Обсуждаем, как искусственный интеллект проникает во все сферы бизнеса, помогая автоматизировать рутину, повышать эффективность, открывать новые возможности и как AI меняет рынок и что ждёт индустрию в ближайшие годы:
– Топ-кейсы и самые частые запросы бизнеса;
– Как внедрять AI в компанию и с чего начать;
– Автоматизация процессов: документооборот, видео- и аудиоаналитика, поддержка клиентов;
– Перспективные направления и агентные системы;
– Влияние новых AI-моделей на рынок;
– Будущее искусственного интеллекта и его роль в бизнесе.

Мысли гостя (Артур Сапрыкин, компания «Маглося»)

О подходах к разработке:

Кастомная разработка: «Маглося» не просто внедряет чужие API, но и разрабатывает ИИ-системы, нейросети и алгоритмы с нуля под конкретные задачи.

Гибридный подход: Писать всё с нуля слишком дорого. Оптимальный путь — комбинировать готовые (в том числе open-source) решения с индивидуальной доработкой.

Целевая аудитория: Главные клиенты — компании без сильного цифрового бэкграунда, которые хотят перейти на инновационные рельсы.

Сложные задачи: К кастомной разработке стоит обращаться там, где классические программисты бессильны (неструктурированные данные, математическое моделирование).

Оптимизация костов: Использование тяжелых LLM (вроде ChatGPT) часто дорого в обслуживании. Иногда выгоднее сделать свою, более легкую модель, чтобы заказчик экономил на серверах.

Защита данных (Маскирование): При использовании публичных нейросетей чувствительные корпоративные данные (ФИО, номера) автоматически подменяются на вымышленные для сохранения конфиденциальности.

Популярные кейсы внедрения:

Компьютерное зрение в логистике: ИИ может распознавать объекты любой формы и мгновенно измерять их габариты для расчета стоимости доставки (кейс с почтоматом).

Автоматизация документооборота: ИИ забирает рутину по извлечению и структурированию данных из разноформатных сканов для переноса их в 1С/CRM.

Аудиоаналитика и диалоги: Системы могут самостоятельно звонить клиентам, вести осмысленный диалог, оказывать поддержку и делать оповещения.

Философия внедрения ИИ в бизнес:

Аудит процессов: Главный шаг перед внедрением ИИ — разобраться в том, как устроены ваши процессы прямо сейчас.

ИИ нужен не всем: Иногда дешевле и эффективнее просто сократить штат с 20 менеджеров до 10 нормально работающих, чем внедрять нейросети.

Эволюционный этап: Искусственный интеллект — это не «высший разум», а просто очередная ступень автоматизации (как переход от бумажных журналов к CRM).

Роль машины: ИИ должен забрать на себя 100% типовых вопросов (наличие, скидки), полностью исключив фактор человеческой ошибки.

Роль человека: Освободившиеся от рутины живые менеджеры должны заниматься сложными продажами, допродажами и решением нестандартных проблем.

Скорость ответов: ИИ закрывает потребность современных клиентов в моментальном получении информации без ожидания живого оператора.

О будущем технологий:

Проблема разметки данных: Сотрудники ненавидят делать двойную работу и обучать ИИ. Это главный тормоз для массового внедрения.

Продукт-ассистент: «Маглося» разрабатывает систему, которая будет фоново наблюдать за экраном сотрудника и учиться его рутине без принудительной разметки данных.

Эмоциональная связь: Люди уже сейчас формируют привязанности к машинам (говорят «спасибо» Алисе или ругаются с ней).

Смена архитектуры: Текущие модели ИИ потребляют неоправданно много вычислительных ресурсов. В ближайшие годы архитектура моделей изменится на более энергоэффективную.

Смерть промт-инжиниринга: Навык составления промтов в его текущем виде скоро устареет из-за изменения механики взаимодействия человека и ИИ.

Агентные системы: Самый перспективный тренд — когда большая задача дробится между несколькими ИИ-агентами, которые работают как единая команда.

Видеоконтроль: Видеоаналитика будет активно применяться для трекинга эффективности сотрудников на производстве и в офисе.

Стартапы могут побеждать гигантов: OpenAI тоже начинала позже Google, но перевернула мир. ИИ-стартапы имеют все шансы на успех.

Сотрудничество: «Маглося» готова партнериться со студиями разработки мобильных приложений для создания комплексных IT-продуктов.

Совет профессионалам: Ни одной профессии (юрист, экономист, кодер) не стоит избегать ИИ — нужно научиться применять эти инструменты.

Мысли ведущего (Ярослав Филипов, «Импакт Групп»)

О бизнесе и метриках:

Запрос рынка: Предпринимателям нужны не абстрактные рассказы о нейросетях, а конкретные бизнес-метрики: насколько выросли продажи или сократились расходы.

Оценка эффективности: Чтобы понять пользу ИИ, нужно взять текущую воронку продаж и спрогнозировать, как изменятся показатели после автоматизации.

Иллюзия порядка: При внедрении любых систем (CRM или ИИ) часто выясняется, что в компании вообще не описаны реальные рабочие процессы.

Честность с собой: Владельцу бизнеса важно понимать, как процессы работают в реальности (с перекидыванием задач и задержками), а не как они описаны на бумаге.

Как начать внедрение: Сначала нужно верхнеуровнево выписать свою рутину (как мы звоним, как отгружаем товар), и уже с этим списком идти к ИИ-консультанту.

О пользовательском опыте и психологии:

Корни негатива к роботам: Люди не любят ботов поддержки из-за старого негативного опыта, когда телефонные операторы (банки, связь) внедряли «глупые» системы.

Суть проблемы: Человека бесит не сам факт общения с роботом, а то, что его проблема остается нерешенной.

Человеческий фактор: Живой сотрудник тоже может раздражать клиента, если уходит от ответа или пытается «впарить» ненужное.

Визуализация ИИ: Развитие 3D-аватаров для ИИ-поддержки (когда с тобой говорит визуально приятный персонаж по видео) радикально повысит лояльность пользователей.

Эмпатия к интерфейсу: Если интерфейс ИИ вызывает приятные ощущения, пользователь легко прощает ему машинную природу.

О продуктивности и контроле:

Идея для стартапа: ИИ, который анализирует записанный скринкаст с туториалом и автоматически повторяет эти действия на другом компьютере без программирования кода.

Конец 8-часового рабочего дня: Инструменты контроля за сотрудниками скоро докажут, что никто не работает 8 часов подряд. Отношение к рабочему времени радикально изменится.

Нейротрекеры: Скоро появятся трекеры усталости на голове, которые будут определять реальную эффективность мозга и отправлять человека на отдых.

Важность перерывов: Работать нужно таймерами. Часто мы осознаем усталость, только когда мозг уже полностью «встал» и не способен решать задачи.

Сила комьюнити: Бизнес-клуб «Импакт» — это отличное место для IT-предпринимателей, где можно найти партнеров, подопытных для тестирования ИИ-стартапов и обменяться опытом.

00:00 Интро
00:16 О чем поговорили
00:46 О компании
01:40 Кейсы
05:08 Виды решений
11:15 Результаты внедрений
14:27 Проблема автоматизации
20:00 Робот VS Человек
22:57 Робот-Отель
26:20 ИИ, который сам ищет работу
30:33 ИИ для записи и повторения задач
33:14 Бизнес-клуб Tech-предпринимателей
33:32 Партнерство с Артуром
36:57 С чего начать внедрение ИИ
38:55 ИИ тренды
42:25 ТОП 5 сценариев внедрения ИИ

Ярослав Филиппов: Дорогие друзья, всем привет! Вы на канале «Импакт о бизнесе и технологиях». Сегодня у нас в гостях Артур Сапрыкин — основатель и генеральный директор компании «Малоси», разработчик и исследователь в области искусственного интеллекта, а также автор, спикер и преподаватель курсов по искусственному интеллекту. Артур, привет!

Артур Сапрыкин: Привет!

Ярослав Филиппов: Мы с Артуром уже записали подкаст и поговорили о компании Артура, о том, как они внедряют искусственный интеллект. Вы сможете узнать, какие есть кейсы, которые подходят вам, и, если что, обратиться к Артуру, чтобы применить это внутри вашей компании. Во-вторых, мы обсудили, какой вообще бывает интеллект и есть ли у него душа. Ну и, собственно, поговорили о том, с чего начать внедрение в своей компании и как будет меняться ИИ в следующие пару лет. Поэтому надеюсь, вам понравится и будет интересно. Обо всем пишите в комментариях, мы обязательно на ваши вопросы ответим. Ну, собственно, поехали к теме. Расскажи, пожалуйста, о себе, о компании: что вы делаете, кто ваши клиенты?

Артур Сапрыкин: Мы занимаемся разработкой систем искусственного интеллекта. То есть мы буквально с самого «атома» можем разрабатывать нейронные сети, какие-то другие алгоритмы, связанные с искусственным интеллектом (чем-то модным словом — да, конечно, можно называть это по-разному). Мы не только можем использовать готовые популярные решения для решения задач, но и разрабатываем индивидуальные решения под различные организации, под их запросы. Ну и параллельно разрабатываем продукт, который облегчает процесс внедрения и разработки, по сути, удешевляет его для организаций. И, наверное, в первую очередь мы ориентируемся на такие организации, у которых не было какой-то цифровой истории — те, которые еще не сталкивались с искусственным интеллектом, но хотелось бы уже делать что-то инновационное, внедрять, чтобы это помогало в бизнесе.

Ярослав Филиппов: Расскажи топ-3 кейса, которые у вас есть, или самые частые запросы, с которыми к вам приходят, чтобы мы понимали: вот в таких случаях мы идем к Артуру.

Артур Сапрыкин: Вот позади меня, там можете увидеть, стоит почтомат. У нас был такой опыт компьютерного зрения: система измеряла размер посылки, причем посылки любой формы. В чем была особенность: система должна была понять, что появляется какой-то объект (не просто рука, не просто что-то еще, а конкретно посылка). И она может быть не только коробкой, там может быть всё, что можете представить. Она должна ее выделить и измерить ее форму, высоту, для того чтобы рассчитывать стоимость. Это помогало в бизнес-процессах понять, сколько стоит пересылка. Это вот как пример компьютерного зрения.

Частые кейсы — я, наверное, прям «топ» их не могу сказать, потому что много интересных решений было. Но документооборот — достаточно популярная история. Как бы мы ни слышали о том, какие крутые технологии внедряются, в организациях до сих пор есть рутинная обработка документов. Берут люди документ (какой-то скан или что-то еще) и руками выделяют реквизиты, названия товаров, перекидывают в какую-нибудь систему (там, в 1С). В общем, нужно структурировать эту информацию. И вот наша система позволяет улавливать контекст и из кучи разноформатных документов создавать единый формат, чтобы это всё шло куда-то под нужды бизнеса.

Ряд систем мы создавали с обработкой аудио — они управляли разговором с клиентом. То есть мы создавали систему, которая звонит человеку и общается с ним. Нужно было для потребности бизнеса делать оповещения, оказывать поддержку, вести диалог. Вокруг этого тоже очень много работы.

А если говорить о том, зачем к нам обращаться, то у нас задачи касались всех историй, связанных с интеллектуальной автоматизацией. Если у вас есть деятельность, и вы не можете четко алгоритмически ее расписать в деталях («сделай раз, сделай два» — то, что может решить обычный программист), а нужно математическое моделирование, работа с неструктурированными форматами данных, обучение с подкреплением и подобное, то это к нам. Если вы думаете, что нужно применить искусственный интеллект, или ваш сотрудник делает рутинную задачу, а программисты говорят, что не могут это сделать, скорее всего, нужно подключать машинное обучение. По крайней мере, мы можем дать консультацию и объяснить вам, что с этим делать.

Ярослав Филиппов: Вы какие решения внедряете? Чьи-то готовые API, какие-то Open Source решения, разрабатываете свои, или что-то более интересное у вас есть?

Артур Сапрыкин: Я бы, знаешь, заменил «или» на «и», потому что каждый случай индивидуален. С одной стороны, мы можем сейчас кичиться и сказать, что разработаем вам всё своё под каждую задачу. И, в общем-то, мы можем. Но это намного дороже и не оптимально. Некоторые решения проработаны годами, и зачем нам проходить весь этот путь, наступать на грабли? Изначально такое решение будет не таким качественным, его нужно прорабатывать, сроки сдвигаются. Поэтому, конечно, мы комбинируем эти решения.

Мы берем готовое решение, но обычно оно не работает в чистом виде, поверх него что-то дорабатывается. Нередки случаи, когда нам приходилось разрабатывать свое, потому что то, что существовало на рынке (Open Source решения), было недостаточно хорошим, и нам приходилось пересматривать подходы к решению задачи.

ChatGPT и подобные LLM-модели, конечно же, мы тоже применяем. Они помогают решать задачи, но здесь встает вопрос целесообразности, потому что бывает дорого сопровождать такие модели (постоянно платить за API). Иногда разработать свою систему дешевле. Бывает риск утечки данных. Мы делали маскираторы данных: разрабатывали механизм, который проходил по всей чувствительной информации организации и заменял ее на подлог (допустим, «Иванов Иван Иванович» мы заменяли на «Смирнов Сергей Сергеевич»). Контекст сохранялся, ChatGPT его понимал, и потом мы обратно восстанавливали ответ.

Всегда стоит дилемма: использовать ChatGPT или Open Source решения (например, DeepSeek — всем сейчас известный, на хайпе он). Их нужно внедрять на свои сервера, нужно мощное оборудование, особенно если поток клиентов большой. Каждый случай индивидуален. Мы стремимся делать решения экономными на перспективу. То есть на разработку можем заложить больше, но сопровождать ее будет дешевле (не нужны будут сверхмощные сервера). Мы постоянно стремимся к тому, чтобы заказчик получил решение своей задачи, и в будущем для него было не накладно его поддерживать.

Ярослав Филиппов: Вопрос, который отсюда вытекает. Допустим, заказчик хочет, чтобы данные никуда не выходили из его контура. Ему нужно для этого купить оборудование, которого у него нет. Вы помогаете понять, какое оборудование и в каких количествах закупить?

Артур Сапрыкин: Да, если есть необходимость. Детальная проработка по оборудованию нужна заказчикам, у которых не очень развита своя IT-команда. Бывают организации, специализирующиеся на чем-то другом (например, на производстве). Часто бывает так, что инфраструктура уже есть, мы определяем требования к серверам и даем наводку. В зависимости от потребностей, конечно, мы даем рекомендации, без этого никак.

Ярослав Филиппов: Я сейчас, когда вижу какие-либо видео про искусственный интеллект, очень часто встречаю в комментариях вопрос: «Ребята, скажите, какой выхлоп в итоге?». Например, внедрили ИИ для общения на Авито. Круто, что он отвечает ночью и утром, но предприниматели хотят знать: продаж стало больше? Хочется послушать кейсы с цифрами, чтобы люди поняли: «О, это реально там работает».

Артур Сапрыкин: По цифрам я, к сожалению, подсказать не могу, по той причине, что я это делаю не для своей организации, и со мной напрямую не делились финансовыми показателями. Я не буду ничего называть, чтобы не соврать. Но я могу сказать, как можно оценить внедрение искусственного интеллекта. Вы просто берете то, что у вас уже есть. Допустим, у вас есть 20 продажников на Авито. У вас же есть информация о том, какая у них конверсия по воронке, сколько успешных сделок. Искусственный интеллект, как и любая автоматизация, требует сначала разобраться в том, что вы собираетесь автоматизировать. Разберитесь со своими процессами.

Ярослав Филиппов: Пока ты рассказывал про внедрение, я вспомнил про CRM-системы. Когда ты приходишь внедрять CRM, тебе вначале надо понять, какие в компании вообще есть процессы. И на самом деле ты видишь, что у компании в большинстве случаев нет ничего. Они не знают, что и почему делается. Рассказывают, что задача передается одним образом, а по факту выполняется другим. Ты затронул важный момент: вначале нужно понять, что мы реально делаем, и быть с собой честными.

Артур Сапрыкин: Совершенно точное объяснение. К сожалению, не всем это понятно. Искусственный интеллект не везде нужен, друзья! Возможно, вам просто нужно разобраться с процессами. Оказывается, может быть, 20 менеджеров — это много, и 10 нормальных менеджеров сделают столько же, сколько 20, без всякого искусственного интеллекта. Нужно понять, где у вас всё хорошо, а где можно улучшить.

К искусственному интеллекту стоит относиться не как к какому-то «верховному разуму», а как к очередному этапу эволюции автоматизации. Раньше вели журналы на бумаге, потом CRM, а следующий этап — это искусственный интеллект. Например, есть типовые вопросы: «У вас есть утюг? Остался? Скидку сделаете?». Менеджер идет на склад, смотрит, тратит время. ИИ может отвечать на такие рядовые вопросы моментально, а человека можно сосредоточить на более важных вопросах (когда клиент спрашивает нюансы, которых нет в описании). Лично я, как потребитель, люблю, когда робот на Авито отвечает мне сразу. Например, недавно искал редкую книгу. Написал продавцу, и робот моментально ответил, что книга уже заказана и отгружена. Зачем мне дергать человека? Я получил ответ сразу.

Ярослав Филиппов: Одно из больших сопротивлений, о котором говорят люди, когда речь заходит про службу поддержки — «никто не хочет общаться с роботом». Все мы помним, как роботы появились у сотовых операторов и банков, и ты по факту всегда кричишь: «Оператор! Позовите оператора! Где Олег?». Но я понял такую штуку: я недоволен и живым человеком, если он не решил мой запрос. Вопрос лишь в том, решает ли робот твой запрос так, что ты этим доволен. Я слышал, что развивают ИИ-аватаров для визуальной службы поддержки. То есть ты звонишь в WhatsApp, и тебе отвечает видеоаватар. Если этот интерфейс располагает к себе и решает вопрос, почему бы и нет?

Артур Сапрыкин: Тут вообще, в принципе, если кто-то хочет создавать продукты на базе ИИ-аватаров, то обязательно надо это делать! Если веришь в идею, делай. OpenAI — это ведь не Google, они появились позже, но при должном финансировании и классном коллективе сделали то, что перевернуло мир. Поэтому всегда стоит пробовать.

Ярослав Филиппов: Ребят, напишите, пожалуйста, в комментариях, если вы сейчас делаете какой-то ИИ-стартап. Какие сферы вам кажутся перспективными? Как вы относитесь к тому, что ИИ-аватары будут визуально решать ваши вопросы? Знаешь, ты смотрел сериал «Видоизмененный углерод»?

Артур Сапрыкин: Только слышал о нем.

Ярослав Филиппов: Там просто прикольный момент был: мужик приходит в отель, а отелем управляет ИИ. И он имеет визуальный 3D-аватар — он ходит, ты можешь его потрогать. Он решает все запросы. В итоге они сдружились. Я думаю, мы в эту сторону движемся. Если ИИ вызывает приятные ощущения, почему бы не относиться к нему хорошо?

Артур Сапрыкин: Ты сейчас озвучил сай-фай историю, но реальная жизнь с умными колонками (Алиса, Маруся) уже здесь. Я за собой замечал: прошу включить трек, а она включает не то. Я говорю: «Алиса, ты дура!». А когда включает классный трек прямо под настроение, говорю: «Класс, спасибо, Алиса!». Это не вымысел, у людей реально появляется такое отношение.

Ярослав Филиппов: Мой товарищ просит меня с его Алисой не общаться, потому что я вечно прихожу, делаю какие-нибудь кринжовые запросы, и он такой: «Да ты мне портишь всю подборку! Не общайся с ней, не трогай ее!».

Артур, вот смотри. Ты видишь много разных потребностей в рынке. Не думали ли вы внутри компании создать какой-то свой собственный продукт, SaaS-сервис, что-то уже шаблонное?

Артур Сапрыкин: Вообще, я созрел для продуктов. Создавая решения для других, захотелось создать что-то для себя. Это внутренний продукт, который планируется внедрять для автоматизации бизнес-процессов. Пока деталей рассказать не могу, мы на раннем этапе. Наша цель в том, чтобы система обучалась процессам организации, просто наблюдая за пользователем. Человек делает рутинную задачу (копирует из одного документа в другую систему), а ИИ-ассистент в фоновом режиме смотрит и запоминает этот шаблон.

Идея возникла потому, что клиентам часто не хватает размеченных данных для обучения ИИ. А заставлять менеджеров размечать данные вручную (делать двойную работу) — это вызывает сопротивление. Я подумал: зачем мучить людей? Пусть делают свою работу, а рядом будет сидеть «ассистент», который наблюдает и повторяет. Это решение сильно удешевит автоматизацию для конечного пользователя, появится массовость, и небольшие организации смогут это себе позволить.

Ярослав Филиппов: Круто! Я сейчас вспомнил, у меня была идея подобного продукта. Обычно, когда мне нужно кому-то помочь на компьютере, я прошу установить AnyDesk. Задачи шаблонные, но человек не может повторить. Или я просто записываю туториал (видео экрана), как я нажимаю кнопки, и отдаю человеку. С помощью ИИ можно было бы сделать так: я записываю туториал, а ИИ его не просто запоминает как видеофайл, но и способен сам понажимать нужные кнопки на чужом компьютере, обходя мелкие ошибки. Меня такая идея очень вдохновила!

Артур Сапрыкин: В принципе, да. Единственное, что нужно — чтобы человек задал условный скрипт (как no-code), и система всё это повторяла. Очень полезная штука. Я думаю, много админов скажут спасибо, избавившись от такой работы.

Ярослав Филиппов: Желаю тебе успехов в разработке продукта! Если нужны будут «подопытные», то внутри нашего клуба мы можем найти тех, кто готов у себя в компании это внедрить, потестить и дать обратную связь.

Кстати, дорогие зрители! У нас есть бизнес-клуб «Импакт» для тех, кто занимается IT-бизнесом. В описании под видео есть ссылка — заходите, читайте, подавайте заявку. Будем рады вас там видеть! Собственно, так мы познакомились с Артуром: он пришел в клуб, и мы начали общаться.

Скажи, кого ты ищешь, с кем бы мог запартнериться?

Артур Сапрыкин: Партнерства — это здорово! Есть селлеры, которые приводят организации, которым нужно внедрить ИИ. Также я ищу профессиональные агентства-разработчики (которые делают мобильные приложения или сложные сервисы), чтобы вместе делать комплексные проекты для заказчиков. Мы со своей стороны закрываем ИИ-часть, а они — свою. Кроме того, я провожу консультации для тех, кто хочет понять, нужен ли им ИИ вообще. Бывает, что автоматизацию можно сделать и без ИИ. Ну и мы помогаем стартапам интегрировать ИИ в их продукты.

Ярослав Филиппов: А вы планируете привлекать инвестиции на свой собственный проект?

Артур Сапрыкин: На данный момент нет желания привлекать инвестиции. За счет того, что мы зарабатываем на разработке услуг, мы поддерживаем внутреннюю разработку продукта. Но не исключаю, что в будущем это понадобится. Пока своих ресурсов хватает.

Ярослав Филиппов: С чего начать, если вот сегодня я делаю бизнес, и никакого ИИ у меня нет (кроме общения маркетологов с ChatGPT)? Что сделать прямо сегодня, чтобы понять, нужен он или нет? Я бы дал рекомендацию: сходить к тем, кто разбирается, чтобы они посмотрели на твой бизнес и сказали, есть ли сценарии.

Артур Сапрыкин: Да, потому что без референсов сложно понять. Любой процесс нужно разобрать: что хотим автоматизировать? Выделите определенные процессы у себя, придите с ними к специалисту и спросите: «Здесь подойдет внедрение ИИ или нет?». И вообще задайте себе вопрос: хотим ли мы, чтобы в этом процессе было меньше человеческого участия?

Ярослав Филиппов: То есть мы верхнеуровнево говорим: здесь обрабатываем звонки, здесь отгружаем товар, и идем к консультанту.

Артур Сапрыкин: Да, а он уже будет задавать вам дополнительные уточняющие вопросы.

Ярослав Филиппов: Следующий вопрос: как ты видишь развитие ИИ в следующие пару лет? Сейчас есть риск: ты делаешь автоматизацию или продукт, а следующее базовое обновление большой ИИ-модели просто делает это из коробки.

Артур Сапрыкин: Хороший вопрос. Нужно быть к этому готовым. Но если ты решаешь задачу качественно, остается много уникального опыта, который можно просто пересобрать под что-то другое. Нужно быть динамичным.

А если говорить про тенденции на ближайшие два года, то архитектура искусственного интеллекта изменится. Текущие модели потребляют слишком много энергии и вычислительных ресурсов для тех задач, которые они решают. Они сложнее, чем сами задачи. С одной стороны, они умеют делать сложные вещи, но с другой — нам всё из этого не нужно, а ИИ расходует ресурсы по максимуму. Будет пересмотр архитектуры. Вследствие этого изменится и механика взаимодействия с ИИ. Текущий промпт-инжиниринг устареет, его надо будет переигрывать.

Ярослав Филиппов: Давай назовем топ-5 сценариев, которые всем в компании надо сделать, чтобы внедрить ИИ. Самое популярное — документооборот?

Артур Сапрыкин: Да, документооборот — самый популярный сценарий. Второе — видеоаналитика (анализ видео, трекинг людей). Обычно это делается в целях безопасности или для контроля сотрудников.

Ярослав Филиппов: Кстати, я видел компанию, которая с помощью камер считает, сколько минут ты просидел на стуле, сколько работал. Это очень сильно пересмотрит то, как мы вообще относимся к 8-часовому рабочему дню, потому что никто все 8 часов не работает.

Артур Сапрыкин: Трудоголизм тоже бывает опасен! Я за собой замечал: работаешь до смерти, пока мозг не встанет. А система может подсказать: «Эй, друг, отдохни!».

Ярослав Филиппов: Третье — аудиоаналитика? Анализ звонков, CRM и так далее.

Артур Сапрыкин: Да, аудиоаналитика. Четвертое — текстовые задачи: служба поддержки, диалоговые системы (поиск информации, умные чат-боты, которые реально помогают).

Ярослав Филиппов: А пятое?

Артур Сапрыкин: Есть еще алгоритмическая торговля, но это закрытая тема. Я бы лучше назвал агентные системы (AI-агенты) — это сейчас очень популярная штука. Это когда система делит одну большую задачу на множество маленьких, и у тебя по сути целая команда из ИИ, которые взаимодействуют друг с другом и по определенному сценарию выдают итоговый результат.

Ярослав Филиппов: Итог: документооборот, видеоаналитика, аудиоаналитика, поддержка (диалоговые системы) и агентные системы.

Знаешь вопрос, который тебе сегодня не задали, а ты только ради него и пришел на интервью?

Артур Сапрыкин: На самом деле, мне не приходит в голову такой вопрос. Мне очень понравилось то, что мы обсудили, включая наши философские размышления. Это было очень здорово, большое спасибо за классный диалог!

Ярослав Филиппов: Короче, будем тогда подводить итог на том, что наш диалог нам понравился. Ребят, понравилось ли вам? Пишите в комментариях всё, что осталось нераскрытым!

Артур Сапрыкин: В завершение хочу сказать: друзья, главное — не бояться темы искусственного интеллекта и всегда перепроверять информацию. Это касается всего мира: чем бы вы сейчас ни занимались (юрист, экономист, программист), не избегайте инструментов ИИ. Постарайтесь понять, с чем вы работаете, это будет полезно на 100%.

Ярослав Филиппов: Круто! Ребят, по любым вопросам, связанным с искусственным интеллектом, можете обращаться к Артуру — под видео оставим ссылки на него. Также с ним и с другими прекрасными людьми вы можете пообщаться в нашем бизнес-клубе «Импакт». Информация тоже в описании — заходите, читайте, вступайте в клуб, будем вас там ждать! Всем спасибо, пока-пока!