Два года назад взаимодействовать с искусственным интеллектом (ИИ) могли только программисты, а теперь это доступно любому человеку в обычном чате. Сейчас нейросети управляют сложным оборудованием на заводах и анализируют поведение покупателей в интернете. ИИ уже меняет бизнес-процессы, образование и промышленность и продолжит делать это в новом 2026 году. Редакция ЧТИВА узнала у лидеров IT-рынка, как ИИ превращается в полноценного виртуального коллегу и когда компании начнут масштабировать отделы не людьми, а технологиями.
Екатерина Процко
Руководитель привлечения и олимпиадного трека Центрального университета, член совета Международной олимпиады по искусственному интеллекту (IOAI)
Самое поразительное в развитии ИИ — исчезновение технологического барьера. Еще два года назад работа с языковыми моделями требовала глубоких технических знаний, а сегодня — любой человек может решать сложные задачи в удобном интерфейсе, например, чате. Это влияет на уровень жизни людей в целом. Мы получили универсального помощника, который одновременно и копирайтер, и композитор, и программист. Я уверена, что скоро общение с ИИ станет таким же привычным навыком, как использование смартфона, но сначала придется научиться говорить с ним на одном языке.
Мне интересно оценивать тенденции в сфере развития ИИ с точки зрения международных соревнований по искусственному интеллекту. К примеру, уже два года существует IOAI — Международная олимпиада по ИИ для школьников, к которой мы в Центральном университете готовим сборные России. В первый раз она проводилась в Болгарии, а во второй в Китае, и каждый раз наши ребята привозят золотые медали и становятся абсолютными чемпионами в сфере ИИ.
Сейчас мы готовимся к третьей олимпиаде, и я вижу, что ИИ становится миксом творчества, математики и различных индустрий. На Международной олимпиаде с каждым годом участникам дают решить разнообразные задачи, каждая из которых проверяет не только знания и навыки программирования, но и умение мыслить нестандартно. И именно умение мыслить нестандартно и применять для этого инструменты ИИ стало основным трендом.
Еще одна тенденция, которую я вижу, — это еще более активное вовлечение не только индустрии, но и науки.
Например, финальное испытание на IOAI в этом году требовало уже глубоких знаний внутреннего устройства моделей. В нем участникам нужно было находить кошек на изображениях, используя заранее заданную модель и соблюдая ряд ограничений, установленных организаторами. Это задание сочетало в себе элементы научного исследования и инженерной практики — от анализа архитектуры нейросети до оптимизации вычислений. И все эти задачи уже решали школьники! В августе пройдет третья Международная олимпиада по ИИ, в которой примут участие более 80 стран. Очень интересно, какие задачи будут там, посмотрим на новые тренды.
Если говорить про классическое образование, то будущее не за «айтишниками» или «гуманитариями». Преимущество будет у специалистов с гибридным мышлением. Так называют людей, у которых есть экспертиза в своей сфере, например биоинформатике или дизайне, но в то же время они владеют базовой грамотностью в сфере ИИ — понимают его принципы работы и ограничения, умеют формулировать задачи и критически оценивать ответы. Также ИИ никогда не заменит учителей и преподавателей. Технологии становятся удобным инструментом как в обучении, так и в образовательных процессах, но стать альтернативой живого общения нейросети не смогут.
Крупнейшие компании в погоне за лидерством вовлекают в свои задачи не только опытных разработчиков, но и тех, кто еще даже не вышел на рынок труда. Например, в 2024 году спонсором Международной олимпиады по ИИ для школьников (IOAI) была компания Google. Однако сегодняшние подростки вряд ли будут создавать конкуренцию опытным специалистам. Бизнес таким образом взращивает будущих архитекторов ИИ-систем. Их будут привлекать для решения принципиально новых сложных задач — например, проектирования архитектур нейросетей.
Драйверами развития ИИ будут сферы здравоохранения, сельского хозяйства, финансов, креативных индустрий.
Например, уже сейчас технологии используют для мониторинга и прогнозирования урожая. Есть стартапы, которые помогают определить подлинность произведений искусства. Они используют модель, обученную на тысячах оригинальных работ. Нейросеть анализирует мазки, палитру, композицию и с высокой долей вероятности может определить подлинность или указать на возможную подделку. Проверка не заменяет эксперта-искусствоведа, но дает ему мощный дополнительный инструмент.
Денис Филиппов
Генеральный директор MWS AI (входит в Erion, ранее «Экосистема МТС»)
Мы наблюдаем сдвиг от универсальных моделей ИИ, которые вроде бы умеют все, но по сути — ничего по-настоящему, к отраслевым решениям. Универсальный ИИ может поддержать разговор на любую тему, но не способен решать реальные задачи, приносящие бизнесу прибыль, с необходимой точностью. Ключевой тренд — специализированные модели, обученные на данных конкретной компании или отрасли. Они учитывают специфику бизнеса и требования к безопасности.
Крупные компании уже «поиграли» в ИИ: протестировали модели, развернули платформы и поняли, что это не их ключевая компетенция. Отсюда новый тип вендоров — таких, как мы, — которые берут на себя весь цикл: от сбора данных до внедрения решений в IT-ландшафт. Проблема не в обучении модели, а во встраивании ее в живую инфраструктуру. Следующий шаг — платформы для создания и управления ИИ-помощниками. Бизнесу нужны не просто модели, а возможность выстраивать собственный конвейер ИИ-продуктов.
Но не любое внедрение оправдывает затраты. Наибольший эффект дают сценарии, где ИИ ускоряет работу людей.
Во-первых, это оптимизация административных и IT-процессов — юристы, HR, разработчики. Вместо расширения штата компания может дать сотрудникам ИИ-ассистентов для рутинных задач: анализа документов, статей, данных.
Вторая область — R&D, то есть исследования и разработка инноваций. Здесь ИИ помогает оптимизировать сложные процессы. Когда объединяются текст, голос, изображение, видео, компьютерное зрение, появляются решения с ощутимым финансовым эффектом: от повышения точности спутниковых снимков до проверки подлинности контента по аудио- и видеометкам.
Все эти направления — автоматизация, помощь специалистам и поддержка R&D — ведут к одному: росту эффективности. Та же команда делает больше, быстрее и качественнее.
В то же время — по мере зрелости технологий — становится очевидно, что ИИ действительно снимает значимую часть задач, и период мягких формулировок об «усилении людей» заканчивается.
В отдельных функциях системы работают быстрее и точнее человека, поэтому стратегически важно не превращать автоматизацию в сокращения: человеческий капитал остается ключевым активом. Правильная логика — не увольнение, а перепрофилирование: если ИИ освобождает людей в одной области, их можно переобучить для направлений с растущим дефицитом — управления ИИ-системами, работы с данными, интеграции решений, безопасности. Это формирует новую кадровую модель, где переобучение становится инструментом устойчивости и конкурентного преимущества.
MWS AI начала накапливать экспертизу как R&D-центр с 2021 года, занимаясь исследованиями в области ИИ. К концу 2024-го накопленный опыт позволил перейти от экспериментов к бизнесу: сегодня мы внедряем решения в собственной экосистеме — МТС Банке, «Медси», клиентской поддержке МТС — и сотрудничаем с десятками внешних компаний.
По итогам почти пяти лет работы мы провели отбор ключевых ИИ-компонентов, используемых в корпоративной среде, и в несколько этапов обеспечили их качественную интеграцию в единый продукт. Это платформа MWS AI Agents Platform, которая позволяет без навыков программирования создавать ИИ-агентов на базе больших языковых моделей и готовых инструментов в визуальном конструкторе бизнес-сценариев. В 2025-м начинается новый этап — переход от автоматизации к ИИ-ассистентам, которые радикально повышают эффективность специалистов. Далее — ИИ-агенты, автономные системы, выполняющие задачи самостоятельно, затем — виртуальные команды и «виртуальные сотрудники».
Бизнес будет работать по новым правилам: вместо роста штата — сильная базовая команда, масштабируемая виртуальными помощниками. Это и есть ИИ-трансформация.
До конца 2025 года появятся корпоративные ИИ-ассистенты, или копилоты, помогающие сотрудникам быстро искать информацию внутри всех систем компании, к 2026-му — копилоты для всех массовых профессий, а к 2028-му ИИ станет таким же стандартным инструментом, как Word или Excel.
Мы уже прошли этап энтузиастов и выстраиваем мост к «раннему большинству». Через пару лет ИИ станет естественной частью рабочего процесса — не хайпом, а инструментом реальной эффективности: человек с помощью ИИ делает больше, быстрее и точнее.
Павел Приходько
Главный инженер «Рокет Контрол»
Промышленным компаниям важно, чтобы все системы на производстве работали максимально эффективно и безопасно для сотрудников: без аварий и остановок. Особенность этой сферы в том, что процессы идут круглосуточно, и человеку нужно постоянно сопровождать даже автоматическое оборудование: в любой момент что-то может пойти не так, требуются внимание и быстрые решения. Именно эту нагрузку искусственный интеллект берет на себя. Порой невозможно вручную прописать, как реагировать на все нештатные ситуации, когда у тебя сотни параметров. А технологии на базе ИИ могут самостоятельно обучаться и подстраиваться под изменения.
Как это выглядит на настоящей фабрике? Например, на предприятии установлены огромные мельницы, которые измельчают руду. Наши модели следят за тем, чтобы не было аварийной ситуации, а агрегат делал работу качественно. ИИ регулирует скорость вращения мельницы и подачу воды. Алгоритм понимает, можно ли сейчас переработать больше руды либо стоит сократить объем, чтобы не допустить перегруза или проблем с режимом. У нас есть проект, где ИИ полностью управляет линией в несколько десятков агрегатов от склада до готового продукта.
Эффективность производства растет благодаря ИИ — обогатительная фабрика перерабатывает больше руды и лучше извлекает металл.
Экономический эффект мы оцениваем в сотни миллионов рублей в год. Аварий становится меньше, а оператору реже приходится вмешиваться в процесс и самому подстраивать оборудование — есть предприятия, где число ручных операций уменьшилось в 20 раз. По сути, роль сотрудника меняется: теперь он больше контролирует процесс и ставит задачи системе, а не занимается рутинной подстройкой. Однако внедрение ИИ не обходится без трудностей. Один из главных барьеров — это скепсис со стороны специалистов. Некоторые считали, что технология не сможет учесть все нюансы сложного процесса или, наоборот, будет гораздо эффективнее человека и заместит его.
Сейчас в промышленности наметились несколько ключевых трендов. Во-первых, ИИ поможет сделать производство более автономным, что особенно важно для удаленных предприятий с тяжелыми или даже опасными условиями труда. Они постоянно сталкиваются с нехваткой кадров. Во-вторых, развитие систем, работающих на понятном для пользователя языке, снизит порог входа — не понадобится разбираться в сложных интерфейсах. Это откроет возможность создавать по-настоящему «умные фабрики», где основные функции выполняются автоматически, а человек следит и корректирует процесс по мере необходимости. Существенного прогресса можно ожидать и от робототехники, благодаря чему заметно снизится потребность в постоянном контроле со стороны человека.
Андрей Рыбинцев
Управляющий директор по ИИ «Авито»
Машинным обучением мы начали заниматься еще в 2014 году — тренировали алгоритмы обучаться, «думать» и действовать самостоятельно для разных задач. Сегодня искусственный интеллект помогает нашим пользователям в сотнях процессов: проверять объявления и составлять их описания, ранжировать предложения в поиске, рекомендовать товары и услуги, выставлять цены и вести переписку. Бизнес активно вкладывается в генеративный ИИ — технологический сдвиг произошел с появлением открытых моделей, способных самостоятельно создавать текст и изображения. Технологии стали доступнее: можно взять базовую модель, дообучить ее на своих данных и встроить в продукт.
Мы вложили в разработки наших генеративных моделей A-Vibe и A-Vision около полумиллиарда рублей и уже увидели результат: в 2024-м наши эксперименты принесли около 670 млн рублей дополнительной выручки, которую мы не закладывали в прогноз. К 2028 году ожидаем, что показатель вырастет до 21 млрд рублей.
Более того, работа над классическими системами рекомендаций также дала результат — переход на новую архитектуру трансформеров обеспечил прирост числа уникальных покупателей на 1,3 %, что ощутимо для платформы с десятками миллионов пользователей. Сократить затраты на внедрение ИИ помогает создание легких моделей для конкретных задач, вместо одной большой и универсальной. Это также позволяет быстро масштабировать решения на миллионы пользователей.
Важно сделать ИИ естественным, чтобы пользователь не замечал его, а просто получал решение своего вопроса.
У нас на глазах появляется новый интерфейс общения между человеком и технологией — естественный, живой и разговорный. Чтобы достичь этого, мы разрабатываем ИИ-ассистента «Ави», который станет полноценным консультантом на площадке. Он поможет не просто искать, а сможет решить задачу пользователя: подберет варианты, сравнит и объяснит различия, посоветует, что выбрать. Пользователю не придется долго листать поиск и смотреть обзоры. А продавцов ИИ-помощник избавит от рутины и сможет давать персональные советы по стратегии и продвижению.
Следующий поворот — это агентские системы. Автономные решения, которые действуют сами: собирают данные, анализируют и принимают решения без постоянного участия человека. Об агентах сейчас много говорят, вся индустрия в поиске этого пути. Мы тестируем сценарии, где ИИ-агент не просто отвечает на запрос, а сам ведет процесс от начала до конца: изучает задачу пользователя, находит оптимальное решение, сравнивает варианты и предлагает конкретные действия. Это качественно новый уровень — от помощника к партнеру.
Технологии не заменяют людей, а меняют роли. 99 % из 25 млн ежедневных проверок на платформе проходят автоматически — благодаря алгоритмам. Но там, где нужен контекст и эмпатия, решает человек.
ИИ также превращает безопасность из реактивной функции в проактивную систему защиты. Мы внедрили решение на базе A-Vibe, которое сканирует код перед публикацией и автоматически находит потенциально опасные данные — пароли, API-ключи, токены. Алгоритмы выявляют подозрительные паттерны в переписке и накрутки еще до того, как они успеют навредить пользователям.
Над ИИ-технологиями в «Авито» работает более 900 сотрудников. Сейчас рынок специалистов по ИИ в России только формируется. Поэтому компаниям приходится самим развивать команды — обучать, наращивать экспертизу. Растет поколение инженеров, способных вдумчиво создавать технологии, понятные и нужные отечественному рынку, заточенные под нашу специфику.
