Виктор Вайнштейн, «КОРУС Консалтинг»: ИИ станет дефолтной функцией EIM-систем

Виктор Вайнштейн: Если говорить об управлении корпоративной информацией, то ключевое изменение под влиянием ИИ — переход от реактивного использования данных к проактивному. Раньше цифровизация была направлена на удобство работы людей: чтобы они быстрее находили нужные документы, использовали шаблоны, создавали отчеты. Структурированная информация экономила время и повышала эффективность.

Однако для эффективного использования ИИ компании должны предварительно организовать свои данные: наладить документооборот, создать корпоративный архив и структурировать информацию. Только после этого ИИ сможет работать с максимальной пользой для организации, учитывая ее уникальные особенности и отличия от других компаний.

Виктор Вайнштейн: Сегодня из стадии пилотов точно вышли два направления:

Первое — обработка данных «на входе». В любую компанию ежедневно поступает огромный объем разнородной информации: бухгалтерские документы, запросы клиентов, коммерческие предложения, письма самого разного содержания. ИИ умеет этот поток обрабатывать, классифицировать, извлекать данные, иногда — сразу формировать ответы.

Второе — интеллектуальный поиск. Если раньше поисковые системы выдавали на вопрос пользователя ответ в виде цитаты из документа, в котором было что-то близкое запросу по набору слов или синонимов (полнотекстовый поиск), то сейчас ИИ может помочь найти результат релевантный смыслу вопроса и адекватно сформулированный в понятном пользователю формате. Мы, к примеру, реализовали такой «умный поиск» в нашем «ИИ Ассистенте» — это отдельный модуль в «Авандок.Платформе», системе по управлению корпоративной информацией. На основании запроса в свободной форме он из разрозненных данных формирует комплексный ответ с указанием разделов и ссылок на нужные документы.

На самом деле, при взаимодействии с компаниями, человек встречается с ИИ гораздо чаще, чем может себе представить. Любой телефонный звонок или чат в мессенджере проходит через этап ИИ-обработки — как минимум для классификации запроса, а возможно, и для поиска ответа в базе знаний и оказания базовой консультации.

Виктор Вайнштейн: Я убежден, что будущее — за агентными системами и их встраиванием в существующие платформы. В идеальной картине мира в любой системе ИИ-агенты должны быть частью процесса. Нужно, чтобы на этапе проектирования клиент мог просто сказать: «Хочу, чтобы работало вот так», — и нужный бизнес-процесс проектировался бы сам.

ИИ-помощника нужно встроить в каждый процесс, чтобы у человека время. Зачем тратить три дня на подготовку коммерческого предложения, если ИИ может написать его за три минуты? Человек должен только проверять, говорить: «Здесь хорошо, а здесь переделай». Нужно воспринимать его как толкового подчиненного: давать обратную связь, помогать развиваться, делиться своей уникальной экспертизой.

Кстати, я против того, чтобы называть ИИ экспертом. Эксперт — это всегда человек. ИИ — ассистент, помощник, работник, но не эксперт. Я всем говорю: вы должны быть экспертом. Не пытайтесь все отдать ИИ — он требует контроля и критического мышления.

Виктор Вайнштейн: Это действительно одна из ключевых проблем. ИИ очень чувствителен к качеству данных. Если данные «плохие», даже самый «хороший» ИИ будет ошибаться. Поэтому сначала нужно навести порядок: определить, где находится актуальная версия документа, как устроена классификация, какие есть метаданные.

Раньше ИИ в половине случаев врал — и мы говорили: «Ну, это игрушка. Любопытная, но верить ей нельзя». Сейчас LLM может ошибаться в 7% случаев и стал хорошим рабочим инструментом. Но с этими 7% надо что-то делать: контролировать, перепроверять, держать людей для сложных кейсов.

Сегодня появляются архитектурные паттерны вроде «LLM-судьи», когда одна модель проверяет другую. Но это все равно не отменяет необходимости контроля человеком. По крайней мере пока.

Я не идеалист и понимаю, что нельзя «просто взять и внедрить ИИ». Есть ошибки, есть накапливающийся негатив от неверных ответов, есть разочарование сотрудников от несовершенства технологий. Есть серьезные риски, в том числе репутационные.

Виктор Вайнштейн: Уверен, что использование ИИ оправдано на 100%. Я всегда говорю клиентам: если сегодня ИИ вышел на 60−80% точности в каком-то сложном кейсе, завтра он станет умнее и добьется 90%. Поэтому можно потерпеть, зато создать задел на будущее. Сейчас сделайте пилот. Перекидывайте сложные вопросы на людей, оставляйте ИИ только простые случаи и потихонечку двигайте ползунок вправо. И все будет хорошо.

Любая новая бизнес-инициатива должна быть по умолчанию AI-ready — готовой к применению искусственного интеллекта. Это очень важно.

Виктор Вайнштейн: Точечно внедрять можно и нужно. Тут можно провести аналогию с предыдущими технологическими революциями. Если в логистике все использовали лошадьми, а кто-то пересел на автомобиль, можно игнорировать новую технику или «внедрять ее точечно», только на участок от склада до шоссе. Но те, кто полностью перейдет на автомобили, в итоге захватят рынок.

Хороший пример точечного внедрения — использование ИИ процессах транскрибации и протоколирования. В крупных организациях, где сотни, а то и тысячи встреч в день, сотрудники тратят огромное количество времени и ресурсов на подготовку и обработку мероприятий: формирование повестки и оповещение участников, предоставление участникам релевантных документов и материалов, протоколирование и составление списков задач.

В ответ на частые подобные запросы клиентов мы добавили в платформу «Авандок» инструменты для планирования мероприятий и формирование повестки: подготовка, согласование, ознакомление. Также сделали ИИ-агента, который автоматически конвертирует аудио- и видеозаписи встреч в структурированные текстовые документы: протоколы, саммари и списки задач с ответственными и сроками выполнения.

Я верю, что распространение ИИ неизбежно. Следующая волна роботизации окончательно сметет тех, кто работает по старинке, опираясь только на человеческий ресурс. Прогресс неизбежен.

Виктор Вайнштейн: Ключевые ошибки две.

Первая — попытка внедрить ИИ без подготовки данных. Искусственному интеллекту очень важно получить качественные данные на вход. «Давайте поставим какой-нибудь GigaChat — и он сам все сделает». Не сделает. Без корпоративных знаний, без проверок, без обратной связи он будет давать поверхностные ответы уровня «в мире принято делать вот так» и "я ошибся, давайте попробуем еще раз".

Вторая — попытка перейти от нулевого использования сразу к 100%. Это приводит к сбоям и разочарованию. Если не предусмотреть механизм обработки этих сбоев, то на исправление ошибок вы потратите больше, чем заработаете на внедрении. Иногда нужно просто подождать. Через полгода появятся более умные модели, новые архитектуры. Сегодня можно работать по принципу «если ИИ уверен на 95% — проверяем его выборочно. Если показатель ниже — пускаем по старому процессу, отдаем задачу людям». И еще раз подчеркну важность мониторинга. ИИ может ломаться, причем неожиданно. В архитектуре должны быть предусмотрены различные проверки, уведомления о том, что-то пошло не так.

Виктор Вайнштейн: Ключевые ошибки две.

Сейчас на рынке огромное количество AI-driven решений. Важно не просто выбрать конкретную платформу, но и сформировать целостный и системный подход к внедрению ИИ, определить приоритеты и самые горячие точки, где применений ИИ принесет наиболее значимый бизнес-эффект.

Мы помогаем клиенту разобраться, как наиболее эффективно внедрить ИИ именно в его компании с учетом всех индивидуальных особенностей бизнеса. Анализируем все представленные на рынке решения, помогаем выбрать наиболее подходящий технологический стек, составляем дорожную карту проектов с понятными сроками и измеримыми результатами.

Виктор Вайнштейн: Заметный эффект дает применении ИИ в закупочной деятельности, где всегда огромный поток документов, высокая нагрузка, изматывающая рутина. Искусственный интеллект буквально «проглатывает» огромные документы и мгновенно подсвечивает все несоответствия закупочной документации. Раньше это казалось невозможным, а сейчас реально работает.

Виктор Вайнштейн: Конечно, станет.

Компании перестанут держать штат «пожарных» сотрудников для каждого нового сервиса. Люди будут выступать в качестве экспертов, а всю базовую работу, в том числе перевод с человеческого языка на язык машин, прогнозирование сбоев, самовосстановление систем и фильтрацию тысяч сигналов мониторинга возьмет на себя искусственный интеллект. Реально хорошие специалисты всегда будут востребованы, тем не менее ИИ навсегда изменит функциональные задачи в любой профессии, и важно к этому адаптироваться уже сейчас.