30 октября на форуме «Территория 2026» прошла дискуссия, посвященная практическому применению искусственного интеллекта в малом и среднем бизнесе. Участники обсудили, как компании переходят от первых экспериментов с ИИ к полноценному внедрению технологий, какие задачи уже удается автоматизировать, с какими трудностями сталкивается бизнес и как оценить экономический эффект от ИИ-проектов.
От первых экспериментов к масштабированию ИИ
Одной из ключевых тем обсуждения стал переход от отдельных ИИ-инструментов к их системному использованию. Как отметили участники, внедрение технологий необязательно начинать с масштабных проектов и значительных инвестиций. На первом этапе достаточно предоставить небольшой команде доступ к готовым инструментам и возможность самостоятельно искать сценарии их применения.
В качестве примера участники рассмотрели автоматизацию разработки программного обеспечения. ИИ уже используется для проверки кода, выявления ошибок и подготовки обратной связи разработчикам. Такие решения позволяют быстрее вносить исправления, а наиболее успешные инструменты постепенно распространяются на другие подразделения.
Отдельное внимание уделили ИИ-агентам, способным самостоятельно планировать и выполнять задачи. В частности, обсуждалось использование таких систем для управления внутренними бизнес-процессами. Вместо привычных интерфейсов сотрудники могут формулировать задачи в чате, после чего агент составляет план действий и приступает к его выполнению.
При этом участники отметили, что эффективность подобных решений зависит не только от технологий, но и от готовности сотрудников менять привычный подход к работе. Еще одним ограничением остается стоимость эксплуатации ИИ-систем, которая не всегда соответствует первоначальным ожиданиям бизнеса.
Как рассчитать стоимость внедрения ИИ
Руслан Аширов, директор центра продаж Турбо Облака, рассказал, с какими задачами компании чаще всего обращаются к облачным провайдерам. Среди наиболее востребованных сценариев — работа с голосом и речевая аналитика, автоматизация подготовки отчетности и документации, помощь в разработке программного обеспечения, а также создание чат-ботов для поддержки клиентов.
По словам эксперта, при планировании ИИ-проекта важно заранее определить конкретную задачу и оценить предполагаемые расходы. Уже на этапе пилотирования провайдер может рассчитать ориентировочную стоимость эксплуатации решения с учетом будущей нагрузки. Это позволяет заказчику понять, какой бюджет потребуется для дальнейшего масштабирования.
В зависимости от сценария компании могут арендовать вычислительные мощности или использовать модели с оплатой за потребленные токены. Во втором случае стоимость рассчитывается исходя из объема входящих и исходящих токенов. Дополнительно заказчики могут контролировать расходы, устанавливая лимиты потребления или ограничивая время работы модели.
Отдельно участники обсудили, почему расходы на этапе разработки могут существенно отличаться от стоимости дальнейшей эксплуатации. Во время экспериментов команды многократно тестируют различные подходы, расходуя дополнительные ресурсы. После выбора рабочего сценария нагрузка становится более предсказуемой, а пилотный проект помогает оценить ее заранее.
Бизнесу нужна не только инфраструктура, но и экспертиза
Еще одной темой дискуссии стала роль облачных провайдеров во внедрении ИИ. Сегодня компании обращаются к ним преимущественно за вычислительными ресурсами и готовыми технологическими инструментами. Однако по мере развития рынка растет потребность в помощи с выбором сценариев применения искусственного интеллекта.
Руслан Аширов отметил, что консалтинговое направление может стать одним из перспективных для облачных провайдеров. Не все компании самостоятельно понимают, какие процессы стоит автоматизировать, как правильно организовать внедрение и по каким показателям оценивать результат. Поэтому бизнесу все чаще может требоваться не только инфраструктура, но и практическая экспертиза.
Участники также обсудили кадровые ограничения и необходимость регулярного обновления ИИ-инфраструктуры. В отличие от традиционных систем, ИИ-решения требуют постоянного развития: модели обновляются, появляются новые инструменты и меняются требования к вычислительным ресурсам. Поэтому при выборе инфраструктуры важно учитывать не только текущие задачи, но и возможность дальнейшего масштабирования.
С чего бизнесу начать внедрение ИИ
В завершение дискуссии эксперты поделились рекомендациями для компаний, которые только планируют внедрять искусственный интеллект. Главный совет — не пытаться автоматизировать все процессы сразу, а выбрать конкретную задачу и проверить, насколько эффективно ИИ справляется с ее выполнением.
Один из предложенных подходов — составить список повседневных рабочих операций и определить, для чего выполняется каждая из них. Это помогает выявить задачи, которые можно упростить, автоматизировать или вовсе исключить.
Участники сошлись во мнении, что небольшие эксперименты позволяют бизнесу лучше понять возможности технологий, определить перспективные направления и постепенно перейти к более сложным ИИ-проектам.