Эксперт Komanda.ai Джейхун Иманов о будущем ИИ в бизнесе Азербайджана

Представитель Komanda.ai в Азербайджане Джейхун Иманов рассказал о внедрении ИИ в азербайджанский бизнес, проблемах на пути к стратегии и темпах цифровизации в крупных компаниях и госструктурах. Он также поделился множеством инсайтов о рисках и кадровой подготовке для успешной интеграции технологий.

Какие организационные и культурные особенности азербайджанских компаний определяют подход к внедрению ИИ и скорость его реализации?

Я думаю, что на каком-то первом уровне каждый строит свой личный опыт. Все зависит от того, какая у руководителя иерархия в компании. Ни о какой «фиолетовой» организации мы пока не говорим.

Есть руководитель — у него должен появиться собственный опыт: он сам начинает работать с AI, подключает внешние данные, Google диск и так далее. То есть, как говорится, вступает в более близкие отношения с технологией, чтобы дальше ее могла использовать организация. Часто руководитель уже на топ-уровне, но сама компания еще не настроила условно Bitrix и не работает эффективно по целям — там все еще «байк-зале».

Руководитель, лидер и организация могут быть на разных уровнях развития — то, что называется digital maturity.

С другой стороны, если он работает в госсекторе или крупной корпорации, там есть риски. Никто пока глубоко не изучил эту историю, поэтому особо, мне кажется, не торопятся, а присматриваются к ней.

То есть, я думаю, личный опыт, уровень digital maturity и восприятие потенциальных рисков определяют подход и скорость внедрения, потому что все еще мало on-premise решений для организаций. Поэтому эти три фактора играют ключевую роль.

Какие типы компаний — крупные, средние или малые — сегодня проявляют наибольший интерес к ИИ?

Я думаю, что в первую очередь это крупные компании — интерпрайз. В них быстро открывают небольшие AI-отделы по 6–10 человек, которые активно экспериментируют и внедряют решения как для внутренней работы, так и для внешних сервисов.

Особенно много интереса проявляется к автоматизации клиентского общения: сначала с помощью месседжей, потом — голосовых инструментов, чтобы снизить нагрузку на колл-центры и оптимизировать процессы. Часто все начинают с QA и анализа звонков, а затем подключают контакт-центры и колл-центры.

Также активно внедряются HR-инструменты для внутренних процессов: сотрудники могут уточнять баланс отпусков, оформлять свои absence-дни и решать другие вопросы через внутренние чаты.

Каждый крупный клиент создает собственную AI-команду, которая постепенно улучшает эти процессы.

Малый бизнес тоже подключается, например, для работы с Instagram* (принадлежит корпорации Meta, деятельность которой признана экстремистской на территории РФ и запрещена), но здесь речь чаще идет о небольших расходах — 50–100 долларов на тестовые проекты. Основной фокус и драйв сейчас остаются в крупных организациях: банкинг, телеком и государственные структуры.

Что мешает компаниям переходить от пилотных проектов к долгосрочной стратегии внедрения ИИ?

Я думаю, ключевой фактор — это общая организационная структура и целеполагание компании. Чтобы перейти от пилотных проектов к устойчивой стратегии, структура должна достичь определенного уровня зрелости. Она проходит эволюцию — от Excel и простых Task Manager до более комплексных систем.

В больших организациях часто остаются legacy-системы, которые делают процессы инертными. Эта инерция и некая органичная сопротивляемость изменениям могут замедлять переход от отдельных экспериментов к масштабной стратегии.

При этом изолированные внедрения проходят достаточно быстро. Например, службы поддержки и контакт-центры постепенно подключаются к AI-пилотам или полноценным AI-конверсационным решениям, и каждый следующий проект становится более системным.

Я думаю, ключевой фактор — это внутренняя готовность компании. Важно, чтобы были готовы процессы и лидеры, которые могут брать на себя риски внедрения. Основное — это опыт и зрелость внутренних процессов.

Некоторые компании развиваются так быстро, что их стратегия ориентирована на экспансию, а не на оптимизацию. Как только организация достигает определенного масштаба и начинает фокусироваться на оптимизации, наступает оптимальный момент для внедрения AI.

В больших компаниях переход затрудняет инерция: остаются legacy-системы, процессы не выстроены по целям, есть естественное сопротивление изменениям. Однако изолированные пилотные проекты внедряются быстро. Например, службы поддержки и контакт-центры постепенно подключаются к AI-пилотам или полноценным AI-конверсационным решениям.

На некоторых менее насыщенных рынках компании просто сосредоточены на развитии бизнеса — открытии филиалов, расширении продаж — и внедрение AI пока не стоит в приоритете.

Как вы оцениваете уровень кадровой готовности для активного внедрения ИИ?

Если говорить о готовности, то в целом по индустрии она пока невысока. Мы работаем с представителями 25 крупных брендов в качестве системного интегратора — от контакт-центров до организации бизнес-процессов с использованием больших платформ и разнообразных инструментов.

Мы видим, что AI-инструменты появились относительно недавно, максимум 3–4 года назад, и адаптация происходит в основном «на ходу». Существует заметная потребность в подготовке кадров: формируется своего рода воронка талантов, когда каждый отдел открывает у себя небольшие AI-команды.

Я уверен, что со временем ИИ перестанет быть отдельной функцией, а станет частью работы каждого сотрудника, включая Digital-отделы и смежные подразделения.

Какие отрасли и направления чаще всего становятся «входной точкой» для внедрения AI?

Мы несколько лет занимаемся бизнес-организацией, включая внедрение AI — это одна из наших ключевых компетенций. Основная сфера применения — финансы, включая банки и страхование, а также элементы логистики и медицины.

В большинстве случаев автоматизируются службы поддержки и процессы принятия решений, например, кредитные или страховые. AI выступает как советник или полноценная система, которая помогает определять условия кредитов или страховых выплат и частично берет на себя процесс принятия решений.

Какие риски вы видите при быстрой интеграции ИИ в бизнес без продуманной стратегии?

Дело не в самом AI, а в человеческом факторе. Один из основных рисков — это «one shot», когда есть только один шанс произвести правильное первое впечатление. Если руководитель не видит корректные KPI, нормы или актуальные данные, он не может оценить улучшения и эффективность внедрения.

Второй аспект — continuous improvement и sustainability. Необходимо контролировать процессы и понимать, кто отвечает за качество: службы поддержки, оценку клиентов для кредитов или страховых процессов.

Если в компании есть люди, которые умеют стратегически определять нормы и оценивать стабильность системы, где участвует AI — полностью или частично — это создает надежную основу для понимания, работает ли AI. В итоге лидеры освобождаются от тревожности, что что-то может пойти не так, и получают уверенность в стабильности бизнес-процессов.

Важно на каждом этапе внедрения понимать, по каким показателям и с какими весами оценивается работа AI. Необходимо предусмотреть, как организация будет реагировать на эволюцию процессов и обеспечивать стабильность системы.

Кроме того, всегда должен быть план B: возможность переключиться на человеческое управление в случае сбоев или нестандартных ситуаций, независимо от того, о каком процессе идет речь. Это позволяет минимизировать риски и сохранять контроль над бизнес-процессами при интеграции AI.

Какие шаги вы планируете предпринять, чтобы технологии ИИ стали частью реальной бизнес-практики в Азербайджане?

Часто думают, что интеграция AI — это «подключил и пошел отдыхать в Малибу». На самом деле любой продукт требует времени для полноценного внедрения. Например, в контакт-центрах в первый месяц AI обрабатывает только около 30 % обращений, через несколько месяцев — 50 %, и лишь к шестому месяцу достигается 80–90 % стабильности.

Я говорю о крупных клиентах с тысячей запросов в день. Для таких бюрократических организаций важно не просто демонстрировать возможности AI, а внедрять функциональные решения: показать мили, отменить или оформить бронирование, совершить покупку.

Мы также делаем серьезную ставку на e‑commerce, помимо банковской и телеком-сферы, внедряя AI в конверсационные процессы и автоматизацию взаимодействия с клиентами.

Ведь мы часто говорим не только о вопросах сокращения затрат — например, что в колл-центре было 15 человек, а теперь осталось 5. Важен также speed of delivery, то есть скорость, с которой сотрудники отвечают на запросы.

Иногда мы проводим аудит и видим, что ответы могут занимать от одного часа до двух дней. Поэтому постоянный аудит и контроль качества критически важны. Это напрямую связано с устойчивостью процессов и скоростью коммуникации с клиентами.

Как, по вашему мнению, изменится облик азербайджанского бизнеса в ближайшие годы при сохранении текущих темпов цифровой трансформации?

Как показывает практика, Азербайджан очень быстро движется в направлении цифровизации. Сейчас около 80 % государственных услуг почти полностью цифровизированы. Открыт крупный AI-центр, а стратегия развития AI до 2028 года уже утверждена президентом.

В корпоративном секторе ситуация аналогичная: крупные банки и страховые компании активно внедряют AI-ассистентов в службы обслуживания клиентов. Эти инициативы постепенно распространяются и на внутренние процессы организаций. Топовые банки опережают остальных, внедряя решения для автоматизации рутинных задач и клиентского взаимодействия.

Мы видим активное развитие e‑commerce решений, включая чаты для общения и сервисного обслуживания. Уже создана база как на уровне государства, так и на уровне корпораций, что позволяет достаточно быстро перейти к полной интеграции AI. В целом, процесс идет очень стремительно, и в Enterprise-сегменте уже накоплен значительный опыт работы с AI.