ИИ в бизнесе: помощник,
а не замена

Сегодня можно выделить четыре основных направления:

• Языковые модели — ChatGPT, DeepSeek и другие. Они помогают структурировать информацию, вести диалог, генерировать тексты, изображения и другое.
• Узкоспециализированные модели — например, для машинного зрения или управления роботами. Они используются в производстве, логистике и других конкретных отраслях.
• Прогностические модели (Predictive AI) — системы, которые анализируют большие массивы данных и предсказывают тенденции, спрос, риски или поведение клиентов.
• Модели для кибербезопасности — нейросети, обученные выявлять аномалии в поведении систем, предотвращать атаки и защищать корпоративные данные.

Нейросети помогают выполнять задачи быстрее и проще, но остаются инструментом, а не полноценной заменой. О том, как грамотно использовать Искусственный Интеллект в бизнесе, поделились тут. Рассмотрим работу Искусственного Интеллекта на примере с популярной платформой для бизнеса.

Представим ситуацию: нужно выставить счёт в 1С. Как здесь может помочь Искусственный Интеллект?

1. Коммуникация. Модель получает команду «сделай счёт для компании X» и понимает задачу, как будто это поручение помощнику.
2. Подготовка. ИИ может обработать не только текстовый запрос, но и, например, фотографию или скан платёжного поручения. Модель самостоятельно распознаёт, где указаны сумма, контрагент и назначение платежа, вносит эти данные в систему и формирует счёт автоматически.
3. Отправка. После этого Искусственный Интеллект может направить документ на согласование или переслать клиенту — по почте или через систему электронного документооборота.

Но всё это лишь имитация действий человека. ИИ не заменяет 1С и не может полностью вести бухгалтерский учёт внутри себя. Он выполняет только стандартные операции вокруг системы.

Искусственный Интеллект сегодня способен заменить рутинный труд, связанный с повторяющимися действиями за компьютером: поиск информации, заполнение форм, подготовка типовых документов, первичный анализ данных.

Модель делает это быстрее, чем человек. Благодаря этому компании могут разгрузить сотрудников от однообразных задач и направить их усилия на стратегию и развитие.

Но важно понимать: модель автоматизирует только то, что можно формализовать. Если задача нестандартная или требует глубоких отраслевых знаний, ИИ без настройки не справится. Похожая статья о том, почему ИИ не заменит разработчиков в ближайшем будущем.

В перспективе ИИ-модели смогут выполнять более сложные задачи. Например:

• анализировать клиентскую базу,
• проверять договоры,
• автоматически выставлять счета по регулярным контрактам,
• контролировать сроки оплат.

Но даже в таком сценарии роль человека останется ключевой: он будет задавать правила и контролировать выполнение.

Сейчас у руководителей появляется мысль: если нейросеть выполняет половину задач сотрудника, значит, платить можно меньше. На первый взгляд логично, но это временное заблуждение.

Исторический пример: когда бухгалтерия велась на бумаге, специалисты стоили дорого. С появлением 1С трудозатраты снизились, но ценность специалистов выросла, потому что они освоили новую технологию (о том, зачем бизнесу нужен 1С и какие задачи он выполняет, мы рассказали в этой статье).

Так будет и с Искусственным Интеллектом: в переходный период зарплаты будут «скакать», но потом те, кто умеет профессионально использовать ИИ, станут стоить дороже, потому что они приносят компании реальный экономический эффект.

Сегодня многие называют себя «экспертами по ИИ», просто научившись работать с ChatGPT. Для бизнеса это опасно: трудно отличить настоящего специалиста от новичка.

Последствия:

• задачи выполняются формально или неверно,
• выбираются не подходящие модели,
• решения выглядят красиво на бумаге, но не работают в реальности.

Например, если попросить ChatGPT сделать финансовую модель продаж, он выдаст таблицу и прогнозы. Но без знаний о рынке, поставщиках, логистике и реальных ценах эта модель будет оторвана от реальности.