VTORNIK.Вечер #4: саммари выступлений

25 ноября мы провели четвертый VTORNIK.Вечер в рамках серии бесплатных оффлайн мероприятий о внедрении AI в организациях. На мероприятии присутствовали СЕО и CDO компаний, технические руководители, AI-leaders, аналитики, ML-инженеры, разработчики и даже студенты, интересующиеся темой ИИ. В программе Вечера было два доклада.

1. Человек + AI = Партнерство, а не замена
Донат начал с важной мысли: несмотря на развитие технологий, человек остается в центре процессов. AI пока не может полностью заменить сотрудника, потому что теряет контекст и галлюцинирует.

• Тенденция: Мы движемся от модели «человек и подсказчик» к модели «человек и партнер».
• Проблема: Люди часто интерпретируют результаты работы моделей по-своему, пытаясь «подкрутить» их своим экспертным мнением (и часто ошибаются).

Цель: Управлять не отдельными моделями, а целыми ансамблями AI-агентов.

2. Про Нейрошлюз
В Ростелекоме создали единый внутренний портал — Нейрошлюз. Это витрина, объединяющая собственные разработки и внешние сервисы (через API).

• Зачем это нужно: Чтобы сотрудники могли безопасно использовать AI в режиме «одного окна», не нарушая строгую регуляторику госкомпании.

Ключевой инсайт: Основной эффект достигается не тогда, когда IT внедряет сложное решение «под ключ», а когда рядовой сотрудник сам собирает для сценарий (workflow) из доступных кубиков AI, чтобы снять с себя рутину.

3. Топ-кейсы применения AI в Ростелекоме
Донат выделил конкретные сценарии, которые уже работают и экономят время:

• Кодинг (Ассистент «Василиса»): Импортозамещенный аналог Copilot. Помогает писать код, делать ревью и разбираться в легаси. Эффект: ускорение разработки примерно на 30%.
• RAG (Умный поиск): Поиск по внутренней базе знаний и нормативным документам. Экономит до 25% времени на поиск ответов.
• Протоколирование встреч: Перевод видео/аудио в текст с саммаризацией. Критически важно для больших корпораций, где тысячи часов уходят на совещания.
• HR: Автоматический отсмотр видеоинтервью и поиск соответствия ответов кандидата требованиям заказчика.

4. AI для Data Governance
Технические специалисты годами требовали от бизнеса качественных данных (AI-ready data), а теперь сами используют AI, чтобы навести в них порядок.

• Описание данных: Никто не любит описывать таблицы в хранилищах (КХД). AI может генерировать описания колонок автоматически, исходя из их названий и содержимого.
• Разметка (Data Marking): Модели с точностью >90% определяют, есть ли в данных персональная информация. Это снимает головную боль с безопасников и упрощает выдачу доступов.

5. Главный вывод: Не увольнять, а зарабатывать больше
Донат подчеркнул, что внедрение AI часто рассматривают как способ сократить штат. Это ошибочный путь, на его взгляд.
«Надо считать не то, сколько людей мы сократим, а насколько мы больше денег заработаем теми же людьми, сняв с них рутину».

1. Где мы сейчас: Дежавю с Big Data
Андрей отметил, что нынешний хайп вокруг AI вызывает сильное чувство дежавю. 10 лет назад то же самое происходило с Big Data: с одной стороны, отмечался большой интерес к технологиям, с другой – было мало успешных кейсов внедрения. Сейчас по отчетам MIT и консалтинговых компаний, большинство компаний пока не видит реальной прибыли от внедрения GenAI.

С точки зрения кривой цикла Гартнера, часть технологий уже прошли “пик хайпа”, так Фундаментальные модели уже выходят на «склон разочарования», в то время как мультимодальные модели и AI-агенты только выходят на пик.

При этом, согласно исследованиям компании Anthropic, пользователи активно использую AI уже сейчас в рабочих задачах, так уже более 30% аудитории используют AI в своей работе как минимум в четверти задач. Однако, до полной автоматизации пока далеко: большая часть сценариев использования ассистента – это помощь и усиление человека, а не автоматизация и замена. Лучше всего GenAI приживается там, где на входе и выходе текст/код: разработка, аналитика, копирайтинг.

2. Топ сценариев применения AI в B2B
Спикер выделил три блока сценариев, которые уже работают или «выстрелят» в ближайшие время:
Customer Experience (Клиентский опыт):

• Персонализация: Самый денежный кейс сейчас. CRM, цифровые каталоги, маркетинг.
• Conversational Interface: Сценарии использования сервисов и покупок через диалог с AI-ассистентом – уже есть первые продуктовые запуски.
• Носимые устройства (Будущее): Андрей верит в сценарий «Терминатора» — очки или девайсы с камерами и встроенными LLM, которые анализируют реальность (например, помнят, что у вас в холодильнике, или подскажут как поступить в той или иной ситуации).

Операционная модель:

• RPA 2.0: Роботизация процессов переживает второе рождение благодаря VLM (визуально-лингвистическим моделям). Теперь роботы понимают интерфейс как люди и не ломаются, если кнопка «переехала» на пару пикселей.
• Цепочки поставок: Оптимизация Supply Chain и системы автозаказа стали доступны даже небольшим компаниям.
• Контроль качества: Раньше под каждый новый товар нужно было переобучать модель за миллионы рублей. В ближайшее время фундаментальные модели позволят перенастроить систему контроля качества за пару часов силами сотрудника на месте.

Strategic Intelligence:

• Поддержка управленческих решений и M&A.
• HR и управление талантами: AI сделает Performance Review объективным и обратную связь для сотрудников комфортной. Бездушный анализ задач в трекере, CRM, почте покажет реальный вклад сотрудника, убрав субъективизм менеджеров.

3. С чего начать? Стратегия «Двойной революции»
Андрей дал две главные рекомендации для старта:
Бережливый подход (Lean):

• Не уходите в разработку на год.
• Сделайте Proof of Concept (PoC) «на коленке» за 2–3 месяца.
• Есть экономический эффект? Масштабируем. Нет? Убиваем проект.

Эффект «Двойной революции»:

• Сверху вниз: Топ-менеджмент выделяет ресурсы, создает инфраструктуру и задает стратегию.
• Снизу вверх (Демократизация): Дайте доступ к AI-инструментам всем сотрудникам — от бухгалтера и юриста до менеджера и разработчика. Именно линейные сотрудники лучше знают, где в их рутине спрятана эффективность.

Если вы хотите провести образовательную программу в своей компании или получить консультацию наших преподавателей и экспертов, пожалуйста, связывайтесь удобным вам способом, контакты на нашем сайте.

Наши ивенты дают хорошую возможность пообщаться и обменяться опытом внедрения ИИ, будем рады видеть вас на наших следующих оффлайн встречах с конца января 2026 г.. Следите за анонсами в нашем телеграм-канале.

Отдельная благодарность нашим партнерам, компании «Virtu Systems», за возможность провести этот митап в их гостеприимном офисе.