«Сбер» официально представил корпоративную платформу для создания ИИ-агентов - GigaChat Enterprise (ГигаЧат Бизнес). По данным компании, сегмент генеративного искусственного интеллекта (Gen-AI) в России по итогам 2025 года составляет 58 млрд рублей: это уже не футуристический концепт, а реальный инструмент повышения эффективности.
О перспективах Gen-AI
В Сбербанке состоялась официальная презентация нового ИИ-продукта. Разработчик представил корпоративную платформу для создания ИИ-агентов - GigaChat Enterprise (ГигаЧат Бизнес) и рассказал о перспективах внедрения предприятиями решений на основе генеративного ИИ. По мнению зампреда правления Сбербанка Анатолия Попова, в настоящее время развитие искусственного интеллекта (ИИ) переходит от стадии экспериментов и точечных пилотов к полноценному промышленному внедрению. Этот переход обусловлен накоплением критической массы успешных кейсов, подтверждающих реальную экономическую и операционную эффективность LLM-моделей (Large Language Models).
Современный рынок информационных технологий демонстрирует стабильный рост, достигая объема в 3 трлн рублей с учетом затрат на оборудование, серверы и телекоммуникации. На этом фоне сегмент генеративного искусственного интеллекта, оцениваемый по итогам 2025 года в 58 млрд рублей, становится реальным инструментом повышения эффективности. Лидерами внедрения инструментов на основе ИИ выступают компании из сферы электронной коммерции, где уровень проникновения ИИ-решений достигает 80% благодаря высокой конкуренции и цифровой природе бизнеса. В промышленности у 63% предприятий уже есть стратегия внедрения решений на основе Gen-AI. В производственном секторе 50% компаний готовы в внедрению генеративного ИИ.
О барьерах
Несмотря на популярность технологий, многие компании сталкиваются с барьерами при попытке вывести ИИ-решения на стадию продуктивного использования. Основной проблемой является использование open-source моделей, которые имеют ряд критических ограничений в корпоративном секторе. Главным препятствием для промышленного применения является риск утечки чувствительной информации. Открытые модели часто требуют передачи данных на внешние серверы, что неприемлемо при работе с банковской тайной или персональными данными клиентов.
В то же время, по словам Анатолия Попова, отечественные решения, такие как GigaChat, обеспечивают приватность и сохранность информации внутри защищенного периметра организации. В рамках банковской деятельности уже реализовано более 160 инициатив в формате end-to-end решений (сквозных процессов). Ключевым инструментом стали интеллектуальные агенты, которые берут на себя рутинные и аналитические задачи.
К примеру, в Сбербанке ИИ-помощники участвуют в коммуникациях, записывают и транскрибируют обсуждения. На основе полученных текстов система автоматически выделяет ключевые сущности и тезисы, что упрощает фиксацию договоренностей. Генеративные ИИ-модели также используются для глубокого анализа звонков в контакт-центрах и других каналов коммуникации для выявления паттернов клиентского поведения. Кроме того, ИИ помогает суммаризировать данные из клиентских документов, что значительно ускоряет работу кредитных экспертов и строительных аудиторов на площадках.
Между тем, только 25% компаний имеют четкую стратегию применения ИИ и выделенных ответственных специалистов внутри структуры. Остальные 75% компаний ограничиваются отдельными кейсами (пилотами), что не дает системного эффекта для бизнеса.
Анатолий Попов напомнил, что на мировом рынке уже наблюдается радикальный сдвиг в поведении пользователей. Традиционные поисковые механизмы теряют выручку и популярность, так как пользователи предпочитают получать прямые, качественные и ясные ответы от нейросетевых моделей вместо рекламных ссылок. Этот тренд переносится и в корпоративный сектор: К примеру, сотрудники предприятий стремятся к упрощению взаимодействия с информационными системами, отказываясь от традиционной цепочки «выгрузка из системы - обработка в Excel - построение графиков».
Главной задачей становится построение систем, способных корректно работать с недетерминированным контекстом, обеспечивая точность корпоративного уровня. Анатолий Попов добавил, что от одной трети до половины всего программного кода уже создается с использованием ИИ-моделей. А в ближайшем будущем ожидается появление специализированных ИИ-агентов, способных самостоятельно разрабатывать индивидуальные решения под конкретные запросы клиентов. Суперперсонализация позволит отказаться от массовых предложений и перейти к уникальным продуктам, сформированным в режиме реального времени на основе анализа данных конкретного клиента.
В настоящее время около 40% компаний уже интегрировали агенты на основе ИИ в свои бизнес-цепочки. Основные направления использования включают обработку документов и заявок (суммаризация текстов и автоматический анализ контекста значительно ускоряют документооборот), автоматизацию анализа резюме в HR, подбора кандидатов и ведения финансового учета.
К примеру, в «Сбере» около миллиона клиентов в квартал обращаются в чат, при этом более половины запросов закрываются ИИ полностью автономно.
Новая платформа
По словам Анатолия Попова, стратегическая цель Сбербанка на 2026 год заключается в масштабном тиражировании решений на базе генеративного ИИ через специализированные платформы. В этой связи компания презентовала новую платформу GigaChat Enterprise (ГигаЧат Бизнес), которая позволяет специалистам различных компаний самостоятельно проектировать ИИ-агентов под узкоспециализированные задачи без глубоких навыков программирования.
Это полностью российское решение, настраиваемое под конкретные запросы и потребности бизнеса. Внедрение таких инструментов делает коммуникацию между сотрудниками более простой и прозрачной. По данным разработчика, настраиваемые ИИ-агенты внутри контура компании помогут сотрудникам сократить затраты рабочего времени на рутинные задачи до 70%. Пользователям сразу «из коробки» доступны базовые сценарии продуктивности и типовые ИИ-агенты для разных офисных ролей.
Платформа доступна в трех конфигурациях, чтобы закрыть потребности любого бизнеса. Локальная - программно-аппаратный комплекс для крупнейших компаний, банков и объектов критической информационной инфраструктуры с наивысшими требованиями к безопасности. Облачная (SaaS) - для компаний, которым важно быстро масштабироваться. Гибридная - подходит среднему и крупному бизнесу, работает в приватном облаке, данные хранятся на серверах компании, а модель не хранит данные после генерации ответа.
Платформа обеспечивает контроль доступа, политику безопасности и модерацию контента. Компания может управлять агентами, которых создают сотрудники, и настраивать правила их работы.
Как пояснил генеральный директор «Салют для бизнеса» Владимир Толмачев, «Сбер» меняет подход к работе: сотрудник больше не один на один со своими задачами. «У него появляется собственная ИИ-команда, которая берет на себя рутину и помогает быстрее принимать стратегические решения. Таким образом, компании получают управляемый, безопасный и масштабируемый инструмент роста», - добавил он.
Фото: TelecomDaily.