Бизнес ждал, что ИИ придет и порядок наведет: разберется в процессах, прокачает маркетинг и раскрутит стартапы. А на важные, но скучные переговоры вместо топ-менеджеров будут ходить боты и цифровые двойники. Ждал — и в какой-то степени дождался. А в какой-то — нет. Почему так? Рассказываем в статье.

Всем привет! Мы — IVA Technologies, создаем решения для бизнеса на базе искусственного интеллекта. Сегодня расскажем, как ИИ меняет корпоративное общение, какие фишки уже сейчас делают жизнь компаний проще, а еще обсудим, где технологии пока не дотягивают до ожиданий юзеров.

Больше никаких «Мы так не договаривались»: ИИ всё записывает

Иногда самое интересное происходит не на совещаниях, а после них. Казалось бы, все коллеги присутствовали на одной встрече, но у каждого в голове осталась своя версия разговора. При этом одни что-то забывают или делают вид, что не помнят, другие отказываются от своих слов, а третьи так и не вникают, кто что предлагал и на чем сошлись.

В этом хаосе искусственный интеллект уже стал настоящим спасителем. Нейросети умеют записывать разговоры, расшифровывать их и превращать в понятные структурированные документы. Это помогает фиксировать договоренности без разночтений, а еще находить инсайты, которые в живом обсуждении легко пролетают мимо.

Но как это работает на практике? Покажем на примере нашего продукта — IVA Terra, сервиса, который помогает автоматизировать рабочие встречи. В нем есть несколько модулей:

? Транскрибация. После встречи нейросеть расшифровывает весь разговор — не придется полагаться на память или что-то записывать. Точность — более 96%, а фильтрация шума и эха помогает системе распознавать речь даже в не самых идеальных условиях. Также в будущем появится транскрибация для офлайн- или гибридных встреч — удобный и понятный функционал онлайна в офлайне.

? Онлайн-субтитры и перевод. Во время конференции можно включить текстовую трансляцию, выбрать язык и воспользоваться встроенным переводчиком. Сейчас доступны русский и английский. В будущем функционал будет масштабироваться появлением новых языков.

? Генерация итогов встречи и протокола. GPT-модель анализирует обсуждение и собирает ключевые моменты в текстовом файле: фиксирует, кто и что сказал, какие решения приняли и кого назначили ответственными. В конце встречи можно подписать итоговый протокол с решениями и задачами, а также разослать по почте вместе с саммари.

От переговоров до бюрократии — один шаг. Но можно иначе

Закрепить договоренности после видеоконференции — тот еще квест, это один из самых трудоемких процессов в бизнесе. Протоколы часто составляют сами руководители или высококвалифицированные сотрудники. На это тратится много времени, компании терпят убытки не только из-за себестоимости формирования протокола но из-за упущенной выгоды (в это время сотрудник может приносить доход для компании).

Другая проблема — долгие переписки. Участники переговоров могут спорить из-за формулировок, тянуть время или вовсе уходить в нирвану и возвращаться оттуда с пространными ответами. В итоге финальная версия документа появляется через несколько дней, а то и недель.

Еще сложнее становится, когда одна из сторон занимает позицию «Баба-Яга против»: партнеры во время ВКС по-разному поняли, о чем договорились, или вообще передумали. В такой ситуации обычная аудиозапись — слабая опора. Искать нужный момент вручную можно часами.

IVA Terra решает этот вопрос быстро: нужные слова легко отыскать в расшифровке. А в сгенерированном протоколе всё разложено по полочкам. Самое главное — его можно согласовать и подписать прямо во время встречи.

Что касается безопасности, IVA Terra разворачивается на серверах организации, а не в облаке, поэтому все данные остаются внутри компании. Это критично для стратегических переговоров и закрытых сделок. А поскольку система поддерживает иностранные языки, на переговорах с зарубежными партнерами можно обойтись без приглашенного переводчика и не переживать за утечку информации, при этом экономя деньги и время .

Кроме того, когда крупные зарубежные игроки ушли с рынка, хороших вариантов для распознавания русской речи почти не осталось. Мы изначально делали систему под русский язык, поэтому IVA Terra ловит при расшифровке даже сложные обороты.

Как GPT-модели спасают компании от бездушных корпоративных текстов

Писать корпоративные письма, обращения к сотрудникам или поздравления с праздниками не так просто, как кажется. Нужно донести суть без лишних слов, но при этом не скатиться в сухой канцелярит. Внутренние рассылки часто перечитывают по два-три раза, чтобы разобраться, о чем речь, а обращения руководителей напоминают цитаты из юридических документов. Но далеко не всегда у сотрудников есть возможность уделять достаточно внимания рабочим письмам и подбирать нужные обороты.

GPT-модели справляются и с этой задачей. Нейросети способны писать неплохие тексты, но результат зависит от того, насколько хорошо система понимает контекст. Если просто задать тему, получится стандартный текст. А если настроить алгоритм под корпоративный стиль компании, учесть цель сообщения и ожидания аудитории, тексты станут живее, понятнее и убедительнее.

Почему ИИ не решит все проблемы компании, если ему не помогут люди

Когда в работе повторяются одни и те же ошибки, кажется, что причина лежит на поверхности, но разобраться с этим на деле бывает непросто. В таком случае искусственный интеллект пригодится в роли «карманного аналитика»: он обрабатывает данные, ищет закономерности и помогает выявить слабые места бизнес-процессов. Однако технологии пока не всесильны: они не заменят экспертов и не дадут волшебной таблетки с ответом на все вопросы.

Есть задачи, с которыми нейросети справляются действительно хорошо. Например, в разработке они помогают писать код и находить ошибки, в ИБ анализируют инфраструктуру и выявляют уязвимости, а в HR подсказывают, где буксует воронка найма. Но если говорить о более сложных процессах — с привязкой к конкретной компании и ее внутренней специфике и логике — без обучения модели и качественных данных не обойтись.

Допустим, бизнес хочет проверить, насколько эффективно продает продукты малому и среднему бизнесу. ИИ покажет цифры, найдет повторяющиеся паттерны, сопоставит каналы продаж. Но на самом первом этапе его будет нужно всему этому научить — по сути, как ребенка.

Популярные мифы об искусственном интеллекте

❌ Миф. ИИ сам разберется во всех данных компании и сразу выдаст идеальную аналитику.

✅ Реальность. Любой ИИ-ассистент нужно сначала обучить, а данные — привести в порядок.

Бывают случаи, когда руководители хотят, чтобы нейросеть разобралась в бюджете компании и финансовой отчетности. Они слышат о системах, которые делают красивые графики и презентации на основе данных, приходят к разработчику и говорят: «Мы тоже хотим что-то подобное, но под наши процессы».

Энтузиазм угасает, как только выясняется, что сначала нужно структурировать информацию вручную: волшебные системы умеют далеко не всё. Например, они смогут сформировать отчёт по стандартным алгоритмам и структурированным данным, но у ИИ нет интуиции и творческого подхода, если нужно сделать что-то нестандартное: посмотреть под другим углом или найти причину отклонений.

❌ Миф. Современный ИИ мыслит как человек.

✅ Реальность. ИИ — это множество алгоритмов.

Действительно, современные ИИ смоделированы по образцу человеческого мозга, но не воспроизводят сознание или самостоятельное мышление. А ещё у ИИ нет эмпатии и они не понимают сарказм (хотя, это доступно и не всем представителям Homo sapiens).

❌ Миф. ИИ захватит мир.

✅ Реальность. ИИ — это продвинутый помощник, а не мегамозг.

Мы все видели фильмы, где искусственный интеллект показывают как полноценный разум, который понимает людей с полуслова, схватывает на лету и в конце захватывает мир. Но сейчас это скорее сценарий голливудских фильмов, а не ближайшая реальность. Пока он просто не может этого сделать: на текущий момент он учится рисовать руки, отличать собаку от пончика и понимать контекст человеческой речи.

Хотите ИИ под себя? Это будет дороже

Идея, что нейросеть вольется в работу по щелчку пальцев, — красивая. Но в реальности не всё сводится к паре кликов. В ИТ-сфере с этим немного проще: там давно используют low-code и no-code платформы. Нейросеть генерирует куски кода, а программисты дорабатывают их вручную и собирают в рабочий продукт. Это не заменяет специалистов, но снижает нагрузку на команду.

В большинстве других сфер так не получится. Нейросеть не работает «из коробки», а кастомизация требует времени и денег. Если компания хочет, чтобы ИИ анализировал продажи или логистику, сначала нужно привести данные в порядок, потом — встроить систему в процессы. На это могут уйти месяцы.

Массовый рынок предлагает только универсальные решения: например, продвигает чат-ботов, которые шаблонно отвечают на вопросы клиентов. Такие инструменты в общем-то работают, но не учитывают тонкости бизнеса. А кастомные технологии по карману не всем и в основном доступны только крупным игрокам. Например, сейчас в ретейле алгоритмы прогнозируют спрос, а в промышленности — отслеживают состояние оборудования.

Газпромнефть использует ИИ, чтобы находить нефтяные залежи, которые человек не видит при анализе геологических данных. Для этого в компании создают цифровую модель месторождения — она показывает, где именно искать полезные ископаемые. Раньше геологи вручную загружали в систему весь массив данных, а теперь достаточно ввести всего 2%. Остальное достраивает нейросеть.

Как ИИ перепишет всё, что вы знаете о корпоративных коммуникациях

Искусственный интеллект уже не просто помогает с отдельными задачами — он становится частью корпоративных экосистем. ИИ умеет быстро разбираться в огромных объемах информации, находит слабые места в процессах и подсказывает, что стоит улучшить. В будущем это может привести к появлению цифрового сознания компании — системы, в которой ИИ станет полноценным участником команды.

Один из самых заметных трендов на рынке — мультиагентные системы. Это когда не один, а сразу несколько ИИ-ассистентов работают вместе: делят задачи и помогают бизнесу быстрее справляться с рутиной. Еще недавно это казалось чем-то далеким, а теперь компании по всему миру включают такие технологии в свои стратегии. В России направление только начинает развиваться, но очевидно, что через год-два подобные системы станут обычным делом.

Пока одни тренды только набирают обороты, другие уже влияют на ежедневную рутину корпоративных сотрудников. Одна из главных проблем сегодня — перегрузка множеством разных сервисов. В одном — чаты, в другом — задачи, в третьем — техподдержка, а в четвертом — HR. Постоянно переключаться между ними неудобно, а найти нужную информацию — отдельная миссия. Уже вот-вот ИИ объединит эти инструменты в единую систему. Например, совсем скоро корпоративные ассистенты смогут в одном окне:

? напоминать о дедлайнах и подсказывать, на какие задачи пора обратить внимание;

? присылать краткую сводку важных событий, если сотрудник не был онлайн какое-то время;

? собирать ключевые письма и решения, когда человек возвращается из отпуска;

? помогать быстро оформлять заявки в техподдержку, HR или бухгалтерию.

По сути, ИИ перестает быть просто справочником или чат-ботом — он начинает глубже разбираться, как работают компании, и берет на себя всё больше корпоративных задач.

Так и мы помогаем бизнесу двигаться в этом направлении: выстраиваем удобные цифровые процессы, чтобы вам не приходилось тратить много времени на рутину. А если хотите посмотреть, как устроены наши сервисы и как они работает в деле, переходите на сайт IVA Technologies и получите демоверсию платформы.

А как ваша компания использует ИИ? Делитесь в комментариях — интересно узнать, какие технологии помогают вам работать эффективнее!