По данным опроса Банка России, в котором участвовали почти 15 тысяч компаний, искусственный интеллект (ИИ) сегодня применяет уже каждое седьмое предприятие в стране, и еще каждое пятое — только готовится. Но за цифрами почти никогда не видно самого интересного: что в этот момент происходит внутри структуры — с процессами, с решениями, с людьми. В любой компании есть правила, по которым она на самом деле работает, и почти никогда они не совпадают с теми, что записаны в регламентах.
ЧТИВО вместе с Антоном Рубенчиком, директором по цифровым и информационным технологиям СИБУРа, разбирается, что происходит с этими правилами, когда в компанию приходит ИИ: откуда их взять, что с ними делать и кто в итоге остается их хозяином.
Когда компании начинают внедрять ИИ-агентов, почти все идут в одни и те же несколько направлений. Первое — служба поддержки: по данным Yandex AI Studio, на техподдержку, финансовые консультации и HR приходится около четверти всех запросов, которые обрабатывают ИИ-агенты, созданные на платформе. Второе — обработка документов и отчетности: сверка счетов, договоров, актов с учетными системами, поиск расхождений, которые раньше находил только внимательный бухгалтер или юрист. Третье — закупки: с ними в той или иной форме сталкивается любой бизнес.
Со стороны кажется, что внедрить искусственный интеллект — значит просто включить его в уже существующий процесс: показать, что делать, и дальше ИИ якобы справится сам. На практике все устроено сложнее. Прежде чем алгоритм сможет принимать решения, кто-то должен сначала объяснить ему, чем на самом деле руководствуется человек. А это едва ли не самая трудная часть всей истории.
Показательный пример — техсервис СИБУРа, куда обращаются клиенты, переработчики ее продукции. «Казалось бы, самая понятная из всех задач для ИИ: принять обращение, разобраться, ответить. Именно сюда компания и поставила агента. Но когда это сделали, выяснилось, что принять обращение — только начало», — говорит Антон Рубенчик.
Клиент формулирует проблему так, как ее видит он: «материал ведет себя не так, как обычно», «на линии пошел брак», «в прошлый раз было нормально». В этом тексте нет ни номера партии, ни условий переработки, ни того, что на самом деле поменялось. Опытный специалист техсервиса это знает и даже не ждет от клиента полной картины, он идет за ней сам: поднимает историю отгрузок, паспорта партий, лабораторные данные, прошлые обращения этого же клиента, смотрит, не было ли похожих сигналов от других. Обработка обращения — это не просто ответ на письмо, а полноценное расследование, и большая часть расследования происходит не в переписке с клиентом, а в системах компании, где хранится вся история.
Так и устроен агент: он берет то, что клиент смог сформулировать, и дальше сам собирает недостающее — ходит по учетным и лабораторным системам, сопоставляет, строит версию.
Но чтобы он это умел, кто-то должен был сначала описать, куда и в каком порядке может идти человек, и главное — почему. А эти правила, как оказалось, никто никогда не формулировал вслух, такое не описывается в стандартах предприятия.
Представьте обращение одного из клиентов: к письму было прикреплено пять сканов документов, марка продукта была указана только в «акте взвешивания», а название клиента было указано только в «свидетельстве о поверке весов». Для стороннего человека, который не связан с процессом регистрации обращений, совершенно не очевидно, что такую информацию можно почерпнуть из такого типа документа на несколько сотен строк, а не из стандартных накладных. В СИБУРе даже устроили небольшой эксперимент: кто из команды разработки справится с поиском названия без помощи опытных коллег. Справился только один человек из четверых.
По словам Рубенчика, задача обучить агента на самом деле сводится к сбору правил из знаний, которые годами хранятся в головах разных людей и к тому же еще и не синхронизированы между собой: один специалист идет по обращению так, другой иначе, и оба по-своему правы. Опытный сотрудник по крупицам считывает контекст: если клиент крупный и жалуется впервые — это одно расследование, если за месяц третье обращение с одной и той же линии — совсем другое. Такая логика годами складывается в голове человека, но для машины она не существует, пока ее не описали как правило.
Тут и кроется главная ловушка завышенных ожиданий от ИИ.
«Модель — это не волшебник, который все за тебя знает. Она всего лишь ускоряет какие-то банальные вычисления. И для того, чтобы применить эту технологию, очень часто приходится начинать с какого-то фундамента», — объясняет ИТ-директор.
И даже когда правила в основном описаны, работа на этом не заканчивается: агент обучается несколько месяцев подряд, и процесс до сих пор донастраивается. Статистика показывает, что агент справляется, но постоянно всплывают исключения — ситуации, которые человек решил бы интуитивно, а для машины их приходится отдельно формулировать в виде нового правила. «Блин, а как ты это понял?» — такой вопрос, по словам Антона, приходится задавать снова и снова. Это не разовая настройка, а скорее такой же непрерывный процесс, как обучение нового сотрудника, просто растянутый не на недели, а на месяцы.
Именно поэтому первый и самый трудоемкий этап внедрения ИИ — это не настройка алгоритма, а расшифровка собственных негласных правил компании.
Почему сотрудники поступают так, а не иначе, где заканчивается инструкция и начинается интуиция? Пока это не сделано, разговор о «внедрении ИИ» остается разговором об одной лишь технологии — без процесса, который ею на самом деле нужно наполнить.
С документами и закупками история ровно та же, просто менее заметная со стороны. Правило «в этом случае расхождение можно пропустить, а в этом — обязательно поднимать вопрос» годами живет в голове у конкретного бухгалтера или юриста, а не в регламенте. А закупщик, глядя на неполный пакет документов от поставщика, решает, переспросить или дисквалифицировать, исходя из того, сколько участников уже есть в конкурсе, — и эту «конструкцию» у него в голове тоже приходится сначала разобрать, прежде чем ее сможет повторить машина.
Но здесь возникает вопрос, который в разговорах про ИИ обычно пропускают. Хорошо, правила достали и записали. Люди-то с ними и так справлялись. Ради чего все это?
