#статья Есть ли реальный эффект от AI – инструментов в цифровизации бизнеса?

У нас новый мощный автор на портале Клуба - ИТ-внедренец. Так что статья об этом.

Сегодня все чаще мы слышим про ИИ-зацию всего и вся.

Так, генеральный директор Salesforce Марк Бениофф на форуме в Давосе заявил: «Генеральные директора, которые присутствуют здесь сегодня, — это последние управленцы рабочей силой, состоящей только из людей. Мы переходим в мир, где люди и ИИ-агенты будут работать вместе».

Аналогичный прогноз ранее представил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман, который написал в эссе «Эпоха интеллекта»: «В конце концов, у каждого из нас может быть личная команда ИИ, состоящая из виртуальных экспертов в разных областях, которые будут работать вместе, чтобы создать практически все, что мы можем себе представить». Позднее Альтман предсказал, что уже в 2025 году появятся первые агенты ИИ, которые «присоединятся к рабочей силе и существенно изменят результаты работы компаний». Сама OpenAI представила первого ИИ-агента Operator в январе 2025 года, но пока его работу нельзя назвать идеальной.

А что же сегодня? Главный тренд ИИ 2026 года — движение к системам, которые самостоятельно принимают решения и действуют без участия человека. Такие технологии называют шагом к универсальному искусственному разуму, способному учиться, анализировать и адаптироваться. Уже сейчас алгоритмы управляют производством, регулируют цепочки поставок и анализируют поведение клиентов без ручного вмешательства. В банках ИИ оценивает кредитные риски и выстраивает стратегии на основе рыночных сигналов.

А где ИИ‑агенты уже дают реальный эффект? В одном из проектов для b2b‑сервиса ИИ‑агент взял на себя первичную диагностику обращений: он анализирует суть запроса, подтягивает историю клиента, проверяет статус услуг и формирует предварительное решение. Оператор подключается уже к структурированному кейсу. В итоге время ответа сократилось почти вдвое, а нагрузка на первую линию поддержки снизилась на 35%. ИИ‑бот в поддержке: как освободить команду от рутины и повысить качество сервиса. Другой частый сценарий — сопровождение клиентов и внутренних команд.

В крупной компании из финансового сектора ИИ‑агент стал «навигатором» по внутренним регламентам и продуктам. Он не просто отвечает на вопросы сотрудников, а подсказывает следующий шаг: какой документ нужен, какую форму заполнить, кому передать задачу. Это снизило количество внутренних запросов к профильным специалистам и ускорило онбординг новых сотрудников. Отдельный класс задач — управление и аналитика. ИИ‑агенты хорошо работают там, где руководителю нужно быстро получить картину происходящего. В одном из кейсов агент ежедневно собирает данные из CRM, ERP и BI‑систем, выявляет отклонения от плана и формирует краткий отчет с комментариями: где просели показатели, какие гипотезы стоит проверить, на что обратить внимание. Это не заменяет аналитиков, но экономит управленческое время.

А теперь давайте разберемся, как и где эти инструменты могут принести реальный эффект для проектной деятельности? Но для этого сначала нужно окунуться в глубину процесса создания технического решения, например бизнес-приложения или внедрения нового бизнес-приложения. В принципе, сами технологии и последовательности примерно похожи.

Где прячется MUDA? и другие вопросы у в статье на портале Клуба директоров → https://dirclub.ru/est-li-realnyj-effekt-ot-ai-instrumentov-biznesa/

Автор Денис Окулов ИТ-эксперт по цифровизации и автоматизации бизнеса.