AI-революция 1-2-8. Как умные помощники с искусственным интеллектом меняют нашу жизнь, работу, бизнес и как не упустить свой шанс

Однако эффективность консультаций с AI-советником в значительной степени зависит от качества запросов. Чтобы эффективно использовать такие инструменты, необходимо освоить специфику общения с нейросетями. В английском языке даже появился специальный термин — prompt engineering (можно перевести как «проектирование запросов»). Это набор подходов для составления текстовых или речевых запросов (промптов) к нейросети таким образом, чтобы получать наиболее релевантные и полезные ответы.

Здесь, как и в коммуникации с человеком, чем четче постановка задачи (запроса), тем корректнее ответ. При этом скорость достижения результата и его качество зависят от наработанного навыка общения с ИИ-помощниками, который приходит только с практикой (подробнее об этом — в заключительной главе «Что дальше? Ваш план „А“, чтобы не упустить свой шанс в AI-революции 1-2-8» этой книги).

Топ-5 ИИ-помощников для использования в качестве советника по разработке стратегии компании, поиску драйверов (точек) роста бизнеса, мозговых штурмов и идей для прорывных инноваций:

• Perplexity AI — объединяет функции поисковика и ИИ-чат-бота, предоставляя наиболее точные структурированные ответы из интернета с ссылками на источники. Наличие ссылок на первоисточники в каждом ответе облегчает фактчекинг (проверку информации). Доступен в РФ на бесплатной основе.

• Claude AI — отличается продвинутым анализом для понимания контекста и нюансов языка, что делает его особенно эффективным в сложных диалогах. Ориентирован на безопасную и этичную работу с бизнес-задачами и более «человечен» в общении.

• GigaChat — российская разработка, учитывающая локальные культурные и социальные контексты. Может обрабатывать широкий спектр запросов, более «академичен» в ответах и интегрирован с экосистемой Сбера. Доступен в РФ на бесплатной основе.

• ChatGPT — высокая универсальность, поддерживает диалоги на разных языках, огромная база знаний (вторая после Claude). Несколько уступает по интеллекту Claude AI, чаще выдает вымысел за факты, может «лениться» полностью анализировать большие документы и детально отвечать на вопросы.

• DeepSeek — ориентация на глубокий анализ данных, научные исследования и прогнозирование. Бесплатная альтернатива ChatGPT, доступная в РФ.

Говоря об отечественной нейросети, по состоянию на сентябрь 2024 года GigaChat подключили и использовали свыше 4 тысяч российских компаний. При этом в одной из крупнейших в России промышленных организаций «Сибур» используют несколько видов AI-помощников на базе GigaChat API, включая AI-советчика для оптимизации закупки материально-технических ресурсов, AI-помощника в R&D-направлении и AI-ассистента финансиста [108].

Возможности ИИ в разработке стратегий

Согласно опубликованным в январе 2025 года данным исследования компании «Яков и партнеры» «Генеративный ИИ в странах БРИКС+: тренды и перспективы», в 13% компаний стран БРИКС+ генеративный искусственный интеллект внедрялся в функции «Стратегия» организаций, а в 12% — был в стадии пилотного запуска. При этом в России в 2024 году генеративный ИИ в функции «Стратегия» внедрялся в 14% компаний [109].

AI-советник способен в разы ускорить сбор и обработку информации, проанализировать и систематизировать разрозненные данные, учесть множество факторов, сгенерировать разнообразные варианты, подготовить отлично структурированное изложение стратегии, проверить логику и согласованность текста и переделать все столько раз, сколько потребуется.

ИИ-помощник может быть полезен на различных этапах разработки стратегии:

• Анализ текущей ситуации — Систематизация и анализ больших объемов данных. Выявление трендов и паттернов. Помощь в SWOT-анализе компании и конкурентов.

• Генерация идей и оценка альтернатив — Мозговой штурм по вариантам стратегий и поиску нестандартных решений. Генерация сценариев развития. Оценка и проработка стратегических альтернатив (возможности, риски, потребность в ресурсах, сценарный анализ).

• Формулировка стратегии — Написание, структурирование и улучшение документа. Проверка на полноту и непротиворечивость, дополнение и детализация описания.

• Планирование реализации — Декомпозиция целей и стратегий по направлениям/подразделениям (маркетинг, продукты, IT, финансы и пр.). Создание дорожных карт реализации планов. Определение OKR и KPI.

• Коммуникация стратегии — Подготовка презентационных материалов. Адаптация сообщений под разные аудитории. Разработка планов коммуникации.

Следует помнить, что AI-помощник не может заменить человеческий ум и автоматически сгенерировать адекватную стратегию без правильно сформулированных и направляющих запросов, а также — без экспертной оценки ответов и коррекции диалога с ИИ.

Рис. 4.1. Цикл стратегического управления

Искусственный интеллект — многократный усилитель возможностей руководителя и способен, например, за секунды создавать целые бизнес-планы, но… Необходимо руководство со стороны стратега-человека, обязательная верификация и критическое осмысление результатов труда цифрового советника.

Поиск драйверов (точек) роста бизнеса и идей прорывных инноваций с AI

Нейросеть — может быть вашим персональным виртуальным консультантом, с которым вы (в любое время дня и ночи) можете обсудить и протестировать свои бизнес-идеи. Благодаря обширной базе знаний ИИ-советник способен также почти моментально сгенерировать множество рекомендаций по вариантам роста бизнеса, исходя из специфики деятельности компании и конкретной ситуации.

И хотя на сегодня (лето 2025 года) от 10% до 50% предложений AI-помощника могут быть неподходящими или бесполезными, они могут предоставить ценную информацию для размышлений и натолкнуть на действительно гениальные прорывные идеи продуктов и инноваций, аналогов которым еще не было в вашей отрасли.

Автор данной книги создал комплексную методику поиска точек роста и коммерциализации их возможностей для развития бизнеса: GODIS — Growth Opportunities Detection & Implementation System («Система выявления и реализации точек роста»). Особенность методики — в фокусе на процессе поиска и/или синтеза действительно прорывных идей инновационных продуктов и стратегических инициатив, и продуманного их воплощения в масштабный прибыльный бизнес (подробнее об этом будет написано в следующем произведении Алексея В. Кузьмина — Книге 3).

На каждом из этапов в цепочке создания ценности (для клиентов и бизнеса) по методике GODIS искусственный интеллект может оказать существенную помощь.

Цепочка создания ценности по методике GODIS и роль ИИ-помощника на каждом этапе:

1) 360° Monitoring & Growth Insights Mining (Комплексный мониторинг и поиск идей для роста) — ИИ: Анализ больших массивов данных из множественных источников, выявление трендов и паттернов, автоматический мониторинг рынка и конкурентов, первичный скрининг рисков и возможностей, генерация инсайтов на основе данных.

2) Growth Product Vision Creation/Enrichment (Создание и/или обогащение видения продуктов роста) — ИИ: Генерация и структурирование идей продуктов, анализ рыночного потенциала, поиск аналогов и бенчмарков, обогащение концепций дополнительными возможностями, проверка уникальности и новизны решений.

3) Quick Research, Product Scoping & Project Scoping (Быстрые исследования, содержание продукта и проекта) — ИИ: Автоматизированный сбор и анализ вторичных данных, быстрая оценка размера и потенциала рынка, анализ целевой аудитории, предварительная оценка технической сложности, создание первичных scope-документов по будущему продукту и проекту.

4) Deep Research, Business-Planning & Pitch Deck (Глубокие исследования, бизнес-план и Pitch-презентация) — ИИ: Построение финансовых моделей, глубокий конкурентный анализ, оценка рисков и сценариев развития, создание структуры и контента для pitch-презентаций, помощь в составлении и проверка бизнес-плана на полноту и логичность.

5) PRD, Design Spec, TDD & Project Planning (Требования к продукту и к дизайну, ТЗ и план проекта) — ИИ: Помощь в составлении детального ТЗ и PRD (требования к продукту), генерация пользовательских историй (по продукту), создание wireframes и прототипов, планирование проекта и оценка ресурсов, автоматизация создания технической документации.

6) Product Development, MVP & Full Version (Разработка продукта, MVP и полноценная версия) — ИИ: Помощь в написании кода и тестировании, анализ пользовательского поведения в MVP, обработка обратной связи, рекомендации по доработке продукта на основе данных.

7) Commercialization & Growth Scaling (Коммерциализация и масштабирование роста) — ИИ: Анализ KPI и прогнозирование продаж, персонализация маркетинговых кампаний, анализ пользовательской обратной связи, рекомендации по оптимизации воронки продаж, предложения по улучшению продукта и новым точкам роста.

Рис. 4.2. Цепочка создания ценности для бизнеса по авторской методике GODIS (подробнее — в следующей книге)

_______

Согласно исследованию KPMG, еще в 2020 году руководители 75% опрошенных российских предприятий рассматривали инновации в качестве значимого фактора развития бизнеса управляемых ими организаций. Более того, в ряде крупнейших компаний, таких как X5 Retail Group, МТС, «Сибур» и во всех высокотехнологичных бизнесах, входящих в АФК «Система», действуют корпоративные центры инноваций [110].

В каких ключевых функциях центра инноваций ИИ может быть помощником:

1. Выявление трендов и перспективных технологий

• Быстрый анализ большого объема данных по стартапам, новым технологиям и патентам.

• Моментальный перевод и анализ текстов зарубежных источников.

• Составление структурированных обзоров последних инноваций и трендов.

• Помощь в оценке влияния новых технологий и тенденций на рынок и конкуренцию.

• Генерация идей применения инноваций в бизнесе компании.

2. Сбор, оценка и отбор прорывных идей продуктов и сервисов

• Первичный скрининг банка идей по заданным критериям, структурирование и категоризация.

• Помощь в поиске аналогов и прототипов предложенных идей продуктов и сервисов.

• Анализ сильных и слабых сторон каждой идеи.

• Генерация дополнительных усиливающих идей на базе исходных предложений.

• Приоритизация отобранных предложений.

3. Анализ потенциальных рынков и платежеспособного спроса

• Обработка данных о размере рынка и конкурентной среде.

• Анализ нормативной базы и регуляторных требований.

• Сравнительный анализ характеристик конкурентных продуктов и сервисов.

• Помощь в выявлении незанятых рыночных ниш и зон неудовлетворенного спроса.

• Генерация гипотез уникальной потребительской ценности (УТП) будущего продукта или сервиса.

4. Подготовка предложений по бизнес-проектам

• Помощь в структурировании бизнес-кейсов, оценке возможностей и рисков проектов.

• Рекомендации по структуре финансовой модели и методологии расчетов.

• Помощь в оценке уровня технологической готовности.

• Содействие в определении верхнеуровневых требований к продукту/сервису.

• Формулировка ключевых тезисов презентации продукта/сервиса для проектного комитета.

5. Взаимодействие с проектным комитетом по одобрению и включению новых проектов в портфель

• Помощь в структурировании описания проекта по стандартному шаблону.

• Стилистическая и грамматическая проверка документов.

• Помощь в подготовке текста выступления.

• Выделение ключевых поручений из протокола встречи по проекту.

• Помощь в формировании списка следующих шагов.

Следует помнить, что у каждого AI-помощника могут быть свои особенности и ограничения. Поэтому важно:

• Использовать ИИ только как вспомогательный инструмент.

• Как правило (кроме Perplexity), у AI нет доступа к актуальным данным в интернет, им нужно дать файлы для анализа или использовать базу знаний нейросети.

• При работе не в закрытом контуре не использовать для анализа в нейросети файлы с конфиденциальной информацией.

• Перепроверять полученную от нейросети информацию.

• Сопоставлять полученные результаты с данными из других источников.

Пример:

Центр инноваций крупнейшего авиаконцерна Европы Lufthansa (LIH) интегрировал ИИ-помощника Feedly AI, чтобы быть лидером передовой мысли в данной отрасли. Благодаря Feedly команда LIH в 3—5 раз ускорила процесс сбора стратегически важной информации, выявляя новые тенденции и сдвиги в индустрии авиаперевозок до того, как они станут заметны для остальных, отслеживая новые тренды и действия конкурентов и определяя бизнес-возможности, выходящие за рамки стандартных отраслевых практик [112].

LIH также использует Feedly для отслеживания венчурных инвестиций в технологии, мониторинга свыше 3 000 стартапов внутри и в смежных отраслях. Это помогает предсказать, как будет развиваться индустрия, и выявлять будущие точки роста. Находками и идеями исследователи центра инноваций Lufthansa делятся с коллегами в организации. LIH также регулярно публикует отчеты о тенденциях для более чем 10 000 подписчиков [112].

Другой пример:

В Лабораториях Сбера, крупнейшего банка в России, Центральной и Восточной Европе, и одного из ведущих международных финансовых институтов, разрабатывают и внедряют собственные технологии и инновации, создавая новые продукты на стыке бизнеса и науки. В числе 27 исследовательских подразделений организации действует Центр практического искусственного интеллекта и главный центр компетенций Сбербанка в области ИИ [111]. Кроме того, Сбер является центром компетенций по реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» и стороной соглашения с Правительством Российской Федерации о развитии высокотехнологичного направления «Искусственный интеллект».

4.5. Помощник завтрашнего дня: ИИ-агент — «второй пилот» руководителя и совета директоров

ИИ-агенты — автономные AI-помощники, способные выполнять определенные задачи без участия человека. Они могут взаимодействовать с внешней средой, самостоятельно принимать решения и осуществлять действия, вовлекать в процесс сотрудников или других агентов для достижения целей, обучаться и накапливать опыт, а также работать в режиме многозадачности.

Возможности ИИ-агентов можно сравнить с новыми сотрудниками, только что принятыми в компанию. Для них лишь нужно провести онбординг и обучить на корпоративном массиве знаний и регламентов, чтобы они затем могли сами качественно выполнять свои функции.

Команда зарубежного стартапа Zeta Labs, занимающегося исследованиями и созданием ИИ-агентов, продемонстрировала возможности и автономность своего цифрового помощника JACE, попросив его самостоятельно создать компанию. Начав с простого запроса, AI-агент провел пользователя через создание бизнес-плана, регистрацию бизнеса, нашел первого клиента и обеспечил получение первого дохода. В сравнительном тестировании производительности JACE показал впечатляющие 89% успешного выполнения задач, обойдя GPT-4o (68% успешного выполнения) и веб-агента с открытым исходным кодом, использующего GPT-4o (25%) [113].

За первые несколько месяцев 2025 года ряд ведущих отечественных и зарубежных компаний заявили о работах по созданию или внедрению в своих продуктах ИИ-агентов. Среди пионеров нового уровня в применении технологий искусственного интеллекта в виде агентного AI в России — Cloud.ru (в прошлом SberCloud), MTS, Альфа-Банк, «Первая Форма», Сбер; в числе иностранных — Adobe, Amazon, Anthropic, GitHub, Google, Microsoft, OpenAI, Opera, Oracle, Salesforce, Zoom [114].

По мнению экспертов Boston Consulting Group в глобальном отчете AI Radar, 2025 год войдет в историю годом ИИ-агентов. В 67% из 1800 опрошенных компаний рассматривают агентный искусственный интеллект как часть своей AI-трансформации. Прежде всего из-за того, что эти автономные программы способны по крайней мере втрое увеличить скорость и производительность по сравнению с обычными виртуальными помощниками [115].

По данным PwC, порядка 75% руководителей будут внедрять агентный ИИ в бизнес своих организаций в 2025 году. Прежде всего это коснется предприятий розничной торговли, производства и финансовых услуг. По оценкам аналитиков Deloitte, доля применения AI-агентов в компаниях, уже использующих генеративный искусственный интеллект, достигнет 25% в 2025 году, а к 2027 году повысится до 50% [116].

В России AI-агенты, AI-помощники объявлены в числе приоритетов шестого международного акселератора технологических стартапов Sber500 в 2025 году. Участвовать в акселераторе, который завершится в конце года на демодне в Москве, смогут команды из разных стран, прежде всего из БРИКС [117].

ИИ-агенты также в приоритете российской компании «Первая Форма», разработчика low-code BPM-платформы, применяющей человекоцентричный подход для автоматизации бизнес-процессов в различных отраслях — HoReCa, IT, госсекторе, образовании, производстве, промышленности, розничной торговле, строительстве, финансах и др.

AI-агенты в «Первой Форме» могут автономно выполнять задачи менеджера среднего звена, а расширение штата таких виртуальных сотрудников обходится значительно проще и дешевле, чем поиск, наем и обучение людей на аналогичные позиции [118].

Как отметили в апреле 2025 года аналитики российской электронной торговой площадки «ТендерПро», спрос на разработку ИИ-ассистентов для бизнеса за последний год вырос почти в 7 раз. Наиболее востребованными AI-помощники оказались в банковском секторе, ритейле, сфере общественного питания, недвижимости, телекоммуникаций, медицины, транспорта и энергетики [119].

Внедрение ИИ-агентов позволяет выстраивать автономно действующие гиперавтоматизированные и гиперперсонализированные системы, которые будут не просто помогать избавляться от рутины, а изменят суть работы организации и ее взаимодействия с внешним миром.

По мере развития технологических решений агентный искусственный интеллект становится одним из ключевых драйверов трансформации компаний в AI-Native организации, где ИИ является основой бизнеса, стратегии, продуктов, сервисов, процессов, корпоративной культуры и всей цепочки создания ценности. В России примером развития в данном тренде является Сбер, в приоритетах которого — трансформация в AI-Native компанию.

По мнению экспертов, в ближайшем будущем агентный ИИ также станет обязательным участником совещаний советов директоров, автоматизируя рутинные процессы и предоставляя управленцам всю необходимую информацию в реальном времени [120].

Между тем в России еще в июне 2024 Сбербанк объявил о создании ИИ-модели для оценки потенциала футболистов, выявления точек роста и выработки решений по развитию спортивных талантов. Среди реализуемых в рамках проекта задач — создание генеративного ИИ-ассистента для совета директоров футбольного клуба, который поможет принимать экономически эффективные решения по игрокам [121].

В том же июне 2024 Сбербанк представил универсальных ИИ-агентов для бизнеса, а в октябре запустил AI-агента в Минфине России [122], [123].

Президент Сбера Герман Греф, выступая в декабре 2024 года на Дне инвестора об итогах первого года реализации стратегии-2026 организации, заявил, что «следующий этап развития — это создание и внедрение AI-агентов, автономных интеллектуальных систем, которые способны выполнять задачи без вмешательства человека» [124].

В июле 2025 года Сбер сообщил о выходе усовершенствованной версии цифровой платформы корпоративного управления «Сенат» — системы поддержки принятия решений, которая позволяет автоматизировать работу коллегиальных органов управления бизнесом, ускоряя документооборот, минимизируя юридические риски, повышая прозрачность и эффективность процессов [125].

Интегрированный в «Сенат» искусственный интеллект:

• обеспечивает умный поиск по внутренним нормативным документам,

• дает краткий пересказ сложных документов,

• быстро создает лаконичную выжимку из объемных отчетов,

• помогает анализировать исторические данные для выработки обоснованных оптимальных решений,

• может формировать рекомендации по голосованию [125].

Материалы заседаний автоматически пополняют базу знаний организации. При этом ИИ помогает с точным документированием обсуждений (преобразуя аудиозаписи в текстовые стенограммы), распознаванием текстов проектов решений и формированием поручений для их дальнейшей маршрутизации.

Система «Сенат» является первой в мире системой, которая позволяет работать с вопросом от его инициирования до принятия решения и исполнения поручений из любой точки мира, увеличивая скорость процессов в 3,5 раза. Советы директоров и исполнительные органы ряда крупнейших российских корпораций уже используют «Сенат» для организации своей работы [125].

Вместе с тем многие эксперты сходятся во мнении, что искусственный интеллект не сможет заменить руководителей, а будет их дополнением — умным помощником, «вторым пилотом» (copilot) [120].

Внедрение в бизнес-процессы множества ИИ-агентов с разной специализацией и их кросс-функциональное взаимодействие ведет к необходимости создания мультиагентных систем, что изменит структуру компаний и характер работы руководителей.

В таких организациях роль руководителя трансформируется из оперативного менеджера в стратега-архитектора, который формирует и управляет AI-экосистемой предприятия, обеспечивает синхронную работу и максимальную эффективность взаимодействия между различными AI-агентами и другими системами, контролирует этичное и безопасное использования ИИ и регулирует ответственность за решения, принимаемые искусственным интеллектом.

Если говорить о развитии AI-технологий в целом, то за 2023—2024 годы произошел качественный скачок в практическом применении искусственного интеллекта. Многое из того, что еще недавно казалось научной фантастикой или узкоспециальными исследованиями и разработками, сегодня доступно каждому. ИИ научился понимать контекст, генерировать качественные тексты, анализировать данные с невероятной производительностью и точностью, создавать изображения и видео, помогать в управлении проектами, консультировать на уровне опытного юриста и даже писать программный код.