Ещё несколько лет назад использование искусственного интеллекта (ИИ, от англ. AI — Artificial Intelligence) в компании казалось чем-то сложным, затратным и доступным лишь крупным корпорациям. Сегодня ситуация изменилась — инструмент стал понятным, прикладным и гибко настраиваемым инструментом для бизнеса любого масштаба.

От автоматизации рутинных операций и поддержки клиентов до помощи в маркетинге, анализе больших массивов данных и управлении знаниями — искусственный интеллект стал реальной опорой для цифровой трансформации. Всё больше руководителей компаний в России рассматривают нейросети как стратегическое решение для повышения эффективности.

Почему бизнесу стоит обратить внимание на искусственный интеллект

В феврале 2024 года был подписан Указ Президента[1], вносящий важные изменения в Национальную стратегию развития искусственного интеллекта до 2030 года[2]. Согласно документу, государственные корпорации и компании с госучастием теперь обязаны включить в свои стратегии конкретные меры по развитию ИИ-технологий.

Фактически, Указ требует от бизнеса быстрых практических шагов — от внедрения готовых решений до развития собственных AI-платформ. Это дало большой толчок в развитии отечественных нейросетей.

Что умеют современные нейросети

Современный искусственный интеллект— это не только чат-боты. Сегодня это гибкие архитектуры, которые можно внедрить в CRM, на сайт, в ERP, в техническую поддержку или внутренний документооборот.

ИИ способен выполнять следующие задачи:

• понимать и обрабатывать человеческий язык, включая речь и текст;
• анализировать большие массивы данных и находить в них закономерности;
• генерировать тексты, изображения, видео и даже программный код;
• обучаться на корпоративных данных и давать релевантные ответы на вопросы сотрудников;
• создавать персонализированный пользовательский опыт и предиктивную аналитику.

Таким образом, нейросети могут взять на себя десятки задач — от обработки входящих обращений до подготовки отчетов, подбора резюме, управления знаниями и помощи в принятии решений.

Тренды искусственного интеллекта в 2025 году

Искусственный интеллект стремительно переходит из экспериментальной стадии в повседневную операционную практику. Основными направлениями развития на сегодня являются:

• Генеративный — создание текста, изображений и медиа на основе пользовательского запроса.
• Виртуальные ассистенты — инструменты, которые помогают сотрудникам выполнять задачи: писать письма, код, таблицы, создавать презентации.
• Нейросети в бизнес-аналитике — модели, способные находить закономерности и предсказывать бизнес-сценарии.
• Интеграция в инфраструктуру — автоматизация HelpDesk, чат-боты, интеллектуальный поиск в базе знаний.
• Этическое и безопасное использование — особое внимание уделяется защите данных, маркировке сгенерированного контента и юридическим аспектам.

 Обзор AI-решений

Рынок интеллектуальных сервисов в России активно развивается. Появляются как собственные крупные языковые модели, так и прикладные решения, адаптированные под требования информационной безопасности и локальные сценарии.

Российские решения:

MTS AI Copilot — ассистент на базе генеративного ИИ для автоматизации рутинных задач и быстрого доступа к информации. Позволяет генерировать тексты, отчёты, снижать нагрузку на персонал и интегрируется с корпоративными сервисами для оптимизации рабочих процессов

GigaChat— Большая языковая модель, оптимизированная для диалогов и бизнес-применения. Поддерживает генерацию текстов, документов, изображений и кода, интеграцию через API, а также работу на русском и английском языках. Встроена в экосистему Сбера и доступна для корпоративных клиентов

Yandex.GPT – модель, оптимизированная для работы с русским языком. Подходит для чат-ботов, автоматизации контента и корпоративных сценариев. Уникальная особенность — Yandex.GPT работает в экосистеме Яндекса, что снижает затраты на интеграцию, особенно если используются облачные сервисы (Yandex Cloud, SpeechKit). Модель можно дообучить под специфичные задачи, например, для анализа отзывов или автоматизации поддержки.

MAX AI — ИИ-система для видеоконференций, автоматизирующая запись, обработку и анализ встреч. Формирует протоколы, стенограммы и ключевые выводы, поддерживает интеграцию с большинством ВКС-системам и обеспечивает безопасное хранение данных.

Kandinsky 3.1 — модель генерации изображений по текстовому описанию. Поддерживает редактирование, перенос стиля и создание изображений высокого разрешения (до 4K). Удобна для дизайнеров и маркетологов, работает с визуальными подсказками и различными сценариями творчества

SaluteSpeech — технология синтеза и распознавания речи на русском языке. Применяется для автоматизации голосового ввода и работы call-центров, поддерживает создание уникальных голосов и интеграцию с корпоративными системами.

Minerva Knowledge — система управления корпоративными знаниями с интеллектуальным поиском и генерацией текстов на основе внутренних баз данных. Использует технологию RAG[3], поддерживает интеграцию с внешними сервисами и автоматическое структурирование контента для быстрого доступа к информации.

Slider AI — платформа для визуализации данных и автоматизации создания презентаций. Позволяет генерировать слайды, инфографику и бизнес-диаграммы на основе текстовых описаний, интегрируется с BI-отчётностью и аналитикой просмотров.

Преимущество российских AI-решений заключается в их глубокой адаптации под отечественный рынок: они изначально ориентированы на работу с русским языком, соответствуют требованиям Федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных», включены в Реестр отечественного ПО Минцифры, а также проще зарубежных решений интегрируются с российскими системами.

Обзор зарубежных моделей

Несмотря на ограничения по лицензированию, иностранные AI-инструменты активно используются. Многие из них предлагают расширенные возможности генерации, аналитики и программирования в платных тарифах.

К наиболее востребованным относятся:

ChatGPT — универсальная языковая модель от OpenAI, способная вести диалоги, писать статьи, сценарии, стихи, генерировать программный код и объяснять сложные темы простым языком. Поддерживает несколько языков, в том числе русский, и легко интегрируется в бизнес-продукты через API. Подходит для автоматизации клиентской поддержки, создания контента и проведения обучающих сессий.

MidJourney — один из самых популярных и мощных генераторов изображений, специализирующийся на создании визуального контента по текстовому описанию. Используется в маркетинге, дизайне, геймдеве и социальных сетях для генерации креативов, иллюстраций и концепт-артов. Отличается уникальным художественным стилем и возможностью задавать конкретные визуальные параметры.

Cursor — интеллектуальный инструмент для разработчиков, встроенный в среду программирования. Обеспечивает автодополнение кода, объяснение функций, рефакторинг и анализ SQL-запросов. Поддерживает работу с большими проектами, облегчая навигацию по коду. Особенно полезен для командной разработки и ускорения цикла программирования.

GitHub Copilot — ассистент для программистов на базе моделей OpenAI. Предлагает строки и блоки кода в реальном времени, помогает избежать типовых ошибок и ускоряет написание программ. Интегрируется в популярные IDE, такие как VS Code, и поддерживает множество языков программирования. Идеален для новичков и опытных разработчиков, стремящихся к повышению продуктивности.

Recraft.ai — генератор векторной графики и иконок по текстовому описанию. Подходит для дизайнеров, маркетологов и продуктовых команд, которым нужно быстро создавать SVG-иллюстрации в заданном стиле. Позволяет экспортировать графику в удобном формате и редактировать результат. Особенно полезен при разработке интерфейсов, брендированных материалов и презентаций.

Универсальные платформы: все инструменты в одном окне

В будущем человечество сможет создать универсальный искусственный интеллект, способный не только генерировать тексты и анализировать данные, но и, например, самостоятельно разрабатывать бизнес-стратегии, проводить переговоры или предсказывать поведение рынков с точностью до часа. Однако пока такие технологии остаются на уровне научной фантастики, бизнесу уже сегодня требуется доступ к разным AI-инструментам. Эту задачу решают платформы-агрегаторы, объединяющие множество специализированных нейросетей в едином интерфейсе. Они объединяют как зарубежные, так и российские разработки.

Фактически, агрегаторы нейросетей становятся «единым окном» в мир искусственного интеллекта. Благодаря им компании могут быстро находить и внедрять нужные инструменты без необходимости погружаться в детали работы каждого отдельного сервиса. Продукты разработчика Just AI — пример такого подхода. Решение Jay Copilot помогает компаниям автоматизировать рутинные задачи сотрудников: от подготовки писем и презентаций до анализа документов и генерации кода. Он уже подключен к множеству нейросетей и использует продуманные промты, заточенные под бизнес-контекст. Это ускоряет работу маркетологов, юристов, HR и IT-специалистов, снижая нагрузку и повышая производительность.

Для управляемости предусмотрены инструменты администрирования: можно ограничивать число запросов у сотрудника и контролировать, как и кем используются ИИ-ресурсы, обеспечить вопрос безопасности критичных данных при работе с облачными LLM[4].

Платформа для создания вопросно-ответных систем по документации компании - Jay Knowledge Hub (далее JKH) позволяет при работе с нейросетями опираться на корпоративные данные — ответы становятся точнее, а риски «галлюцинаций» минимальны. JKH может работать как в «облаке», так и в рамках закрытого контура - что важно для регулируемых отраслей.

Дополнительно, инструмент Jay Guard защищает конфиденциальную информацию при работе с облачными ИИ, а платформа Caila обеспечивает развёртывание моделей в изолированной среде. Все решения Just AI имеюТ как облачную версию, так и поддерживают on-premise-инсталляцию, что позволяет бизнесу внедрять ИИ без компромиссов по безопасности и соответствию требованиям законодательства.

Как внедрять интеллектуальные технологии в бизнес-процессы: пошаговая логика

Внедрение нейросети — это не «всё и сразу». Важно понимать, как правильно интегрировать решения в бизнес.

1. Оцените задачи.
Нейросеть не нужна ради моды. Определите, какие процессы в компании перегружены, где сотрудники тратят много времени, где теряются заявки или страдает качество обслуживания.

2. Подберите подходящие инструменты.
Для генерации контента — одни решения, для автоматизации HelpDesk — другие. Здесь важна экспертиза — вы можете обратиться к партнёру, который поможет составить AI-стратегию под ваш бизнес.

3. Начните с пилота.
Протестируйте решение на одном отделе или сценарии. Это позволит оценить ROI, выявить проблемы и сформулировать требования к масштабированию.

4. Подготовьте сотрудников.
Даже самый умный цифровая система — не замена специалисту, а помощник. Проведите обучение, расскажите, как формулировать запросы, и объясните, где границы ответственности.

5. Интегрируйте с ИТ-средой.
Большинство решений предоставляют API и могут быть встроены в CRM, документооборот, ServiceDesk, корпоративные мессенджеры, внутренние базы знаний или продукт компании.

6. Оцените юридические и ИБ-аспекты.
Важно работать через проверенных поставщиков и выбирать модели, соответствующие законам РФ, особенно если вы работаете с персональными или внутренними данными.

Как приобрести AI-инструменты в России

«Системный софт» поставляет как зарубежные, так и российские ИИ-инструменты — включая разработки OpenAI, MidJourney, Cursor, а также российские GigaChat, Kandinsky, Яндекс GPT и другие. Все продукты предоставляются с полным пакетом закрывающих документов, что обеспечивает юридическую чистоту и прозрачность сделок. Специалисты компании «Системный софт» помогут подобрать решения под конкретные бизнес-задачи.

[1] http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202402150063

[2] https://ai.gov.ru/national-strategy/

[3] RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это технология, которая сочетает генеративные возможности языковых моделей с возможностями поиска по внешним источникам знаний. Она используется для повышения точности, достоверности и актуальности ответов, особенно при работе с конкретной или узкоспециализированной информацией.

[4] LLM (Large Language Model) — это большая языковая модель, тип программы искусственного интеллекта, которая может распознавать и генерировать текст