За последний год ИИ в компаниях перестал быть экспериментом. Доступы купили, пилоты запустили, отчитались. А потом руководитель спрашивает: что мы с этого получили? И внятного ответа обычно нет.

Что показывают свежие данные:

Осенью вышло сразу несколько российских исследований про ИИ в бизнесе, и картина в них похожая. Компаний, которые видят от ИИ заметный эффект, становится больше. Но посчитать реальную экономическую отдачу могут немногие. Всё больше компаний смотрят в сторону моделей в закрытом контуре - на первое место выходит безопасность данных.

Опрос руководителей промышленных компаний показал ещё одну вещь: ожидания от ИИ часто расходятся с реальной готовностью. Данные разрознены, их сначала нужно чистить и сводить. А правил, ролей и контроля за использованием ИИ во многих компаниях просто нет.

По сути, это одна и та же проблема: модель есть, а знаний о компании у неё нет.

Как это выглядело у нас:

Когда мы начали стандартизировать процессы, первая мысль была очевидной: пусть ИИ пишет должностные инструкции и регламенты. Попробовали. Получили гладкие тексты, которые подошли бы любой компании страны. То есть никакой.

Проблема была не в модели. Она ничего не знала о нас: кто кому подчиняется после реструктуризации, где заканчивается зона одного отдела, какие согласования реально проходит документ.

Поэтому мы пошли с другого конца. Сначала собрали базу знаний: паспорт каждого подразделения, перечень должностей, схемы взаимодействия, действующие регламенты с пометкой, что из них реально работает. Только после этого ИИ стал полезен. Черновик ДИ теперь собирается из фактов компании, а БА правит смысл, а не запятые.

Где тренд работает, а где нет:

Работает: - черновики документов по готовой структуре и шаблону; - поиск по внутренним регламентам вместо вопроса в общий чат “а кто это согласует?”; - разбор интервью при диагностике процессов - тезисы, расхождения.

Не работает: - если процессы не описаны и живут в головах. ИИ ускорит хаос; - если нет метрики. “Стало удобнее” руководство не принимает; - если всё отправлять в облако без разбора. Кадровые и финансовые данные мы держим во внутреннем контуре, общие тексты - пожалуйста, в облачный сервис.

ИИ даёт эффект там, где в данных и процессах уже есть порядок. Сначала база знаний и понятные маршруты, потом модель. И считать результат стоит с первого дня, иначе через год показать собственнику будет нечего.

А у вас ИИ уже работает на внутренних данных или пока пишет “в общем”?

Источники:

Монитор технологий - 2026 (РДТЕХ): https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=199665 Исследование К2Тех о готовности промышленных компаний к ИИ (CNews): https://www.cnews.ru/news/line/2026-10-05_issledovanie_k2teh_79_promyshlennyh CNews, обзор «Технологии искусственного интеллекта 2026»: https://www.cnews.ru/reviews/tehnologii_iskusstvennogo_intellekta_1/articles/stoimost_vladeniya_i_gorizont_okupaemosti