Сколько времени вы вчера потратили на поиск нужного письма? А на то, чтобы вспомнить, о чем договорились на прошлой неделе с заказчиком? Если больше часа — добро пожаловать в клуб.

Я Владимир Сергеев, руководитель практики UC и ПО для совместной работы в К2Тех. Каждый день наблюдаю, как искусственный интеллект (ИИ) меняет то, как мы общаемся в компаниях. За два года количество проектов в нашей команде выросло с 9 проектов до 38, объем коммуникаций увеличился в разы, а хаос... ну, хаос тоже растет.

Но есть хорошие новости. ИИ уже начинает решать эту боль. Хочу поделиться реальным опытом внедрения корпоративных нейросетей и порассуждать о том, как изменится наша работа через 5–10 лет. Спойлер: кардинально.

«Информационный ад» в каждом офисе

Начну с боли. Открываю почту — 47 непрочитанных писем. В Telegram — 23 новых сообщения по работе. В календаре — восемь встреч, каждая по часу. А еще нужно найти письмо от Иванова за 21 января 2023 года — где-то там была важная информация по давнему клиенту.

За последние годы количество проектов нашей команды растет в геометрической прогрессии: если два года назад их было 9, то в прошлом году уже 19, а в этом — целых 38. Каждый проект порождает лавину коммуникаций: переписку, записи встреч, техническую документацию. Все это нужно где-то хранить, находить и обрабатывать.

Недавно читал статистику: человечество за 2023–2024 годы сгенерировало объем информации, равный накопленному объему за всю предыдущую историю цивилизации. Трудно представить такие масштабы, но в работе это ощущается очень конкретно.

Каждый день создаешь и потребляешь гигабайты данных: видеозаписи встреч, email-переписку, сообщения в мессенджерах, файлы и документы. За день переключаешься между десятком систем. Каждая хранит часть рабочей информации. Единой точки входа нет.

Например, я использую от 8 до 16 различных инструментов связи ежедневно: Zoom — для видеоконференций, пару почтовых сервисов — для официальной переписки, Telegram — для быстрых сообщений, Jira — для задач, Confluence — для документации. Каждая система живет своей жизнью с собственными алгоритмами поиска:

• почта — формальная, но в ней теряются быстрые договоренности, появляется много отдельных веток переписки и ненужных сообщений;

• мессенджеры — моментальны, но не структурированы. Общаешься в трех-четырех разных сервисах и десятках чатов, что через день уже не найти нужное сообщение. 

• видеовстречи — без транскрибации и поиска быстро забывается контекст; 

• база знаний — часто не обновляется или не закрывает «живые» вопросы. Корпоративные порталы страдают тем же. Главная проблема здесь — плохой поиск, который не учитывает контекст.

• файлообменники — отдельный мир с хаосом папок и версий. 

Цена такой фрагментации — потерянное время. Трачу до 30% рабочего дня на поиск нужной информации. Важные решения откладываются, проекты буксуют из-за того, что участники не могут восстановить контекст предыдущих обсуждений.

Проблема стала системной: данные разбросаны по каналам, поиск по ним ужасен, контекст теряется, время уходит в никуда. Но так будет не всегда.

Поколение ChatGPT выходит на работу

На наш образовательный проект для молодежи подали заявки более 200 студентов. 80% анкет содержали ответы, которые были сгенерированы нейросетями. Я проверял задания для базового отбора — в нем есть три открытых вопроса, чтобы понять, как кандидаты мыслят, как строят цепочку рассуждений. Большинство ответов явно написаны ИИ. А далее перенесены в форму для ответа методом копипаста.

Дело не в лени или неспособности, а в новом подходе к решению интеллектуальных задач. Они используют доступные инструменты, как мы когда-то калькуляторы и Excel. Для них ChatGPT — базовый инструмент наравне с браузером или текстовым редактором. Это становится новой нормой бытия. ChatGPT экономит много времени и дает возможность обрабатывать большой объем информации быстро. А значит, делать намного больше подходов и попыток в решении.

ИИ прочно вошел в нашу жизнь, очень стремительно. И уже не ставится вопрос, стоит ли применять его в работе. Вопрос — какие модели выбрать для наибольшего эффекта, чтобы сотрудники действительно их использовали.

Через пару лет эти ребята придут в компании и изменят все: принципы организации труда, подходы к решению задач, скорость принятия решений. Они скажут: «Зачем мы ведем в Excel таблицу по клиентам? Почему вообще делаем это вручную?». Поколение, которое выросло с ChatGPT, будет воспринимать ручную обработку данных как анахронизм и будет право.  

Первые эксперименты с ИИ

Так что нам уже пора готовиться и менять внутрикорпоративные коммуникации. Многие стартапы и крупные компании увидели ценность публичных нейросетей и хотят аналогичную функциональность для внутренних задач и обработки конфиденциальных данных.

Наши инженеры развернули внутреннюю нейросеть на команду в 100 человек, чтобы научить ее работать с конфиденциальными корпоративными данными. «Скармливают» ей чувствительную информацию: IP-адреса, пароли от лабораторных стендов, внутренние конфигурации. 

Результат? Раньше на написание и отладку автоматизационного скрипта уходило значительно больше времени. Сейчас — один-два дня. При этом скрипты стали сложнее и функциональнее, стало значительно больше автоматизации в проектных работах. Изменения произошли и количественные и качественные.

Экспериментируем с написанием рабочей документации: техническими заданиями по ГОСТу, пояснительными записками и другой рабочей документацией. С оформлением, правильным наполнением, проверкой документации на логичность. Что важно — мы обязательно проверяем результат работы, т. е. еще внимательно вычитываем документацию за ИИ. Ценность человеческого вклада остается значимой, но времени для получения готового результата уходит меньше.

Допустим, нужно проанализировать техническое задание и пояснительную записку перед отправкой заказчику. Цель — найти неточности и понять, где стоит подробнее описать информационную систему.

Такой подход помогает получить содержательную обратную связь от заказчика еще на этапе согласования документов. Вместо того чтобы потом переделывать готовое решение, мы сразу уточняем спорные моменты.

Первые результаты измеримы: ускорение разработки рабочей документации в 2–3 раза, экономия 10–15% рабочего времени на рутине, сокращение времени поиска информации на 50–70%. Есть и неизмеримые эффекты: «Задача не решалась годами, а тут раз — и решили».

Лично у меня появляется дополнительно около пяти часов в неделю благодаря суммаризации встреч и помощи с обработкой текстов. Вместо 40 рабочих часов получается 45 за счет автоматизации рутины.

Однако эти инструменты не решают главную проблему — фрагментацию корпоративных коммуникаций. Нужна мультимодальность. Для этого понадобятся другие системы.

Ближайшее будущее: 2025 год и далее

Контекстные корпоративные агенты

Решением может стать контекстный корпоративный агент, который работает внутри периметра, понимает структуру данных, историю проектов и стиль коммуникации конкретной команды. Агент, который имеет доступ ко всем источникам данных, умеет искать по смыслу, а не по ключевому слову, способен выдавать структурированные ответы, а не просто ссылки. Для этого нужны специальные базы знаний, которые можно собирать уже сейчас и через RAG-системы встраивать в первых агентов. И, кажется, что это уже неотъемлемый элемент при построении любой чуть более сложной ИИ-системы, нежели просто чат с ИИ-моделью. 

Для общения между нейросетями и приложениями уже разработан протокол MCP (Model Context Protocol). Он позволяет разным агентам быстро обмениваться данными и договариваться без участия человека.

Представляю ближайшее будущее: наговариваю сообщение голосом на русском, а получатель в Китае читает его на родном диалекте с сохранением контекста. Система автоматически предлагает адресатов на основе темы и анализа предыдущей переписки. Черновик оформляется по корпоративным стандартам без моего участия. А принятые решения превращаются в задачи в Jira с полным контекстом и всеми нужными файлами.

Поиск информации перестанет быть квестом по разным корпоративным системам. Вместо «Где лежит тот файл?» спрошу: «Покажи все материалы по интеграции с банковской системой за полгода». Получу структурированную сводку с документами, письмами и записями встреч.

Подготовка к совещаниям станет автоматической. ИИ-ассистент проанализирует переписку участников, найдет связанные задачи в трекере, подготовит выжимку по теме. К началу встречи все будут в едином контексте.

Персональные профессиональные ассистенты

Другая перспективная ниша — персональные профессиональные ассистенты. Инженеру нужен помощник, который планирует обновления продуктивных сред, находит оптимальные окна для технических работ, верифицирует изменения. А со временем и вся ИТ-инфраструктура перейдет на самообслуживание агентами, без инженеров. Архитектору — агент для поиска информации по смежным доменам, анализа API, автоматического построения диаграмм. HR-специалисту — робот-рекрутер: сканирует LinkedIn, составляет персонализированные письма кандидатам, проводит первичный скрининг резюме.

Самый интересный сценарий — персональный коуч для каждого сотрудника. ИИ наблюдает за коммуникационными паттернами, выявляет сильные и слабые стороны, предлагает точки роста. Агент понимает: здесь человек плохо формулирует мысль, тут упустил сроки, а здесь ненароком обидел заказчика. Такой подход решает главную проблему управления командой — субъективность оценок.

Представьте: вместо ежегодных ревью сотрудники получают постоянную обратную связь на основе объективного анализа их коммуникаций. Без эмоций, без предвзятости — только данные и конструктивные рекомендации.

Далекое будущее: 2035 год

К середине следующего десятилетия корпоративные коммуникации станут неузнаваемыми. Персональные ИИ-ассистенты будут планировать встречи как дипломатические переговоры — с детальной подготовкой, анализом позиций, прогнозированием результатов.

Международные команды станут нормой для небольших компаний. Языковые и культурные барьеры исчезнут благодаря интеллектуальному переводу и адаптации контекста. География перестанет ограничивать бизнес.

Скорость принятия решений возрастет на порядки. То, что сегодня требует недель согласований, будут решать за часы. Рутинные процессы полностью автоматизируют. Люди сосредоточатся на творческих и стратегических задачах.

Представляю себя в 2035 году: участвую одновременно в 30 встречах через ИИ-представителей, принимаю стратегические решения на основе мгновенной аналитики, общаюсь с коллегами по всему миру без языковых барьеров. Звучит фантастично, но технологический фундамент закладывается прямо сейчас.

Что делать уже сегодня

Революция в корпоративных коммуникациях уже началась. Ее масштабы сравнимы с переходом от бумажного документооборота к электронному или от стационарных телефонов к мобильным. А возможно — значительно их превосходят. Как говорит Сэм Альтман в своем эссе, изменения уже начались, их скорость будет нарастать кратно, и они необратимы. 

Вопрос не в том, произойдут ли эти изменения. Вопрос в том, будет ли ваша компания среди лидеров трансформации или останется догонять конкурентов.

Главная мысль: не ждите, пока технологии станут идеальными. Начинайте эксперименты сейчас. 

Первый шаг — пилотные проекты с ИИ-инструментами. Не нужно внедрять все сразу. Выберите одну болевую точку и поэкспериментируйте. Суммаризация встреч, автоматический поиск по документам, помощь в написании email — любой сценарий даст ощутимый результат. Даже небольшие пилотные проекты дадут понимание возможностей и ограничений технологий.

Второй шаг — подготовка команды. Людям всегда нужно какое-то время, чтобы освоить новые инструменты и найти новые способы работы. Так устроен наш мозг.

Сотрудники должны понимать, что умеет ИИ и где у него есть ограничения. Культура работы с искусственным интеллектом рождается только через практику и эксперименты.

Третий шаг — стратегическое планирование. Какие процессы автоматизировать? Где ИИ принесет максимальную пользу? Как интегрировать новые инструменты с существующей инфраструктурой? Эти вопросы лучше решать заранее, а не в режиме аврала.

Компании, которые освоят ИИ-инструменты для корпоративных коммуникаций первыми, получат огромное преимущество в борьбе за таланты и эффективность. 

Расскажите в комментариях: какие ИИ-инструменты уже используете в работе? Сталкивались ли с похожими проблемами информационного хаоса? Буду рад обсудить ваш опыт и ответить на вопросы.