Время прочтения: 18 минут
Когда мы слышим «искусственный интеллект», обычно вспоминаем голосовых помощников вроде Алисы или Siri. Но в бизнесе AI-ассистенты идут дальше: они встроены в процессы, ускоряют поиск информации, формируют отчёты и подсказывают на основе внутренних документов. Например, бухгалтер может получить готовый проект договора с учётом норм компании, а не ссылку из интернета.
В этой статье поделимся реальными кейсами российских решений, которые работают с ИИ-ассистентами. Покажем, как именно цифровые помощники уже повышают эффективность бизнеса.
В этой статье поделимся реальными кейсами российских решений, которые работают с ИИ-ассистентами. Покажем, как именно цифровые помощники уже повышают эффективность бизнеса.
Краткое содержание:
AI-помощник: потребности российского бизнеса
ИИ-ассистент для бизнеса: лидеры российского рынка
Цифровые бизнес-ассистенты: кейсы российских компаний
Возможности Minerva Copilot
Резюмируем
ИИ-ассистент для бизнеса: лидеры российского рынка
Цифровые бизнес-ассистенты: кейсы российских компаний
Возможности Minerva Copilot
Резюмируем
AI-помощник: потребности российского бизнеса
Ассистенты на базе искусственного интеллекта довольно быстро становятся частью повседневной работы. Amazon Alexa обрабатывает больше миллиарда голосовых запросов в неделю, ChatGPT интегрируют в бизнес-процессы как полноценного помощника, а Microsoft внедряет Copilot в Word, Excel, Outlook и другие ключевые продукты. Во всём мире компании осваивают ИИ как способ сэкономить время и ресурсы.
В России этот процесс идёт по-своему. После ухода зарубежных ИИ-сервисов рынок оказался свободен, и это дало толчок локальному импортозамещению. Освободившуюся нишу уже активно осваивают отечественные игроки: VK, «Сбер», МТС, а также банки, интеграторы и профильные стартапы. При этом запрос на ассистентов очень конкретный.
Российским компаниям нужны решения, которые:
— соответствуют требованиям закона о персональных данных (ФЗ-152) и могут хранить данные на территории РФ;
— поддерживают русский язык на нативном уровне, включая деловую лексику и сокращения;
— разворачиваются on-premise или в сертифицированных российских облаках;
— имеют прозрачную модель лицензирования без привязки к валюте.
Например, если AI-ассистенту задают задачу вроде «Скинь ТЗ по СБП для интеграции с системой оплаты через банк», он должен не просто перевести текст, а сразу понять, что речь идёт о системе быстрых платежей, регуляторе и внутреннем шаблоне. То есть очень важна адаптация под локальный бизнес-контекст. И здесь российские ИИ-модели зачастую справляются лучше западных: пусть они и не столь универсальны, зато глубже понимают задачи конкретных индустрий.
В России этот процесс идёт по-своему. После ухода зарубежных ИИ-сервисов рынок оказался свободен, и это дало толчок локальному импортозамещению. Освободившуюся нишу уже активно осваивают отечественные игроки: VK, «Сбер», МТС, а также банки, интеграторы и профильные стартапы. При этом запрос на ассистентов очень конкретный.
Российским компаниям нужны решения, которые:
— соответствуют требованиям закона о персональных данных (ФЗ-152) и могут хранить данные на территории РФ;
— поддерживают русский язык на нативном уровне, включая деловую лексику и сокращения;
— разворачиваются on-premise или в сертифицированных российских облаках;
— имеют прозрачную модель лицензирования без привязки к валюте.
Например, если AI-ассистенту задают задачу вроде «Скинь ТЗ по СБП для интеграции с системой оплаты через банк», он должен не просто перевести текст, а сразу понять, что речь идёт о системе быстрых платежей, регуляторе и внутреннем шаблоне. То есть очень важна адаптация под локальный бизнес-контекст. И здесь российские ИИ-модели зачастую справляются лучше западных: пусть они и не столь универсальны, зато глубже понимают задачи конкретных индустрий.
Возможности ИИ-ассистентов в быту и бизнесе
ИИ-ассистент для бизнеса: лидеры российского рынка
ИИ-ассистенты уже стали частью повседневных процессов в банках, маркетплейсах, HR-отделах, службах поддержки и операционном управлении. Бизнес всё активнее инвестирует в инструменты, которые ускоряют принятие решений, снижают нагрузку на команды и повышают качество обслуживания.
И здесь компании идут по двум основным дорогам:
И в том, и в другом случае ключ к успеху — продуманная архитектура и доступ к актуальной корпоративной информации. Без этого даже самая мощная модель не принесёт пользы.
И здесь компании идут по двум основным дорогам:
- Готовые решения — быстрые в запуске, удобные для малого и среднего бизнеса. Подходят для типовых задач, позволяют протестировать гипотезы без серьёзных затрат и начать автоматизацию почти сразу.
- Кастомные модели — выбор крупных компаний и госструктур, где особенно важны безопасность, масштабируемость и глубокая интеграция с внутренними системами. Такие решения адаптируются под бизнес-логику, обучаются на внутренних данных и легко встраиваются в существующую инфраструктуру.
И в том, и в другом случае ключ к успеху — продуманная архитектура и доступ к актуальной корпоративной информации. Без этого даже самая мощная модель не принесёт пользы.
Дальше расскажем о российских ИИ-помощниках.
YandexGPT
YandexGPT — это линейка больших языковых моделей от «Яндекса», разработанных специально под российский рынок и задачи локального бизнеса. В отличие от универсальных западных решений, эти модели изначально обучаются на текстах на русском языке и адаптированы под реальные сценарии делового общения.
Актуальная версия — YandexGPT 5. Модель активно используется в продуктах «Яндекса» — от Алисы и корпоративных решений до внутренних сервисов для поддержки и автоматизации.
Что он умеет?
YandexGPT 5 Pro способен анализировать большие тексты — контекст до 32 000 токенов — и выдавать структурированные ответы. Бизнес-версии модели могут:
Компании уже используют YandexGPT через API (например, в Yandex Cloud AI Studio), чтобы:
В YandexGPT 5 Pro реализована поддержка few-shot classification: модель умеет распределять тексты по заданным категориям на основе всего нескольких примеров (от 2 до 20), что позволяет ей быстро понять, как различать типы запросов и правильно их классифицировать. Для бизнеса это значит, что ИИ способен автоматически направлять обращения в нужный отдел, даже если формулировки раньше не встречались. Всё работает без необходимости долгой настройки или дообучения.
Ещё с интеграцией YandexGPT 5 Pro компании могут самостоятельно строить AI-ассистентов — умных помощников для поиска по документам, справочным системам, чат-ботам и внутренним FAQ. Они автоматически отвечают на вопросы сотрудников или клиентов, используя внутренние базы знаний.
Одна из важных особенностей YandexGPT — глубокая интеграция в Яндекс-экосистему. Так, бизнес может подключать YandexGPT к уже знакомым интерфейсам, автоматизировать задачи внутри уже существующих сервисов и быстро запускать пилоты без сложной настройки инфраструктуры. Но это одновременно и ограничение: гибкость использования YandexGPT за пределами этой экосистемы ниже, чем у open-source-решений или кастомных моделей.
- анализировать диалоги и классифицировать клиентские обращения по теме;
- автоматически формировать сводки и отчёты для руководства;
- подключаться к Yandex SpeechSense для анализа диалога и его эмоционального окраса.
Компании уже используют YandexGPT через API (например, в Yandex Cloud AI Studio), чтобы:
- подготовить маркетинговые тексты, коммерческие предложения;
- редактировать и стилизовать тексты, адаптируя к формату, стилю и аудитории;
- создавать описания товаров и контент, соблюдая фирменный tone of voice.
В YandexGPT 5 Pro реализована поддержка few-shot classification: модель умеет распределять тексты по заданным категориям на основе всего нескольких примеров (от 2 до 20), что позволяет ей быстро понять, как различать типы запросов и правильно их классифицировать. Для бизнеса это значит, что ИИ способен автоматически направлять обращения в нужный отдел, даже если формулировки раньше не встречались. Всё работает без необходимости долгой настройки или дообучения.
Ещё с интеграцией YandexGPT 5 Pro компании могут самостоятельно строить AI-ассистентов — умных помощников для поиска по документам, справочным системам, чат-ботам и внутренним FAQ. Они автоматически отвечают на вопросы сотрудников или клиентов, используя внутренние базы знаний.
Одна из важных особенностей YandexGPT — глубокая интеграция в Яндекс-экосистему. Так, бизнес может подключать YandexGPT к уже знакомым интерфейсам, автоматизировать задачи внутри уже существующих сервисов и быстро запускать пилоты без сложной настройки инфраструктуры. Но это одновременно и ограничение: гибкость использования YandexGPT за пределами этой экосистемы ниже, чем у open-source-решений или кастомных моделей.
Минусы:
- Нет on-premise-доступа. Модель нельзя развернуть на собственных серверах — только через облако «Яндекса». Это ограничение критично для компаний с закрытым периметром и строгой политикой хранения данных.
- Закрытость. Исходный код и архитектура модели не опубликованы. Нельзя кастомизировать, дообучать или встраивать YandexGPT в нетиповую инфраструктуру без участия «Яндекса».
- Ограниченная адаптация под отрасли. Модель обучена на широком русскоязычном корпусе, но без дополнительной настройки слабо ориентируется в профессиональной терминологии, особенно в юриспруденции, медицине, промышленности и B2B-сценариях.
- Лимит на токены. 32 000 токенов в YandexGPT против 128 000 в GPT‑4o. Это ограничивает работу с длинными документами, множественными ветками диалога и сложными задачами.
- Отставание в диалоговом интеллекте. В длинных диалогах YandexGPT хуже понимает контекст и логическую связку, уступая лидерам (ChatGPT, Claude, Gemini) по уровню интерактивного взаимодействия.
- Нет гибкой и прозрачной тарифной сетки. Цены обсуждаются индивидуально. Для малого и среднего бизнеса это может быть неудобно: сложно планировать расходы и масштабировать использование.
- Обновления — сначала в экосистеме «Яндекса». Новые функции часто появляются в продуктах «Яндекса» (например, в Алисе, «Маркете», «Поиске») раньше, чем становятся доступны в открытом API или SDK для разработчиков.
GigaChat
GigaChat — флагманский AI-ассистент экосистемы «Сбера», построенный на базе отечественных языковых моделей семейства RuGPT. Это один из наиболее продвинутых и активно развиваемых ИИ-продуктов в России, нацеленный как на массового пользователя, так и на корпоративный сегмент.
Возможности
GigaChat умеет генерировать тексты, резюмировать документы, писать код, анализировать таблицы, формировать письма и деловые тексты. Он хорошо работает с юридической и финансовой терминологией, поддерживает длинные контексты (до 32 000 токенов в последней версии) и может адаптировать стиль общения под разные бизнес-задачи.
Ассистент уже перешёл в категорию мультимодальных: кроме текста, GigaChat понимает изображения, скриншоты, таблицы, а также ввод с голосом. Это делает его удобным инструментом для кросс-функциональных задач, например для обработки заявок со сканами, для аудитов или сбора визуального контента.
Как и в случае с «Яндексом», у GigaChat есть тесная интеграция с бизнес-продуктами «Сбера». В связке со «СберБизнесом», «СберКорусом», «СберМаркетом», «СберОбразованием» и SberCloud он позволяет:
Важно, что все данные остаются в контурах «Сбера», а это критично важно для банков, госсектора и компаний с высокими требованиями к безопасности.
Ассистент уже перешёл в категорию мультимодальных: кроме текста, GigaChat понимает изображения, скриншоты, таблицы, а также ввод с голосом. Это делает его удобным инструментом для кросс-функциональных задач, например для обработки заявок со сканами, для аудитов или сбора визуального контента.
Как и в случае с «Яндексом», у GigaChat есть тесная интеграция с бизнес-продуктами «Сбера». В связке со «СберБизнесом», «СберКорусом», «СберМаркетом», «СберОбразованием» и SberCloud он позволяет:
- автоматизировать документооборот (создание и проверка договоров, выставление счетов);
- обрабатывать запросы клиентов в кол-центрах и чатах;
- формировать отчёты по корпоративным KPI;
- обучать сотрудников через интерактивные сценарии;
- анализировать финансовые и операционные метрики на основе внутренних данных.
Важно, что все данные остаются в контурах «Сбера», а это критично важно для банков, госсектора и компаний с высокими требованиями к безопасности.
Минусы
- Замкнутая экосистема. GigaChat лучше всего работает в рамках продуктов «Сбера». Интеграция с внешними системами может потребовать доработки.
- Ограниченная гибкость API по сравнению с международными конкурентами.
- Проприетарность модели. Код и архитектура скрыты — настройки, дообучение под узкопрофильные задачи и перенос на другую инфраструктуру невозможны.
- Диалоговые ограничения. Хотя GigaChat 2.0 улучшен, он по-прежнему уступает конкурентам в удержании контекста и ведении длинных диалогов.
Цифровые бизнес-ассистенты: кейсы российских компаний
По данным исследований, в 2025 году число российских компаний, интегрировавших ИИ в ключевые процессы, увеличилось в 3,7 раза по сравнению с 2024 годом. Особенно активно бизнес внедряет цифровых помощников, которые успели доказать свою эффективность.
Ниже — примеры российских компаний, где такие ассистенты уже стали частью повседневной работы и приносят измеримый результат.
Ниже — примеры российских компаний, где такие ассистенты уже стали частью повседневной работы и приносят измеримый результат.
E‑commerce и ретейл
Российские маркетплейсы всё активнее используют ИИ, чтобы упростить операционные задачи и сохранить лояльность клиентов. Для интернет-магазинов уже доступны инструменты, которые автоматически проверяют карточки товаров, подбирают ассортимент и подсказывают, что сейчас в тренде. Это помогает маркетологам и менеджерам меньше времени тратить на рутину и больше — на стратегию.
Так, AI-инструменты в Ozon и Wildberries используются для анализа карточек товаров, автогенерации описаний и ответов на отзывы покупателей. Платформы вроде SellerDen AI помогают автоматически улучшать контент и отвечать на отзывы в стиле бренда, снижая ручную нагрузку и ускоряя публикацию позиций. Также у Wildberries и Ozon есть чат‑боты для клиентского сервиса. Они обслуживают до 40% запросов автоматически, разгружая кол-центры и повышая уровень обслуживания клиентов.
Так, AI-инструменты в Ozon и Wildberries используются для анализа карточек товаров, автогенерации описаний и ответов на отзывы покупателей. Платформы вроде SellerDen AI помогают автоматически улучшать контент и отвечать на отзывы в стиле бренда, снижая ручную нагрузку и ускоряя публикацию позиций. Также у Wildberries и Ozon есть чат‑боты для клиентского сервиса. Они обслуживают до 40% запросов автоматически, разгружая кол-центры и повышая уровень обслуживания клиентов.
Кроме того, российские маркетплейсы вышли за рамки внутренней автоматизации и начали превращать ИИ в самостоятельный продукт. Теперь они предлагают продавцам платные AI-модули, которые помогают автоматизировать общение с покупателями, улучшать карточки товаров и повышать их видимость в поиске.
Банки и финтех
Крупные российские банки уверенно лидируют в применении ИИ как во внутренних, так и в клиентских процессах. Например, «Сбербанк» использует искусственный интеллект для автоматизации кредитования малого и среднего бизнеса. По их данным, до 80% кредитных решений формируются без участия сотрудников.
Аналогично в «Т-Банке»: более 90% заявок бизнес-клиентов обрабатываются полностью автоматически, что позволяет выдавать решения за считаные минуты. Голосовой помощник Олег и чат-боты сокращают среднее время обслуживания клиентов на 40 секунд и помогают компании экономить более 200 миллионов рублей в месяц.
ВТБ тоже активно внедряет AI-технологии, которые существенно ускоряют рассмотрение заявок и снимают нагрузку с сотрудников. Благодаря скоринговой онлайн-системе банк принимает решения и выдаёт кредиты за считаные минуты, без необходимости посещать офис. Также умный помощник помогает оценивать кредитные риски, прогнозируя вероятность дефолта и определяя максимальную сумму кредита. Для анализа используется кредитная история клиента, его транзакции и финансовая отчётность из ФНС. Это позволяет принимать максимально точные и быстрые решения.
В свою очередь, «Совкомбанк» развил «Сову» — AI-чатбота для сотрудников, обрабатывающего документы и изображения. Он получил признание за инновации на Customer Experience World Awards.
«Росбанк» распознаёт свыше 70 реквизитов из сканов документов за две секунды, ускоряя процесс открытия счетов до пяти минут и снижая ошибки в обработке данных.
Аналогично в «Т-Банке»: более 90% заявок бизнес-клиентов обрабатываются полностью автоматически, что позволяет выдавать решения за считаные минуты. Голосовой помощник Олег и чат-боты сокращают среднее время обслуживания клиентов на 40 секунд и помогают компании экономить более 200 миллионов рублей в месяц.
ВТБ тоже активно внедряет AI-технологии, которые существенно ускоряют рассмотрение заявок и снимают нагрузку с сотрудников. Благодаря скоринговой онлайн-системе банк принимает решения и выдаёт кредиты за считаные минуты, без необходимости посещать офис. Также умный помощник помогает оценивать кредитные риски, прогнозируя вероятность дефолта и определяя максимальную сумму кредита. Для анализа используется кредитная история клиента, его транзакции и финансовая отчётность из ФНС. Это позволяет принимать максимально точные и быстрые решения.
В свою очередь, «Совкомбанк» развил «Сову» — AI-чатбота для сотрудников, обрабатывающего документы и изображения. Он получил признание за инновации на Customer Experience World Awards.
«Росбанк» распознаёт свыше 70 реквизитов из сканов документов за две секунды, ускоряя процесс открытия счетов до пяти минут и снижая ошибки в обработке данных.
Один из самых эффективных способов решать бизнес-задачи в банковском секторе — использовать ИИ-помощника Minerva Copilot в связке с корпоративной базой знаний. Он помогает сотрудникам клиентского сервиса и продаж быстро находить нужную информацию о продуктах, тарифах и условиях, не отвлекаясь от работы в основных системах. Также AI-ассистент ускоряет адаптацию новых сотрудников, предоставляя им мгновенные ответы на любые вопросы о компании и снижая нагрузку на наставников. В результате сотрудники банка быстрее и эффективнее консультируют клиентов, тем самым сохраняя стабильность сервиса и лояльность клиентов.
ИИ-ассистент в банковской сфере России — инструмент масштабной трансформации, повышающий скорость, точность и прибыль в сложных процессах.
HR и рекрутинг
ИИ-ассистенты помогают упростить подбор и повседневную работу внутри компании. AI-помощники автоматически просматривают резюме, оценивают кандидатов, пишут письма, составляют инструкции и собирают ответы на частые вопросы сотрудников.
- Рекрутинг и адаптация сотрудников. AI-ассистенты готовят оферы, письма, инструкции и онбординг-контент на основе фирменных шаблонов, ускоряя процессы и снижая нагрузку на HR-специалистов.
- Soft skills assessment. AI анализирует ответы кандидатов, чат-диалоги и позволяет предварительно оценить коммуникативные навыки.
Клиентский сервис
ИИ-инструменты быстро меняют клиентский сервис и службы поддержки, помогая компаниям обрабатывать обращения быстрее и эффективнее. В некоторых отраслях чат-боты отвечают за 87% взаимодействий с клиентами.
Чтобы AI-ассистент действительно работал на бизнес, его нужно встроить в экосистему компании: связать с внутренними процессами, базой знаний и данными. Только тогда ИИ не просто начинает генерировать ответы, а действительно становится полноценным помощником, который разгружает команду и повышает качество сервиса.
Пример такого решения — ИИ-ассистент Minerva Copilot от компании Minervasoft. Он встроен в платформу Minerva Knowledge — корпоративную базу знаний, которая позволяет собирать, упорядочивать и обновлять всю нужную информацию внутри компании: от внутренних регламентов до инструкций. Ответы основаны на проверенной информации из базы, а ИИ-ассистент учитывает контекст запроса, возможные ошибки ввода и бизнес-правила, что минимизирует риск галлюцинаций.
Чтобы AI-ассистент действительно работал на бизнес, его нужно встроить в экосистему компании: связать с внутренними процессами, базой знаний и данными. Только тогда ИИ не просто начинает генерировать ответы, а действительно становится полноценным помощником, который разгружает команду и повышает качество сервиса.
Пример такого решения — ИИ-ассистент Minerva Copilot от компании Minervasoft. Он встроен в платформу Minerva Knowledge — корпоративную базу знаний, которая позволяет собирать, упорядочивать и обновлять всю нужную информацию внутри компании: от внутренних регламентов до инструкций. Ответы основаны на проверенной информации из базы, а ИИ-ассистент учитывает контекст запроса, возможные ошибки ввода и бизнес-правила, что минимизирует риск галлюцинаций.
Возможности Minerva Copilot
Гибкое внедрение. Copilot встраивается в существующую цифровую экосистему: CRM, Help Desk, таск-трекеры (например, Jira, Trello, Asana), корпоративные порталы и чаты. Не нужно переключаться между вкладками или обучать сотрудников пользоваться отдельным интерфейсом.
Обновление в реальном времени. Новый контент в базе знаний становится доступен ассистенту сразу, без ручной настройки. Это особенно важно в быстро меняющихся бизнес-средах. Например, когда юридический отдел изменит форму NDA, Copilot сразу же будет использовать обновлённую версию.
Стабильное качество ответов. ИИ-ассистент Minerva Copilot помогает каждому клиенту получать качественный и развёрнутый ответ, независимо от того, общается он с опытным специалистом или новичком. Это убирает разницу в качестве обслуживания и сохраняет лояльность клиентов.
Стабильное качество ответов. ИИ-ассистент Minerva Copilot помогает каждому клиенту получать качественный и развёрнутый ответ, независимо от того, общается он с опытным специалистом или новичком. Это убирает разницу в качестве обслуживания и сохраняет лояльность клиентов.
Кроме того, Copilot помогает клиентам находить ответы самостоятельно. Его можно встроить не только в рабочие интерфейсы операторов, но и во внешний клиентский портал. В этом случае он работает как умный поиск: распознаёт смысл запроса с опечатками, уточняет формулировки и мгновенно выдаёт точный, релевантный ответ. Это снижает нагрузку на первую линию поддержки.
Minerva Copilot, благодаря гибкой архитектуре и глубокой интеграции с корпоративной базой знаний, становится универсальным инструментом для разных отделов бизнеса:
Так, Minervasoft помогла «ЭР-Телекому» сократить время консультаций на 12% и повысить автономность онбординга сотрудников на 20%. После переезда с Confluence на Minerva Knowledge сотрудники клиентских служб холдинга перестали размещать информацию хаотично в нескольких местах и получили единый источник информации. Поисковый виджет встроили прямо в CRM, благодаря чему теперь поддерживается концепция единого окна для сотрудников.
Minerva Copilot, благодаря гибкой архитектуре и глубокой интеграции с корпоративной базой знаний, становится универсальным инструментом для разных отделов бизнеса:
- Продажи. Copilot помогает менеджеру быстро находить нужную информацию о товарах, ценах, скидках и условиях работы с клиентами — прямо в рабочем окне. Можно сразу сформулировать ответ на запрос или письмо в нужном тоне, опираясь на корпоративные данные из базы знаний и историю общения в CRM. Для этого не нужно переключать вкладки. Это упрощает обучение новых сотрудников и делает консультации точными с первого дня, а для опытных специалистов — экономит время и снижает риск ошибок. В итоге каждый менеджер отдела продаж тратит меньше времени на подготовку, быстрее продвигает сделку и увереннее чувствует себя в переговорах.
- HR. ИИ-ассистент помогает новым сотрудникам быстрее адаптироваться — отвечает на вопросы о политике компании, находит нужные регламенты и инструкции. На основе этих данных он формирует персональные программы обучения в Minerva Learn, где адаптивные модули подстраиваются именно под задачи и слабые стороны каждого сотрудника. Так обучение становится максимально эффективным, точечным и помогает сотрудникам расти.
- IT и внутреннее обучение. Ускоряет освоение новых технологий и процессов через интерактивные подсказки и объяснения прямо в рабочем интерфейсе, позволяет обращаться к проектной документации и архитектуре.
Так, Minervasoft помогла «ЭР-Телекому» сократить время консультаций на 12% и повысить автономность онбординга сотрудников на 20%. После переезда с Confluence на Minerva Knowledge сотрудники клиентских служб холдинга перестали размещать информацию хаотично в нескольких местах и получили единый источник информации. Поисковый виджет встроили прямо в CRM, благодаря чему теперь поддерживается концепция единого окна для сотрудников.
Резюмируем
ИИ-ассистент для бизнеса в российских компаниях становится неотъемлемой частью рабочих процессов. Сценарии применения охватывают практически все сферы — от клиентской поддержки и рекрутинга до внутреннего обучения и анализа данных. При этом российские компании всё активнее развивают собственные решения, адаптированные под локальные задачи, инфраструктуру и требования безопасности.
Сооснователь Minervasoft Алексей Зобнин, говоря о перспективах генеративного искусственного интеллекта, выделил клиентский сервис и ИТ-поддержку.
«На мой взгляд, ИИ будет особенно активно развиваться именно в этих направлениях, поскольку в них задействовано большое количество линейных сотрудников, которым ежедневно приходится решать множество однотипных задач, связанных с консультацией клиентов и обработкой различных обращений», — сказал он.
Сооснователь Minervasoft Алексей Зобнин, говоря о перспективах генеративного искусственного интеллекта, выделил клиентский сервис и ИТ-поддержку.
«На мой взгляд, ИИ будет особенно активно развиваться именно в этих направлениях, поскольку в них задействовано большое количество линейных сотрудников, которым ежедневно приходится решать множество однотипных задач, связанных с консультацией клиентов и обработкой различных обращений», — сказал он.
Читайте также:
