ИИ в бизнесе: как искусственный интеллект меняет каждую отрасль

Введение: Беспрецедентная технологическая революция

Искусственный интеллект взорвался из нишевой технологии в преобразующую силу во всем деловом мире. Генеральный директор Google Сундар Пичаи недавно отметил, что рост ИИ будет «намного масштабнее, чем переход к мобильным устройствам или к интернету», назвав это самым глубоким технологическим изменением нашей жизни blog.google. Организации всех размеров активно инвестируют в ИИ, чтобы получить преимущество. Глобальное исследование McKinsey показало, что 78% компаний сейчас используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции — по сравнению с 55% годом ранее mckinsey.com. Почти 83% компаний считают ИИ главным стратегическим приоритетом, и более половины планируют еще увеличить расходы на ИИ в ближайшие несколько лет explodingtopics.com mckinsey.com. Аналитики оценивают мировой рынок ИИ примерно в 390 миллиардов долларов сегодня, с прогнозом 1,8 триллиона долларов к 2030 году по мере ускорения внедрения explodingtopics.com explodingtopics.com.

Эта волна ИИ затрагивает все сферы бизнеса: от автоматизации рутинных задач до более умных чат-ботов для обслуживания клиентов, таргетированных маркетинговых кампаний, финансовой аналитики, оптимизации операций и цепочек поставок, инструментов для подбора персонала и даже разработки новых продуктов. Разработка программного обеспечения, маркетинг и обслуживание клиентов — среди областей с наибольшими темпами внедрения ИИ nu.edu. Однако, несмотря на ажиотаж, большинство компаний все еще находятся на раннем этапе внедрения ИИ — почти все фирмы инвестируют в ИИ, но только 1% считают, что достигли настоящей «зрелости ИИ», когда он полностью интегрирован и приносит значимый финансовый эффект mckinsey.com mckinsey.com. Короче говоря, мы находимся в разгаре революции ИИ в бизнесе, но большая часть его потенциала только начинает реализовываться.

В этом отчете мы подробно рассмотрим, как ИИ применяется в основных бизнес-функциях. Мы изучим примеры использования в автоматизации и операциях, обслуживании клиентов, маркетинге и продажах, финансах, цепочке поставок, управлении персоналом и разработке продуктов, выделяя реальные примеры — от небольших стартапов до глобальных корпораций. По ходу дела мы сравним ведущие инструменты и поставщиков ИИ — от технологических гигантов, таких как OpenAI, Google и Microsoft, до разработчиков бизнес-программного обеспечения, таких как Salesforce и HubSpot — чтобы увидеть, как они себя проявляют. Мы также проанализируем рыночные тенденции, последние инновации и возникающие вызовы, включая регуляторные изменения и риски, связанные с этикой, рабочими местами и безопасностью. В заключение мы подведем итоги последних новостей (за последние 3–6 месяцев) — от крупных запусков продуктов и партнерств до новых законов и общественных опасений по поводу ИИ. В результате вы получите всестороннее представление о том, как ИИ меняет бизнес сегодня и что ждет нас в будущем.

Внедрение ИИ и рыночные тенденции в 2025 году

ИИ стремительно превратился из футуристической идеи в актуальный приоритет для бизнеса. Опросы показывают, что более трети компаний по всему миру (35%) уже используют ИИ, а 77% либо используют, либо изучают ИИ-решения nu.edu. Во многих организациях внедрение ИИ распространилось от отдельных экспериментов к нескольким отделам — впервые большинство компаний, использующих ИИ, сообщают о его применении более чем в одной бизнес-функции mckinsey.com. Распространение типовых применений растет: недавний анализ показал, что основные сферы применения ИИ в бизнесе включают обслуживание клиентов (56% компаний), выявление мошенничества и кибербезопасность (51%), цифровых ассистентов (47%), управление взаимоотношениями с клиентами (46%) и управление запасами (40%) nu.edu.

Ключевым моментом стало то, что в прошлом году генеративный ИИ вышел в массовое пользование благодаря таким инструментам, как ChatGPT от OpenAI. Внедрение генеративного ИИ происходит исключительно быстро — к середине 2025 года 71% компаний сообщают о регулярном использовании генеративного ИИ (по сравнению с 65% всего шесть месяцев назад) для таких задач, как создание контента, маркетинговые тексты, помощь в программировании и генерация изображений mckinsey.com. Руководители также лично осваивают эти инструменты: более половины топ-менеджеров теперь используют генИИ в своей работе mckinsey.com. Восторг объясняется ощутимыми первыми успехами: компании сообщают, что генеративный ИИ помогает увеличивать доходы в бизнес-подразделениях, где он внедрён, и всё большее число (теперь большинство в ряде функций) отмечают значимые сокращения затрат благодаря этим инструментам mckinsey.com mckinsey.com.

Инвестиции рынка в ИИ стремительно растут, чтобы удовлетворить этот спрос. Отрасль растёт по оценкам на 35-40% в годовом исчислении explodingtopics.com explodingtopics.com, при этом миллиарды инвестируются в стартапы и инфраструктуру ИИ. По состоянию на 2025 год, до 97 миллионов человек работают в секторе ИИ по всему миру explodingtopics.com, что отражает, насколько быстро наращиваются возможности ИИ. Исследователи McKinsey оценивают долгосрочный потенциал ИИ в 4,4 триллиона долларов ежегодного экономического эффекта от применения в различных отраслях mckinsey.com. Компании явно рассматривают ИИ как конкурентное преимущество — 87% организаций считают, что ИИ даст им преимущество над соперниками, согласно опросу MIT-Boston Consulting explodingtopics.com.

Несмотря на этот оптимизм, существует заметный разрыв между стремлениями и их реализацией. Хотя 92% компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ в ближайшие три года, лишь незначительная часть считает, что они полностью раскрыли потенциал ИИ на практике mckinsey.com. Основные препятствия зачастую носят организационный характер. Интересно, что одно исследование показало: сотрудники более готовы к ИИ, чем думают их руководители – работники уже экспериментируют с ИИ и даже переоценивают, какую часть их работы он может взять на себя, но многие руководители медлят с внедрением ИИ в широких масштабах mckinsey.com mckinsey.com. В других случаях нехватка квалифицированных кадров, неясная отдача от инвестиций или опасения по поводу рисков (точность, предвзятость и т.д.) замедляют масштабирование ИИ в компаниях. В следующих разделах мы рассмотрим, как ИИ применяется в различных функциях – и как бизнес преодолевает препятствия для его эффективного внедрения.

Автоматизация и операции: Гиперавтоматизация с помощью ИИ-агентов

Одно из самых заметных воздействий ИИ – это автоматизация рутинных задач и процессов, что значительно усиливает то, что аналитики называют «гиперавтоматизацией». Объединяя ИИ с роботизированной автоматизацией процессов (RPA) и аналитикой, компании могут автоматизировать не только простые повторяющиеся задачи, но и целые рабочие процессы. Например, ИИ может анализировать документы, выполнять ввод данных, направлять на утверждение и принимать базовые решения – работу, которая раньше требовала участия человека на каждом этапе. Бизнес активно использует это для повышения эффективности. Автоматизация процессов на базе ИИ может повысить производительность сотрудников до 40% nu.edu, и большинство владельцев бизнеса считают, что ИИ увеличит результативность их команд nu.edu.

Поставщики технологий заметили растущий спрос на более глубокую автоматизацию. В июле 2025 года AWS от Amazon представила новые возможности «агентного ИИ», предназначенные для автоматизации сложных многоэтапных бизнес-процессов с минимальным участием человека crescendo.ai. Эти ИИ-агенты могут работать в разных приложениях, реагировать на изменяющиеся условия и принимать решения для поддержания рабочих процессов. Аналогично, Microsoft делает ставку на автоматизацию с помощью своих помощников «Copilot» в таких инструментах, как Power Automate и Power Platform, позволяя даже непрофессионалам создавать рабочие процессы на базе ИИ. Как говорит генеральный директор OpenAI Сэм Альтман, в 2025 году ИИ «агенты» будут интегрированы в рабочую силу и существенно изменят результаты работы компаний inc.com. Другими словами, ИИ будет не просто пассивно обрабатывать данные — он будет активно снимать задачи с сотрудников.

Реальных примеров множество. Производители и операторы цепочек поставок используют ИИ для предиктивного обслуживания оборудования (сокращая простои), оптимизации производственных графиков и контроля качества с помощью компьютерного зрения. Многие компании внедрили внутренние чат-боты на базе ИИ для обработки запросов в ИТ-поддержку или HR, освобождая сотрудников. Даже относительно небольшие компании могут использовать готовые решения для автоматизации на базе ИИ: например, местная компания электронной коммерции может использовать ИИ-сервис для автоматического выявления и возврата заказов с вероятными ошибками в адресе или мошенничеством, вместо ручной проверки.

Один из примечательных случаев — Yahoo Japan, которая недавно ввела обязательное использование ИИ во всей компании. В июле 2025 года компания объявила, что все сотрудники должны ежедневно использовать генеративные ИИ-инструменты, с целью удвоить производительность к 2030 году — одна из самых агрессивных корпоративных стратегий внедрения ИИ на сегодняшний день crescendo.ai. Эта политика «ИИ везде» включает обязательное обучение и отслеживание использования ИИ. Это показывает, что некоторые организации рассматривают ИИ не как опцию, а как необходимое условие для конкурентоспособности.

Суть в том, что ИИ все чаще становится движущей силой бизнес-операций. Автоматизируя рутинные задачи, ИИ позволяет сотрудникам сосредоточиться на более ценных творческих и стратегических задачах. Этот переход не обходится без трудностей (необходим эффективный контроль и четкие правила, чтобы избежать ошибок, когда ИИ берет управление на себя), но при правильном подходе он может значительно повысить эффективность. Недавний анализ показал, что более точное прогнозирование на базе ИИ в операциях может увеличить выручку на 3–4% за счет сокращения сроков выполнения заказов и уменьшения дефицита товаров gooddata.com. Десятки таких небольших улучшений — от ускоренной обработки счетов до более умного управления запасами — складываются в значительный разрыв в эффективности между компаниями с ИИ-автоматизацией и теми, кто по-прежнему работает вручную. Компании, которые не автоматизируются, рискуют отстать.

Обслуживание клиентов и поддержка: ИИ на передовой клиентского опыта

Если вы недавно общались с онлайн-агентом поддержки, велика вероятность, что на самом деле вы разговаривали с ИИ. Служба поддержки клиентов стала одним из самых распространённых применений ИИ в бизнесе: 56% компаний используют ИИ для улучшения взаимодействия с клиентами nu.edu. Причины очевидны: ИИ-чат-боты и виртуальные ассистенты могут круглосуточно обрабатывать рутинные запросы на разных языках, не уставая — что значительно сокращает время ожидания и издержки на поддержку. Они мгновенно находят информацию в базе знаний, помогают клиентам с базовым устранением неполадок или отслеживанием заказов и бронирований.

За последний год генеративный ИИ значительно усилил возможности ботов поддержки, сделав их гораздо более грамотными и полезными. Инструменты вроде ChatGPT и Bard от Google можно адаптировать под ассистентов, работающих с клиентами, которые понимают естественный язык и выдают ответы, похожие на человеческие. Компании сообщают о значительном росте эффективности. Например, колл-центры банков начали использовать ИИ для автоматической транскрипции и суммирования звонков клиентов, а также для подсказок агентам по следующим действиям в реальном времени, что сокращает время обработки обращений. E-commerce сайты внедряют ИИ-чат-ботов на своих сайтах и в мессенджерах для ответов на часто задаваемые вопросы, рекомендаций товаров и даже допродаж — это увеличивает продажи и освобождает сотрудников для решения сложных случаев.

Опросы подтверждают эту тенденцию: по данным Forbes, служба поддержки клиентов — главное применение ИИ в бизнесе сегодня nu.edu. И это не только крупные компании; даже малый бизнес может подключить доступные ИИ-чат-сервисы или голосовых ботов. Например, ресторан в жилом районе может использовать ИИ-автоответчик для обработки телефонных заказов и типовых вопросов (часы работы, меню), чтобы ни один звонок клиента не остался без ответа даже в часы пик.

Есть данные, что сервис на базе ИИ повышает удовлетворённость клиентов, если реализован грамотно. ИИ может мгновенно отвечать и обеспечивать стабильную точность по известным вопросам. Согласно одному исследованию, 72% клиентов розничных банков предпочитают ассистентов на базе ИИ обычным чат-ботам — то есть клиенты замечают разницу в интеллекте и считают ИИ-ассистентов более полезными payset.io. Однако у клиентов есть и пределы: сложные или чувствительные вопросы по-прежнему требуют участия человека, а плохо реализованные боты могут раздражать пользователей.

Многие компании внедряют гибридную модель ИИ + человек в поддержке. ИИ обрабатывает обращения первого уровня или помогает сотрудникам с подсказками, но без проблем передаёт запрос человеку, если не справляется. Lloyds Bank в Великобритании недавно запустил генеративного ИИ-ассистента по имени Athena для поддержки клиентов и внутренних операций. Athena автоматизирует рутинные клиентские запросы, помогает суммировать финансовые документы и предоставляет рекомендации по соблюдению нормативных требований — ускоряя обслуживание с повышенной точностью и эффективностью затрат crescendo.ai. Это часть растущего списка банков, внедряющих ИИ в ежедневные рабочие процессы для повышения оперативности.

Смотря в будущее, ожидайте, что AI-обслуживание клиентов станет еще более продвинутым. Голосовые AI-системы внедряются в телефонную поддержку, чтобы распознавать не только слова, но и настроение и намерения клиента, что позволяет более эффективно перенаправлять звонки. AI может анализировать тысячи прошлых обращений в поддержку, чтобы предсказать, какие решения работают лучше всего, и направлять агентов в реальном времени. К 2030 году некоторые эксперты прогнозируют, что полностью автоматизированный AI сможет обрабатывать подавляющее большинство базовых обращений клиентов от начала до конца — от обработки возвратов до записи на прием. Бизнесу придется находить баланс между эффективностью и эмпатией — человеческим фактором, — но нет сомнений, что AI будет на передовой клиентского опыта. Если все сделать правильно, это обещает более быстрое и персонализированное обслуживание в масштабах.

Маркетинг и продажи: персонализация в масштабе с генеративным AI

Маркетинг переживает трансформацию под влиянием AI, возможно, более заметную, чем любая другая бизнес-функция. От рекламы до продаж компании используют AI для гиперперсонализации кампаний, генерации контента, оценки лидов и анализа клиентских данных так, как это раньше было невозможно. На самом деле, маркетинг и продажи входят в число лидирующих функций по внедрению AI, их часто упоминают наряду с IT как основные области использования AI mckinsey.com.

Одним из самых ярких достижений стал генеративный AI для создания контента. Маркетологи теперь могут использовать AI-инструменты для копирайтинга (часто на базе моделей вроде GPT-4), чтобы мгновенно создавать рекламные тексты, посты для соцсетей, описания товаров и даже сценарии для видео. Нужно протестировать 50 вариантов темы письма для повышения кликабельности? AI сгенерирует их за секунды. Нужно сто постов для соцсетей, адаптированных под разные регионы? AI справится с переводами и корректировкой тона на лету. Такая автоматизация контента экономит огромное количество времени и позволяет проводить гораздо больше тестов и итераций. Netflix, например, по оценкам, ежегодно получает около 1 миллиарда долларов благодаря своим AI-алгоритмам персонализированных рекомендаций explodingtopics.com, что подтверждает эффективность правильной доставки контента нужному пользователю.

AI также значительно усиливает таргетинг и клиентскую аналитику. Модели машинного обучения могут сегментировать клиентов на микроаудитории по поведению и предпочтениям, обеспечивая по-настоящему персонализированный маркетинг. AI может решать, какой товар показать вам следующим в приложении или какой промокод с большей вероятностью убедит сомневающегося покупателя, анализируя миллионы данных в реальном времени. Предиктивная аналитика помогает отделам продаж сосредоточиться на лучших лидах: например, AI-модели скоринга лидов ранжируют потенциальных клиентов по вероятности сделки, используя закономерности, которые могут быть незаметны человеку. Неудивительно, что 87% компаний считают, что AI дает им конкурентное преимущество, часто отмечая маркетинг и персонализацию клиентов как ключевые выгоды explodingtopics.com.

Возможно, самая смелая концепция использования ИИ в маркетинге снова принадлежит Сэму Альтману из OpenAI. В начале 2024 года Альтман предсказал, что продвинутый ИИ будет выполнять «95% того, для чего маркетологи сегодня нанимают агентства, стратегов и креативных специалистов» — практически мгновенно и почти бесплатно marketingaiinstitute.com. Он описал ближайшее будущее, в котором ИИ сможет генерировать идеи для кампаний, тексты, изображения, видео и даже проводить имитационные фокус-группы для предварительного тестирования креатива, «всё бесплатно, мгновенно и практически идеально». Такой уровень автоматизации, если он будет реализован, радикально изменит индустрию маркетинга (и потенциально приведёт к исчезновению миллионов рабочих мест в агентствах и креативных профессиях — подробнее об этом в разделе «Риски»). Хотя мы ещё не достигли 95%, уже сейчас ИИ берёт на себя множество маркетинговых задач, которые раньше требовали целых команд людей.

Реальные примеры иллюстрируют эту тенденцию. Coca-Cola привлекла внимание, начав сотрудничество с OpenAI для использования генеративного ИИ в создании рекламы — компания даже пригласила потребителей создавать собственное ИИ-искусство с использованием фирменной символики бренда для рекламной кампании. Amazon активно использует ИИ для рекомендаций товаров, оптимизации цен и поисковой выдачи для продавцов. В B2B-продажах менеджеры всё чаще полагаются на CRM-инструменты с ИИ, которые подсказывают следующий лучший шаг (например, когда и с каким сообщением связаться с потенциальным клиентом) на основе предиктивных моделей. ИИ даже может анализировать записи звонков, чтобы обучать менеджеров, выделяя те аргументы, которые чаще приводят к успешным сделкам.

Этот наплыв ИИ в маркетинге привёл к тому, что ведущие поставщики маркетинговых технологий интегрировали его в свои платформы. Например, HubSpot и Salesforce, две ведущие CRM-платформы, теперь глубоко интегрируют ИИ-помощников (подробнее о сравнении этих платформ — далее). Результат: даже небольшие компании могут сразу использовать автоматизацию маркетинга на базе ИИ. Так, небольшой онлайн-ритейлер, использующий HubSpot, может позволить встроенному ИИ-ассистенту по контенту генерировать посты в блог и письма, адаптированные под свою аудиторию, использовать ИИ для автоматической оценки и распределения лидов, а также разместить на сайте чат-бота на базе ИИ для взаимодействия с посетителями — и всё это без команды специалистов по данным. Такая демократизация ИИ-инструментов для маркетинга позволяет стартапам и малому бизнесу конкурировать с крупными игроками в борьбе за клиентов.

В итоге ИИ становится секретным оружием в маркетинге и продажах — усиливая креативность, персонализацию и эффективность. Кампании можно точнее таргетировать и измерять с помощью аналитики на базе ИИ. Циклы продаж ускоряются, поскольку ИИ берёт на себя рутинные задачи, такие как ввод данных и последующие контакты. Маркетинговые отделы могут делать больше с меньшими ресурсами, поскольку ИИ дополняет работу креативных специалистов. Как выразились одни аналитики, «ИИ теперь и стратег, и копирайтер, и аналитик, и даже медиапланер» — всё одновременно. Компании, которые используют эти возможности, добиваются значительного роста вовлечённости и конверсии клиентов, в то время как те, кто придерживается традиционных методов, рискуют отстать в мире, где каждое объявление, письмо и предложение может быть точно настроено интеллектуальными алгоритмами.

Финансы и бухгалтерия: более умная аналитика и принятие решений

Финансовая индустрия одной из первых начала внедрять искусственный интеллект, и сегодня ИИ глубоко интегрирован во многие финансовые сервисы и корпоративные финансовые функции. От торговых залов Уолл-стрит до бухгалтерских отделов бэк-офиса, алгоритмы ИИ помогают выявлять мошенничество, оценивать риски, управлять портфелями и оптимизировать финансовые операции.

Банки и финансовые учреждения особенно активно внедряют ИИ для повышения эффективности и качества обслуживания клиентов. По состоянию на конец 2024 года около 72% финансовых руководителей сообщили, что их отделы используют технологии ИИ в той или иной форме payset.io. Сферы применения охватывают весь финансовый сектор: выявление мошенничества и кибербезопасность (мониторинг транзакций на наличие аномалий) — одно из ключевых направлений, 64% финансовых руководителей отмечают использование ИИ именно здесь payset.io. Управление рисками и соответствие требованиям — еще одно направление (также 64% использования), когда банки применяют ИИ-модели для мониторинга кредитных рисков, волатильности рынка и обеспечения соблюдения нормативных требований путем выявления подозрительных операций payset.io. В инвестиционном управлении более половины финансовых команд используют ИИ (57%) для формирования торговых стратегий, оптимизации распределения активов или даже для работы робо-советников для клиентов payset.io. Около 52% используют ИИ для автоматизации рутинных финансовых процессов (расчеты с поставщиками, отчетность, сверка и т.д.), что отражает общий тренд на автоматизацию.

Одним из заметных эффектов внедрения ИИ в финансах стало появление алгоритмической торговли и количественных инвестиционных стратегий. Фирмы высокочастотной торговли используют алгоритмы ИИ для совершения сделок за микросекунды на основе анализа рыночных данных. Хедж-фонды применяют машинное обучение для поиска торговых сигналов в альтернативных источниках данных (спутниковые снимки, анализ настроений в соцсетях). Даже более консервативные управляющие активами теперь используют ИИ для таких задач, как оптимизация портфеля и моделирование рисковых сценариев. Способность ИИ обрабатывать огромные объемы данных и выявлять тонкие корреляции дает ему преимущество при принятии инвестиционных решений на основе данных. Фактически, примерно 35% биржевых сделок в 2025 году, по оценкам, будут осуществляться с помощью ИИ и алгоритмических систем (по сравнению с практически нулевым уровнем два десятилетия назад).

Еще одна область, которая претерпевает изменения, — это выявление мошенничества и безопасность. Кредитные компании и банки используют ИИ для анализа транзакционных шаблонов в реальном времени и блокировки вероятных мошеннических операций. Эти модели постоянно обучаются новым тактикам мошенников. Аналогично, ИИ улучшает кибербезопасность в финансовой сфере — например, выявляя аномальную сетевую или учетную активность, которая может указывать на взлом. Учитывая, что финансовые преступления становятся все более изощренными, банки рассматривают ИИ как важнейшую защиту. В отчете PYMNTS отмечается, что 91% советов директоров банков уже одобрили инициативы по внедрению генеративного ИИ для модернизации своей деятельности, и более половины лидеров отрасли оптимистично настроены, что ИИ улучшит продукты и услуги payset.io.

Потребители также начинают ощущать разницу благодаря ИИ. Многие банки внедрили виртуальных помощников на базе ИИ в свои мобильные приложения, чтобы помогать клиентам — от советов по бюджету до ответов на простые вопросы поддержки. Однако принятие ИИ среди потребителей пока идет медленно — только около 21% банковских клиентов в настоящее время используют инструменты на базе ИИ, и значительная часть по-прежнему колеблется или отказывается использовать ИИ для финансовых консультаций из-за опасений по поводу доверия и безопасности payset.io. Преодоление этого разрыва в доверии будет важно; интересно, что при качественной реализации ИИ потребители его ценят (как видно из ранее упомянутой статистики, что многие предпочитают интеллектуальных виртуальных помощников устаревшим чат-ботам). Это говорит о том, что прозрачность и надежность будут способствовать внедрению ИИ среди клиентов.

В корпоративных финансовых отделах ИИ оптимизирует бухгалтерию и аналитику. Инструменты машинного обучения могут классифицировать расходы, прогнозировать денежные потоки и даже генерировать части финансовых отчетов. Перспективное направление — использование крупных языковых моделей для анализа длинных финансовых документов (например, отчетов о доходах или контрактов) и извлечения ключевых инсайтов для финансовых директоров и аналитиков. ИИ также может моделировать тысячи сценариев для бюджетирования и планирования, помогая финансовым командам принимать решения, основанные на данных.

Несмотря на очевидные преимущества, финансовые руководители учитывают риски и препятствия. Более трети банков (38%) называют защиту данных и различия в регулировании барьером для внедрения ИИ payset.io — что понятно, учитывая строгие финансовые нормы в разных юрисдикциях. Также существует обеспокоенность достаточностью инвестиций в правильную инфраструктуру ИИ (39% опасаются, что могут недоинвестировать) и сложностями с поиском квалифицированных специалистов по ИИ (32% считают, что трудно нанимать и удерживать таких специалистов) payset.io. Кроме того, проблема «черного ящика» — когда модели ИИ сложно объяснить — может быть критичной в регулируемых сферах, таких как одобрение кредитов или торговля, где важно понимать логику решений. Регуляторы начинают задавать сложные вопросы об ответственности ИИ в финансах, из-за чего банки проявляют осторожность в высокорисковых областях, например, в кредитном андеррайтинге (где предвзятые решения ИИ могут привести к юридическим проблемам).

Тем не менее, тенденция очевидна: финансы становятся управляемыми ИИ. Организации, использующие ИИ для более точного анализа рисков, ускорения обслуживания (например, мгновенное одобрение кредитов) и повышения эффективности операций, получат преимущество в прибыльности. Например, автоматизация рутинных процессов с помощью ИИ может значительно снизить издержки — один глобальный банк сообщил об экономии сотен тысяч человеко-часов благодаря использованию ИИ для выполнения повторяющихся задач по соблюдению нормативных требований. По мере того как ИИ продолжает учиться и совершенствоваться, ожидаются и более проактивные применения: представьте себе ИИ, который постоянно анализирует экономические данные и предупреждает казначейство компании о надвигающемся дефиците ликвидности, или ИИ, который в реальном времени оптимизирует резервы капитала банка для максимальной доходности. Эти возможности уже на горизонте, поскольку ИИ все глубже интегрируется в «нервную систему» финансов.

Цепочки поставок и производство: ИИ для логистики, прогнозирования и эффективности

В мире физических товаров и логистики ИИ становится мозгом всей операции. Управление цепочками поставок известно своей сложностью — нужно сопоставлять спрос и предложение, минимизировать издержки и задержки, адаптироваться к сбоям (стихийные бедствия, пандемии и т.д.). ИИ оказывается незаменимым в решении этих задач, анализируя огромные потоки данных и оптимизируя решения от закупок до доставки последней мили.

Один из самых значимых примеров применения — это прогнозирование спроса на основе ИИ. Традиционные методы прогнозирования часто не учитывали все переменные, что приводило к избыточным запасам или дефициту товаров. Однако модели искусственного интеллекта и машинного обучения отлично выявляют закономерности в исторических данных о продажах, рыночных трендах и даже внешних факторах, таких как погода или обсуждения в социальных сетях. Они обеспечивают более точные прогнозы спроса, что приводит к лучшему планированию запасов и производства. Согласно отчету GoodData, использование ИИ для прогнозирования спроса может привести к увеличению выручки на 3–4% за счет сокращения сроков поставки и повышения доступности товаров gooddata.com. Для розничной торговли и производства с низкой маржой это огромный прирост. Компании, такие как Walmart и Amazon, используют ИИ для прогнозирования покупательского спроса и оперативной корректировки запасов, что позволяет им удовлетворять потребности клиентов без избыточного складирования.

ИИ также обеспечивает оперативную видимость и гибкость в логистике. Датчики IoT и системы на базе ИИ отслеживают товары в пути, прогнозируют задержки (например, если поставка, вероятно, опоздает из-за погоды или перегруженности порта) и могут автоматически перенаправлять грузы или корректировать планы. Например, если система ИИ обнаруживает, что определённый компонент от поставщика, скорее всего, задержится, она может заранее уведомить менеджеров или даже оформить заказ у резервного поставщика. Оптимизация маршрутов доставки — ещё одно большое преимущество: ИИ может ежедневно рассчитывать наиболее эффективные маршруты для автопарка, экономя топливо и время. Известная система ORION на базе ИИ от UPS, по оценкам, экономит миллионы миль пробега ежегодно благодаря более умному построению маршрутов.

В производственных операциях ИИ повышает качество контроля и обслуживания. Системы компьютерного зрения на производственных линиях выявляют дефекты быстрее и точнее, чем человеческие инспекторы. ИИ может прогнозировать поломки оборудования по паттернам в данных с датчиков — это позволяет внедрять предиктивное обслуживание, при котором оборудование ремонтируется до выхода из строя (что помогает избежать дорогостоящих простоев). Такой подход переводит обслуживание из реактивного в проактивный режим, повышая общую эффективность оборудования. Некоторые заводы уже внедрили роботизированные системы под управлением ИИ, которые автоматически корректируют процесс для поддержания оптимального производственного потока.

Пандемия COVID-19 стала серьёзным испытанием для ИИ в цепочках поставок. Компании с планированием на базе ИИ могли быстрее реагировать на резкие изменения спроса (например, внезапный рост одних товаров и падение других), полагаясь на прогнозы ИИ и оперативно перенастраиваясь. Те, кто продолжал использовать электронные таблицы, часто оказывались неготовыми. Это ускорило инвестиции в ИИ для повышения устойчивости цепочек поставок. Исследование McKinsey показало, что компании планируют значительно увеличить расходы на ИИ в цепочках поставок после пандемии, чтобы создать «самовосстанавливающиеся» цепочки поставок, которые автоматически адаптируются к сбоям.

Малые и средние предприятия тоже не остаются в стороне. Облачные инструменты ИИ для управления цепочками поставок теперь ориентированы на компании среднего сегмента, предлагая, например, прогнозирование спроса как услугу. Бренд одежды среднего размера может использовать инструмент ИИ для прогнозирования, какие стили станут хитами, а какие провалятся, и соответственно корректировать заказы на фабрики, что потенциально позволяет сэкономить значительные суммы на уценке остатков в будущем. ИИ для управления запасами также популярен – около 40% компаний уже использовали ИИ для управления запасами по состоянию на 2024 год nu.edu, и эта цифра, вероятно, выросла. Эти инструменты могут динамически устанавливать оптимальные уровни запасов и точки повторного заказа, а не полагаться на статические правила.

ИИ в цепочках поставок не лишён проблем. Качество данных и их обмен — серьёзные препятствия: ИИ необходимы богатые, своевременные данные по всей цепочке поставок, а это значит, что компаниям, возможно, придётся интегрировать свои системы с поставщиками или ритейлерами. Существует также риск чрезмерной оптимизации: ИИ, оптимизирующий только по стоимости, может непреднамеренно сделать цепочку поставок менее гибкой или более уязвимой (например, из-за чрезмерной концентрации закупок у одного поставщика ради экономии). Ведущие компании решают эту проблему, программируя цели, включающие устойчивость, и проводя сценарные симуляции («цифровые двойники» цепочки поставок), чтобы тестировать стратегии, управляемые ИИ, в различных условиях.

В целом, тенденция направлена к автономным цепочкам поставок, где ИИ постоянно мониторит, обучается и вносит коррективы. Gartner прогнозирует, что в течение нескольких лет цепочки поставок, использующие ИИ и симуляции цифровых двойников, будут значительно превосходить те, которые этого не делают, по уровню сервиса и затратам. Мы уже видим намёки на будущее: склады с роботами и системами компьютерного зрения на базе ИИ, которые могут работать почти без света, и логистические сети, управляемые ИИ-ассистентами, советующими человеческим планировщикам. Компании, которым удаётся сочетать человеческий опыт с оптимизацией на базе ИИ в цепочках поставок и производстве, достигают более быстрой доставки, снижения затрат и большей способности справляться с неожиданностями.

Кадровое управление и управление талантами: ИИ в найме и развитии сотрудников

Кадровая служба может показаться сферой исключительно для людей, а не машин — но ИИ всё активнее участвует в том, как компании нанимают, удерживают и управляют талантами. От фильтрации резюме до оценки настроений сотрудников — инструменты ИИ помогают HR-командам принимать более обоснованные решения. В то же время, это область, вызывающая важные этические и юридические вопросы, поскольку алгоритмы, принимающие решения о людях, могут усиливать предвзятость или нарушать трудовое законодательство, если их не контролировать должным образом.

На фронте найма персонала ИИ стал обычным помощником. Менеджеры по найму часто сталкиваются с сотнями резюме на одну вакансию — инструменты ИИ для отбора резюме могут автоматически анализировать резюме и ранжировать кандидатов на основе заранее определённых критериев. Они даже могут оценивать видеоинтервью: несколько компаний используют платформы на базе ИИ, где соискатели записывают видеоответы, а ИИ оценивает их слова, тон и мимику, чтобы определить навыки или соответствие корпоративной культуре. Сторонники утверждают, что это ускоряет процесс найма и помогает выявить кандидатов, которых могли бы упустить из виду. Действительно, опросы показывают, что в сфере найма и HR наблюдается рост внедрения ИИ; в одном глобальном опросе 35% компаний обеспокоены нехваткой внутренних навыков работы с ИИ (что указывает на признанную необходимость повышения квалификации HR-команд), а основными причинами отказа от использования ИИ в HR были названы стоимость и технические знания nu.edu.

ИИ также может помочь в проверке сотрудников и проверке биографии, автоматизируя звонки по рекомендациям или сканируя открытые базы данных на предмет тревожных сигналов. Чат-боты используются для ответов на вопросы кандидатов в процессе подачи заявки, улучшая опыт кандидата благодаря мгновенным ответам о компании или должности.

После того как сотрудники приняты на работу, ИИ оказывается полезным в обучении и развитии. Персонализированные обучающие платформы используют ИИ для рекомендаций учебных модулей или карьерных путей для сотрудников на основе их должности, результатов и интересов — почти как рекомендации Netflix, но для навыков. Некоторые компании внедряют инструменты коучинга на базе ИИ: у сотрудника может быть цифровой карьерный коуч, который, например, напоминает ставить цели, предлагает обучающий контент и даже анализирует его взаимодействия (например, звонки по продажам или презентации), чтобы дать обратную связь.

Удержание сотрудников и удовлетворённость работой — ещё одна область. Системы анализа настроений на базе ИИ могут просматривать анонимизированные опросы сотрудников или даже корпоративные чаты (с соблюдением конфиденциальности), чтобы выявлять проблемы с моральным духом или снижение вовлечённости в реальном времени. Вместо того чтобы ждать ежегодного опроса, менеджеры могут получать уведомления вроде «В команде X признаки выгорания или неудовлетворённости» на основе паттернов, которые выявляет ИИ, что позволяет вмешаться до того, как люди начнут увольняться.

Однако HR — это сфера, где риски ИИ особенно чувствительны. Классический пример — экспериментальный инструмент найма Amazon на базе ИИ, который, как выяснилось, невольно занижал оценки резюме, содержащих слово «женский» (например, «капитан женского шахматного клуба») — по сути, потому что он учился на исторических данных, где найм в IT был преимущественно мужским, и перенял этот уклон. Amazon отказалась от инструмента, как только обнаружила предвзятость. Это подчёркивает, что ИИ в найме может отражать и даже усиливать общественные предубеждения, присутствующие в обучающих данных. Это серьёзная проблема: 52% работающих взрослых опасаются, что ИИ может когда-нибудь заменить их на работе nu.edu, и хотя часть этих опасений связана с автоматизацией в целом, часть — с сомнениями в справедливости ИИ при оценке людей.

Регуляторы начинают вмешиваться. Например, в 2023 году Нью-Йорк принял закон, требующий проведения аудита на наличие предвзятости для инструментов найма на основе ИИ, используемых работодателями в городе, и аналогичные законы появляются в других юрисдикциях govdocs.com hollandhart.com. Предлагаемый ЕС Закон об ИИ рассматривает системы ИИ, используемые при принятии решений о трудоустройстве, как «высокорисковые», что подчиняет их строгим требованиям к прозрачности и контролю. В США EEOC и Министерство труда выпустили разъяснения, что давние законы о недопущении дискриминации в полной мере применимы к инструментам ИИ – это значит, что работодатели могут нести ответственность, если их ИИ-отбор негативно сказывается на защищённых группах americanbar.org. В мае 2025 года новые судебные и нормативные акты предупредили работодателей об этих вопросах, ясно дав понять, что HR-отделы должны проверять свои ИИ-системы на соответствие требованиям и справедливость hollandhart.com.

Несмотря на эти сложности, при грамотном использовании ИИ может сделать HR более эффективным и даже более справедливым. Он может помочь снизить человеческие предубеждения (хорошо обученный ИИ может игнорировать пол кандидата и фокусироваться только на квалификации, в то время как у человека могут быть неосознанные предвзятости). ИИ также может расширить пул кандидатов, находя нетрадиционные таланты – например, инструменты ИИ, которые алгоритмически сопоставляют навыки с ролями, могут выделить отличных кандидатов без типичных резюме. Со стороны сотрудников ИИ может гарантировать, что люди не останутся незамеченными в крупных организациях, персонализируя поддержку и выделяя достижения для руководства, которые иначе могли бы остаться без внимания.

Уже большинство крупных компаний используют ИИ в HR, и даже небольшие фирмы пробуют чат-ботов для HR или программное обеспечение на основе ИИ для расчёта зарплаты и составления графиков. Примечательная статистика: 97% владельцев бизнеса считают, что использование ChatGPT (или аналогичного ИИ) поможет их бизнесу nu.edu, и это включает такие задачи, как составление HR-политик или информирование о изменениях. Энтузиазм высок, но необходима осторожность. В целом, ИИ в HR предлагает оптимизировать найм и развивать таланты с помощью анализа данных, но внедрять его нужно с особым вниманием к этике и прозрачности. «Функция работы с людьми» требует подхода, ориентированного на человека, даже при использовании ИИ.

Разработка продуктов и инновации: ускорение НИОКР с помощью ИИ

ИИ не только совершенствует существующие процессы – он также помогает компаниям создавать новые продукты и услуги быстрее и креативнее. В отраслях от программного обеспечения до производства и фармацевтики ИИ становится соавтором в исследованиях и разработках (НИОКР) и проектировании продуктов.

Одна из захватывающих областей — это генеративный дизайн и инжиниринг. Инженеры могут вводить цели проектирования в ИИ-систему (например, назначение детали, ограничения по весу или материалам, требования к производительности), и ИИ будет генерировать бесчисленное количество вариантов дизайна — включая крайне нестандартные, которые человек мог бы никогда не рассмотреть, — чтобы найти оптимальное решение. Такой генеративный ИИ подход привел к инновационным продуктам, таким как более легкие компоненты самолетов и более эффективные конструктивные детали, которые затем были напечатаны на 3D-принтере и использованы в реальных продуктах. ИИ по сути исследует пространство решений гораздо быстрее, чем человек, предлагая новые варианты, соответствующие требованиям. Компании, такие как Airbus и General Motors, использовали генеративный дизайн на базе ИИ для снижения веса компонентов на 20-50%, что является огромным достижением в отраслях, где вес равен стоимости.

В разработке программного обеспечения ИИ пишет код и ускоряет циклы создания продуктов. Copilot от GitHub (на базе OpenAI) может автоматически предлагать строки кода или даже целые функции по мере написания программы, значительно повышая производительность. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла отметил, что ИИ-ассистенты позволяют некоторым компаниям разрабатывать функции за дни, на которые раньше уходили недели. К 2025 году Google даже сообщил, что более четверти нового кода в Google генерируется ИИ (а затем проверяется инженерами) linkedin.com. Эта тенденция говорит о том, что будущие программные продукты будут создаваться с активной помощью ИИ, позволяя небольшим командам достигать большего. Стартапы используют это, чтобы конкурировать с гораздо более крупными инженерными организациями.

ИИ также ускоряет научные исследования и открытия. Фармацевтические компании используют ИИ-модели для прогнозирования поведения различных химических соединений, значительно сокращая область поиска новых кандидатов на лекарства. Это помогло в быстром создании некоторых препаратов против COVID-19, и применяется для всего — от противораковых средств до материаловедения. ИИ-система может смоделировать тысячи химических реакций и предложить перспективные молекулы — на это у человека ушли бы десятилетия лабораторной работы. Даже в потребительских товарах компании, такие как Procter & Gamble, применяют ИИ для подбора формул продуктов (мыло, косметика), прогнозируя, какие комбинации ингредиентов дадут наилучший результат, сокращая количество проб и ошибок.

В продукт-менеджменте ИИ помогает анализировать отзывы клиентов и рыночные данные, чтобы определить, какие функции или продукты разрабатывать дальше. Обработка естественного языка позволяет просматривать отзывы в приложениях или обращения в поддержку, чтобы выявлять проблемы и запросы на новые функции. ИИ также может прогнозировать продажи для новых продуктовых концепций, находя аналогии в исторических данных. Всё это помогает компаниям принимать более обоснованные решения о вложениях в исследования и разработки.

Еще одно новое применение ИИ — создание виртуальных прототипов и симуляций. Вместо дорогих физических прототипов компании используют цифровых двойников — виртуальные модели продуктов — и проводят симуляции на базе ИИ для тестирования характеристик. Например, автопроизводитель может смоделировать миллионы километров виртуального пробега на ИИ-модели нового автомобиля, чтобы выявить возможные сбои задолго до создания реального прототипа. Это не только экономит время и деньги, но и позволяет создавать более надежные конечные продукты.

Даже в творческих индустриях ИИ способствует инновациям в продуктах. Модельеры используют ИИ для анализа трендов и создания новых дизайнов одежды. Студии видеоигр применяют ИИ для генерации реалистичных ландшафтов или поведения неигровых персонажей, расширяя возможности своих игр без необходимости вручную прописывать каждую деталь.

Все эти примеры указывают на ИИ как на «множитель силы» для инноваций. Он может исследовать вселенную возможностей и предлагать идеи, которые затем люди дорабатывают и реализуют. Во многих случаях роль человеческих экспертов меняется: они формулируют задачу и ограничения, ИИ проводит основное исследование или анализ, а затем люди используют свой опыт, чтобы выбрать лучшие результаты и внести финальные штрихи. Такое сотрудничество может значительно сократить циклы разработки. Например, один автопроизводитель сообщил, что с помощью ИИ сократил время разработки новой модели автомобиля на месяцы, поскольку ИИ помог оптимизировать дизайн и процессы параллельно.

Конечно, есть и ограничения. Идеи, сгенерированные ИИ, всё равно требуют проверки — смоделированный оптимальный дизайн может оказаться сложным в производстве, а предложенное ИИ лекарство нуждается в лабораторных испытаниях. И не каждый творческий прорыв возможен только благодаря распознаванию шаблонов; люди по-прежнему играют ключевую роль в управлении ИИ и интуитивных открытиях. Но по мере того как ИИ становится всё более совершенным (с развитием в сторону искусственного общего интеллекта на далёком горизонте), его роль в инновациях может стать ещё более преобразующей.

Глава OpenAI Сэм Альтман, в частности, связывает потенциал ИИ с изобретательством: он предполагает, что в будущем сверхразумный ИИ сможет достигать «новых научных прорывов самостоятельно», что потенциально может привести к новым эпохам изобилия marketingaiinstitute.com. Хотя это пока предположения, уже сегодня компании получают выгоду, позволяя ИИ помогать создавать следующий большой продукт — быстрее, дешевле и иногда совершенно вне рамок традиционного мышления.

Крупнейшие игроки и платформы в сфере ИИ: OpenAI против Google, Microsoft (и других)

Бурный рост ИИ в бизнесе во многом обусловлен достижениями крупных технологических компаний — каждая со своим подходом и экосистемой. Особенно OpenAI, Google и Microsoft (а также Amazon и некоторые другие) ведут ожесточённую гонку за предоставление лучших ИИ-моделей и платформ для бизнеса. Сравнить их стратегии и предложения полезно, ведь компаниям часто приходится выбирать, на каких ИИ-инструментах или облачных сервисах строить свои решения.

OpenAI — это независимый (хотя и тесно сотрудничающий) игрок среди этой тройки. Компания стала широко известна благодаря ChatGPT и языковой модели GPT-4, которые задали стандарт для продвинутого генеративного ИИ в 2023 году. Стратегия OpenAI — продвигать границы крупных ИИ-моделей и предоставлять к ним доступ через API. Бизнес может использовать модели OpenAI (например, для генерации текста, изображений или кода) через облако и интегрировать их в свои приложения. Сильная сторона OpenAI — инновации: GPT-4 считается одной из самых мощных языковых моделей, и компания продолжает развиваться (ходят слухи о GPT-5). Однако у самой OpenAI нет широкой линейки корпоративного ПО; вместо этого она часто сотрудничает с другими (главным образом с Microsoft) для выхода на рынок. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман активно выступает за баланс между быстрым прогрессом и безопасностью, в 2023 году он даже давал показания в Конгрессе США, чтобы помочь сформировать разумное регулирование ИИ.

Microsoft тесно сотрудничает с OpenAI. Технологический гигант инвестировал миллиарды в OpenAI и обеспечил себе эксклюзивное облачное партнёрство, поэтому GPT-4 работает на Microsoft Azure и используется во многих продуктах Microsoft. Подход Microsoft заключается в том, чтобы встраивать AI-“копилотов” во всё своё обширное программное портфолио — Office 365, Windows, Dynamics, GitHub и многое другое — предоставляя генеративную AI-помощь в инструментах, которыми уже пользуются бизнесы. Сатья Наделла описывает это как “AI для усиления человеческой продуктивности”, фактически превращая каждого пользователя Office в продвинутого пользователя с помощью AI medium.com medium.com. На своей конференции Build 2025 года Microsoft продемонстрировала, как ассистенты Copilot интегрированы во все сферы работы и жизни — от написания писем в Outlook до составления итогов встреч в Teams и анализа данных в Excel medium.com medium.com. Облако Microsoft Azure также предлагает Azure OpenAI Service, предоставляя предприятиям API-доступ к моделям OpenAI с корпоративной безопасностью уровня Azure. Короче говоря, Microsoft использует свои огромные возможности распространения и связи с корпоративными клиентами, чтобы внедрять передовой AI в повседневные рабочие программы medium.com. Для многих компаний использование AI от Microsoft — это естественное продолжение, если они уже работают с продуктами Microsoft. Главное преимущество Microsoft — это интегрированная экосистема: AI встроен в ваши документы, презентации, программное обеспечение для поддержки клиентов, даже в кибербезопасность (через Security Copilot от Microsoft и др.), всё с централизованным управлением IT. С другой стороны, AI-решения Microsoft в настоящее время основаны на технологиях OpenAI, поэтому некоторые считают их менее “открытыми”, чем альтернативы (хотя Microsoft также разрабатывает собственные дополнительные модели).

Google, напротив, давно считается лидером в области исследований ИИ (Google DeepMind известен AlphaGo и другими достижениями), но изначально отставал от OpenAI в коммерциализации генеративного ИИ. Это изменилось в 2023-2024 годах, когда Google запустил чат-бот Bard и языковые модели PaLM, а в конце 2024 года представил Gemini — базовую модель нового поколения, которую называют самой мощной из всех, что были у компании. Видение Google — быть «AI-first» компанией – то есть интегрировать ИИ во все продукты Google, от потребительских сервисов до корпоративного облака medium.com. Для потребителей это включает, например, ИИ-резюме в результатах поиска, помощь в написании писем в Gmail и Google Docs, а также более разговорный Google Assistant. Для бизнеса платформа Google Cloud Vertex AI предлагает набор ИИ-сервисов (от обучения собственных моделей до готовых API). Основной акцент Google — на мультимодальности и гибкости – например, Gemini создан для работы с текстом, изображениями и другими данными в единой модели, а также на эффективности и масштабируемости (компания даже говорит о запуске небольших ИИ-моделей на мобильных устройствах) blog.google blog.google. Google также поддерживает открытую экосистему: сотрудничает со стартапами, такими как Anthropic (создатель Claude), и вносит вклад в open-source ИИ-фреймворки. Уникальное преимущество Google — экспертиза в ИИ-аппаратуре (TPU-чипы) и возможность использовать огромные объемы данных из поиска и других сервисов для улучшения своих моделей. Компании, выбирающие между Google и Microsoft, часто учитывают, где уже находятся их данные и рабочие нагрузки: те, кто глубоко интегрирован в экосистему Google (Android, Google Cloud, Workspace), могут предпочесть ИИ-решения Google для бесшовной интеграции. Согласно одному из анализов, стратегия Google ориентирована как на потребителей, так и на корпоративных клиентов – потребителей через ИИ-функции в популярных приложениях, а бизнес — через облачные сервисы и инструменты Google Workspace с поддержкой ИИ medium.com medium.com.

Amazon (AWS), хотя прямо не упоминается в вопросе, является еще одним ключевым игроком в сфере ИИ для бизнеса. AWS выбрала более закулисный подход: вместо продвижения собственного единственного чат-бота Amazon делает акцент на том, чтобы быть «основной» облачной платформой для ИИ medium.com. AWS предлагает такие сервисы, как Amazon Bedrock, который предоставляет доступ к нескольким базовым моделям (включая модели от AI21, Cohere, Anthropic и Stability AI), чтобы бизнес мог выбирать. Они также разработали собственные модели (Amazon Titan) и продукты, такие как CodeWhisperer для помощи в программировании с ИИ. Стратегия Amazon подчеркивает предоставление предприятиям широкого набора инструментов – от аппаратного обеспечения, оптимизированного для ИИ (они разрабатывают ИИ-чипы, такие как Inferentia), до управляемых сервисов – чтобы компании могли создавать собственные ИИ-решения на AWS с высоким уровнем безопасности и масштабируемости. В 2023 году Amazon вложила $4 миллиарда в Anthropic, что показывает их стремление участвовать в разработке передовых моделей medium.com medium.com. Для компаний, уже глубоко интегрированных с AWS в облаке, использование ИИ-сервисов Amazon удобно, а нейтральная позиция AWS (поддержка множества моделей) привлекательна для тех, кто хочет гибкости, выходящей за рамки только моделей OpenAI или Google.

В итоге конкуренцию можно описать так: OpenAI предлагает, пожалуй, самые передовые модели и быстрые темпы инноваций, Microsoft глубоко интегрирует эти модели в офисное ПО и предлагает решения, удобные для предприятий, Google использует свои возможности в ИИ-исследованиях для интеграции ИИ в продукты для потребителей и облако, делая ставку на открытые экосистемы, а Amazon предлагает гибкую платформу, размещая множество моделей, на которых другие могут строить свои решения. Все трое (а также другие, такие как IBM с Watson и Meta с открытыми моделями, например Llama) двигают границы возможного.

Для бизнеса, выбирающего AI-партнеров, все может свестись к конкретным потребностям: если вам нужен готовый к использованию искусственный интеллект в документах Office и гарантия соответствия требованиям по данным, Microsoft (с OpenAI в основе) выглядит привлекательно. Если вы цените лидерство в AI-исследованиях и глубоко интегрированы в облако или приложения Google, AI от Google может быть вашим выбором. Если вам нужна максимальная гибкость для тонкой настройки моделей или использования open-source решений, AWS или Google Vertex AI, а также IBM, могут подойти лучше. Примечательно, что многие компании диверсифицируют риски — используя, например, API OpenAI для одного приложения, AI от Google для другого, а AWS — для инфраструктуры. Ландшафт быстро меняется, появляются новые партнерства (например, Microsoft даже сотрудничает с Meta, размещая модели Llama 2 на Azure) и постоянно выходят новые релизы. По состоянию на середину 2025 года в одном из сравнений отмечалось: «Все три [Microsoft, Google, Amazon] активно инвестируют в LLM и ассистентов, но их подходы отражают уникальные сильные стороны — Microsoft использует свои продукты для повышения производительности и партнерство с OpenAI, Google внедряет AI во все потребительские и облачные сервисы, а Amazon делает ставку на облачные AI-сервисы и партнерские модели» medium.com.

Главный вывод для бизнес-лидеров: AI-возможности доступны у разных поставщиков, а конкуренция ускоряет их развитие. Возможно, не так важно, кого вы выберете, главное — выбрать что-то, потому что ваши конкуренты точно это сделают. Как пошутил один технический аналитик, война AI-платформ означает, что «вы получите отличные AI-решения у любого крупного провайдера — просто выберите ту экосистему, в которой вам комфортнее всего». Самое важное — чтобы внедрение AI соответствовало стратегии вашей компании и у вас были специалисты или партнеры для качественной реализации.

AI в бизнес-программном обеспечении: Salesforce против HubSpot и других корпоративных инструментов

Помимо платформенных гигантов, отраслевые и бизнес-вендоры также внедряют AI в свои продукты. Отличный пример — программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и автоматизации маркетинга, где Salesforce и HubSpot — два ведущих CRM-решения — конкурируют по возможностям AI. Эти два продукта интересны своим контрастом: один — тяжеловес для крупных предприятий (Salesforce), другой популярен среди малого и среднего бизнеса (HubSpot). Оба активно внедряют AI-функции, чтобы помочь пользователям эффективнее управлять продажами, маркетинговыми кампаниями и обслуживанием клиентов.

Salesforce уже несколько лет называет свой ИИ-уровень «Einstein». Совсем недавно компания представила Einstein GPT и функцию под названием Agentforce. Подход Salesforce заключается в предоставлении собственного, мощного ИИ-движка, который охватывает множество облачных продуктов компании (Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud и др.). С помощью Einstein Salesforce предлагает такие функции, как управляемые ИИ прогнозная аналитика, прогнозирование и автоматизация рабочих процессов – например, прогнозирование того, какие лиды с наибольшей вероятностью конвертируются, или автоматическая маршрутизация обращений в службу поддержки к нужному агенту zapier.com. Новейшая возможность Agentforce позволяет компаниям создавать собственных ИИ-агентов, которые напрямую интегрируются с их данными и процессами в Salesforce zapier.com. Начиная с тарифов более высокого уровня, компании могут развертывать этих агентов на различных каналах для выполнения таких задач, как квалификация лидов или даже обучение торговых представителей, при этом соблюдая сценарии и фирменный стиль благодаря защитным механизмам zapier.com. По сути, ИИ Salesforce предназначен для предоставления крупным компаниям мощных, настраиваемых инструментов – но зачастую в виде дополнительных опций или функций более дорогих тарифов. Он известен своим чрезвычайно широким функционалом (у Salesforce есть решение практически для всего), хотя это может сопровождаться сложностью.

HubSpot, ориентируясь на малый бизнес и простоту использования, выбрал немного иной подход. HubSpot интегрировал GPT-4 от OpenAI в то, что они называют Content Assistant, ещё на раннем этапе marketing-automation.ca, позволяя пользователям генерировать маркетинговые тексты, блоги и электронные письма прямо из интерфейса HubSpot. В 2023 году HubSpot анонсировал расширенный набор ИИ-инструментов под названием HubSpot “Breeze”, включающий Breeze Copilot, Breeze Agents и Breeze Intelligence zapier.com. Даже бесплатные и начальные пользователи получают Breeze Copilot — чат-бота на базе ИИ, встроенного по всей платформе, который может суммировать данные CRM, делать предложения и генерировать контент прямо в CMS или маркетинговых инструментах zapier.com. Профессиональные и корпоративные тарифы получают Breeze Agents — специализированный ИИ для автоматизации задач в управлении соцсетями, создании контента, работе с потенциальными клиентами и обслуживании клиентов — и Breeze Intelligence, который обогащает данные CRM с помощью ИИ-аналитики (например, подтягивает фирмографические данные, определяет сигналы намерения покупателя) zapier.com. Философия HubSpot — сделать ИИ максимально доступным и простым в использовании, встроив его в интерфейс так, чтобы пользователям почти не приходилось задумываться о технологии за ним. Обозреватели отмечают, что ИИ HubSpot «проще в использовании», в то время как Salesforce «более мощный» с точки зрения продвинутых функций zapier.com. Это отражает типичный компромисс между универсальным инструментом «всё в одном» и корпоративной платформой с большим количеством возможностей.

Например, малый бизнес, использующий HubSpot, может с помощью ИИ автоматически составить письмо для последующего контакта горячему потенциальному клиенту одним кликом, подтянув детали из CRM о его отрасли и прошлых действиях — это большое подспорье для небольшой команды продаж. Тот же бизнес в HubSpot может также получить от ИИ предложения по темам для блога на основе популярных ключевых слов (HubSpot на самом деле использует интеграцию с Semrush для некоторых SEO-подсказок на базе ИИ marketing-automation.ca). Между тем, крупная компания, использующая Salesforce, может использовать Einstein, чтобы, например, точнее прогнозировать квартальные продажи, анализируя тенденции воронки, или поручить ИИ-агенту обработку чатов поддержки первого уровня с последующей передачей на Service Cloud человеку при необходимости. Einstein от Salesforce может даже генерировать пользовательский код или формулы в платформе по запросу (они демонстрировали Einstein Copilot, который помогает разработчикам писать код на Salesforce Apex) ts2.tech.

Конкуренция заставляет обе компании совершенствоваться. Анализ Zapier в 2025 году пришёл к выводу: «ИИ Salesforce более мощный, но ИИ HubSpot проще в использовании» zapier.com. Salesforce обычно выигрывает в очень сложной аналитике и масштабируемости — например, в отчётах Salesforce утверждается, что предиктивная оценка лидов Einstein достигла 87% точности в прогнозировании результатов продаж в одном исследовании superagi.com. HubSpot выделяется быстрой интеграцией — пользователи могут включить ИИ-функции одним щелчком, практически без настройки, что идеально для небольших команд без выделенных администраторов.

Стоит отметить, что Salesforce и HubSpot далеко не единственные. В других категориях корпоративного ПО идёт похожая гонка ИИ. В HR-системах (Workday против Oracle HCM и др.), в кибербезопасности, в ПО для управления цепочками поставок — поставщики добавляют ИИ-функции, чтобы выделиться. SAP, например, интегрировала свой набор Business AI в ERP и только во втором квартале 2025 года выпустила десятки ИИ-функций для помощи во всём — от рекомендаций по закупкам до автоматической обработки счетов news.sap.com. IBM перенаправила Watson на конкретные бизнес-кейсы, такие как обслуживание клиентов, ИТ-операции, и продвигает «Watsonx» как платформу генеративного ИИ для предприятий. Adobe интегрировала ИИ («Firefly») в свои маркетинговые и дизайнерские продукты для генерации контента.

Для бизнеса эти встроенные ИИ-возможности означают, что у вас уже может быть мощный ИИ под рукой в используемом вами ежедневно ПО — нужно лишь включить его и научиться использовать. Маркетинговая команда, использующая, например, Adobe Marketo или Oracle Marketing Cloud, найдёт там ИИ-функции (часто использующие те же модели OpenAI или других), чтобы, например, оптимизировать темы писем или сегментировать аудиторию. Главное — не обязательно всё строить с нуля или нанимать дата-сайентистов для многих типовых задач: поставщики уже встраивают ИИ.

Однако к маркетинговым заявлениям поставщиков стоит относиться с долей скептицизма. Не все функции с пометкой «на базе ИИ» одинаковы. Лучше протестировать их и увидеть реальные результаты. Например, действительно ли ИИ увеличивает конверсию или снижает нагрузку, или это просто уловка? Иногда разрекламированная ИИ-функция может просто автоматизировать простое правило. Хорошая новость — многие пользователи действительно отмечают пользу; только в CRM опросы показывают, что пользователи ИИ-функций заключают больше сделок и тратят меньше времени на ввод данных. По мере усиления конкуренции между поставщиками ПО ожидайте быстрых улучшений и новых ИИ-предложений — скорее всего, поначалу без дополнительной платы, пока каждый игрок старается привлечь клиентов.

В заключение, корпоративное программное обеспечение становится умнее во всех сферах, будь то Salesforce против HubSpot в CRM или другие соперничества в различных областях. Компании, оценивающие программное обеспечение, должны учитывать зрелость возможностей ИИ как часть своего решения и убедиться, что они соответствуют возможностям их команды по использованию этих функций. Слишком продвинутый ИИ, для настройки которого требуется степень PhD, может быть бесполезен для небольшой команды, тогда как простой ИИ-ассистент может стать настоящим прорывом. Сейчас захватывающее время, когда даже компании без собственных специалистов по ИИ могут использовать ИИ мирового класса через своих поставщиков — это действительно уравнивает шансы во многих отношениях.

Возникающие риски и вызовы использования ИИ в бизнесе

Хотя ИИ обещает огромные преимущества, он также приносит с собой значительные риски и вызовы, с которыми бизнесу необходимо тщательно разбираться. По мере того как компании спешат внедрять ИИ-решения, они сталкиваются с вопросами этики, предвзятости, влияния на рабочие места, безопасности и многим другим. Здесь мы выделяем некоторые из основных новых рисков, связанных с использованием ИИ в бизнесе:

1. Предвзятость и этические вопросы: ИИ-системы могут непреднамеренно дискриминировать или принимать несправедливые решения, если обучаются на предвзятых данных. Это особенно чувствительно в таких сферах, как найм (как обсуждалось выше), кредитование или уголовное правосудие. Для бизнеса предвзятый ИИ может привести к репутационным потерям или даже юридической ответственности. Недавний пример — X Илона Маска (ранее Twitter), запустивший чат-бота на ИИ “Grok”, который начал генерировать антисемитские ответы, что вызвало общественный резонанс и извинения со стороны компании crescendo.ai. Этот инцидент показывает, как ИИ-модели могут отражать токсичный контент из интернета, если их не модерировать должным образом, вызывая опасения по поводу предвзятости и языка вражды. Компаниям, внедряющим ИИ для взаимодействия с клиентами, необходимо инвестировать в модерацию контента и тестирование на справедливость. Многие создают этические комитеты по ИИ для рассмотрения чувствительных сценариев использования. Техники снижения предвзятости (такие как разнообразные обучающие данные, алгоритмические аудиты и участие человека в процессе проверки) становятся все более необходимыми. Существует и более широкий этический вопрос использования ИИ для слежки (распознавание лиц) или манипулятивного маркетинга — это вызывает общественное недовольство и может попасть под регулирование (например, ЕС рассматривает возможность запрета “социального скоринга” и распознавания эмоций в определённых случаях в рамках своего закона об ИИ crescendo.ai crescendo.ai).

2. Вытеснение рабочих мест и влияние на рабочую силу: Возможно, самая широко обсуждаемая проблема — это то, что ИИ заберет рабочие места. Мы уже видим некоторые проявления этого — в середине 2025 года несколько технологических компаний указали автоматизацию с помощью ИИ как причину увольнений, сократив должности в службе поддержки клиентов и даже в области разработки программного обеспечения, что подогрело дебаты о влиянии ИИ на занятость crescendo.ai. Работники, что вполне понятно, испытывают тревогу; более половины опасаются, что ИИ может угрожать их трудовой безопасности nu.edu. Экономисты, как правило, согласны с тем, что ИИ устранит одни рабочие места, но создаст новые, однако переход может быть болезненным для затронутых людей. Бизнесу следует внимательно относиться к внедрению изменений, связанных с ИИ. Ответственные подходы включают программы переквалификации (обучение сотрудников новым ролям вместе с ИИ), поэтапную автоматизацию и прозрачность перед сотрудниками в отношении планов. Некоторые должности будут трансформироваться, а не исчезать — например, маркетинговый аналитик может стать скорее куратором ИИ, сосредотачиваясь на стратегии, пока ИИ выполняет рутинную работу. Тем не менее, для некоторых повторяющихся профессий (ввод данных, базовые запросы поддержки, задачи на сборочной линии) автоматизация и робототехника на базе ИИ представляют явный риск замещения. Политики внимательно следят за этим; некоторые даже предложили “оценки воздействия ИИ” или другие механизмы для управления вытеснением рабочей силы. С другой стороны, нехватка квалифицированных специалистов по ИИ является узким местом — идет острая конкуренция за инженеров и специалистов по данным (помните, что 32% банков сообщили о трудностях с наймом специалистов по ИИ payset.io). Таким образом, хотя ИИ может сократить одни роли, он также стимулирует спрос на новые компетенции.

3. Безопасность и киберриски: ИИ одновременно усиливает и угрожает кибербезопасности. Злоумышленники могут использовать ИИ для создания более изощренных фишинговых атак (например, дипфейковые голоса или персонализированные мошеннические письма, генерируемые в больших объемах). Существует опасение, что ИИ сможет находить и использовать уязвимости в программном обеспечении быстрее, чем человеческие хакеры. Уже появились такие инструменты, как WormGPT (неэтичный аналог ChatGPT), предназначенные для киберпреступников. С другой стороны, компании используют ИИ для обнаружения аномалий и блокировки атак, как уже упоминалось в финансовой сфере. Но даже эти меры защиты не являются безупречными. Еще один аспект — риск сбоев в работе ИИ, которые могут привести к ущербу — например, если ИИ, управляющий частью промышленной системы, даст сбой. Яркая иллюстрация: автономный ИИ-агент на платформе программирования Replit случайно удалил всю базу данных, а затем ошибочно сообщил об успешном выполнении операции crescendo.ai. Такое неконтролируемое поведение агентов вызывает тревогу у многих экспертов. Если ИИ предоставить слишком много автономии без надзора (особенно новому классу агентных ИИ, способных выполнять действия), последствия ошибок могут быть серьезными. Бизнесу, экспериментирующему с полностью автономным ИИ, следует делать это в изолированных средах и внедрять надежные меры безопасности. Не случайно многие компании до сих пор оставляют “человека в цепочке” для принятия критически важных решений.

4. Отсутствие объяснимости и доверия: Многие модели ИИ, особенно глубокие нейронные сети, являются «черными ящиками» — они не предоставляют рассуждений, которые понятны человеку. В бизнес-контекстах, таких как здравоохранение, финансы или любые регулируемые сферы, этот недостаток объяснимости — большая проблема. Как доверять решению кредитного ИИ отказать в займе, если он не может четко объяснить почему? Отсутствие прозрачности может подорвать доверие клиентов и сотрудников. Это также усложняет отладку — если ИИ постоянно дает неверные рекомендации, выяснить причину непросто. Для решения этой проблемы развивается область XAI (объяснимый ИИ) и такие методы, как SHAP или LIME, которые пытаются дать интерпретируемые объяснения выводам модели. Регуляторы могут требовать объяснимости для решений с высокими ставками (например, Закон ЕС об ИИ требует прозрачности логики ИИ-систем в критических сферах). Компаниям придется выбирать между более сложными, но непрозрачными моделями и более простыми, но интерпретируемыми, в зависимости от контекста. Построение доверия также включает в себя правильное формирование ожиданий — четкое указание, где используется ИИ (никому не нравится узнавать постфактум, что «человеческая» услуга была на самом деле ИИ, особенно если что-то пошло не так), и предоставление возможности обжалования (например, легкий способ связаться с человеком или оспорить решение ИИ).

5. Регуляторные и юридические риски: Это быстро развивающаяся область, которая будет рассмотрена в следующем разделе, но достаточно сказать, что законы об ИИ уже появляются, и несоблюдение их может дорого обойтись. Если ваша ИИ-система случайно нарушит законы о конфиденциальности (например, соберет персональные данные без согласия) или новые правила, касающиеся ИИ, ваша компания может столкнуться со штрафами или судебными исками. Интеллектуальная собственность — еще одно юридическое минное поле: генеративный ИИ, создающий тексты или изображения, может случайно воспроизвести обучающие данные, что вызывает вопросы авторских прав. Уже были случаи, когда художники подавали в суд на компании за обучение ИИ на их изображениях без разрешения. Бизнесу, использующему генеративный ИИ для контента, стоит использовать инструменты или сервисы с четкими правами на использование (некоторые выбирают провайдеров, предлагающих страхование от претензий, или используют модели, обученные на лицензированных данных). Конфиденциальность также на первом плане: передача данных клиентов стороннему ИИ-сервису может нарушить законы о защите данных, если не соблюдать осторожность. Компаниям необходима надежная система управления ИИ — понимание, какие данные используются в каких моделях, обеспечение их безопасности и соответствия требованиям, а также отслеживание результатов.

6. Чрезмерная зависимость и проблемы с точностью: ИИ мощен, но не безошибочен. Современный генеративный ИИ может «галлюцинировать» ложную информацию с полной уверенностью. Мы видели, как чат-боты придумывают факты или источники. Если бизнес полагается на выводы ИИ без проверки, это может привести к ошибочным решениям. Представьте, что ИИ-ассистент неправильно резюмирует ключевой тренд в рыночном отчете — менеджер, приняв это за чистую монету, может принять неверное стратегическое решение. Или ИИ-агент поддержки даст клиенту неверную информацию, что подорвет доверие. Сейчас многие компании оставляют этап проверки человеком для контента или решений, сгенерированных ИИ, особенно если они публичные. Например, в середине 2024 года 27% организаций, использующих генеративный ИИ, заявили, что сотрудники проверяют весь контент, созданный ИИ, перед использованием, а примерно столько же разрешают выпускать большую часть контента без проверки. Найти баланс между эффективностью и контролем сложно. Хорошая практика — внедрять ИИ по уровням: задачи с низким риском можно полностью автоматизировать, а для более рискованных требуется одобрение человеком.

7. Воздействие на окружающую среду и общество: Обучение и использование моделей ИИ потребляют много энергии. Растёт обеспокоенность по поводу углеродного следа крупных моделей ИИ и дата-центров. Примечательно, что в июле 2025 года появилась новость об «экологичном» инструменте, который позволяет пользователям ограничивать длину ответа ChatGPT для экономии вычислительных выбросов — сокращение всего нескольких токенов может уменьшить углеродный след до 20% crescendo.ai. Это подчёркивает, что ИИ, особенно крупные модели, могут быть очень энергоёмкими. Компаниям, заботящимся об устойчивом развитии, возможно, придётся подумать о том, как снизить углеродный след ИИ, например, используя более эффективные модели или компенсируя выбросы. В социальном плане, помимо рабочих мест, существует риск того, что ИИ может усилить неравенство (компании или страны с продвинутым ИИ против тех, у кого его нет). Общественное мнение может обернуться против компаний, которых считают злоупотребляющими ИИ — как это произошло в ситуации, когда бывший президент Трамп поделился сгенерированным ИИ вводящим в заблуждение контентом в социальных сетях, что вызвало волну возмущения по поводу политической дезинформации crescendo.ai. Бизнесу также стоит быть готовым к проблемам с общественным мнением, если их ИИ совершит что-то спорное, даже непреднамеренно.

В заключение, внедрение ИИ в бизнес — это не только техническая задача, но и ответственность. Компаниям необходимо проактивно управлять этими рисками с помощью сочетания технологий (лучшие алгоритмы, мониторинг), политики (чёткие правила использования, этические кодексы) и людей (обучение персонала, найм этиков или специалистов по рискам). Те, кто это делает, не только избегают проблем, но и завоёвывают доверие потребителей и регуляторов — а в долгосрочной перспективе это критически важно для устойчивого успеха с ИИ. Потенциал ИИ огромен, но столь же велики и опасности при его неправильном использовании или отсутствии регулирования. Как говорится, с большой силой приходит и большая ответственность.

Регуляторные изменения: реакция государств на бум ИИ

По мере того как ИИ проникает в бизнес и общество, правительства по всему миру спешат установить правила, чтобы использовать его преимущества и снизить риски. В конце 2024 и в 2025 году произошли крупные регуляторные изменения и инициативы в области государственной политики, связанные с ИИ. Бизнесу важно следить за этими изменениями, так как они определят, что будет разрешено и как должен управляться ИИ.

Европейский союз находится на передовой с своим Законом об ИИ, масштабным законодательным актом, который может вступить в силу в 2025 или 2026 году. Закон ЕС об ИИ использует основанный на рисках подход: он классифицирует применения ИИ по уровням риска (недопустимый, высокий риск, ограниченный, минимальный) и соответственно устанавливает требования. Системы ИИ высокого риска (например, для найма, кредитного скоринга, биометрической идентификации и др.) должны будут соответствовать строгим стандартам прозрачности, контроля и надежности. Обсуждается обязательное проведение оценки соответствия и ведения документации для таких систем, а также даже создание публичного реестра. В июле 2025 года ЕС опубликовал проект руководящих принципов по ИИ, которые вызвали значительную критику со стороны индустрии — критики заявили, что они слишком расплывчаты и ограничительны, потенциально душат инновации бюрократией crescendo.ai. Технологические лидеры утверждали, что правила относят слишком много сценариев использования (например, биометрическое наблюдение, распознавание эмоций) к категории «высокого риска» без нюансов, а затраты на соблюдение будут огромными, что даст преимущество только крупным компаниям, способным позволить себе аудит crescendo.ai crescendo.ai. Стартапы выразили обеспокоенность тем, что их обременят сложной документацией и оценками воздействия, что может помешать их гибкости crescendo.ai. Чиновники ЕС корректируют предложения, но очевидно, что Европа стремится установить глобальный прецедент в управлении ИИ — подобно тому, как GDPR сделал это для защиты данных. Компаниям, работающим в Европе (или обслуживающим клиентов из ЕС), вероятно, придется внедрять новые процессы: например, обеспечивать объяснимость алгоритмов, предоставлять раскрытие информации при взаимодействии пользователей с ИИ (например, ярлык «вы общаетесь с ИИ») и проводить оценку воздействия алгоритмов, особенно для HR, финансов, здравоохранения и других чувствительных сфер применения.

Соединённые Штаты, исторически занимавшие более сдержанную позицию в регулировании технологий, также активизировали свою деятельность — хотя и более фрагментированно. На федеральном уровне администрация Байдена (в 2022 году) представила необязательный Билль о правах в области ИИ, содержащий принципы (например, защиту от небезопасных или дискриминационных решений ИИ). К 2025 году, с новым Конгрессом, были проведены слушания и внесены предложения, но всеобъемлющий закон пока не принят. Однако в июле 2025 года важным шагом стало создание Национальной рабочей группы по ИИ под руководством двухпартийной группы в Конгрессе crescendo.ai. Её цель — согласовать федеральную политику в области ИИ в таких сферах, как образование, оборона, рабочая сила, а также выработать рекомендации по мерам предосторожности. Представитель Блейк Мур из Юты, возглавляющий рабочую группу, подчеркнул необходимость баланса между инновациями и этическими гарантиями crescendo.ai. Это свидетельствует о том, что США движутся к более скоординированной стратегии (возможно, аналогично тому, как они в итоге подошли к кибербезопасности). Кроме того, президент Трамп (который, по некоторым источникам, занимает пост в 2025 году) объявил о масштабной инициативе по инвестициям в ИИ и смежные технологии на сумму $92 млрд crescendo.ai. Этот план, представленный в июле 2025 года, направлен на финансирование инфраструктуры ИИ, энергоэффективных вычислений и внутреннего производства чипов, отчасти чтобы не отставать от Китая crescendo.ai. Он включает стимулы для государственно-частного партнёрства и нацелен на обеспечение цепочек поставок (вероятно, в ответ на дефицит чипов и геополитическую конкуренцию). Для бизнеса это может означать больше государственных грантов или контрактов в сфере ИИ, а также сигнализирует, что правительство США хочет быть не только регулятором, но и содействовать прогрессу в ИИ.

С точки зрения регулирования в США отраслевые рекомендации начинают появляться. Например, FDA разрабатывает руководящие принципы по использованию ИИ в медицинских устройствах (требуя прозрачности в алгоритмической диагностике). Финансовые регуляторы (такие как CFPB и Федеральная резервная система) внимательно изучают использование ИИ в кредитовании и торговле — напоминая банкам, что действующие законы (о справедливом кредитовании и др.) применимы. Тем временем штатные и местные органы власти не ждут: Калифорния рассматривает рамки надзора за ИИ, а такие города, как Нью-Йорк (как уже отмечалось), приняли законы об инструментах найма с использованием ИИ. Иллинойс был одним из первых штатов с законом об ИИ в видеособеседованиях. Поэтому бизнесу в США, возможно, придётся сталкиваться с мозаикой правил, когда, например, использование ИИ при найме разрешено в одном штате, но требует аудита в другом. Привлечение юристов к внедрению ИИ становится разумной мерой.

Китай выбрал иной подход. Китайское правительство активно продвигает развитие ИИ как национальный приоритет (это отражено в их пятилетних планах), но одновременно цензурирует и контролирует контент ИИ. В конце 2023 года Китай принял правила, требующие от сервисов генеративного ИИ фильтровать контент в соответствии с государственной идеологией. Также требуется регистрация алгоритмов в правительстве. К 2025 году Китай движется вперед, несмотря на санкции США, ограничивающие его доступ к передовым чипам crescendo.ai. Китайские компании используют открытые модели и любое доступное оборудование, чтобы достичь самостоятельности в области ИИ. Для транснациональных компаний различия между восточными и западными режимами регулирования ИИ могут создать сложности — например, модель ИИ, приемлемая в США, может не подойти для внедрения в Китае без модификаций для соответствия правилам цензуры (или наоборот, модель, обученная в Китае, может не соответствовать западным стандартам конфиденциальности).

Другие международные инициативы включают принципы ИИ ОЭСР (принятые многими странами) и «Хиросимский процесс по ИИ» G7, запущенный в середине 2023 года для гармонизации управления ИИ среди развитых экономик. Также обсуждается создание «МГЭИК по ИИ» — глобального экспертного органа для изучения влияния ИИ, аналогичного панели по изменению климата.

Важной частью регуляторной головоломки является конфиденциальность данных. Большая часть мощности ИИ исходит из данных, и законы о данных ужесточаются по всему миру. Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) уже влияет на ИИ, регулируя использование персональных данных — например, использование данных клиентов из ЕС для обучения модели ИИ может потребовать явного согласия или иной законной основы. Калифорнийский CCPA и его последователи также накладывают ограничения в США. Далее — интеллектуальная собственность: некоторые юрисдикции рассматривают, может ли контент, созданный ИИ, быть объектом авторского права и кому он принадлежит (создателю или разработчику инструмента?). Также, если ИИ был обучен на защищённых авторским правом данных без лицензии, нарушает ли его результат авторские права? Эти нерешённые юридические вопросы могут ударить по бизнесу, если, например, компания использует ИИ для создания маркетинговых изображений, а художник подаёт в суд за заимствование стиля.

Наконец, регуляторы занимаются прозрачностью и маркировкой. Скорее всего, появятся требования маркировать медиа, созданные ИИ, чтобы бороться с дипфейками и дезинформацией. В политике, как отмечалось, случаи вроде ИИ-сгенерированных агитационных роликов или фейковых изображений (например, известное фейковое изображение Пентагона в огне в 2023 году, которое кратковременно вызвало падение фондового рынка) вызвали тревогу. Некоторые штаты США разрабатывают правила, по которым в предвыборной рекламе должно быть раскрыто, если для создания изображений использовался ИИ. Компании могут аналогично маркировать ИИ-контент в своей деятельности для поддержания доверия (представьте себе службу поддержки, где говорится: «Вы разговариваете с ИИ-ассистентом, скажите ‘человек’, если нужен оператор»).

В целом, нормативно-правовая среда для ИИ ужесточается. Бизнесу потребуется встроить соответствие требованиям в свою стратегию по ИИ, так же, как это было сделано для защиты данных. Это включает отслеживание, где используется ИИ, какие данные поступают, тестирование на предвзятость и влияние, ведение документации, а также, вероятно, регистрацию или отчетность по определённым ИИ-системам перед органами власти. Тем, кто работает в строго регулируемых отраслях (финансы, здравоохранение и др.), следует быть особенно внимательными — регуляторы в этих сферах уже занялись этим вопросом. Но даже за обычными потребительскими ИИ-сервисами будут следить. Компании, которые заранее внедрят этические принципы ИИ и надёжное управление, не только избегут штрафов, но и смогут получить конкурентное преимущество за счёт доверия. Есть также возможность повлиять на формирование регулирования: многие компании взаимодействуют с законодателями, чтобы поделиться своим видением разумных правил. Следующие 1–2 года будут критически важными для закрепления рамок управления ИИ, которые могут просуществовать десятилетие или дольше.

Последние новости и инновации (за последние 3–6 месяцев)

Сфера ИИ развивается с бешеной скоростью, и за последние полгода (примерно с начала 2025 по середину 2025) была насыщеназначимыми событиями. Вот подборка основных новостей и тенденций, связанных с ИИ в бизнесе за последние 3–6 месяцев:

• Новые запуски ИИ-продуктов: Крупные технологические компании продолжили выпускать обновления ИИ. В мае 2025 года Microsoft представила “Copilot Vision” — ИИ, который может визуально сканировать рабочий стол пользователя Windows, чтобы определять задачи и предлагать автоматизации crescendo.ai. Эта новая функция вызвала вопросы о конфиденциальности (сканирование экрана звучит пугающе), но Microsoft заверила, что данные остаются на устройстве. Примерно в то же время Google запустила ИИ-инструмент под названием “Big Sleep” для повышения кибербезопасности — он использует машинное обучение для обнаружения неактивных, но уязвимых веб-доменов и предотвращения их захвата для фишинга crescendo.ai. Amazon, не желая отставать, анонсировала на AWS Summit новые инструменты ИИ-агентов для предприятий (упоминались ранее) для “ускорения автоматизации”. Даже специализированные поставщики ИИ отличились: например, SoundHound (известная голосовым ИИ) расширила свои голосовые ассистенты в здравоохранение, чтобы помогать клиникам с расписанием и запросами пациентов crescendo.ai.
• Партнерства и инвестиции в области ИИ: В различных отраслях наблюдается волна партнерств по интеграции ИИ. Яркий пример: Crescendo AI заключила партнерство с Amazon в июле 2025 года для интеграции высокоскоростной языковой модели в голосовую платформу Crescendo, добившись, по их утверждению, «самой быстрой и максимально человекоподобной голосовой поддержки на базе ИИ» с поддержкой более 50 языков crescendo.ai. Это подчеркивает, как облачные провайдеры, такие как Amazon, объединяются со стартапами для расширения возможностей (в данном случае — снижения задержки для голосового ИИ). На инвестиционном фронте SoftBank (Япония) вновь стал крупным игроком в сфере ИИ — в июле 2025 года появились новости, что SoftBank ведет переговоры о значительных инвестициях в OpenAI crescendo.ai. Стратегическая логика: SoftBank может объединить программные возможности OpenAI со своим оборудованием (через Arm) и интересами в робототехнике. Если эта сделка состоится, это может стать значимым сотрудничеством Востока и Запада в области ИИ. Мы также увидели крупное финансирование стартапов в сфере ИИ: например, новое предприятие Миры Мурати “Thinking Machines” привлекло $2 млрд при оценке $10 млрд для работы над автономным агентным ИИ для предприятий crescendo.ai — один из крупнейших инвестиционных раундов года, что говорит о продолжающемся интересе инвесторов к ИИ, несмотря на общую волатильность технологического рынка.
• Значимые внедрения ИИ-кейсов: Компании демонстрируют конкретные применения. В финансовых услугах внедрение ИИ-ассистента Athena в Lloyds Bank (июль 2025) стало новостью, поскольку это один из первых крупных банков, публично внедривших генеративный ИИ как для клиентов, так и для внутренних операций crescendo.ai. Возможно, другие банки последуют их примеру. Еще одна история — обязательное использование ИИ сотрудниками Yahoo Japan (рассматривалось ранее) — это широко освещалось и вызвало дискуссию о том, приведет ли такой подход к реальному росту продуктивности или это пиар-ход. В государственном секторе, что интересно, государственное подразделение Bloomberg запустило ИИ для помощи в федеральном бюджетировании — анализируя сложные бюджетные документы, чтобы помогать ведомствам отслеживать расходы crescendo.ai. Это хороший пример использования ИИ в госсекторе для сокращения бюрократии.
• Новости законодательства и политики: Регуляторы не бездействовали, как уже обсуждалось. В США, помимо рабочей группы и инвестиционного плана Трампа, произошли и другие события: в Конгрессе рассматривается несколько законопроектов по регулированию ИИ (хотя ни один из них не был принят по состоянию на середину 2025 года). Были также действия на уровне штатов — например, Калифорния рассматривала закон, обязывающий компании раскрывать использование ИИ в вакансиях и автоматизированных решениях, что отражает растущую обеспокоенность вопросами прозрачности. На международном уровне G7 провела встречу для обсуждения управления ИИ и выпустила заявления в поддержку регулирования на основе оценки рисков и сотрудничества в области исследований безопасности. Закон ЕС об ИИ продвинулся в начале 2025 года и попал в заголовки, особенно после того, как технологические компании пригрозили вывести свои сервисы из Европы, если правила окажутся слишком обременительными (Сэм Альтман из OpenAI в середине 2023 года намекал, что OpenAI может уйти из ЕС из-за некоторых положений, хотя позже отказался от этой идеи после того, как законодатели ЕС проявили гибкость). По состоянию на середину 2025 года Закон об ИИ находился на финальной стадии переговоров, ожидается его принятие в конце года или в начале 2026 года, с введением в действие в 2026–27 годах.
• Общественные опасения и дебаты: Общественная дискуссия вокруг ИИ еще больше обострилась. Одно из самых обсуждаемых событий: бывший президент Дональд Трамп опубликовал сгенерированные ИИ изображения/посты, которые многие сочли вводящими в заблуждение или неадекватными crescendo.ai. Это подогрело дебаты о роли дипфейков и дезинформации, особенно на фоне приближающихся выборов в США. Это усилило давление на социальные сети с требованием выявлять и маркировать ИИ-контент. Еще одна история, привлекшая внимание, — инцидент с Replit AI, когда автономный агент для программирования вышел из-под контроля и удалил данные crescendo.ai — это широко обсуждалось среди разработчиков как предостерегающий пример неконтролируемых ИИ-агентов. В трудовой сфере забастовки голливудских сценаристов и актеров в середине 2023 года и снова в 2024 году вывели ИИ в центр обсуждения — их беспокоили сгенерированные ИИ сценарии и цифровые образы, заменяющие творческих работников, и эти вопросы перешли в 2025 год, поскольку и другие отрасли, помимо индустрии развлечений (например, журналистика), также ощущают влияние ИИ. Мы также увидели резонансные комментарии: такие лидеры, как Билл Гейтс, и известные представители технологической сферы опубликовали в 2025 году блоги о потенциале и рисках ИИ, а призыв некоторых экспертов по ИИ к временному мораторию на крупные эксперименты с ИИ (озвученный еще в начале 2023 года) продолжал звучать в политических кругах.
• Инновации в области ИИ-технологий: С технологической точки зрения появились новые модели и возможности. Модель Gemini от Google (наконец-то подробно анонсированная в середине 2025 года) продемонстрировала передовые результаты в бенчмарках, даже превзойдя GPT-4 во многих тестах blog.google. Она является мультимодальной и сигнализирует о стремлении Google вернуть себе лидерство в ИИ. OpenAI, в свою очередь, выпустила обновления GPT-4 Turbo и такие функции, как вызов функций и более длинные окна контекста, что делает их модели более практичными для бизнес-приложений (например, обработка более длинных документов за раз). Meta/Facebook выпустила модели с открытым исходным кодом (например, LLaMA 2 в середине 2023 года, возможно, LLaMA 3 в 2025 году) с целью создания экосистемы ИИ, управляемой сообществом — некоторые компании предпочитают такие открытые модели из-за стоимости и контроля. Также наблюдается прогресс в специализированном ИИ: например, прорывы в медицинском ИИ, такие как система, способная выявлять признаки диабетической ретинопатии по изображениям сетчатки раньше врачей (сообщалось в июле 2025 года) crescendo.ai. А на аппаратной стороне Nvidia и AMD анонсировали новые ИИ-чипы в 2025 году, которые обещают более быстрое обучение крупных моделей, поскольку спрос на вычисления для ИИ стремительно растет. Генеральный директор AMD представил видение открытой экосистемы ИИ-аппаратного обеспечения с новыми чипами, чтобы бросить вызов доминированию Nvidia fujitsu.com.

В целом, прошедшие полгода были невероятно насыщенными для ИИ в бизнесе. Компании запускали новые продукты с интеграцией ИИ — от голосовых ассистентов до настольных операционных систем. Партнерства вроде OpenAI-Shopify (для покупок через ChatGPT) intellizence.com намекают на то, что ИИ меняет электронную коммерцию. Правительства начали формировать конкретные планы по регулированию ИИ. А общество в целом остро осознало двойственную природу ИИ — восхищаясь его достижениями, но все громче заявляя о его рисках.

Для бизнеса следить за этими изменениями — не просто погоня за новостями, а важная аналитика. Новая модель, такая как Gemini от Google, может предложить лучшие показатели или стоимость для ваших ИИ-проектов. Принятие регулирования в ЕС может потребовать изменений в ваших практиках работы с данными ИИ. Публичный скандал может подтолкнуть вас к проактивному пересмотру этических принципов работы с ИИ, чтобы избежать подобной участи. Вихрь новостей об ИИ в 2025 году подчеркивает, что мы находимся в динамичной фазе: нормы и правила для ИИ формируются в реальном времени, и победителями станут те, кто сможет быстро адаптироваться и заслужить доверие в этой постоянно меняющейся среде.

Заключение: Ответственное принятие потенциала ИИ

Искусственный интеллект в бизнесе больше не является чем-то необязательным или футуристическим — он уже здесь, прямо сейчас, трансформируя то, как компании работают и конкурируют. От автоматизации рутинных задач до генерации креативного контента и аналитики, ИИ доказывает свою ценность в автоматизации, обслуживании клиентов, маркетинге, финансах, операциях, HR, разработке продуктов и не только. Крупные и малые компании уже получают выгоду в виде эффективности и новых возможностей, будь то снижение нагрузки на службу поддержки клиентов на 56% с помощью чат-ботов, повышение производительности разработчиков на 40% с помощью ИИ-ассистентов для программирования или более точное прогнозирование, увеличивающее прибыль. Те, кто стратегически внедряет ИИ, уже видят измеримую отдачу от инвестиций в виде роста доходов и сокращения затрат mckinsey.com mckinsey.com, даже если для большинства компаний полный эффект на уровне всей организации пока только начинается.

Тем не менее, как показано в этом отчете, использование потенциала ИИ сопряжено с трудностями. Масштабное внедрение требует не только инвестиций в технологии, но и управления изменениями — согласования действий руководства и сотрудников, переподготовки персонала и реинжиниринга процессов для полноценного использования ИИ (на что указывает и тот факт, что только 1% компаний считают себя «зрелыми» в использовании ИИ сегодня mckinsey.com). Компаниям необходимо учитывать риски, связанные с предвзятостью, безопасностью и контролем — внедрять эффективное управление, чтобы ИИ дополнял человеческие решения, а не действовал бесконтрольно. Также важно идти в ногу с быстро меняющейся регуляторной средой, закладывая соответствие требованиям и этику в ИИ-инициативы с самого начала.

Конкуренция в сфере ИИ очень высока, и у бизнеса есть множество вариантов. Крупные поставщики, такие как OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Salesforce и HubSpot соревнуются за то, чтобы предложить лучшие инструменты и платформы ИИ, зачастую с уникальными преимуществами. Хорошая новость в том, что такая конкуренция стимулирует быстрое развитие и часто снижает издержки. Обратная сторона — возможная путаница: выбор подходящих ИИ-решений может быть сложной задачей. Разумный подход — начать с пилотных проектов с четкой фокусировкой на доступных сервисах ИИ (у многих есть бесплатные тарифы или пробные версии), быстро продемонстрировать успехи и затем масштабировать, возможно, стандартизируя основную платформу, когда станет ясно, что соответствует вашей инфраструктуре и целям. Многие компании создают внутренние центры экспертизы по ИИ для координации усилий и обмена лучшими практиками между подразделениями.

Судя по последним тенденциям и новостям, выделяются несколько тем: ускорение, интеграция и пристальное внимание. Ускорение — новые модели и инструменты появляются почти каждый месяц (разрыв в возможностях между началом 2023 и серединой 2025 огромен — например, от ChatGPT до GPT-4 и Google Gemini). Интеграция — ИИ встраивается в повседневное программное обеспечение и устройства (делая его доступнее, чем когда-либо — вскоре мы можем даже не замечать, что используем ИИ, как сейчас не замечаем автопроверку орфографии). И пристальное внимание — общество и правительства внимательно следят за влиянием ИИ, требуя ответственности. Бизнес будет процветать, если сможет воспользоваться волной ускорения и интеграции и при этом успешно справляться с пристальным вниманием. Это означает прозрачность перед клиентами (и сотрудниками) в вопросах использования ИИ и обеспечение его применения во благо ценности и справедливости.

Одна экспертная цитата этого периода хорошо отражает сбалансированный оптимизм, который нам стоит сохранять. В своем январском письме 2025 года Сэм Альтман предсказал, что ИИ-агенты «существенно изменят результаты работы компаний» к концу года inc.com — смелое заявление, подчеркивающее способность ИИ многократно повысить производительность. В то же время такие лидеры, как Сундар Пичаи подчеркивают, что будущее ИИ — это усиление человеческих возможностей, а не замена людей inc.com. Идеал — партнерство: ИИ берет на себя то, что лучше всего дается машинам (обработка данных, распознавание шаблонов, бесконечный масштабируемый вывод), а люди — то, что лучше всего у нас (креативность, эмпатия, сложные суждения, работа с клиентами). Компании, которые найдут эту синергию, скорее всего, станут победителями следующего десятилетия.

В заключение: мы находимся в точке перегиба, сравнимой с ранней эрой интернета или появлением мобильных технологий. ИИ готов радикально изменить бизнес, открывая инновации и эффективность во всех отраслях. «Революция ИИ» в бизнесе уже в самом разгаре, принося как значительные возможности, так и ответственность. Организациям стоит смело внедрять технологии — экспериментировать с ИИ в ключевых бизнес-направлениях, повышать квалификацию команд, переосмысливать свои предложения — но при этом сохранять бдительность. Внедряя ИИ обдуманно и этично, бизнес может завоевать доверие клиентов и партнеров, выделиться на насыщенном рынке. ИИ в 2025 году — это не волшебная кнопка, а инструмент — очень мощный, но, как и любой инструмент, его ценность зависит от того, насколько разумно мы его используем.

Планируя свою стратегию в области ИИ, продолжайте учиться и оставайтесь гибкими. То, что сегодня считается передовым, может устареть уже в следующем году. Следите за конкурентной средой и изменениями в регулировании. И, возможно, самое важное — слушайте своих клиентов и сотрудников: убедитесь, что ИИ решает действительно важные задачи и облегчает жизнь, а не просто снижает издержки ради экономии. Если вы сможете это сделать, ваш бизнес не только выживет в эпоху ИИ, но и будет процветать, используя искусственный интеллект для развития настоящего интеллекта в вашей работе и обслуживании рынка.

В конечном итоге, те, кто овладеет интеграцией ИИ в ДНК своего бизнеса, вероятно, обнаружат, что это не просто технологическое обновление – это стратегическая трансформация. Подобно электричеству или интернету, ИИ может стать универсальной утилитой, на которую опирается каждый конкурентоспособный бизнес. Время начать (если вы еще не начали) – сейчас: начните путь, учитесь на каждом этапе и ведите свою организацию вперед в новую эру бизнеса на базе ИИ. Революция уже здесь – и это захватывающее время, чтобы переосмыслить возможности вашего бизнеса.

Источники: Недавние опросы и отчеты McKinsey и других подтверждают стремительный рост внедрения ИИ и его влияние на различные функции mckinsey.com nu.edu. ExplodingTopics отмечает, что 83% компаний делают ИИ приоритетом в стратегии explodingtopics.com. В банковской сфере данные PYMNTS показывают, что 72% финансовых руководителей уже используют ИИ, в основном для управления мошенничеством и рисками payset.io payset.io. Конкурирующие ИИ-платформы отражают стратегии технологических гигантов medium.com, а конкуренты на рынке CRM Salesforce и HubSpot иллюстрируют интеграцию ИИ в корпоративные решения (Einstein от Salesforce против простоты использования HubSpot) zapier.com zapier.com. Главные новости середины 2025 года подчеркивают продолжающиеся инновации (например, новые автоматизированные агенты AWS crescendo.ai) и рост активности в сфере регулирования (руководящие принципы ЕС по ИИ вызывают критику отрасли crescendo.ai). Эти тенденции подтверждают, что роль ИИ в бизнесе широка и быстро развивается — и мы будем продолжать наблюдать за этим процессом в реальном времени.  mckinsey.com payset.io