«Человеческие» функции сохранятся за человеком. ИИ останется лишь инструментом»

«ИИ в малом и среднем бизнесе — уже не игрушка, а обычный инструмент»

— Как широко, по вашим оценкам, внедрены сегодня инструменты ИИ в малый и в микробизнес в России? Становится ли ИИ стандартом или предприниматели пока относятся к нему как к эксперименту?

Евгений Мамонтов: ИИ в малом и среднем бизнесе — уже не игрушка, а обычный инструмент. По оценкам одного из крупных игроков рынка, порядка 40% предпринимателей в российских регионах уже используют ИИ. Правда, это далеко не всегда полноценная интеграция в бизнес-процесс. Микропобедой становится уже просто ситуация, когда сотрудник, чтобы повлиять на какой-то бизнес-процесс, обращается к LLM (Large Language Model — в переводе с английского большая языковая модель. Нейросеть, обученная на колоссальных объемах текста, для понимания, генерации, перевода и суммаризации человеческой речи, — прим. ред.). Впрочем, есть уже и многочисленные примеры интеграций: например, запись на прием в клинику через чат-бот, помощь робота при подборе товара в интернет-магазине. Есть даже кейсы, в которых ИИ в интернет-магазине сам собирает вам корзину под базовый запрос.

Кроме того, ИИ может проанализировать телефонные звонки и работу персонала компании: скорость ответа на клиентский запрос, конверсию, жалобы, как менеджер отвечает за результат. Мы с таким запросом сталкивались еще года два назад, когда еще только появились большие языковые модели и стало возможно анализировать разговоры. Сейчас, через два года, эту функцию мы внедряем в различные бизнесы. Ведь если не обрабатывать историю звонков, это напрямую скажется на продажах и на качестве обслуживания. А ведь за анализом данных — будущее.

— В каких бизнес-процессах ИИ используется чаще, чем в других?

Евгений Мамонтов: Бизнес активно использует чат-боты: клиенту отвечает бот в чате на сайте компании или даже в популярных мессенджерах, отвечает на возражения, выявляет потребности.

На втором месте я поставил бы маркетинг и контент. Все начиналось с оформления карточек товаров на маркетплейсах (и многие селлеры оценили этот инструмент), вторым фронтом пошло видео. Современное качественно сделанное ИИ-видео заполоняет соцсети, этот контент постоянно разрастается. И что ожидает в будущем профессиональных видеографов, кстати, большой вопрос.

На третьем месте — разбор звонков и переписок, обучение менеджеров. Здесь применяются большие языковые модели: резюмируют беседу и дают советы, как ее можно было бы улучшить. По моим данным, порядка 40% бесед, подобных нашей с вами, записывается, транскрибируется, анализируется, и по итогам выдается некий вердикт.

«Если из этого можно сделать скрипт — значит, это можно автоматизировать»

— Что уже сейчас можно без опасений отдавать искусственному интеллекту?

Антон Борисенко: Когда наши потенциальные клиенты приходят с первоначальным ТЗ, они спрашивают: а можно ли вообще эту задачку решить с помощью ИИ? Я всегда отвечаю, что если можно ее разложить по полочкам как алгоритм, то процесс всегда поддается автоматизации. Например, в процессе разговора с клиентом у менеджера есть «дерево решений», которые он принимает, в зависимости от того, как идет разговор. И если из этого можно сделать скрипт — значит, разговор можно автоматизировать. Голосовые роботы уже вовсю с этим работают. Они могут быть двух видов. Скриптовый робот — когда заранее записаны ответы на реакции клиента, и робот по этим ответам его ведет. Или можно к роботу подключить LLM, которая сама в реальном времени решает, что отвечать. Оба этих способа рабочие.

Ряд подобных задач уже автоматически решает ИИ, и сюда не нужно подключать людей. Например, взять ту же транскрибацию звонков и их анализ. Не нужно держать сотрудников, которые анализируют звонки: идет ли менеджер по скрипту, приветлив ли он и т. д.

— Что еще, кроме контроля продаж, можно поручить искусственному интеллекту?

Антон Борисенко: Машинное зрение. К примеру, если работа человека заключается в постоянном наблюдении за каким-то объектом и он должен отследить нарушения или развитие ситуации. Машинное зрение может контролировать, чтобы человек на стройке был в каске. Или детектировать брак на конвейерном производстве типовых изделий. До сих пор на многих производствах этим монотонным трудом занимаются люди. Но это неоптимальное использование людских ресурсов!

Кроме того, сегодня активно используются агенты — когда нужно много раз воспроизвести типичное действие в интернете. Еще ИИ помогает анализировать большой объем информации — к примеру, быстро сделать саммари по внушительному документу.

Искусственному интеллекту можно поручить задачу предиктивной аналитики, чтобы можно было предсказать предстоящие цифры. Эту функцию нередко используют для своих расчетов страховые компании. А еще ИИ умеет анализировать графики длинных рядов и предсказывать результат. Приведу пример: мы сейчас делаем аналитику ЭКГ. Нейросеть видит кардиограмму и предсказывает, как велика опасность развития сердечно-сосудистого заболевания. Также она обращает внимание врача на опасные признаки — чтобы доктор ничего не пропустил.

— А как быть с эмпатией? На нее ведь способен только человек?

Антон Борисенко: Вы удивитесь, но нейронки ведут себя эмпатичнее, чем среднестатистический человек. Объясняется это довольно просто: 100% «внимания» нейросети направлено на собеседника. Она все про него помнит, все знает, умеет подстроиться под его стиль речи и общения. Так что ИИ «эмпатирует» очень хорошо. Это ярко проявляется в Корее и Японии: там люди ухитряются отношения заводить с искусственным интеллектом, советуются с ним чаще, чем с собственными родителями.

«ИИ не заменяет менеджера. Он убирает проблемы в мелочах»

— Уже несколько раз речь заходила о продажах. Но раньше мы считали, что это тонкая сфера, которая зависит от личных качеств и харизмы сотрудников. Как с помощью ИИ оптимизировать продажи, сократить цикл сделки и сделать так, чтобы клиенты вернулись?

Евгений Мамонтов: ИИ не заменяет менеджера. Он убирает проблемы в мелочах: поздно ответили, не задали ключевой вопрос, не довели клиента до следующего шага. Системы, подобные инструменту СеоСейлз, который мы разрабатываем, делают все это прозрачным. Итог — простой: меньше ошибок, больше результативных разговоров и окончательных продаж.

А если вернуться к эмпатии, то пока мы еще различаем, звонит нам человек или бот. Но пройдет непродолжительное время — и мы уже не сможем понять. В дальнейшем ИИ должен будет не только «давать эмпатию» (в том числе и визуально, в виде какого-то аватара), но и понимать состояние и настроение собеседника по визуальным паттернам. Алгоритмы машинного обучения (в том числе компьютерное зрение) уже изучают состояние человека по внешним маркерам. Эта технология развивается очень активно. Условно, если вы уже сейчас будете проходить онлайн-собеседование с ботом, система сама определит, как вы смотрите в камеру, улыбаетесь ли, в каком настроении находитесь, подсматриваете ли. Выводы по итогам такого собеседования помогут компании определиться со специалистом.

— То есть ИИ-эйчар тоже уже на подходе?

Евгений Мамонтов: Этот запрос уже есть, он на подходе, прорабатывается у наших партнеров. Есть запрос не только на эйчара для собеседования, но и для онбординга новых менеджеров.

— Задача обучить сотрудников работе с инструментами на основе ИИ — отдельный вызов. Особенно если все происходит в малом бизнесе, на периферии. Человеку свойственно сопротивляться изменениям. Как решать эту задачу? Кто поможет справиться с инерционностью мышления команды?

Антон Борисенко: Сложно обучить человека, который не хочет ничему обучаться. В любом коллективе есть активные люди, которым все интересно, а есть те, которые тянут корабль на дно и сопротивляются. Нередко включается фактор страха: сотрудники боятся, что их заменят искусственным интеллектом, отдав ему все их задачи. Они, соответственно, тоже сопротивляются внедрению ИИ в процессы компании. Здесь в игру вступает психология: различные приемы, умение мотивировать людей, видеть, кто и почему сопротивляется.

И если сопротивление идет, потому что это якобы никак не поможет, можно устроить соревнование на решение задачи между сотрудником и чатом GPT.

Если же в основе лежит страх остаться без работы — нужно включать другую мотивацию: как вырастет KPI сотрудника, если часть его прежней рутины возьмет на себя ИИ, и как много можно будет успевать делать!

— Кто это должен быть — человек извне или владелец бизнеса?

Антон Борисенко: По нашему опыту, это почти всегда внешняя команда.

«Первыми при появлении LLM взвыли копирайтеры»

— Вы сами говорите, что часть команды боится стать ненужной. Страх этот популярный. Сбывается ли он в рядовых, небольших бизнесах?

Дмитрий Сивков: Сокращения в первую очередь идут в ИТ-компаниях. А в остальном люди никуда не исчезают, когда появляется ИИ. Им просто предлагается работа, где пока еще ИИ его заменить не может. То есть исчезают чаще всего не люди, а рутинные участки работы: переписывание, протоколы, типовые ответы, сводки. Но никак не роль человека.

В ближайшей перспективе я не предвижу, что начнется активное сокращение людей. Зато очевидно, что мы стали эффективнее, начали больше анализировать, быстрее принимать решения. И это плюс!

— И все-таки, кто потеряет работу, когда ИИ-инструменты станут неотъемлемой и повседневной частью ведения бизнеса? Ведь технологическая картина мира меняется и определенно останутся профессии, которые скоро станут не нужны.

Евгений Мамонтов: Можно в каждой нише найти рутинный процесс, который можно было бы автоматизировать. Посмотрите на тех же видеографов, о которых я уже говорил. Самый топовый ИИ-видеоконтент сейчас монтируют, готовят, сочиняют все равно профессиональные видеографы. Просто теперь они могут делать более качественный контент за меньшие деньги. Студиям не нужно арендовать огромные павильоны, вкладывать много денег в команды, в съемку, в монтаж. Так и во многих других профессиях.

Еще один пример: вспомните, первыми при появлении LLM взвыли копирайтеры. Они с рынка уже почти ушли, но классическая журналистика и профессиональная редактура пока остаются. И не беспокойтесь, потому что еще долгое время вы будете актуальны.

Дмитрий Сивков: Я считаю, что ИИ съест рутинные офисные функции: ввод данных, первичный бухучет, первичный HR-скрининг, шаблонный контент, типовые договоры и т. д. При этом «человеческие» функции сохранятся за человеком. ИИ останется лишь инструментом.

«Каждая вторая компания, с которой вы сталкивались, пробует что-то автоматизировать»

— Насколько велик рынок ИИ-разработок в России? Много ли компаний на этом рынке работает и успешна ли наша страна на этой ниве?

Антон Борисенко: Мы успешны в этом ключе: ИИ очень быстро развивается, с точки зрения инженерии. Потому что опенсорс (открытое программное обеспечение) доступно по всему миру. И везде есть разработчики, которые начинают его использовать. Мы живем в то время, когда маленькая компания может создать крутой прорывной продукт на основе инженерных технологий, выложенных в открытый доступ.

Уже в 2025 году было около 50% компаний, которые себе что-нибудь внедрили с ИИ. А сейчас уже 2026 год, думаю, это число будет подходить к 60%. То есть минимум каждая вторая компания, с которой вы сталкивались, так или иначе пробует что-то автоматизировать. При этом крупные компании разрабатывают инструменты зачастую сами, а малый и средний бизнес старается закупать готовые решения или нанимает разработчиков наподобие нас. Больше половины наших клиентов — это малый бизнес. И более 40% решений, которые мы с ними реализуем, — это что-то инновационное, чего раньше в мире не существовало.

Если в 2025 году у нас было более 500 игроков, которые занимались заказной разработкой ИИ-продуктов, то в 2026 их уже больше 1 000. Мы видим экспоненциальный рост. Но сейчас, кроме серьезных компаний, образовалось еще и множество нейроцыган — мне иногда кажется, что их уже едва ли не больше, чем тех, кто реально работает.

— А как отличить нейроцыгана от порядочного ИИ-разработчика?

Евгений Мамонтов: Нейроцыгане будут убеждать вас купить у них курс всего за 3 тысячи рублей, как генерировать картинки. Где-нибудь в видеохостингах вы такой же курс найдете бесплатно.

Антон Борисенко: Когда я вижу такие продажи, мне становится и смешно, и грустно. Потому что всю ту же самую информацию вам расскажет и «разжует» ChatGPT, в этом нет никаких секретов. А чтобы вы начали писать с нуля свои нейронки, надо быть дипломированным математиком — разумеется, за три месяца вас никто им не сделает. Я видел недавно рекламу: «Придите на семинар и узнайте 10 ИИ-инструментов». А нельзя просто спросить у ChatGPT «Назови мне 10 ИИ-инструментов, которые посоветуешь применять»?

— Вы упоминали об инновационных разработках. Можете привести примеры?

Антон Борисенко: Одни наши партнеры три года назад получили грант на 1 млн рублей на то, чтобы сделать робота, собирающего яблоки. С ними сделали прототип-манипулятор, который с помощью нашего машинного зрения определяет лежащее перед ним яблоко, берет его и кладет в корзинку. В этом году у них робот уже ехал по аллее, у него с разных сторон четыре автоматические руки собирали яблоки. До сих пор таких российских решений не существовало, это первое промышленное решение.

«ИИ в России тормозят не идеи, а технические моменты»

— Какие тренды в использовании ИИ в малом и среднем бизнесе вы видите на ближайшие пару лет и над чем планируете работать дальше сами? Что будет автоматизироваться и «умнеть»?

Евгений Мамонтов: Все, чем мы занимаемся: чат-боты, предиктивная аналитика, компьютерное зрение и т. д., — все это набирает обороты. И заказов по этим направлениям меньше не становится, и люди в этом направлении становятся все более вовлеченными.

Помимо инструментов продаж, компании заказывают инструменты ИИ-контроля. Популярны разработки такого плана: на производстве подключаемся к камере и собираем аналитику с производства. Кто, во сколько, в каком состоянии пришел на работу, сколько он отвлекался от работы, выполнял нетипичные действия (например, взял материал и понес туда, куда обычно не ходит), соблюдает ли технологию, все ли на нем СИЗы — все это фиксируется автоматически. Это сейчас пользуется высоким спросом, потому что дешевеет технология. Она все более доступна для малого и среднего бизнеса.

Маркетинг — еще один глобальный запрос. Доступность генерации контента растет. Любой, кто развивает бизнес, может зайти в нейросетевой сервис, сделать клевый ролик, выложить — и если креатив «зайдет», просмотры будут отлично конвертироваться в заявки. Причем на то, чтобы научиться это делать, у него уйдет полдня.

А если смотреть с точки зрения нашего продукта, СеоСейлз, мы видим, что бизнес устал от чатиков. Всем уже нужен не текст ради текста, а понятный результат, меньше потерянных клиентов, стабильные продажи. Поэтому мы продолжим развивать этот продукт. Мы его и сами используем в своем бизнесе — для себя его и создавали, чтобы он стал нашим помощником в этой работе. А потом поняли, что его можно масштабировать. Ведь написать подобный инструмент отдельно для каждого бизнеса — это дорогая игрушка. А использовать готовый по подписке — для малого бизнеса хорошее решение. Поэтому наш внутренний тренд сейчас — в повышении качества продукта.

— Что мешает распространению инструментов на основе ИИ в России? Каковы главные препятствия?

Дмитрий Сивков: На мой взгляд, ИИ в России тормозят не идеи, а скорее технические моменты: инфраструктура, вычисления, данные, комплаенс. По опросам, 70% компаний называют главным барьером дефицит специалистов. Плюс ко всему добавляются санкционные ограничения, вычисления становятся дороже, сложнее. Да еще и ужесточение режима хранения персональных данных повышает стоимость ошибок.

В итоге ИИ развивается там, где есть данные, есть ответственность, есть возвраты инвестиций, а не просто хочется побаловаться нейросетью. Должен быть кто-то внутри, новатор, который поймет, что это действительно нужно: упростить функцию, снизить человеческую ошибку. Думаю, все будет развиваться в этом направлении, и наша страна — однозначно.