Первые разработки технологий искусственного интеллекта начались еще в 1950-х, но именно сегодня они по-настоящему начали входить в повседневную жизнь: если раньше ИИ использовали только специалисты, то сейчас нейросети осваивают даже дети, а спектр задач, которые можно поручить «умным алгоритмам», как никогда широк. Объясняем, как возможности искусственного интеллекта пригодятся для работы.
Что такое искусственный интеллект
Искусственный интеллект не конкретная программа, а общее название для систем, математических моделей, способных воспринимать информацию и решать задачи, как человек. Программист не закладывает в код ответ, который должна дать машина на тот или иной запрос — сервис ищет его самостоятельно.
Для первичного обучения искусственного интеллекта используют огромные массивы данных. Чтобы оценить, как много их требуется, применяют «правило 10 раз». Например, если известно, что ИИ должен отличать изображение А от изображения Б по 200 параметрам, значит, для тренировок понадобится 2000 картинок такого типа.
Классический искусственный интеллект создают для выполнения конкретной задачи. Например, алгоритмы компьютерного (машинного) зрения способны распознать на картинке, видео те или иные объекты. На основе этих данных программа может принять решение: допустим, остановить автомобиль, потому что впереди препятствие. Еще один типичный пример классических моделей — симуляторы настольных игр: виртуальный игрок, скажем, в шахматы или го.
Традиционный ИИ анализирует большие объемы информации, способен делать прогнозы. Но эти системы не творцы, они не создают ничего нового. А вот их «младшие братья», генеративные алгоритмы, способны на это. Причем чем больше использовать такой ИИ, тем более умелым он станет, так как продолжает постоянно обучаться на собственном опыте.
Следует различать искусственный интеллект и нейросеть. Нейросети лишь один из видов ИИ. Причем они могут быть как традиционными, так и генеративными. Главное отличие нейросети в том, что алгоритмы в программе связаны между собой, как нейроны в нашем мозге. Отсюда и приставка нейро- в названии.
Подобное многослойное строение позволяет системе хорошо адаптироваться при изменении входных данных, самообучаться, параллельно обрабатывать несколько потоков информации. Но у такого подхода к созданию ИИ есть и недостатки. Например, модель занимает очень много места на сервере. И чем сложнее задача, которую должна решать нейросеть, тем она «тяжелее».
Кроме того, логика принятия решения нейросетью непрозрачна: никто не может сказать, как и почему алгоритм пришел к тому или иному выводу. Зачастую для выполнения работы достаточно более простого, менее ресурсоемкого алгоритма. Да и времени на создание и обучение нейросети нужно много.
Глоссарий терминов, связанных с ИИ
В сфере информационных технологий часто используются англоязычные термины. Даже когда их переводят, неспециалисту может быть неясно, о чем идет речь. Чтобы было понятнее, мы собрали небольшой словарь понятий, связанных с искусственным интеллектом.
Большая языковая модель (англ. Large language model, LLM) — так называют продвинутые алгоритмы искусственного интеллекта, которые способны анализировать тексты на любую тему и создавать их.
К этому типу относятся, например, GPT-сервисы (Generative Pre-trained Transformer, генеративный предобученный трансформер), вроде чат-бота ChatGPT. Другой вид LLM — модели Т5 (Text-to-Text Transfer Transformer, трансформер для преобразования текст-в-текст). Они способны превращать одни текстовые данные в другие и используются, например, для машинного перевода. А BERT (Bidirectional Encoder Representation Transformer, трансформер с двунаправленным отображением кодировки) «читают» текст в обоих направлениях. Благодаря этому они понимают контекст и способны сделать работу поисковых систем или автоматизированного переводчика точнее.
Промпт — запрос, который пользователь передает генеративному ИИ. Текст, описывающий задачу. Грамотное составление промптов — ценный навык для работы, например, с нейросетями.
Промпт-инжиниринг — формулирование корректных промптов, которые позволяют получить от ИИ именно тот результат, который нужен пользователю.
Галлюцинация — из-за неверного промпта или ошибок в данных, которые анализирует модель, ИИ иногда начинает фантазировать и включает в ответ неверную информацию. Причем «врет и не краснеет», то есть делает это крайне настойчиво и уверенно, так что доверчивый и недостаточно внимательный пользователь может не заподозрить подвоха. Эту особенность важно учитывать при работе с генеративными моделями.
API (Application Programming Interface) — набор правил, по которым разные программы и приложения общаются друг с другом. Описание принципов этого взаимодействия называют спецификацией.
Машинное обучение (Machine Learning, ML) — методы, которыми программу учат «думать» как человек, на основе полученной информации. Программист пишет сам код, а специалист по машинному обучению «воспитывает» модель, чтобы она смогла, например, отличать красный цвет на картинке от зеленого или изображение лимона от желтого шара для бильярда.
Тонкая настройка (Fine-tuning) — адаптация готовой модели искусственного интеллекта к работе в конкретной отрасли, компании. Например, обучение анализу финансовых документов или историй болезни пациентов. Своего рода «курсы повышения квалификации» для ИИ. Причем новые знания остаются в «памяти» сервиса.
Генерация с дополненной выборкой (Retrieval Augmented Generation, RAG) — альтернатива тонкой настройке. Вместо дообучения, то есть фактически загрузки нужной информации на сервер ИИ, модели дают доступ к обновляемой внешней базе данных. Если нейросеть ищет ответ за запрос в интернете, это тоже пример RAG. Аналогично вместо Всемирной сети может быть подключение к локальному хранилищу с корпоративными документами.
Отметим, что современные системы чаще всего сочетают тонкую настройку и RAG. Комбинация этих подходов дает наилучший результат.
Как использовать ИИ в работе
Использование искусственного интеллекта позволяет выйти на новый уровень эффективности. Согласно прогнозу международной консалтинговой компании McKinsey, в 2030–2060 годах цифровая трансформация за счет внедрения генеративного ИИ поможет автоматизировать половину всех рабочих задач. Искусственный интеллект возьмет на себя то, что требует логических рассуждений, генерации, распознавания и анализа человеческой речи и текстов.
Если верить результатам российского исследования 2025 года, проведенного Ассоциацией менеджеров более чем в 130 компаниях, ИИ уже сейчас годится для:
-
оптимизации процессов;
-
прогнозирования;
-
принятия решений на основе данных;
-
финансового планирования и анализа;
-
управления рисками;
-
коммуникации с клиентами;
-
управления проектами.
Среди участников опроса 23% ожидают, что в будущем искусственному интеллекту можно будет передать часть рутинных задач топ-менеджеров. Однако все респонденты абсолютно уверены, что алгоритмы никогда не заменят человека в вопросах, связанных с принятием моральных и этических решений. Большие сомнения высказываются относительно способности ИИ мотивировать команду и проявлять эмпатию, стратегически мыслить, разрешать конфликты в коллективе.
Согласно тому же исследованию, периодически системы с искусственным интеллектом используют 80% отечественных компаний. Еще 12% внедрили ИИ на постоянной основе.
Алгоритмы помогают составлять персональные рекомендации для клиентов, готовить карточки с описанием товаров, обрабатывать заказы и входящие сообщения в службу поддержки, прогнозировать спрос, заполнять типовые документы.
Применение ИИ в различных сферах
Компьютерные алгоритмы не заменяют специалистов, но освобождают их от рутинных, монотонных задач и дают им новые возможности.
Например, генеративные модели успешно используются для создания контента: генерации изображений, видео, звуков, редактирования текстов. Текст для этого раздела мы попросили написать одну из нейросетей. Вот, что она предложила:
«Креативная индустрия в России перешла на «гибридный» формат. Генерация контента — самый быстрорастущий сегмент. Вместо западных аналогов лидерами стали YandexGPT и GigaChat (от Сбера), которые лучше работают с контекстом русского языка и культурными кодами.
По статистике 2025 года, использование ИИ для создания рекламных креативов снизило их стоимость для ритейла на 30–40%
Использование нейросетей для озвучки и создания "говорящих голов" (аватаров) стало стандартом для корпоративного обучения и быстрых соцсетей (Reels/Shorts).
Маркетинг — чемпион по внедрению ИИ в России. 70% компаний используют нейросети для SEO, контента и аналитики«.
В крупной сети строительных гипермаркетов в России в 2024 году начали генерировать карточки для товаров с помощью нейросети. Раньше, чтобы обрабатывать сотни тысяч позиций вручную, сотрудникам требовалось много времени и сил. Финансовые затраты компании на эту работу благодаря автоматизации сократились в 95 раз.
На заводах искусственный интеллект помогает снизить расходы на ремонт оборудования. «Умная» система анализирует показания датчиков, установленных на станках, и сигнализирует о возможных проблемах еще до того, как тот или иной узел выйдет из строя. Своевременное профилактическое обслуживание быстрее и дешевле, чем устранение серьезной поломки.
Медикам ИИ позволяет анализировать и интерпретировать сведения о пациенте: например, на рентгеновских снимках компьютерное зрение способно разглядеть малейшие детали, которые человеческий глаз не заметит.
Как эффективно внедрить ИИ в работу
Если автоматизация просто дань моде на использование искусственного интеллекта, новые инструменты могут разочаровать. Прежде чем начинать их использовать, стоит все хорошенько обдумать.
Шаг 1: определение задачи. Сформулируйте, зачем вам нужна нейросеть. Ответьте на вопрос, какую именно работу вы хотите делегировать ИИ и каких целей собираетесь за счет этого добиться.
Для этого полезно проанализировать текущие процессы. Обратите особое внимание на ежедневные дела, которые занимают много времени или при выполнении которых часто случаются ошибки.
В идеале результат, которого вы хотите достигнуть, должен быть четко измерим.
Например: «Ускорить такой-то процесс на столько-то процентов. Сейчас он занимает столько-то, а за счет автоматизации время будет таким-то». Такой подход позволит оценить, было ли внедрение нейросети полезным, эффективным.
Шаг 2: подготовка к нововведениям. Проверьте технические возможности. Можно ли в принципе интегрировать в используемые системы искусственный интеллект? Есть ли защищенный сервер (мы еще вернемся к вопросу, почему это важно) или облачное хранилище, чтобы хранить большой объем данных? Возможно, прежде чем внедрять ИИ, в компании потребуется модернизация.
Проведите аудит команды. Умеют ли специалисты службы техподдержки работать с инструментами, которые планируется использовать? Готова ли остальная команда осваивать новые технологии и их применять?
Запланируйте бюджет. Предстоят расходы на покупку лицензии на использование системы, интеграцию искусственного интеллекта, обучение сотрудников, техобслуживание.
Соберите данные, которые понадобятся для обучения модели. Чтобы персонализировать ИИ, потребуются тысячи примеров. Убедитесь, что их достаточно, а сама информация структурированная и не устарела. Подготовьте аккуратную, унифицированную базу данных, в которой не будет дубликатов и ошибок.
Шаг 3: выберите конкретный ИИ-сервис. Опирайтесь на задачи, цели и бюджет, которые вы определили ранее. Какая-то компания может позволить себе с нуля разработать подходящую систему, а другой подойдет готовая модель, которую специалисты дообучат, используя корпоративные данные. Третья же будет использовать общедоступные алгоритмы даже без персонализации.
Шаг 4: запустите пилотный проект. Новые инструменты и методы работы не внедряют сразу во всей компании. Сначала их тестируют на каком-то одном проекте. Это позволит быстро и с относительно небольшими затратами проверить, что выбранный ИИ подходит. А еще без значительных потерь понять, как справиться с трудностями, если они возникнут.
Обычно такое пробное внедрение проводят в течение пары недель или пары месяцев. Этого достаточно, чтобы сотрудники привыкли к новшеству и можно было оценить эффект от внедрения искусственного интеллекта.
Шаг 5: обучите персонал работе с ИИ. Искусственный интеллект может быть очень «умным» и работать корректно. Но от него не будет никакого толку, если сотрудники не знают, как им пользоваться.
Кроме того, часть подчиненных может саботировать нововведения из-за страха, что автоматизация приведет в увольнению живых работников. Согласно одному из российских исследований, проведенных в 2025 году, с сопротивлением сотрудников сталкиваются 33% компаний. Таким людям важно показать, что ИИ не конкурент, а помощник, который облегчит выполнение обязанностей.
В период адаптации у сотрудников обязательно должна быть возможность проконсультироваться со специалистом, который поможет справиться с затруднениями и ответит на возникающие вопросы.
Прислушивайтесь к отзывам, вносите необходимые коррективы.
Шаг 6: масштабируйте. Если пилотный проект прошел успешно, можно использовать полученный опыт для поэтапной автоматизации других процессов в компании.
Как ставить задачи
Чтобы получать от нейросети корректный ответ, важно правильно делать запрос. Есть несколько правил, как грамотно составлять промпты:
-
формулировка должна быть четкой и недвусмысленной: чем короче и конкретнее, тем лучше;
-
избегайте синонимов: одно понятие — один термин;
-
не используйте отрицание, давайте команды, что нужно делать, вроде «Используй только информацию из этого текста»; формат «Не используй информацию из других источников», то есть указание, чего избегать, может запутать модель;
-
чем яснее и проще структура запроса, тем больше вероятность, что ИИ поймет задачу правильно: лучше разбить работу на несколько последовательных этапов и для каждого составить свой промпт, дорабатывать результат по необходимости, чем пытаться объяснить нейросети все сразу;
-
указывайте, в каком виде хотите получить ответ, насколько он должен быть детализированным, объемным;
-
приводите примеры, давайте шаблоны.
Подводные камни и риски
Если в ответе содержатся галлюцинации, фактические ошибки, можно попросить нейросеть брать данные только из конкретного источника или подтверждать свои утверждения ссылкой. Еще одна мера профилактики — указать: «Если не знаешь, напиши, что данных нет. Добавляй предупреждение, что информация может быть устаревшей».
Также полезно делать запросы на самопроверку, чтобы ИИ «перечитал» ответ и поправил собственные неточности, противоречия. Тем не менее это не отменяет необходимость вручную контролировать качество генерации.
Склонность нейросетей выдавать ложную информацию — одна из наиболее очевидных проблем. Однако не единственная и даже не главная: в конце концов, люди ошибаются по разным причинам, даже если не используют ИИ.
Гораздо больше опасений связано с угрозой потенциальной утечки данных и обеспечением их безопасности. Когда система искусственного интеллекта развернута на внутренних серверах компании, вопросов не возникает. Но при использовании сторонних сервисов для обработки информация передается «во внешний мир». Поэтому важно предварительно тщательно очищать документы от конфиденциальных данных. Избегайте их даже на этапе дообучения модели под корпоративные нужды (fine‑tuning). Преимущество подхода RAG как раз в том, что вся чувствительная информация остается в защищенной базе, а не попадает в общую «память» ИИ.
Принципы работы нейросетей — это также повод задуматься об охране авторского права. Уникальные произведения, которые пользователи отдают ИИ для обработки, в дальнейшем могут использоваться при обучении глобальной модели. И, как результат, для генерации ответов другим людям.
При использовании искусственного интеллекта есть и некоторые другие особенности, которые нужно учитывать. Например, этические вопросы. Зарубежные большие языковые модели обучены по нормам и законам страны, в которых был разработан соответствующий ИИ. Из-за этого иногда ответы нейросети могут быть странными, неожиданными или предвзятыми для носителя другой культуры. А на какие-то темы чат-бот откажется говорить.
Не стоит переоценивать «интеллект» ИИ. Большие языковые модели могут не справляться с долгими рассуждениями и анализом сложных текстов. А глубина их познаний зависит от наполнения базы данных, в которой сервис ищет ответ.
