Внедрение ИИ в бизнесе

Основная статья: Искусственный интеллект

2025

Башир Умудов: «AI приносит результат, только если решает конкретную пользовательскую или бизнес-проблему»

Искусственный интеллект перестал быть технологией будущего — он стал инструментом настоящего, который спешно встраивают в каждый цифровой продукт. Согласно исследованию McKinsey «The State of AI in 2025», 88% респондентов сообщают о регулярном использовании AI хотя бы в одной бизнес-функции. Гонка за автоматизацией, персонализацией и «волшебством» пользовательского опыта заставляет компании действовать быстро, но не всегда обдуманно. Согласно тому же исследованию, только 39% респондентов сообщают о влиянии на показатель EBIT на уровне компании. На этом фоне критически важной становится роль менеджера продукта, специалиста, который видит не только потенциал технологии, но и ее подводные камни. Башир Умудов, продакт-менеджер, специализирующийся на запуске и развитии цифровых продуктов, рассказал о том, как внедрять AI-решения осознанно. Подробнее читайте здесь.

"Excel больше не справляется" — Михаил Евдокимов о том, как ИИ повышает точность прогнозов в 2-3 раза

О том, как решения на базе ИИ помогают бизнесу ускорять операционные циклы, повышают точность прогнозов и перестаривают продукты, в декабре 2025 года рассказал Михаил Евдокимов, руководитель департамента Data Science в Insight AI. В интервью обсудили, в чем особенность работы с ИИ-решениями в сфере строительства, что делать, когда производство противостоит новым технологиям, и как продукты меняют экономику бизнеса. Подробнее здесь.

Как компании в России применяют искусственный интеллект. 5 главных направлений

Рынок искусственного интеллекта продолжает стремительно набирать обороты. Более половины крупных и средних организаций в России, которые применяют нейросетевые технологии, внедряют их в бизнес-процессы, связанные с маркетингом и продажами, производством товаров или оказанием услуг, управлением персоналом. Отраслевые тенденции рассматриваются в обзоре Института статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики (ИСИЭЗ НИУ ВШЭ), опубликованном 17 декабря 2025 года.

Авторы исследования отмечают, что спектр задач, выполняемых российскими компаниями с помощью ИИ, постоянно расширяется. ИИ-решения используются для обработки разного рода данных, генерации нового контента, создания систем предиктивной аналитики, рекомендательных сервисов и т. д. Самыми востребованными направлениями применения ИИ названы (в процентах от числа крупных и средних организаций, использующих соответствующие технологии):

• Обработка визуальных данных, включая компьютерное зрение — 66,3%;
• Интеллектуальная поддержка принятия решений и управления — 50,2%;
• Обработка звуковых данных, включая распознавание и синтез речи — 35,7%;
• Обработка текста — 35,6%;
• Повышение эффективности технологий искусственного интеллекта — 21,8%.

Наиболее заметным результатом применения ИИ-решений опрошенные компании называют повышение качества и эффективности бизнес- и производственных процессов: об этом заявили около половины респондентов. Свыше трети предприятий, работающих с ИИ, сообщили об увеличении доходов и числа клиентов. О росте производительности труда, повышении качества продукции и услуг под воздействием ИИ свидетельствует каждый пятый пользователь этих технологий. Вместе с тем только 15% организаций заявляют о снижении численности работников из-за внедрения ИИ, тогда как наибольшая доля (63%) респондентов заявляют, что внедрение нейросетевых систем не повлияло на численность штата. Эффекты от использования ИИ, связанные со снижением себестоимости продукции и услуг, повышением безопасности труда, а также сокращением сроков вывода товаров или услуг на рынок, проявляются в меньшей степени.

О применении технологий ИИ в маркетинге и продажах сообщили 51,6% опрошенных компаний, которые внедряют нейросетевые решения в рамках своей организации. Еще 50,6% предприятий используют ИИ при производстве товаров или оказании услуг, 50,5% — при управлении персоналом, 22,5% — при управлении организацией, 18,2% — при обеспечении безопасности.

Ключевыми препятствиями внедрения ИИ для организаций остаются высокие затраты (об этой преграде заявляют 54,3% респондентов), а также недостаточный уровень развития ИКТ-инфраструктуры организации, нехватка средств для привлечения квалифицированных кадров и дефицит массивов данных, необходимых для работы с ИИ (для трети компаний). Сложность интеграции технологий ИИ в производственные и бизнес-процессы организации, связанные с законодательством ограничения, низкое качество и сложность обработки данных для применения технологий ИИ остаются значимыми барьерами для каждой пятой компании.

Российские организации приобретают ПО для ИИ разными способами. Чаще всего компании привлекают сторонние компетенции для разработки или модификации ПО (56%), чуть реже — покупают готовое к использованию коммерческое ПО (53,2%). Почти четверть (23,7%) организаций используют бесплатный софт. Собственными силами разработку ПО для ИИ осуществляют 22,5%, дорабатывают продукты с открытым исходным кодом — 18,2%, дорабатывают приобретенное ПО — 14,5%.^[1]

Параметризация vs искусственный интеллект: соперники или союзники

Эксперт Богдан Ключников 27 ноября 2025 года поделился с TAdviser своим мнением о роли искусственного интеллекта в проектировании: возможно ли его применение, для чего и в каких пределах. Подробнее здесь.

KPI членов правления «Сибура» привязали к использованию ИИ

С 2026 года каждый член правления «Сибура» будет иметь два ключевых показателя эффективности (KPI), связанных с искусственным интеллектом. Об этом 20 ноября 2025 года сообщил исполнительный директор ООО «Сибур» Василий Номоконов. Подробнее здесь.

Как ИИ влияет на работу в компаниях. 4 главных тренда

Искусственный интеллект кардинально меняет подход людей к выполнению трудовых задач, однако апокалипсиса рабочих мест не предвидится. Вместо этого с 2028–2029 годов может наступить неразбериха, вызванная необходимостью реорганизации, разделения и объединения операций на различных уровнях. Об этом говорится в исследовании Gartner, результаты которого опубликованы 11 ноября 2025 года.

Аналитики полагают, что в целом ИИ создаст больше рабочих мест, чем уничтожит. Связано этом, в частности, с необходимостью привлечения высококвалифицированных специалистов в области нейросетевых технологий, работы с большими данными и пр. Gartner выделяет четыре ключевых сценария развития глобального рынка труда в эпоху повсеместного внедрения ИИ.

1. Сокращение количества сотрудников при выполнении задач, с которыми не может справиться ИИ

В данном случае речь идет об автоматизации части ресурсоемких операций с целью снижения нагрузки на людей. Такой вариант предполагает уменьшение численности работников. При этом сотрудникам придется заполнять пробелы в тех областях, в которых возможностей ИИ оказывается недостаточно. В качестве примера называется сфера обслуживания клиентов.

2. Полное отсутствие работников на предприятии

Такой сценарий предусматривает радикальное уменьшение числа сотрудников (вплоть до нуля) при выполнении определенных операций. ИИ сможет взять на себя все задачи, за которые раньше отвечали люди.

3. ИИ в качестве ассистента

В таком варианте сотрудники с высокой нагрузкой применяют средства ИИ для оптимизации и ускорения своей деятельности. Рабочие процессы в целом остаются прежними, однако нейросети помогают поднять продуктивность и сократить время выполнения традиционных операций.

4. Применение ИИ для расширения возможностей и знаний

Внедрение ИИ помогает трансформировать рабочие процессы. В результате, люди способны справляться с более масштабными и сложными задачами, находя эффективные решения. Такой сценарий, в частности, может использоваться в персонализированной медицине.

Руководителям высшего звена следует планировать свои инвестиции и цели в области ИИ. Необходимо определиться с направлением — либо следовать сценариям, ориентированным на человека с поддержкой при помощи ИИ, либо выбирать ИИ в качестве приоритета, делая ставку на максимальную эффективность, — говорит Хелен Пуатевен (Helen Poitevin), вице-президент по аналитике Gartner.

В исследовании подчеркивается, что повсеместное использование ИИ вынуждает руководителей компаний и ИТ-отделов переосмысливать подход к работе с персоналом. Аналитики считают, что эффективность функционирования предприятий в эпоху искусственного интеллекта будет зависеть не от количества работающих людей, а от качества взаимодействия между сотрудниками и ИИ-системами.

Цель заключается не в создании операционной структуры без работников, а в формировании предприятия, переосмысленного с точки зрения труда: адаптивного, креативного и глубоко человечного по своей сути. Ведь принцип «прежде всего ИИ» успешен только тогда, когда он ориентирован в первую очередь на людей, — отмечает Пуатевен.

Одним из важных направлений Gartner называет агентный ИИ. Это специализированное программное обеспечение, которое умеет взаимодействовать с окружением, собирать данные и на их основе самостоятельно определять и выполнять задачи, позволяющие добиться заранее определенных целей. Агенты ИИ позволяют компаниям снижать ненужные затраты, связанные с неэффективностью процессов, человеческими ошибками и ручными операциями.^[2]

Компании по всему миру массово внедряют ИИ, но до реальных результатов еще далеко

По состоянию на середину 2025 года примерно 88% организаций в глобальном масштабе используют искусственный интеллект как минимум в рамках одной из своих бизнес-функций. Для сравнения, годом ранее этот показатель находился на уровне 78%. Однако в масштабах всей компании большинство ИИ-проектов находятся на стадии экспериментов или пилотного применения. Об этом говорится в исследовании McKinsey, результаты которого опубликованы 5 ноября 2025 года.

Онлайн-опрос проводился с 25 июня по 29 июля 2025 года. В нем приняли участие 1993 сотрудника из компаний разного размера в различных отраслях из 105 стран. О полноценном внедрении ИИ на уровне предприятия сообщили только 7% респондентов. Масштабированием таких решений занимаются 31% опрошенных организаций. Еще у 30% компаний ИИ-проекты находятся в пилотной фазе, а у 32% — на этапе экспериментов. Об использовании генеративного ИИ заявили 79% предприятий, тогда как годом ранее это значение находилось на отметке 71%.

Хотя инструменты ИИ уже стали обычным явлением, большинство организаций еще недостаточно глубоко внедрили их в свои рабочие процессы, чтобы получить ощутимые преимущества на уровне предприятия, — подчеркивают авторы отчета.

Особое внимание уделяется ИИ-агентам: это специализированные программные системы, способные взаимодействовать с окружающей средой, собирать данные и на их основе самостоятельно определять и выполнять задачи, позволяющие добиться заранее определенных целей. По оценкам McKinsey, эксперименты с ИИ-агентами выполняют 39% компаний-респондентов. Еще 23% занимаются масштабированием таких решений. Но в целом использование ИИ-агентов не получило широкого распространения: большинство тех, кто масштабирует подобные системы, заявили, что делают это только в рамках одной или двух функций. В отраслевом разрезе агенты на основе ИИ наиболее широко применяются в сферах ИТ, медиа и телекоммуникаций, а также здравоохранения.

Тем не менее, внедрение ИИ продолжает стремительно набирать обороты. Более двух третей респондентов утверждают, что их организации используют ИИ более чем в одной функции, а половина сообщают о внедрении нейросетей в трех или более функциях. Наиболее активно ИИ-проекты реализуются в крупных корпорациях. Так, почти половина компаний-респондентов с выручкой более $5 млрд в год достигли фазы масштабирования против 29% среди организаций с оборотом менее $100 млн.

В исследовании отмечается, что по состоянию на 2025 год использование ИИ для большинства организаций не оказало существенного влияния на общекорпоративную прибыль. Вместе с тем большинство (64%) предприятий заявляют, что внедрение ИИ способствует развитию инноваций, а почти половина (45%) компаний отмечают повышение удовлетворенности клиентов и получение конкурентных преимуществ.

Говоря о влиянии ИИ на общую численность персонала в масштабах организации, большинство респондентов (43%) считают, что в 2026 году изменения не произойдут вообще или окажутся незначительными. Примерно треть (32%) опрошенных полагают, что внедрение ИИ приведет к сокращению количества сотрудников на 3% и более. При этом 13% респондентов, напротив, считают, что произойдет рост численности персонала на 3% или более. В то же время большинство опрошенных отмечают, что в течение 2025 года их организации нанимали специалистов для работы с ИИ. Хотя потребности в таких работниках различаются в зависимости от размера компании, наиболее востребованными являются инженеры-программисты и эксперты по работе с данными.^[3]

ИИ помощник или соперник инженерным профессиям?

Стало невозможно обойти вниманием тему искусственного интеллекта (ИИ). Эта технология активно внедряется практически во все сферы человеческой деятельности и по праву считается одной из ключевых тем настоящего времени. Применение искусственного интеллекта уже демонстрирует определенные результаты в различных областях, что стимулирует интерес к его освоению в решении прикладных задач. Одним из перспективных направлений становится внедрение систем ИИ в процессы, ранее полностью зависящие от человека: творчество, креативные профессии или замещение инженерного труда искусственным интеллектом. Автоматизация инженерной деятельности путем применения таких технологий обсуждается не первый год, и в эту сферу направлено немало усилий. Однако, несмотря на достижения, основная часть проектной работы по-прежнему выполняется человеком. О том, возможно ли с помощью ИИ заменить или существенно автоматизировать инженерный труд, 30 октября 2025 года рассказал TAdviser эксперт Ключников Богдан. Подробнее здесь.

10 советов по внедрению искусственного интеллекта

По данным IDC, организации все чаще стремятся перейти от многочисленных экспериментов и пилотных проектов в области искусственного интеллекта к полноценным развертываниям таких систем. Однако эффективное внедрение и масштабирование ИИ требуют решения ряда бизнес- и технологических задач. Аналитики определили 10 основных критериев, которые помогут компаниям в успешной реализации ИИ-проектов. TAdviser ознакомился со списком в конце октября 2025 года.

1. Достижение желаемых результатов (операционных, технических или бизнес-эффектов);
2. Уровень навыков и знаний в области ИИ;
3. Качество и доступность данных для использования моделями ИИ;
4. Приоритизация/совместная разработка актуальных вариантов использования ИИ;
5. Технические знания и компетенции;
6. Экспертиза в сфере новых ИИ-направлений (например, агентный ИИ);
7. Безопасность и контроль над моделями ИИ, программами интерфейсами (API) и данными для обучения;
8. Ответственное использование ИИ;
9. Существующие взаимоотношения/понимание бизнеса;
10. Способность к инновациям.

𝓲

Фото: Freepik

IDC отмечает, что определение приоритетов проектов, координация между ИТ-отделами и бизнес-подразделениями, а также доступ к эффективным инструментам являются ключевыми факторами, определяющими успешность инициатив в области ИИ. Прежде чем выбирать какую-либо технологию, аналитики рекомендуют тщательно оценить стратегию и бизнес-цели организации.

Тот факт, что генеративный и агентный ИИ доминируют в технологических и деловых дискуссиях, не означает, что эти инструменты являются оптимальными с точки зрения решения ваших бизнес-задач или что ваша организация готова в полной мере воспользоваться ими, — говорится в исследовании.

Комплексное внедрение ИИ требует интеграции соответствующих технологий в бизнес-процессы, определения эффективных вариантов использования, создания единой системы управления и планирования рабочей силы. Если необходима поддержка в этих областях, IDC советует выбирать тех поставщиков решений, которые предоставляют полный спектр сервисов, включая услуги по трансформации бизнеса, анализ окупаемости инвестиций, решения по ответственному использованию ИИ, средства управления, реинжиниринг рабочих процессов для обеспечения взаимодействия человека и ИИ, а также ресурсы для переподготовки и повышения квалификации сотрудников.

Для экономически эффективного и безопасного масштабирования возможностей ИИ в рамках всей организации требуется унифицированный технологический подход, включающий:

• Инфраструктуру, соответствующую поставленной задаче;
• Данные, предназначенные для использования системами искусственного интеллекта;
• Платформу, которая позволяет интегрировать данные и модели ИИ;
• Приложения и рабочие процессы с использованием ИИ.

Вместе с тем IDC отмечает, что эксперименты останутся неотъемлемой частью инициатив компаний в рамках комплексного внедрения ИИ. Хотя «готовое» решение поставщика может удовлетворить лишь 60–80% потребностей организации, оно может быть лучшим вариантом, чем полностью индивидуальный продукт, особенно для распространенных сценариев использования. Аналитики также подчеркивают, что спектр компетенций, необходимых для работы с ИИ, продолжает стремительно расширяться. Например, внедрение технологий агентного ИИ неизбежно создает новые должностные роли и требования к навыкам как для организаций, так и для поставщиков услуг. В такой ситуации при реализации ИИ-проектов рекомендуется выбирать партнеров, которые смогут заполнить пробелы в компании.^[4]

AI: хайп или реальный инструмент трансформации?

Сегодня тема искусственного интеллекта звучит в каждой бизнес-стратегии. Компании обсуждают, как технология изменит их работу, консультанты обещают существенные измеримые эффекты, а сотрудники переживают, что их задачи будут автоматизированы. Но где проходит грань между ожиданиями и реальностью? Какие результаты дает внедрение AI прямо сейчас, и какие ошибки совершают компании, бросаясь в «гонку технологий» без стратегии? Эти вопросы мы обсудили с Ефимом Юреску — руководителем проектов в ведущей компании стратегического консалтинга, экспертом в области операционных улучшений и бизнес-трансформаций. Подробнее здесь.

От издержек к инновациям: взгляд эксперта на то, как компании используют ИИ для создания ценности

Искусственный интеллект перестал быть модным словом и стал инструментом стратегической трансформации для крупнейших корпораций. О том, как компании используют ИИ для экономии миллионов долларов, почему технический долг мешает внедрению инноваций и какие риски и возможности открываются перед бизнесом, мы поговорили с Кириллом Ярошенко – старшим менеджером по работе с клиентами в нью-йоркской AI-компании Axion Ray. Кирилл отвечает за постпродажную настройку платформы и стратегии трансформации на базе ИИ. Ранее работал в McKinsey & Company, где участвовал в создании флагманской GenAI-платформы и возглавлял проекты цифровой трансформации в разных отраслях. Подробнее здесь.

Финансы, эмпатия и искусственный интеллект: как сохранить устойчивость в мире технологий

В эпоху активного внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы вопрос ответственного взаимодействия с технологиями становится все более актуальным. Финансовая устойчивость и технологическая эмпатия кажутся несовместимыми понятиями, но именно их синтез помогает компаниям уверенно адаптироваться к новым реальностям. Почему эмпатия к искусственному интеллекту — не слабость, а важнейший инструмент зрелого управления, объясняет Мария Азатян, финансовый директор, работающий с технологическими стартапами в сфере искусственного интеллекта. Подробнее здесь.

Как с помощью нейросетей сократить нагрузку на дизайнеров, копирайтеров и маркетологов

Преимущества использования ИИ открывают для себя многие современные предприятия. Так, порядка 42% компаний корпоративного масштаба, в штате которых насчитывается более 1000 сотрудников, активно внедряют его в свой бизнес, что следует из результатов опроса.^[5] Такие данные приводятся в IBM Global AI Adoption Index. Не менее 40% предприятий изучают или уже экспериментируют с ИИ, однако пока не используют свои модели, при этом 59% из них начали инвестировать больше средств в процесс внедрения и ускорять его. В качестве препятствий для использования искусственного интеллекта 33% предприятия-респондента назвали ограниченные навыки и опыт в сфере ИИ, 25% указали на чрезмерную сложность данных, 23% — на проблемы этического характера. Разработчики учитывают это и предлагают все более простые и понятные решения на основе искусственного интеллекта. В их числе — Yes AI, бот, который адаптирован под пользователей из СНГ и под локальные запросы. О его особенностях, преимуществах и перспективах рассказал Илья Качмашев, разработчик. Подробнее здесь.

IT-стартапы без команды: как управлять бизнесом с помощью ИИ и зарабатывать миллионы

Технологический ландшафт стремительно меняется под влиянием искусственного интеллекта. Еще несколько лет назад для запуска успешного стартапа требовались большие команды, инвестиции и месяцы, если не годы, разработки. Сегодня все больше проектов строятся усилиями 1–2 человек, при этом выходят в лидеры GitHub и привлекают инвестиции в миллионы долларов, рассказал эксперт по быстрому созданию и развитию IT-продуктов Дмитрий Дьяконов.

По словам эксперта, его компания с командой из двух человек уже оценивается в $40 млн. О том, как именно это стало возможным, как меняются требования к навыкам предпринимателей и что ждет стартапы к 2030 году, Дмитрий поделился в интервью. Подробнее здесь.

Как эволюционирует роль операционного лидера благодаря ИИ

Продакт-менеджер продакшн команд TraceAir Иван Тертычный рассказал, как технологии меняют роль операционного лидера и какими навыками должен обладать востребованный специалист. Подробнее здесь.

Илья Золотов, ИИ — новое электричество бизнеса: интервью с инженером, превращающим рутину в алгоритмы

Как превратить хаотичные Excel-таблицы в работающий искусственный интеллект, зачем компании нужна «data-гигиена» и почему ИИ скорее усилит сотрудников, чем послужит причиной их увольнения? Об этом рассказал выпускник МГТУ им. Баумана, инженер-консультант с 15-летним опытом внедрения цифровых и AI-решений. Он делится практическими кейсами, разбирает главные страхи автоматизации и даёт пошаговый план, с которого любая компания может начать путь к умной, но ответственной трансформации. Подробнее здесь.

Цифровой маркетинг вступает в новую фазу эволюции

Цифровой маркетинг вступает в новую фазу эволюции — фазу глубокого технологического сдвига, где симбиоз объяснимого искусственного интеллекта (Explainable AI, XAI) и больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) меняет не только инструменты, но и сами принципы стратегического мышления. Если на протяжении последнего десятилетия маркетинг был ориентирован на автоматизацию и сбор больших данных (Big Data), то 2024–2025 годы демонстрируют переход к «осмысленному ИИ» — системам, способным не только генерировать текст или прогнозировать поведение, но и объяснять причины своих рекомендаций. Подробнее здесь.

2024

58% компаний в мире рассматривают внедрение ИИ для бизнес-трансформации

Компания Comindware, разработчик решений для управления бизнес-процессами, представила адаптированную для российского рынка версию глобального исследования PEX Network об операционной эффективности бизнеса. Согласно исследованию, несмотря на экономические вызовы, почти половина (48%) организаций по всему миру внедряют стратегии операционной эффективности и бизнес-трансформации в масштабах всего предприятия, что значительно больше показателя 2023 года (37%). При этом искусственный интеллект становится ключевым драйвером изменений. В частности, 58% компаний в мире рассматривают внедрение ИИ для бизнес-трансформации. Об этом Comindware сообщил 17 февраля 2025 года. Подробнее здесь.

Искусственный интеллект открывает бизнесу новые горизонты эффективности

Эксперт по внедрению искусственного интеллекта Софья Искандарова рассказала о том, как инновационные разработки ее команды уже сегодня меняют подход к выполнению рутинных рабочих задач для тысяч сотрудников и создают бизнес-процессы будущего. Подробнее здесь.

Владимир Гайлунь: «Уже скоро ИИ станет `электричеством`»

У каждого профессионала в сфере IT — свой карьерный трек и своя история. Владимир Гайлунь когда-то начинал свой путь с консалтинговой компании в России, сегодня он отвечает за развитие стратегии ИИ в одном из ведущих вузов мира. Подробнее здесь.

2023: Базовая или кастомная модель: как выбрать правильную стратегию ИИ для вашего продукта

Сегодня искусственный интеллект стал двигателем инноваций практически в каждой отрасли. Компании всех масштабов внедряют ИИ и используют его для все более персонализированных рекомендаций, автоматизации сложных процессов и принятия решений в дизайне продуктов, а также для взаимодействия с пользователями на основе таких объемов данных, которые без помощи ИИ практически невозможно обработать. Но какой вид ИИ выбрать: пользоваться базовыми моделями от таких компаний, как OpenAI или Google, или же создавать кастомные модели, заточенные под конкретные потребности организации? Подробнее здесь.

2022: Денис Прилепский: «Объяснимость ИИ — это не этика ради этики, а вопрос доверия и выживания бизнеса»

К 2022 году стало ясно, что ИИ-модели легко могут анализировать язык и создавать осмысленные нарративы, имитируя человеческую речь и реагируя на различные сценарии общения. Это открыло беспрецедентные возможности как для автоматизации в бизнесе и персонализации сервисов, так и для масштабных манипуляций, способных влиять на общественное мнение, нарушать права человека и искажать восприятие реальности. Именно поэтому резко возросла потребность в этичном использовании современных технологий. В бизнесе на первый план выходят такие концепты, как Explainable AI (XAI), или объяснимый ИИ. Денис Прилепский, эксперт по ИТ-архитектуре, в интервью объясняет, почему этичный подход к данным и алгоритмам становится ключевым условием ведения бизнеса, делится практическими методами внедрения Explainable AI и описывает, каким будет технологический стандарт зрелых организаций в ближайшие годы. Подробнее здесь.

2021: 26% предпринимателей доверили бы искусственному интеллекту общение с клиентами

13 октября 2021 года аналитики Platforma («Платформа больших данных») подклились результатами изучения отношения малого и среднего бизнеса к искусственному интеллекту (ИИ) и большим данным. Больше трети респондентов (36,8%) считают, что работа ИИ требует контроля и проверки результатов. Но каждый пятый (22,1%) предприниматель уже на октябрь 2021 года готов заменить личного ассистента на умную программу для выполнения персональных поручений. Подробнее здесь.

Примечания