Как искусственный интеллект помогает бизнесу в кризис

ИИ сейчас интегрирован во многие сферы жизни. Как он помогает в бизнес-процессах?

На рынке сейчас представлено множество решений, которые позволяют перестроить ключевые бизнес-процессы — оптимизировать подбор персонала или финансовое планирование. Речь идет о системах, которые берут на себя рутину, снижают человеческий фактор и дают дополнительные инструменты для аналитики. Например, вместо того чтобы сотрудник часами составлял тендерную документацию, ИИ способен составить шаблон за несколько секунд, причем с меньшим риском ошибок и недочетов. Это равноценно и для других рутинных задач, которые теперь можно делегировать ИИ.

Какие процессы сегодня чаще всего отдают ИИ?

Это три основных направления — HR, закупки и финансы. В HR искусственный интеллект автоматизирует анализ резюме, прогнозирует текучесть кадров и позволяет провести оценку эффективности кандидатов и сотрудников. В закупках ИИ не просто ищет поставщиков, а проверяет их надежность, составляет документацию в соответствии с 44-ФЗ и 223-ФЗ. Это особенно важно, так как малейшие неточности в документах могут привести к юридическим проблемам. Наконец, в финансах технологии на основе машинного обучения позволяют прогнозировать денежные потоки с высокой точностью, автоматически формировать отчеты и заранее выявлять финансовые риски. Эти сценарии уже работают в реальных внедрениях. 

Важно понимать, что искусственный интеллект — это не замена людям, а полезный инструмент. Он берет на себя монотонную работу, где высок риск человеческого фактора, и позволяет перейти от ручного контроля бизнесом к управлению через данные. Это создает прозрачную и предсказуемую среду для развития.

Какие преимущества получает компания при внедрении ИИ?

Цифры говорят сами за себя. Первые тесты показали, что подобные технологии сокращают временные затраты на рутинные задачи до 75%. Например, если раньше финансовый отчет готовили неделю, то теперь его можно сформировать за пару часов. Кроме того, ИИ сразу может предоставить рекомендации по оптимизации. Для понимания — технологии на базе машинного обучения анализируют документы с точностью до 99,2%, что дает качественную оценку.

Внедрение ИИ полностью меняет подход к управлению бизнесом. Решения в таком случае принимаются на основе данных, аналитики и прогноза. Это предотвращает неожиданные кризисы. Системы подобного типа заранее сигнализируют о риске, предлагают сценарии и помогают принять взвешенное решение. Как результат — управление организацией становится более гибким и эффективным даже в условиях турбулентности.

Как вообще устроены такие системы?

Это полноценные экосистемы. Обычно они представлены в виде модульной платформы с отдельными блоками под HR, закупки, финансы, производственные процессы. Все объединено с общей аналитикой. Дополнительно встраивают интеграцию с самыми популярными корпоративными сервисами, например, 1С или ERP-системами. Это создает гибкую связь с другими инфраструктурами, без которых бизнес не может обойтись. 

Кроме того, одно из требований — аналитика в режиме реального времени. Руководитель должен видеть все процессы в одном дашборде. Такой подход позволяет объединить необходимые данные в одном месте, что особенно важно для крупных организаций. 

Можно ли внедрить подобные системы с ИИ в производство?

Да, это направление сейчас активно развивается. Например, существует методология 5S — сортировка, порядок, чистота, стандартизация, совершенствование. Раньше она требовала постоянных аудитов. Сейчас на рынке представлены решения с машинным зрением. Камеры анализируют рабочие места в реальном времени, распознают нарушения, генерируют отчеты и даже отправляют уведомления ответственным сотрудникам. Таким образом, ИИ помогает поддерживать стандарт, экономит время менеджеров и позволяет избежать производственных рисков.

Существует миф, что системы с ИИ доступны только отраслевым гигантам. Так ли это?

На самом деле современные решения построены по принципу MVP — можно начать с одного модуля, например, HR или закупок, увидеть эффект, а потом масштабироваться. В таком случае важно определить, где в организации больше всего рутины, ошибок и задержек, и именно в эти процессы внедрить ИИ. Техническая сторона вопроса тоже легко решается. Нужны базовые цифровые процессы, а мощная ИТ-инфраструктура не требуется. Большинство систем можно интегрировать за недели, поэтому подобные решения доступны среднему и малому сегменту.

Какие перспективы у таких решений на российском рынке?

На мой взгляд, это одно из самых перспективных направлений. Санкции, дефицит кадров и издержки заставляют бизнес искать более эффективные решения. ИИ-автоматизация — один из самых быстрых и измеримых способов ее достичь. Мы видим, что спрос растет не только в крупном, но и в среднем бизнесе. Благодаря этим тенденциям и появился наш продукт — NeuralFlow. Сегодня компании не могут позволить себе терять время на ручную обработку документов или поиск поставщиков методом проб и ошибок. В ближайшие 3–5 лет такие решения перестанут быть инновацией — они станут обязательным элементом цифровой зрелости компании.