GigaConf 2025: как GenAI меняет бизнес-процессы и клиентский опыт

26 июня 2025 года, 14:08

Эксперты ожидают, что в ближайший год ключевыми трендами в GenAI станут удешевление локального инференса, появление первых массовых продуктов с принципиально новым пользовательским опытом и смена парадигмы разработки.

На какой стадии развития сейчас находится генеративный искусственный интеллект (GenAI), чем он полезен бизнесу и какие задачи решает. Об этом поговорили эксперты цифровой индустрии на сессии «GenAI в реальном бизнесе. Как правильно внедрять сегодня и к чему готовиться завтра» в ходе GigaConf 2025.

«Важно понять, как мы относимся к GenAI — просто как к модной технологии или как к новой реальности, операционной системе для бизнеса и драйверу финансового результата? От того, как мы будем подходить к генеративному искусственному интеллекту, будет зависеть скорость развития этой технологии и кейсы ее применения», — отметил вице-президент по развитию технологического бизнеса Сбербанка Сергей Крылов, который модерировал сессию.

Александр Сидоров, Head of Data Science компании Wildberries & Russ, подчеркнул, что генеративный AI — не просто игрушка для развлечения, а мощный инструмент, который может реально помогать людям и оптимизировать работу.

«С его помощью можно решать конкретные задачи: автоматизировать HR-процессы, упрощать онбординг, давать ответы на частые вопросы сотрудников. Ключевое — это подход: не обязательно быть „сильным“ разработчиком, который все делает с нуля. Иногда достаточно быть „ловким“ — комбинировать готовые решения и быстро создавать полезные штуки за пару вечеров. Но самое главное — это желание помогать, а не просто гнаться за технологиями ради технологий», — сказал Александр Сидоров.

По словам Ивана Иванова, директора по стратегии цифровой трансформации «Альфа-Банка», за последние годы искусственный интеллект кардинально изменил банковскую сферу, особенно в части клиентского опыта. Сегодня банки переходят от сценарных чат-ботов к интеллектуальным виртуальным ассистентам, способным вести живой контекстный диалог, интегрироваться в CRM и учитывать историю взаимодействий. Это уже не просто автоматизация — это новая парадигма персонального цифрового банкинга. Искусственный интеллект создает новый пользовательский интерфейс — диалоговый, интуитивный, мгновенный, — сокращая цепочки ценности, устраняя посредников и упрощая доступ к продуктам до одного запроса.

«По сути, в банках сейчас формируется новый стандарт сервиса, радикально меняя саму логику взаимодействия с банком. Игроки банковского рынка активно ищут способы запустить сетевые эффекты вокруг своих продуктов, стремясь не просто внедрять технологии искусственного интеллекта, а создавать устойчивую ценность там, где есть реальная боль клиента — в точках неудовлетворенных потребностей, которые требуют точного и персонального решения. Именно в этих зонах сейчас рождается настоящая вовлеченность и лояльность благодаря новой технологии», — рассказал Иван Иванов.

Михаил Неверов, директор по развитию искусственного интеллекта X5 Tech, считает, что появление генеративного искусственного интеллекта сравнимо по значимости с появлением электричества.

«Эти технологии трансформируют бизнес-процессы и создают новые возможности. Сегодня наблюдается демократизация доступа к технологиям. Простые инструменты вроде суфлеров (чат-боты для поиска по базам знаний) позволяют любому сотруднику использовать AI без специальных навыков. Офисные копайлоты помогают решать рутинные задачи — это работа с документами, суммаризация, маркетинговые коммуникации и анализ данных. Произошла оптимизация core-бизнеса — AI-решения применяются в логистике, ценообразовании и ассортиментной политике, особенно в ретейле. Можно создавать индивидуальные предложения для клиентов», — заметил специалист.

Андрей Рыбинцев, старший директор «Авито» по ИИ, считает, что главное — не технология, а ее способность решать две группы задач: улучшать существующие процессы (коммуникация в мессенджере) и создавать принципиально новые возможности (персональный консультант по покупкам).

Среди основных зон развития GenAI эксперты видят:

1. недостроенную инфраструктуру — legacy-системы, отсутствие унифицированных API и инструментов для интеграции агентов, необходимость доработки инженерных слоёв для масштабирования решений;
2. культурные и организационные ограничения — консервативность мышления, недостаток культуры экспериментов и доверия к новым технологиям, инертность сотрудников, сопротивление изменениям;
3. технологическую незрелость и высокую стоимость — существующие модели остаются дорогими в эксплуатации, ограниченная эффективность в ряде сценариев, необходимость баланса между качеством и экономикой.

Спикеры отмечают, что нужно адаптировать законодательство под новые технологии. Кроме того, у общества есть неадекватные ожидания к этой технологии, завышенные требования к надежности и точности AI — ошибки искусственного интеллекта воспринимаются острее, чем человеческие.

Эксперты ожидают, что в ближайший год ключевыми трендами станут удешевление локального инференса, появление первых массовых продуктов с принципиально новым пользовательским опытом и смена парадигмы разработки: программисты будут управлять группами AI-агентов, а не писать код вручную. Главное ожидание — чтобы AI-решения вышли за рамки экспериментов и начали менять повседневную жизнь людей.