Разработка Услуги

5 мин

02 июля 2025

Из хаоса данных в конкурентное преимущество: возможности цифровых сотрудников

Станислав Маслов, технический директор ZeBrains, рассказывает, как интеллектуальные ассистенты помогают бизнесу быстро находить важную информацию, ускорять процессы и повышать эффективность.

Автор статьи

Станислав Маслов

Технический директор ZeBrains

Как мы теряем время на поиск информации

К 2025 году корпоративные архивы достигнут 175 зеттабайт. При этом около 40% данных останутся неструктурированными: письма, документы, презентации. Таким образом, ежедневно каждый сотрудник теряет до 20% рабочего времени, пытаясь найти нужную информацию — это замедляет бизнес-процессы и приводит к повторной работе.

Компании, выстроившие эффективное управление знаниями, увеличивают производительность на 15–25%, быстрее принимают решения и сокращают издержки ( по данным McKinsey).

Почему старые системы уже не справляются

Ключевые проблемы:

Перегрузка данными
Потеря информации при смене кадров
Дублирование задач
Низкая операционная эффективность
Несовременные подходы к обработке информации
Отсутствие единого центра управления знаниями

Неструктурированные данные имеют ценность, но важно понимать цель их структурирования. Компании часто не задают себе вопрос „Зачем?“. Внедрение культуры работы с данными требует поэтапного подхода — сначала нужно показать людям конкретную пользу на небольших примерах, будь то улучшение продаж через анализ клиентских данных или оптимизация внутренних процессов. Только увидев реальные результаты, сотрудники начинают осознанно относиться к структурированию информации.

Максим Чернухин, «СберСтрахование Жизни»

От архивов к интеллектуальным ассистентам

От бумажных документов к электронным базам путь был долгим. Теперь наступает новая эра: ИИ-ассистенты умеют не просто искать информацию, а понимать контекст, выявлять связи и помогать принимать решения сотрудникам.

Революция в автоматизации: RPA к IPA

Раньше рутинные процессы автоматизировали с помощью RPA (Robotic Process Automation) — технологий, которые имитировали действия человека на компьютере. С развитием искусственного интеллекта классическая RPA эволюционировала в более продвинутую форму — IPA (Intelligent Process Automation). Чем они отличаются?

RPA-решения (робот):

Автоматизируют сбор информации
Не справляются с неструктурированными данными
Требуют дополнительной проверки вручную

IPA-решения (цифровой сотрудник):

Проверяют документы на подлинность
Анализируют транзакции
Автоматически принимают типовые решения

Рассмотрим на конкретном примере.

Кейс: трансформация кредитного процесса

В одном из крупных российских банков обработку кредитных заявок радикально изменили с помощью ИИ-агентов. Ранее RPA-системы могли только собирать структурированные данные и применять простые правила. Они не справлялись со сканами плохого качества, сложными случаями мошенничества и часто передавали заявки на ручную обработку.

С переходом на IPA-подход процесс стал комплексным и простым. Теперь система автоматически:

Проверяет документы и сверяет селфи с фото в паспорте
Анализирует транзакции и кредитную историю
Оценивает стабильность дохода по косвенным признакам
Проверяет социальные связи и профиль в соцсетях
Формирует скоринг с учетом множества факторов

Результат: время рассмотрения заявок сократилось с нескольких дней до минут. Точность выросла на 37%, доля ручной обработки снизилась с 40% до 8%.

Как меняется работа с корпоративными данными

Классические системы документооборота отлично справлялись с хранением структурированных данных, но современная корпоративная информация — это в основном письма, чаты, записи встреч. Структурировать такие данные вручную требует огромных ресурсов, а поиск информации остается неудобным.

Цифровые агенты меняют подход: они работают с данными в их естественном виде, понимая контекст и находя связи благодаря технологиям обработки естественного языка.

Агентность как новая парадигма

Ключевая особенность ИИ нового поколения — агентность, то есть способность самостоятельно действовать для достижения цели. Цифровой сотрудник не просто реагирует на запросы, а сам решает задачи, взаимодействует с системами компании и принимает решения.

ИИ-ассистенты уже выходят за рамки простого поиска информации, становясь полноценными агентами в бизнес-процессах. Сегодня мы видим их активное развитие там, где есть большие массивы данных — в клиентском сервисе, маркетинге, финансах, HR и логистике. Более того, они уже способны самостоятельно находить области для оптимизации: от предиктивного обслуживания оборудования до ранней профилактики заболеваний. В результате мы получаем не только экономический эффект, но и реальное влияние на качество жизни людей.

Никита Худов, директор центра ИИ-трансформации, «Сбер»

Переход от чат-ботов к цифровым сотрудникам

Уровень и скорость внедрения ИИ-решений и ассистентов у компаний базируется на двух столпах: развитость цифровой инфраструктуры и политическая воля высшего руководства. Традиционно тут себя уверенно чувствуют сектора, где много повторяющихся процессов и клиентской коммуникации — финансовый сектор, ритейл, b2c-компании. Но генеративный ИИ пошел дальше, становится возможным внедрять ИИ-ассистентов для управления сложными знаниями. И тут мы на пути системного внедрения ИИ в ТЭК, промышленность и науку.

Васильев Роберт Андреевич, заместитель руководителя Ассоциации Лабораторий Развития ИИ (АЛРИИ)

Чат-боты:

Работают по шаблонам
Дают стандартные ответы

Цифровые сотрудники:

Понимают контекст
Извлекают и анализируют информацию
Принимают решения
Исполняют сложные процессы

Цифровой ассистент становится не просто инструментом поиска, а интеллектуальным партнером, который активно участвует в обработке и распространении знаний внутри организации. Это качественно новый уровень работы с корпоративными знаниями, где:

Информация находится сама, а не ищется часами
Связи между данными выстраиваются автоматически
Знания активно используются, а не пассивно хранятся
Опыт организации становится доступным каждому сотруднику

Data Driven подход существует давно — от субъективных решений на основе опыта (HIPPO) компании перешли к процессному подходу, а затем к принятию решений на основе данных. ИИ-агенты не открывают этот путь, а делают его массовым, позволяя принимать объективные решения даже в самых сложных и нестандартных сценариях.

Степан Игонин, эксперт по развитию ИИ в ZeBrains

Какие барьеры мешают внедрению

Основные сложности

Стоимость создания эффективных RAG-систем
Баланс между удобством и безопасностью
Сложность доказательства быстрой выгоды от проектов

Внедрение ИИ-ассистентов ограничено несколькими факторами. RAG-системы, несмотря на высокую стоимость, не дают ожидаемого эффекта. Также существует конфликт между безопасностью и удобством облачных решений — компании боятся передавать данные в облачные AI-системы. Главный вопрос — это баланс между затратами и результатами: сейчас ген ИИ для бизнеса — скорее технологический налог, в который нужно инвестировать, чтобы найти ценность.

Данил Ивашечкин, Head of AI «Ноникель»

Успешная стратегия внедрения цифровых сотрудников

Интеграция в цифровую стратегию компании: ИИ-агенты должны стать частью общей трансформации
Четкие метрики эффективности: конкретные бизнес-показатели для оценки успеха
Поэтапное внедрение: от пилотных проектов к масштабированию успешных решений
Адаптацию бизнес-процессов: перестройка рабочих потоков под новые возможности
Развитие культуры взаимодействия с ИИ: обучение сотрудников эффективной работе с цифровыми помощниками

Резюме

Цифровые сотрудники — это не просто новый технологический тренд. Это фундаментальное изменение в организации бизнес-процессов и корпоративной культуры. Компании, которые первыми освоят эти технологии и правильно внедрят их, получат устойчивое конкурентное преимущество.