИИ позволяет принимать решения и предпринимать действия в ситуациях, которые заранее не запрограммированы. Внедрение AI-агентов не просто заменяет человека, а меняет сами процессы, выполняя задачи так, как человек не может. Это фундаментальный сдвиг в клиентском сервисе и автономизации компаний. Для помощи бизнесу Сбер выпустил гайд по разработке и внедрению AI-агентов, особенно полезный для крупных компаний, стремящихся ускорить GenAI-трансформацию, сократить время вывода продуктов на рынок и повысить качество сервисов.

Масштабы проникновения GenAI и сдерживающие факторы

В то время как за рубежом проникновение генеративных нейросетей в корпоративный ландшафт достигло 85%, в России этот показатель пока приблизился к 60%. Лидерами внедрения являются индустрии с высокой долей "белых воротничков", поскольку их работа автономизируется быстрее всего. В авангарде, по уровню инвестиций и объёму кейсов, движутся: ✔ Финансы ✔ Информационные технологии ✔ Электронная коммерция ✔ Телекоммуникации

В производственных компаниях, где доминируют чётко зафиксированные физические процессы (например, выплавка стали), GenAI не является "серебряной пулей" для всех вопросов. Поэтому такие компании внедряют технологию медленнее, хотя потенциал GenAI в производстве огромен, и успешные примеры в России уже существуют.

Многие компании всё ещё находятся в стороне от экспериментов с GenAI. Главным препятствием Сергей Крылов называет дилемму инноватора:

Отсутствие готовых решений: "Списать не у кого".

Негарантированный эффект.

Недостаточная техническая подготовка персонала и инфраструктуры.

Страх высоких расходов и боязнь неудачи.

Однако основная причина неудачных проектов, по мнению Крылова, заключается не в недостатке самой технологии, а в неправильном её применении. Залог успеха — это точная оценка собственных потребностей, выбор подходящих инструментов и, что особенно важно, выбор надёжного партнера для GenAI-трансформации. "Те, кто не встанут на путь внедрения GenAI сейчас... потом уже... не догонят поезд, в котором далеко вперед умчатся конкуренты," — подчеркивает Крылов, призывая задуматься об этом уже сегодня.

Чек-лист для внедрения GenAI: Сначала "Зачем?" и "Что?", потом "Как?"

Для компаний, решивших внедрять генеративный ИИ, Сергей Крылов предлагает классическую формулу из трёх шагов: Зачем, Что, Как?

Зачем вам GenAI? Определите свои истинные цели: гонитесь ли вы за хайпом или стремитесь к трансформации бизнеса, снижению трудозатрат, повышению эффективности?

Что вы хотите сделать? Сформулируйте конкретные кейсы и задачи, которые вы хотите решить с помощью GenAI.

Как? Только после ответов на первые два вопроса переходите к выбору подходящей нейросетевой модели и формата её использования (из облака или развёртывание в контуре компании).

Распространённая ошибка — начинать с вопроса "Как?", застревая в долгих обсуждениях выбора модели. Но модель — это лишь инструмент, а не самоцель. "Пока вы не определитесь, что вы хотите, дом построить или просто гвоздь забить, вы не сможете принять верное решение," — образно замечает Крылов.

После выбора инструмента следуют важные этапы: работа с данными (доступ, обогащение), дообучение модели под специфику бизнеса (промпт-инженерия, RAG, SFT), а также бесшовная интеграция с существующими системами и обеспечение безопасности.

Внедрение GenAI — это стратегическое решение, требующее чёткого видения и системного подхода. Готовы ли вы начать свою GenAI-трансформацию?