«Мой бизнес Forum-2025»: фокус на экспертность
— Почему вас выбрали для модерации сессии «Нейросети для бизнеса»?
Ключевое — это мой опыт. У меня за плечами больше 15 лет в организации мероприятий, в том числе деловых, и также есть предпринимательский бэкграунд. В последние годы я активно занимаюсь продуктовым маркетингом, и сейчас мы внедряем два собственных продукта, основанных на использовании нейросетей и ИИ.
Мы подошли к теме CustDev с очень прикладной стороны — сначала вручную создали фреймворк, а затем автоматизировали его. Это такой пошаговый процесс сбора и анализа кастдев-интервью: от формирования гипотез, проведения самих интервью внутри команды, до финального анализа уже больших массивов данных. Когда у тебя 100 интервью и сотни гипотез, очень сложно удерживать весь этот объем информации в голове — и раньше на выводы уходили буквально дни, а сейчас минуты.
Вот здесь, я считаю, нейросети применяются куда уместнее, чем для генерации мемов или текстов. Это действительно магия. Все стало настолько проще, что мы поняли — это надо оформлять в продукт. Сейчас мы его как раз выводим на рынок.
— А он рассчитан только на продукты, связанные с ИИ, LLM и так далее? Или шире?
Нет, как раз наоборот — это применимо почти к любому продукту, где вообще возможно проводить кастдев, то есть есть гипотезы, продуктовые или проблемные, и их можно исследовать через интервью с клиентами. Искусственный интеллект в этом случае — внутренний механизм, который помогает организовать и анализировать весь процесс.
Например, у нас маркетинговое агентство, которое специализируется на продуктовом маркетинге. Мы делали такие исследования и для собственных продуктов, и на заказ. И когда подключили ИИ, поняли, что время, затрачиваемое на весь процесс — от выработки гипотез до анализа — сократилось на 73%. Это колоссальный результат.
Мы решили, что не имеем права оставлять это только себе. И вот буквально недавно с этим решением заняли третье место на премии HR IT Awards.
Три «океана» ИИ-повестки
— Наверняка вы пересмотрели кучу заявок спикеров, о чем чаще всего они хотят поговорить?
Если говорить не только о нашей секции, а смотреть шире — на общую выборку, на рынок и на поведенческие паттерны в рейтингах, — я бы выделил три ключевых направления, в которых сейчас используется ИИ.
Первое — самое наглядное и «хайповое». Это все, что связано с визуалом, социальными сетями и контентом. Короткие видео, TikTok и Reels, генерация аватаров, озвучка, обработка изображений — вот это все. Снял, сгенерировал, озвучил — и у тебя уже есть почти полноценный цифровой двойник, готовый вести соцсети.
Это направление активно растет, потому что оно дает быстрый и визуально понятный результат. Сделал — и сразу красиво, а значит, быстро приходит чувство «получилось», что очень важно для мотивации. И да, это реально помогает многим, особенно в сфере услуг, личных брендов, малого ритейла.
Второе направление — то, что ближе лично нам. Это прикладные бизнес-кейсы, которые действительно работают в малом и среднем бизнесе. Без крупного бюджета, без собственного ИТ-отдела, без долгих интеграций. Просто, прагматично и с понятной отдачей. Это, например, юридические ассистенты, генерация документов, финмодели, маркетинговые исследования, анализ юнит-экономики — то, что предприниматель может начать использовать самостоятельно, не привлекая подрядчиков и не тратя месяцы на внедрение.
И третье направление — условно прикладной ИИ, но уже «корпоративного уровня». Это, как правило, решения на базе чат-ботов, кастомных LLM и систем автоматизации.
Здесь речь идет об оркестрации агентов, интеграции с внутренними базами знаний, корпоративными вики, CRM и прочей инфраструктурой. Таким занимаются «Сбер», МТС, Тинькофф — крупные игроки, у которых и задачи другого масштаба, и ресурсы под это есть. Для малого бизнеса это не очень релевантно.
Зато массовый спрос сейчас сосредоточен именно вокруг чат-ботов — на базе ChatGPT, ЯндексGPT и других решений. Потому что сильная сторона LLM — не только в генерации текста, а в умении понимать пользователя. А в бизнесе это критично: грамотное взаимодействие с клиентом равно выручке.
Сейчас через чат-бота можно все: записаться на стрижку, арендовать офис, продать квартиру, получить консультацию. Например, у компании «Союз», которая делает микрофоны, есть свой бот на сайте. Там можно прямо в чате попросить скидку, а бот с юмором отвечает: «Вы что, меня уволят!» — и ведет себя почти как живой сотрудник. Это добавляет человечности и укрепляет контакт.
Но при этом направление уже близко к «красному океану»: технологии стандартизируются, методики обучения ботов — типовые, специалистов становится все больше. И естественным образом происходит усложнение — от просто чат-ботов к более интеллектуальным решениям.
«Красный океан» — концепция, которая описывает рынок с высокой конкуренцией, где компании борются за ограниченное количество клиентов в насыщенной отрасли.
На одной из секций будет спикер, который расскажет, как они сделали HR-чат-бота. Этот бот проводит первичные собеседования, фильтрует кандидатов, оценивает коммуникативные навыки, собирает анкетные данные. Причем делает это естественно, вежливо, по-человечески. Очень актуально, особенно для массового найма линейного персонала.
Все остальное — это производные от этих трех направлений.
— Где в ИИ сейчас «синий океан»? Какие направления имеют большой потенциал?
Сейчас довольно сложно уследить за всем, что появляется. Если хочется как-то «держать руку на пульсе», то можно смотреть, например, Product Radar — они постоянно представляют новые решения, но даже так очень сложно разобраться, какие из них реально работают, а какие просто «вышли и ушли».
«Синий океан» — это новые рынки и нишевые сегменты, где компании создают продукты и услуги, отличающиеся от тех, что уже существуют.
Следить за обновлениями в мире нейросетей само по себе становится все сложнее — каждый уважающий себя вендор выпускает новые решения буквально каждую неделю. А теперь представьте, что нужно параллельно отслеживать еще и все продукты, которые на этих технологиях строятся. Это почти невозможно, особенно с учетом того, что в каждой сфере появляются свои собственные разработки.
Возьмем, к примеру, чат-ботов. С конца прошлого года это направление переживает реальный перегрев: рынок стремительно растет, решения множатся. В других же областях продукты пока только начинают появляться и находятся на разных стадиях зрелости.
Если говорить о потенциале, то, на мой взгляд, самые перспективные направления — это те, куда сейчас почти не допускают агентов и моделей ИИ. Это сферы высокой ответственности, где цена ошибки слишком велика. В первую очередь речь, конечно, о медицине и финансах.
Именно высокий уровень риска пока ограничивает использование ИИ в этих зонах. Но если проникновение произойдет, изменения могут быть радикальными — потенциал здесь действительно колоссальный. Особенно в медицине.
Представьте себе ИИ-помощника, который анализирует редкие симптомы и предлагает врачу варианты диагнозов, которые тот мог бы не рассмотреть самостоятельно. Это, по сути, «доктор Хаус» на стероидах — инструмент, способный не просто повысить качество диагностики, но и трансформировать саму практику. Такие системы уже находятся на стадии тестирования и даже внедрения — не только в терапии, но и в фарминдустрии: от разработки препаратов до прогнозирования побочных эффектов.
С финансовым сектором ситуация несколько иная. Он особенно чувствителен к вопросам безопасности и конфиденциальности. Недавно мы обсуждали внедрение системы анализа финансовых показателей клиентов — не помню точного названия, но суть была в том, что система отслеживает поведение и прогнозирует риски.
И, конечно, первая реакция: «Нет, ни в коем случае. Загружать клиентские данные в ИИ? Это невозможно». Хотя если взглянуть на историю, все это уже было. В конце 80-х — начале 90-х в США начали внедрять кредитный скоринг. Тогда менеджеры говорили: «Мы только индивидуально, только вручную!» А в итоге — метрики, алгоритмы, автоматизация. Сегодня ручной анализ никто не использует, и это стало стандартом.
На мой взгляд, с ИИ будет ровно то же самое. Уже через год подобные системы станут нормой. Возможно, в каких-то организациях они уже работают, просто об этом еще не говорят публично.
Темы и польза секции «Нейросети для бизнеса»
— Если говорить о направлениях с высокой ценой ошибки и в контексте законопроекта об ИИ и маркировке данных, отражены ли такие темы в вашей секции?
Мы очень четко сосредоточились на том, что полезно микро-, малому и среднему бизнесу, поэтому у нас, например, нет темы медицины — это отдельная история, и она в рамках нашей аудитории просто не интересна.
По нашим данным, в сегменте, который мы ориентируемся, преобладает ритейл и сфера услуг. И именно поэтому мы отбирали темы, которые либо напрямую касаются этих отраслей, либо в целом применимы по принципу «Открыл ноутбук — и начал пользоваться», без необходимости полугодового внедрения сложного решения с непонятной окупаемостью.
У нас есть юридическое направление — например, как консультанту автоматизировать свою работу, как проверять документы, делать регулярные задачи. Это как раз то, с чем обычно сталкивается малый предприниматель, у которого в штате нет юриста, и он все делает сам. Он обращается к специалисту только в сложных ситуациях, чтобы просто не платить лишний раз. И вот как раз на этом этапе может помочь агент — ИИ-инструмент.
Есть HR-направление, есть блок про продажи, есть про проведение маркетинговых исследований.
Еще есть две лекции, посвященные форсайту — о том, что должно происходить, и что будет происходить. Будет представитель сообщества GigaBank, который расскажет, как это происходит в бизнесе. Также у нас будет представитель Сбера, который расскажет о развитии GigaChat.
Естественно, будет и блок про генерацию изображений и видео: как это можно использовать не просто ради того, чтобы «картинку другу отправить», а, например, для маркетплейсов — чтобы создавать полноценные видеоролики, которые работают на продажу.
В целом, мы стараемся любую тему пропускать через призму практического применения. Чтобы спикер дал четкий и понятный фреймворк — как этим пользоваться прямо сейчас. И чтобы дал конкретные инструменты: какие именно взять, как с ними работать, зачем они нужны.
— Секция ориентирована только на малый бизнес или крупный тоже найдет что-то полезное?
У нас есть выступления от представителей крупного бизнеса. Например, будет Т2, Сбер, Headhunter — они расскажут, как у себя внедряют ИИ. В частности, у Headhunter интересный кейс: они создали базу данных своих аватаров и активно ее используют.
Это интересно, но, на мой взгляд, малоприменимо в малом бизнесе. Во-первых, непонятно, зачем предпринимателю с маленькой командой делать свою базу аватаров. Во-вторых, это технически довольно сложно, даже с ИИ. Сейчас вообще тенденция такая, что даже при наличии инструментов появляются отдельные специалисты под каждый из них. Потому что просто сесть и сходу сгенерировать крутое видео не получится. Нужно потратить, условно, 100 часов, чтобы освоить один инструмент.
Поэтому крупный бизнес у нас есть, но он скорее как спикер, как источник вдохновения. А вся секция в плане полезности и применимости ориентирована на малый и средний бизнес.
Как говорит Павел Егай, для того чтобы пользоваться нейросетями, вы должны пользоваться ими сами. Пока вы сами не начнете работать с инструментами, никакой подрядчик, которого вы наймете, не внедрит это за вас. Вы не поймете, как это работает, и не получите отдачи.
У него как раз на эту тему будет выступление. В 11 часов. Один из его тезисов — о том, что только через личный опыт приходит понимание возможностей и ограничений ИИ.
— Какой бы идеальный результат выступления всех этих людей в сумме вы бы хотели увидеть в головах зрителей?
Я хочу, чтобы люди, которые пока вообще никак не соприкасаются с нейросетями, или делают это только на уровне генерации картинок, и все еще просто наблюдают со стороны, — чтобы они поняли: там, за пределами фана, есть конкретные точки приложения, которые реально могут упростить их работу.
Это как раз тот случай, когда 10 минут, вложенных в промпт, могут сэкономить часы работы потом. На анализе данных, на рутине, на каких-то типовых операциях.
Что сейчас происходит? Человек приходит, как с любым новым инструментом, и пробует. Например: «Как мне найти краску для пола?» Нажимает не туда — получает ерунду. Он даже не понимает, что был в одном шаге от правильного ответа. И все — разочарование, больше не пользуется. Хотя решение было совсем рядом.
А ведь через нейросети можно решать и юридические вопросы, и бухгалтерские, и финансовые. Можно строить юнит-экономику, если сложно делать это самому. Вот, честно: я уже давно не открывал свою Excel-таблицу по юнит-экономике — мне проще закинуть все в нейронку. Она формулы знает лучше меня и считает мгновенно.
Понятно, что сначала нужно объяснить, что такое юнит-экономика — не все с этим сталкивались. Может, кому-то она и не нужна. Но почти все рутинные процессы можно автоматизировать и ускорить. Особенно — ведение финансов. Это прямо сейчас уже можно забыть про Excel и использовать нейросеть.
Секция «CustDevAI. Проведение интервью с клиентами» — это такой предпринимательский ликбез с очень практическим выхлопом. Чтобы человек понял: он может пользоваться всеми достижениями цивилизации прямо сейчас, без пяти лет опыта, без команды из 20 человек.
Можно иметь своего условного продукт-менеджера, юридического консультанта, бухгалтера — все это может быть нейросеть.
— Если взять средний срез аудитории — насколько люди вообще в курсе происходящего? Для кого это уже базовые знания, как Word и Excel, а для кого — все еще космос?
Приведу в пример категорию «50+» — это уже не характеристика, это сильно упрощенный образ. Люди 50+ очень хорошо разбираются во всем, особенно если они предприниматели — они прямо сейчас на пике.
Дальше — они вообще не отличаются от зумеров по степени проникновения нейросетей. Просто их в принципе меньше, и в выборке они могут быть менее заметны, но внутри предпринимательской среды проникновение может быть очень небольшим.
И это понятно — человеку свойственно продолжать делать то, что у него работает. Все налажено, все понятно. Зачем что-то менять? Проникновение технологий там сильно ниже, чем кажется изнутри.
Это напоминает ситуацию с компьютерами в 80-х, потом с интернетом в 90-х. Где-то уже доткомы рушатся, а где-то люди еще не понимают, зачем нужен email.
Наша задача — показать пользу через реальные сценарии. Не просто «смотрите, как круто двигается камера в сгенерированном видео», а, например, как нейросеть читает договор и говорит: «Вот тут тебя пытаются обмануть. Обрати внимание на эти два пункта». Это уже совершенно другая история.