Проверьте, что решение работает как единая платформа, а не представляет собой набор точечных разрозненных приложений. Что это значит? Единая настроечная среда, интерфейс, одна ролевая модель и т.д. Целостная архитектура упростит интеграцию ИИ-ассистента в существующие процессы и системы.
|
Поделиться
Поделиться
Как выбрать ИИ-ассистента, который действительно работает
ИИ-ассистенты становятся неотъемлемой частью корпоративной среды. Если раньше они воспринимались просто как чат-боты — некие вопросно-ответные справочные системы, — то сегодня их роль изменилась: они трансформировались в инструмент, способный анализировать данные, запускать сложные процессы и помогать сотрудникам принимать решения. Однако выбрать подходящего
ассистента непросто — рынок растет, технологии меняются, а за внешней схожестью решений скрываются разные подходы и архитектуры. Вместе с экспертами SL Soft и командой платформы SL Soft AI разбираемся, что должен уметь ИИ-ассистент.
Чек-лист: 8 признаков зрелой ИИ-платформы для создания ассистентов
Убедитесь, что ассистент использует современные ИИ-технологии — ведущие языковые модели (LLM), генерацию с доступом к данным (RAG), роботизацию процессов (RPA), интеллектуальную обработку документов (IDP). Такой комбинированный подход позволит решению стать эффективным.
Проверьте, что платформа гарантирует защиту корпоративной информации. Зрелое решение должно предусматривать контроль доступа, шифрование, логирование действий и работу моделей в безопасном контуре, чтобы ни код, ни данные не утекали во внешние сервисы.
Оцените, готово ли решение к росту. Зрелая платформа выдерживает увеличение нагрузки и позволяет легко добавлять новых ботов и сценарии по мере развития проекта. Точечное решение без возможностей масштабирования быстро исчерпает себя при расширении использования.
Узнайте, есть ли у платформы инструменты no-code/low-code для настройки ассистента без программирования. Наличие визуальных конструкторов позволит быстро запускать новые сценарии и вносить изменения самостоятельно, не дожидаясь разработчиков.
Поинтересуйтесь успешными кейсами внедрения у поставщика. Вендор с подтвержденным опытом и реализованными проектами ИИ-ассистентов (особенно в вашей отрасли) лучше понимает потребности бизнеса и снижает риски при внедрении.
Убедитесь, что решение способно работать автономно в российском ИТ-ландшафте, без критической зависимости от зарубежных облачных сервисов. Платформа, поддерживающая локальное развертывание и соответствующая требованиям импортозамещения и законодательства, защитит ваши данные и обеспечит устойчивость системы.
Уточните уровень поддержки, который предлагает вендор. Зрелое решение включает полноценное сопровождение: помощь во внедрении, обучение сотрудников, оперативную техническую поддержку и регулярные обновления продукта – все, что необходимо для долгосрочного успеха проекта.
1
Архитектура
2
Полнота технологий
4
Масштабируемость
5
No-code возможности
6
Опыт вендора
7
Суверенность
8
Поддержка и сопровождение
шаг 1
Архитектура
шаг 2
Полнота технологий
шаг 3
Безопасность данных
шаг 4
Масштабируемость
шаг 5
No-code возможности
шаг 6
Опыт вендора
шаг 7
Суверенность
шаг 8
Поддержка и сопровождение
Примером такого зрелого решения служит платформа SL Soft AI, объединяющая технологии RPA, IDP, большие языковые модели и традиционный ИИ и реализующая описанный подход на практике.
Локальные ИИ-решения разочаровали компании
По данным исследования SL Soft, в 2025 году более 63% российских организаций уже внедрили чат-ботов, однако лишь половина удовлетворена результатом. Одна из причин — ограниченность сценариев и отсутствие платформенной архитектуры, которая позволяет масштабировать эффект. Разбираемся подробнее.
Еще несколько лет назад корпоративные ИИ-ассистенты были скорее экспериментом — удобным чатом для демонстрации возможностей нейросетей. По нашей оценке, большинство ботов могло лишь общаться и выполнять простейшие сервисные функции на основе LLM: распознавать документы с непредсказуемым качеством, делать расшифровки записей, вести протоколы встреч. Часто в таких решениях не был задействован даже интеллектуальный поиск (RAG), а модели не были ограничены корпоративными правилами. В результате они выдавали нестабильные по качеству ответы, что снижало доверие к ИИ в целом. Польза от ассистентов с LLM даже при таком внедрении ощутима, но все же недостаточна, чтобы признать кейс по внедрению ИИ в контур компании успешным и готовым к тиражированию.
И 50% компаний, согласно исследованию SL Soft, остаются «скорее не удовлетворены» результатами проектов с ИИ. В том числе потому, что они реализованы как точечные внедрения. Эффект от пилота выглядит впечатляюще на демо, но не масштабируется и не возвращает инвестиции: ассистент решает одну локальную задачу, например, консультирует клиентов или ищет документы, но не влияет на производительность компании в целом. Реальность такова, что отдельно стоящий ассистент без доступа к данным и системам быстро упирается в потолок эффективности.
От экспериментов к платформам
Компании, делающие ставку на внедрение искусственного интеллекта, отказываются от отдельных ИИ-сервисов в пользу платформенного подхода — когда решение становится частью комплексных систем, интегрированных в реальную инфраструктуру компании. Они стали выбирать или самостоятельно строить единую архитектуру, где ИИ-ассистенты, OCR/IDP-модули, RPA, интеллектуальный поиск и другие элементы работают в связке. Это значительно повышает пользу от проектов, снижает издержки на дальнейшую интеграцию технологий и корпоративных систем, ускоряет внедрение и позволяет управлять развитием технологий централизованно.
Благодаря платформам ассистенты заметно повзрослели: у них не только LLM, но и целый швейцарский нож из технологий, а значит, и возможностей стало больше в несколько раз. Ассистентов настраивают для работы с корпоративными данными, документами и внутренними сервисами. Они подстраиваются под контекст общения и обеспечивают связь между человеком и бизнес-процессами.
Главный сдвиг на рынке 2024–2025 годов — переход к платформенной архитектуре. Это постепенно сказывается на экономике процессов: каждый новый сценарий использует уже внедренные модули — от распознавания документов до программных роботов, что сокращает стоимость новых проектов и обеспечивает накопительный эффект от внедрения ИИ.
Эволюция ассистентов: от задач к процессам
Эффективность ИИ-ассистентов проявляется прежде всего там, где процессы повторяются и поддаются формализации. Это обработка документов, поддержка клиентов и сотрудников, автоматическая подготовка отчетов, работа с внутренними базами знаний. Ассистенты незаменимы в компаниях, где ежедневно обрабатываются большие объемы информации, а скорость принятия решений зависит от того, насколько быстро сотрудник получает нужные данные.
Вместо фрагментарных задач современные ИИ-ассистенты, построенные в экосистемах, берут на себя автоматизацию сквозных процессов. Технологии работают совместно: документы распознаются, проверяются, обогащаются данными и превращаются в готовые управленческие решения. Например, автоматизируется обработка обращений на линии поддержки: она становится практически автономной. Заявки принимаются через голосовые и текстовые каналы, их смысл извлекается, ответы и возможные решения ищутся по данным компании, адаптируются под живое общение и выдаются сотруднику в чате как варианты реагирования на ситуацию. В случае более массовых и простых запросов такая линия может работать полностью самостоятельно на базе ИИ-агентов, решая большинство задач без привлечения человека.
Однако важно понимать, что искусственный интеллект далеко не везде способен заменить экспертизу человека. Зрелая стратегия использования ИИ — это сотрудничество: ассистент разгружает по части процессов, а человек сохраняет контроль над логикой и результатом.
Например, в Петербурге умный ассистент от SL Soft на базе RPA-платформы ROBIN и ИИ помогает кадровым службам обрабатывать анкеты кандидатов на государственные должности. Он принимает документы, обрабатывает их, распознает информацию, а затем проверяет анкеты по семи критериям (корректность заполнения бланков, соответствие биографических данных, наличие необходимого опыта и др.). Анкеты с неподтвержденным стажем работы, ошибками или другими несоответствиями автоматически возвращаются соискателям для исправления. Корректно заполненные резюме ассистент заносит в базу данных Молодежного кадрового резерва, после чего кандидаты получают приглашение на следующий этап — комплексную оценку компетенций. Окончательное решение по каждому претенденту, как и прежде, остается за HR-специалистами.
Сколько стоит внедрение ИИ-ассистента и как сэкономить
Наибольшая часть бюджета при внедрении корпоративного ассистента уходит не на лицензии, а на внедрение — настройку, интеграцию и обучение моделей. Сроки реализации могут существенно различаться. Если выбирать зарекомендовавшую себя платформы с преднастроенными сценариями и иметь подготовленные данные для дообучения ИИ, проект может занять 1 месяц и обойтись в несколько миллионов рублей. В организациях без единого хранилища данных и выбравших путь opensource-моделей — растянуться на полгода и более.
Чтобы снизить издержки, заказчики выбирают готовые платформы с no-code / low-code-подходом, где бизнес-пользователи сами создают сценарии и обучают ИИ-ассистентов без программистов. Это позволяет запустить пилот за 3–4 недели и быстро оценить эффект — например, сократить время обработки заявок на 30–40 % или снизить нагрузку на линию поддержки вдвое.
И важно помнить: ИИ-платформа — не разовая установка. Она требует сопровождения, обновления моделей и дообучения на новых данных, поддержки архитектуры. Как и любой элемент корпоративной инфраструктуры, ИИ должен развиваться вместе с бизнесом, иначе эффект от внедрения будет краткосрочным. Выбирая платформу, важно смотреть не только на технологии, но и на зрелость вендора: наличие экосистемы, поддержки, партнерской сети и стратегии развития.
Компании, которые рассматривают ИИ не как эксперимент, а как платформу развития, получают управляемое внедрение технологий, предсказуемый ROI и устойчивый рост за счет цифровизации. Сегодня ИИ-ассистент стал инструментом, который связывает данные, системы и людей.
Что еще прочитать и посмотреть про цифровых ассистентов
Короткая ссылка
