Когда в бизнесе заговорили о нейросетевых помощниках, это поначалу воспринималось как нечто из будущего. Но с появлением доступных инструментов вроде ChatGPT, Claude или Copilot, искусственный интеллект (ИИ) стал ощутимой рабочей силой — быстрой, выносливой и, казалось бы, лишенной слабостей. Многие компании начали экспериментировать: кто-то внедрял нейроассистентов для маркетинга, кто-то — в техподдержку или внутренние службы. Но довольно быстро стало понятно: это не «волшебная таблетка». Это мощный инструмент, но с оговорками.
Об опыте использования нейропомощников и выявленных в процессе рисках порталу «Риск-менеджмент. Практика» рассказал бизнес-партнер компании «Компьютерные технологии» Павел Карасев.
Как мы начали использовать ИИ в реальной работе
Наш первый опыт — автоматизация обработки заявок от клиентов. Мы внедрили ИИ-модель, которая должна была первично анализировать текстовые обращения, выделять суть, подсказывать приоритет и даже предлагать шаблон ответа. Задача — сократить время реакции первой линии и освободить сотрудников от рутинных операций.
Второй кейс — маркетинг. Мы начали использовать нейросети для подготовки черновиков постов, заголовков, e-mail-рассылок. Это позволяло генерировать больше идей, тестировать разные тональности и ускорять контентные задачи. Особенно полезным оказался ИИ в фазе «черновика»: когда надо выдать 10 вариантов и быстро выбрать лучший.
Третий — внутренняя документация. Нейроассистент помогал подбирать формулировки, упрощать сложный текст, готовить шаблоны договоров и инструкций.
С какими трудностями мы столкнулись
Проблемы начались не с качества генерации, а с контекста и границ ответственности. Во-первых, нейропомощник отлично работает «в вакууме», но без доступа к реальной внутренней информации он выдает слишком общее. Да, можно сделать интеграцию с базами знаний, инструкциями и корпоративными данными, но это требует отдельной архитектуры и сопровождения. Иначе ИИ «угадывает» вместо того, чтобы опираться на факт.
Во-вторых, точность критична. Один неверный совет в ответе клиенту — и у нас возникнут репутационные риски. Мы ввели правило: ни один текст, созданный ИИ, не уходит клиенту без проверки. На выходе получается экономия времени, но не «замена специалиста». Скорее — ускоритель, черновик, но не финал.
Третья проблема — сопротивление команды. Некоторые сотрудники чувствуют угрозу: «меня заменит ИИ», «мои задачи обесценены». Другие — наоборот, перегружают ассистента, не проверяя результаты. Нам пришлось отдельно работать с культурой взаимодействия с ИИ, обучать и объяснять: это инструмент, а не коллега. За качество отвечает человек.
Какие риски мы видим
1. Генерация недостоверных данных. Нейросеть может придумать несуществующие факты, особенно если ее просят «уверенно объяснить сложную тему». В бизнесе это может привести к юридическим ошибкам, некорректным расчетам, путанице.
2. Утечка данных. Если сотрудники по неосторожности подгружают в ИИ-фреймворк документы, содержащие персональные или коммерчески важные сведения — это потенциальный инцидент. Особенно если речь идет о публичных API.
3. Зависимость от одного вендора. Многие компании начали строить процессы вокруг одного ИИ-инструмента, забывая, что экосистема быстро меняется. Мы стараемся диверсифицировать: используем разные движки в разных задачах.
4. Размывание ответственности. Когда «ответ написал ИИ», сложно понять, кто должен нести ответственность за последствия. Мы жестко закрепили это в регламенте: ИИ — не субъект, а помощник. За результат отвечает сотрудник.
Что сработало
Самыми эффективными оказались кейсы, где ИИ встроен в процесс как ассистент, а не как автомат. Он не закрывает задачу целиком, но экономит десятки минут на каждом этапе. Например, он подсказывает, как структурировать ответ клиенту, помогает составить тезисы к презентации, упрощает громоздкие формулировки в отчетах.
Мы также создали внутренний гайд, где указано, где и как можно применять нейросеть, а где — нельзя. Это дало уверенность сотрудникам и повысило качество работы. И, конечно, начали обучать команду: как формулировать запросы, как проверять ответы, как давать обратную связь модели.
Готовы ли мы к будущему с ИИ?
Готовы, но не в иллюзии, что все можно автоматизировать. Мы видим в ИИ не замену человека, а надстройку над его опытом. Да, ассистенты могут закрывать рутину, ускорять черновики, подсказывать форматы — но все это работает, когда есть эксперт, который оценивает и направляет.
Сегодня бизнесам важно не просто внедрить модный инструмент, а выстроить культуру работы с ИИ, обучить команду, адаптировать процессы, заложить юридические и этические рамки. Тогда нейропомощники действительно станут «помощниками», а не источником проблем.
