Кадровый голод и жесткая конкуренция не оставляют бизнесу выбора — нужно внедрять технологии. Но как не наступить на грабли? Деловой еженедельник «Конкурент» спросил у топов: где ИИ помогает зарабатывать, а где просто сжигает бюджеты?

В сферах, где скорость и креативность играют ключевую роль, автоматизация уже стала мощным инструментом.

Надежда Голубятникова, основатель маркетингового агентства STRATEGRA: «Мы активно используем инструменты автоматизации как для собственных задач, так и в работе с клиентами. В частности, помогаем компаниям наладить работу с лидами и оптимизировать внутренние процессы. Автоматизация значительно ускорила наши ключевые операции: анализ данных маркетинговых исследований, создание изображений для рекламных материалов и обработку входящих заявок. Хотя мы не проводили формальной оценки, по нашим ощущениям, трудозатраты сократились на 20–30%.

Мы реализуем все проекты силами собственных специалистов, но я знаю, что для многих компаний главной сложностью становятся высокая стоимость таких решений и необходимость проектного подхода. Из-за этого не все собственники готовы браться за столь масштабные инициативы».

Однако в отраслях, где цена ошибки измеряется не упущенной прибылью, а соблюдением строгих нормативов, к искусственному интеллекту относятся куда более сдержанно.

Александра Максимец, генеральный директор холдинга «Русстройконсалтинг»: «На практике я использую нейросети по минимуму: разве что для структурирования статей или подбора заголовков, но все обязательно перепроверяю. Полностью полагаться на ИИ я не готова.

Сейчас модно говорить, что ИИ скоро заменит проектировщиков. Но громче всех об этом заявляют люди, которые слабо представляют специфику профессии. Им кажется, что проектирование — это просто: набросал что-то на бумажке, и готово. Но настоящая работа — это не набор шаблонных действий, а умение держать в голове множество взаимосвязей, предвидеть риски и адаптировать решения под реальные условия. Этому машину придётся учить ещё очень долго, если это вообще возможно».

Иногда бизнес упирается в преграду, которую не может изменить, — внешнюю инфраструктуру.

Александр Сахно, коммерческий директор компании «Трансстройресурс», объясняет, почему ИИ пока не находит применения в его операционных процессах: «Наши главные трудности — не генерация текстов или аналитика, а строгое соблюдение государственных регламентов. При работе с госсистемами любая ошибка в документах стоит денег: это либо штрафы, либо задержка груза. Мы ежедневно тратим время не на поиск новых технологий, а на то, чтобы свести воедино данные из разных государственных сервисов. Из-за этого огромный пласт работы остается ручным.

Возьмём, к примеру, бухгалтерию и логистику. Чтобы оформить одну отгрузку, сотрудник должен одновременно работать в 1С, ФГИС «Зерно», «Честном Знаке» и других системах. Все они обязательны, но никак не связаны между собой. У каждой свой интерфейс, свои требования, и они периодически дают сбои. Автоматизировать такую рутину практически невозможно: пока сами госплатформы не научатся обмениваться данными, все придётся делать вручную».

Эксперты сходятся во мнении: ключевые барьеры на пути к автоматизации лежат не в коде, а в головах.

Мария Скворцова, генеральный директор ООО «Сердце Русского», бизнес-консультант: «Найти специалистов, которые не просто «знают технологии», а понимают бизнес-контекст и умеют переводить задачи на язык IT, в Приморье очень сложно. Но главная техническая проблема — совместимость новых решений с уже работающими системами, а самый трудоемкий этап — даже не внедрение кода, а работа с людьми: обучение персонала, преодоление сопротивления изменениям, синхронизация целей между отделами.

Сотрудникам всегда требуется время, чтобы привыкнуть к новому порядку, а руководителям — чтобы скорректировать KPI и метрики под автоматизированные процессы. Именно на этом этапе чаще всего возникают задержки и перерасход ресурсов».

Проблема кадров и сопротивления персонала оказывается сквозной для самых разных организаций — от консалтинга до кооперативов, где цифровая трансформация требует не только технологий, но и перестройки всей логистики работы.

Андрей Прокопчук, председатель правления потребительского кооператива «Единство»: «В нашем кооперативе мы планируем использовать ИИ для обработки запросов пайщиков через чат-бот (первичные вопросы по закупкам). Также присматриваемся к ИИ-аналитике для мониторинга цен на товары — чтобы отслеживать выгодные предложения, подбирать поставщиков и автоматически уведомлять пайщиков об изменениях на рынке.

Найти специалистов в Приморье сложно: рынок перегрет, хорошие разработчики — дорогие, а для небольших проектов их почти нет. Помогает выстраивание связей с вузами.

При внедрении ИИ и автоматизации главная сложность — не бюджет, а интеграция новых решений с текущими процессами. Второе — нехватка времени и компетенций для адаптации, особенно когда внедрение требует перестройки всей логистики. Самый трудоемкий этап — не сама установка, а обучение людей и перестройка привычек работы».

Тема человеческого фактора и адаптации сотрудников выходит на первый план даже в общественных объединениях, где автоматизация сталкивается не только с техническими, но и психологическими барьерами.

Марина Семенова, председатель Приморской организации профсоюза «Торговое Единство», член Общественной палаты Приморского края: «В профсоюзе используем CRM для учета обращений работников. Эффект: снижение рутинной нагрузки на сотрудников на 20–30%. Скорость обработки заявок выросла в 1,5–2 раза. Однако реальная экономия пока не масштабна — основные ресурсы уходят на этап перехода, чтобы автоматизация работала без сбоев.

Используем также ИИ для аналитики обращений — система классифицирует жалобы по темам (зарплата, условия труда, увольнения). Применяем автоподготовку типовых ответов и чек-листов для консультаций. В работе с пайщиками кооператива — чат-бот для первичных вопросов по закупкам. Пока на стадии пилота, но видим потенциал.

В части внедрения автоматизации мы работали с IT-командами ДВФУ и местными стартапами. В крае есть разработки: например, платформа по созданию ИИ-агентов от Сбера, ИИ-помощник для экспортеров «AI-Востоковед», а также университетские стартапы по автоматизации рутины.

Главная сложность — обучение персонала и сопротивление сотрудников. Люди боятся, что их заменят машины. Второе — бюджет: качественные решения дороги. Третье — совместимость с текущими системами. Самый трудоемкий этап — не внедрение, а интеграция и адаптация процессов под новые технологии».