Почему бизнесу больше не нужен «ИИ ради ИИ»

3 июня генеральный директор MANGO OFFICE Денис Голованов дал большое интервью журналу «Эксперт» о том, как российский бизнес переходит от экспериментов к прикладному использованию интеллектуальных технологий.

Он рассказал, почему лидеры рынка уже конкурируют скоростью внедрения нейросетей, какие отрасли быстрее остальных осваивают ИИ-решения и как проходит трансформация MANGO OFFICE.

Ниже — ключевые мысли и самые яркие моменты интервью.

Конец хайпа вокруг ИИ

Сегодня практически каждый продукт пытается добавить к себе приставку ИИ.

Создается ощущение, что без этого решение уже сложнее продавать. Но реальная ценность появляется далеко не везде.

Ситуация очень напоминает историю с CRM-системами 5–7 лет назад.

Тогда компании массово переходили с Excel на CRM и ожидали мгновенного роста эффективности. Но рынок быстро показал: если внутри хаос в процессах и слабое управление — сама технология ничего не спасет.

С нейросетями происходит похожая история.

Многие компании пока используют эти технологии на уровне экспериментов: генерация текстов, презентаций, видео, поиск информации, первичная аналитика.

Это полезно, но еще не меняет экономику бизнеса.

Настоящий эффект появляется только тогда, когда такие решения встроены в конкретный операционный процесс и влияют на измеримые показатели.

Правильный вопрос для бизнеса

Главная ошибка компаний — начинать внедрение ИИ с технологии, а не с задачи.

Не нужно спрашивать «Какую нейросеть нам внедрить?».

Правильный вопрос звучит иначе — «Какой процесс можно ускорить, удешевить или сделать качественнее с помощью таких решений?».

Например, если горячая линия компании обрабатывает тысячи звонков в сутки, задача должна быть максимально конкретной.

Можно ли сократить время обработки обращения с 60 секунд до 20 — без потери качества сервиса?

Если ответ «да» — это уже не красивая презентация, а прямой экономический эффект.

Внедрение нейросетей должно строиться вокруг KPI, владельца процесса и понятной экономики.

Если решение существует отдельно от рабочих процессов и «прикручено изолентой» — это пока эксперимент, а не бизнес-инструмент.

Где ИИ уже помогает бизнесу

Самые очевидные точки роста сегодня — процессы с большим объемом рутины.

Тысячи звонков, обращений, документов, заявок, чатов и однотипных задач — именно там нейросеть способна давать быстрый эффект.

Поэтому наиболее перспективные направления для таких решений сейчас:

• клиентский сервис
• контакт-центры
• продажи
• маркетинг
• контроль качества
• аналитика
• обработка документов
• внутренние базы знаний

Особенно активно ИИ внедряют: банки, страховые компании, ритейл, телеком и крупная промышленность.

Лидеры рынка уже конкурируют не презентациями про нейросети, а скоростью их внедрения в реальные процессы.

При этом разрыв между крупными компаниями и остальным рынком пока очень большой.

Почему бизнес пока не до конца доверяет ИИ

У бизнеса есть два уровня недоверия к нейросетям.

Первый — скепсис вокруг самой технологии.

Несколько лет назад похожая ситуация была с голосовыми роботами. Компании боялись передавать им коммуникацию с клиентами.

Но затем появились реальные кейсы, понятная экономика и измеримый эффект. В итоге рынок принял технологию как норму.

С ИИ будет происходить то же самое.

Бизнес начнет верить в такие решения тогда, когда увидит не «магические возможности» на презентации, а конкретный результат внутри своих процессов.

Второй уровень — доверие к тем, кто консультирует и внедряет нейросети.

Вендоры уже не могут просто показать платформу и список функций — клиентам этого недостаточно.

Компании ищут в интеграторах роль бизнес-партнеров, которые понимают их отрасль, процессы и специфику бизнеса.

О ценах на ИИ для работы с речью

Сегодня стоимость распознавания и транскрибации речи быстро снижается.

В ближайшие 2–3 года «голая минута» распознавания станет базовой функцией — примерно как минуты связи или гигабайты интернета. На ней будет сложно зарабатывать высокую маржу.

Но это не означает падение ценности нейросетевых решений. Просто рынок разделится на два уровня:

Первый — дешевые технологические функции.

Второй — прикладные бизнес-решения:

• речевая аналитика
• голосовые роботы
• ИИ-ассистенты операторов
• интеллектуальная маршрутизация
• автоматизация сервиса

Именно здесь будет находиться основная ценность — не в стоимости минуты, а в экономическом эффекте для бизнеса.

Как трансформируется компания MANGO OFFICE

Трансформация компании — это не резкий разворот, а следующий этап развития бизнеса.

Денис Голованов пришел в MANGO OFFICE в ноябре 2025 года.

В первые месяцы новая управленческая команда сфокусировалась не на громких заявлениях, а на аудите процессов, продуктового портфеля, IT-ландшафта и управленческой структуры.

Следующим шагом стало формирование продуктовой стратегии MANGO OFFICE до 2030 года.

Главный вектор роста теперь связан с крупными корпоративными и индустриальными клиентами.

Для этого внутри компании уже создано отдельное направление по развитию enterprise-сегмента — со специализированной командой, сервисным подходом и продуктовой экспертизой.

Параллельно MANGO OFFICE усиливает управленческую команду. К ней присоединились новый коммерческий директор Алексей Рубцов и продуктовый директор Владимир Торопецкий.

Их ключевая задача — выстраивать единую коммерческую и продуктовую стратегию для всех активов группы, усиливать синергию между направлениями и создавать основу для дальнейшего роста бизнеса.

Главные тренды бизнес-коммуникаций 2026 года

Рынок движется сразу в трех направлениях:

- Фокус на пользовательском опыте

- Рост роли интеграций между IT-системами

- Запрос на измеримый бизнес-эффект от цифровых решений

Компании больше не готовы покупать технологии «на будущее».

Бизнесу нужны решения, которые дают понятный результат уже сейчас — в скорости, качестве сервиса, эффективности процессов и экономике.

Выводы

Рынок ИИ постепенно выходит из стадии хайпа и переходит к прагматичному использованию.

Главные принципы внедрения нейросетей сегодня:

- Искать не модную технологию, а конкретную бизнес-задачу

- Считать экономический эффект еще до запуска проекта

- Встраивать ИИ в реальные процессы

- Начинать с рутинных и массовых операций

- Выбирать партнеров с отраслевой экспертизой, а не только с красивыми презентациями