Эксперт рассказал, почему ИИ в российских бизнес-сервисах всё ещё редкость

Российские разработчики активно внедряют функции искусственного интеллекта (ИИ) в сервисы для бизнеса, помогая пользователям экономить время на рутинных задачах. ИИ уже умеет очищать звук, размывать фон на видеоконференциях, транскрибировать встречи и обобщать переписку. Однако полноценный ИИ-ассистент, подобный Microsoft Copilot, пока не стал стандартом. Евгений Перов, директор по продукту в корпоративном мессенджере Compass, рассказал, что мешает быстрому внедрению ИИ в России и чего ждёт рынок.

Бизнес ценит ИИ за способность освобождать сотрудников от рутины, позволяя сосредоточиться на ключевых задачах. Например, автоматическая транскрибация видеоконференций экономит 2−3 часа работы на каждой встрече. По словам Перова, если встреч много, это высвобождает сотни часов, которые можно направить на приоритетные дела.

Идеальный сценарий — единый ассистент, который сам создаёт встречи, отправляет приглашения, делает выжимки, ставит задачи в календарь и назначает ответственных. Перов отметил, что успех Microsoft Copilot объясняется наличием экосистемы продуктов, куда ИИ интегрирован бесшовно. В России такой единой системы нет, и разработчикам предстоит строить её с нуля. Нужно выбрать генеративную модель, собрать данные для обучения и адаптировать её под инфраструктуру каждой компании, что требует времени, серверов и специалистов.

Ещё одна задача — интеграция ИИ с разными сервисами: мессенджерами, видеоконференциями, CRM и почтой. Бизнесу нужен единый ассистент, работающий во всех системах, а не отдельные ИИ для каждого сервиса.

Однако единого механизма быстрой интеграции сервисов по принципу «каждый с каждым» нет. Поэтому ИИ-ассистент пока не взлетит — у каждой компании уникальный набор сервисов, интеграций между которыми зачастую просто нет. В этом случае как раз получится сценарий, при котором в каждом из сервисов есть отдельный ИИ, выполняющий локальные задачи.

Безопасность — ещё одно препятствие. Крупные компании требуют, чтобы данные хранились локально или в частном облаке. Подключить популярные модели, такие как ChatGPT, нельзя из-за рисков утечки информации.

Просто подцепить к корпоративному сервису ChatGPT не получится — офицеры ИБ не разрешат отдавать конфиденциальные данные на сервера сторонней компании. Особенно, если есть риск, что данные впоследствие будут использованы для обучения нейросети и могут появиться в ответе на запрос другого пользователя.

Решение — развернуть нейросеть внутри компании. Однако самые свежие версии GPT пока недоступны для локального развёртывания. В качестве альтернативы некоторые рассматривают open-source модель DeepSeek, которая по бенчмаркам близка к GPT-4. Но и ей нужно время, чтобы доказать стабильность на практике.

Создание экосистемы требует времени. После ухода западных сервисов российские разработчики сосредоточились на замене привычных продуктов. Интеграции между сервисами начали активно развивать только в 2025 году. Ну и наконец, есть и сугубо практическая проблема — ограниченные ресурсы у российских разработчиков.

В результате ресурсов, которые можно свободно инвестировать в развитие ИИ, у большинства разработчиков просто нет.