Корпоративный ИИ | Enterprise AI | AI в бизнесе

https://www.vedomosti.ru/press_releases/2026/08/19/ingosstrah-zapustil-korporativnuyu-platformu-iman-dlya-sozdaniya-ii-agentov

Итак, мы официально в сми :)
Так что можете задавать вопросы.

Было долгое молчание, но надеюсь теперь я вернулся и буду чаще рассказывать о кейсах.

Обучение сотрудников при помощи ИИ

Приведу 2 кейса:
1) Компания Северсталь запустила VR-тренажеры для металлургов. Говорят, что формирование контента обучения помогает ИИ.
Таким образом, и сократилось время обучения в 3 раза и снижение травматизма на 45%,

2) Компания Галополимер сделала систему обучения сотрудников на базе ИИ.
Они сделали обучение на базе реальных данных производства.

#кейс

Автор: Александр Пашин

———

Ваш Корпоративный ИИ

Наткнулся на цифры по внедрению ИИ-рекрутеров.

Как бы кандидаты не негативили, цифры показывают их высокую эффективность для бизнеса.

Понятно, что цифры могут быть чуть преукрашены, но тренд ясен.

#кейс

Автор: Александр Пашин

———

Ваш Корпоративный ИИ

Компьютерное зрение в аэропортах

Аэропорт Калуга внедрил систему контроля спецтехники, основанную на компьютерном зрении.

Заявляют, что тем самым смогли сократить затраты на дизель (9%), на реагенты (на 17%), количество нарушений в 2 раза.

Вцелом, много аэропортов внедряют систему анализа всего при помощи компьютерного зрения (CV) и обработки данных при помощи ИИ.

А на фотке еще где применяют компьютерное зрение.

#кейс

Автор: Александр Пашин

———

Ваш Корпоративный ИИ

ИИ в бизнесе пока больше разговоров, чем реальности.

Свежая статистика от Российской мультагентной платформы Nodul:
— только ~5% шагов бизнес-процессов выполняются через ИИ
— лишь ~10% сценариев вообще используют ИИ
— остальное — классическая автоматизация без “интеллекта”

То есть AI-агенты обсуждают все,
а в реальных процессах их почти нет.

И отсюда интересный вывод — куда сейчас идти с AI, а куда нет.

Где проще всего заходить:
— поддержка клиентов (контакт-центры)
— внутренние ассистенты сотрудников
— обработка документов
— продажи / квалификация лидов
— внутренние корпоративные сервисы

Там процессы повторяемые, риск небольшой, ROI понятный.

Где пока сложнее:
— стратегические решения
— финансы с высоким риском
— медицина
— производство с физическими рисками
— управление бизнесом целиком

Там дорого ошибаться, поэтому AI держат “в советниках”, а не в проде.

По сути рынок сейчас такой:
не победят те, кто делает “умный AI”
победят те, кто автоматизирует самые скучные процессы.

И это немного ломает ожидания бизнеса.

#картарынка

Как Сбер внедряет ИИ-агентов в операционку

К сожалению, на конференции я пропустил: какое именно операционное подразделение выступало, но суть от этого не меняется.

Они утверждают, что они сделали платформу, в котороую начали "складывать" все задачи, которые делают люди.
Также, дали этой платформе доступ ко всем системам. То есть, все задачи (а их, по утверждению - более 4 тыс в сутки) можно сделать при помощи одной платформы.

А дальше все просто.
Они категоризируют задачи.
И делают постепенно агентов, которые делают задачи наравне с людьми.

#кейс

Автор: Александр Пашин

———
Ваш Корпоративный ИИ

P.S. из-за проблем с доступом в телеграм, я дублирую контент в дзен: https://dzen.ru/corp

Подписывайтесь, чтобы не потеряться.

Изменения рынка поиска кандидатов

Довольно многие знают, что поиск кандидатов происходит про помощи ИИ.
На фото, мысли компании "поток" (они большие ребята, предоставляют платформу по работе с воронками кандидатов).

Они строят целый полноценный процесс закрытия найма при помощи ИИ.

#кейс

Автор: Александр Пашин

———
Ваш Корпоративный ИИ

P.S. из-за проблем с доступом в телеграм, я дублирую контент в дзен: https://dzen.ru/corp

Подписывайтесь, чтобы не потеряться.

Как news ru испольузет ИИ.

Лично для меня, этот кейс был - открытием. Довольно банальным, но я почему-то не думал в эту сторону.

Компания использует ИИ для улучшения изображений для новостей.
Не создания, а именно редактирование. Точнее - улучшение. Обрезать, поправить фон, убрать лишних людей и прочее прочее. Все на конвеере.

Важный момент, который они подсветили. что обязательно должен стоять человек и проверять итог. Иначе ИИ может сделать что-то плохое (например, 6 пальцев на руке) и пр.

#кейс

Автор: Александр Пашин

———
Ваш Корпоративный ИИ

P.S. из-за проблем с доступом в телеграм, я дублирую контент в дзен: https://dzen.ru/corp

Подписывайтесь, чтобы не потеряться.

Где развивается ИИ?

Яндекс приводил большую лекцию.

Но я вынес 3 пункта:
1) Картинка - как в мире развивается ИИ.
2) Много отраслей, где ИИ классно работает вместе с ИИ. То есть, нужно думать не про всеобщую автоматизацию, а чтобы ИИ помогало человеку. Например, разработка лекарств, энергетика, логистика, транспорт, медецина и пр.
3) Был прогноз, что вначале развивается ИИ-агенты, а потом будет развиваться робототехника. Но прогноз был ошибочным, сейчас робототехника развивается рядом с агентами.

#кейс

Автор: Александр Пашин

———
Ваш Корпоративный ИИ

P.S. из-за проблем с доступом в телеграм, я дублирую контент в дзен: https://dzen.ru/corp

Подписывайтесь, чтобы не потеряться.

ИИ в юридическом департаменте

Кажется, что один из очевидных отделов, где можно автоматизировать ручной труд - это Юристы. 😎

Там как раз много документов, которые нужно составлять, анализировать, что так круто умеют делать LLM-модели.

Более того, я слышал, что зарубежом в компаниях большое количество документов уже готовит ИИ. 🤔

В России все иначе.
Действительно, легко автоматизируется часть про анализ документов, вычленение каких-то фактов, составление документов по шаблону.

Но реальная автоматизация судопроизводства, к сожалению, пока невозможна.

Дело в том, что ИИ «обучен» на данных из интернета.
В России большинство дел если и есть в интернете, то это pdf-копии разного качества еще и рукописного текста. (На этом не обучают).
И реальность такова, что ИИ начинает выдумывать в данном, ответственном, месте. Проверено опытным путем ☺️

Поэтому, пока не рекомендую пытаться автоматизировать эту часть вашего бизнеса

#провалы

Автор: Александр Пашин

———
Ваш Корпоративный ИИ

P.S. из-за проблем с доступом в телеграм, я дублирую контент в дзен: https://dzen.ru/corp

Подписывайтесь, чтобы не потеряться.

Сегодня просто небольшой факт из прошлого опыта, который пригодился мне сегодня в работе

Если вы хотите распознать фото автомобилей (марку, модель), рыночную стоимость автомобиля или какие-то другие данные по базе Авито/авто.ру и пр, то вы сможете это сделать у 90% авто.

Другими словами, примерно 10% людей имеют довольно уникальные автомобили (по которым мало данных). Это либо старые автомобили, либо редкие модели, люкс, либо просто новые (по которым еще мало данных на рынке подержаных авто).

#мысли

Автор: Александр Пашин

———
Ваш Корпоративный ИИ

P.S. из-за проблем с доступом в телеграм, я дублирую контент в дзен: https://dzen.ru/corp

Подписывайтесь, чтобы не потеряться.

Сегодня подниму довольно халиварную тему: автоматизация разработки при помощи ИИ.

🟣Написание кода
Многие компании/команды (в том числе я) уже не берут разработчиков, которые не используют ИИ при написании кода.
Курсор и подобные штуки сильно помогают и ускоряют создание продуктов. Архитектуру приложений уже затачивают под ограничения контекстного окна.
Но курсор может себе позволить использовать только малый/средний бизнес.
Крупный бизнес пишет свои инструменты. Например, «гигакод» и подобные системы. По свежим отзывам - работает очень неплохо.

🟣Тестирование кода
Написание «автотестов» и «тесткейсов» - одна из первых задач, которую пытаются решить команды с помощью ИИ. И бросают туда свои силы.
К сожалению, я не видел еще ни одной команды, кто был бы доволен системой по написанию тест-кейсов.
Автотесты пишутся нормально, по уже написанным тест-кейсам.

Чтобы не было споров, сразу скажу, что это мои личные наблюдения. ☺️

#мысли

Автор: Александр Пашин

———
Ваш Корпоративный ИИ

P.S. из-за проблем с доступом в телеграм, я дублирую контент в дзен: https://dzen.ru/corp

Подписывайтесь, чтобы не потеряться.

🟣Кейс Авито: как найти баланс между затратами и сложностью обращения.🟣

Думаю, многие знают, что любая операция через ИИ-модель - стоит денег.
Даже если она развернута у вас на серверах. Это можно посчитать через время, стоимость оборудования, стоимость электроэнергии, поддержку и пр.

И понятно, что если вы автоматизируете процесс, где много операций, то хочется экономить.

Авито это решила следующим образом:
🟣Если вы обратитесь в техничекую поддержку, то вас встретит дешевая модель. Которая быстро проконсультирует по несложным вопросам.
🟣Если вы просите позвать оператора, то подключается более дорогая модель и консультирует вас.
🟣Если вы все же поймете, что это не оператор и еще раз об этом скажете, то модель вначале поспорит с вами, потом подключит уже живого человека.

Такая каскадная модель позволяет распределять более сложные запросы на более дорогое решение.
Но с другой стороны - они обманывают людей 😔

#кейс

Автор: Александр Пашин

———
Ваш Корпоративный ИИ

🟣Провал: ИИ в коллекторском деле🟣

Был проект одной очень известной энергитической компании.

Идея была в том, чтобы при помощи ИИ анализировать множество поведений пользователей и на его основе предсказывать:
как и когда лучше прокоммунициировать с клиентом, чтобы с наибольшей долей вероятности - он оплатил долг по электроэнергии.

Я думаю понятно, что результата почти не было.
Если человек не намерен платить - он не оплатит.
Конверсия в смс выше, чем конверсия в email.

🟢Анлогично, был кейс в Сбере 🟢
Делали систему, которая анализиурет карту действий на продукте (SaaS) и искали людей, которые должны скоро отвалиться.

Но тут тоже не надо анализировать все действия пользователей.
Если клиент почти не заходит на платформу. Либо выгружает данные из системы - очень высока вероятность, что он уйдет 😅

В общем, эксперимент закрыли не внедрив в прод.

#провалы

Автор: Александр Пашин

———
Ваш Корпоративный ИИ

Кейсы реального сектора

На самом деле, в произовдство уже давно пришел ИИ.

Еще в 2017-м году я писал для МТС-Банка небольшой модуль, который по камерам определял людей. Точнее мошенников.
Он определял, является ли человек в черном списке или нет.
Планировался следующий этап развитие - определять: кто волнуется из посетителей.

Тогда же, уже была компания, которая определяла по камерам - кто в каске в опасной зоне на производстве, а кто - нет.

Сейчас, эти компании уже развились куда сильнее.
Определяют:
🟣сколько сотрудник работал по времени
🟣как он одет (каска, форма, средства индивидуальной защиты)
🟣где когда находился, во сколько ушел
🟣курил ли в неположенных местах
🟣падения
🟣И много другое

Из последнего, на выставке, одна компания представила часы, которые проверяют качество работы сотрудника, Например, каменьщика. Часы проверяют: сколько реально человек работал (полезного действия), где находился и даже как качественно он работал (как совершал действия).

#картарынка

Автор: Александр Пашин

———
Ваш Корпоративный ИИ