Искусственный интеллект сегодня внедряют все — от стартапов до госкорпораций. О том, почему ИИ заставляет компании пересматривать весь свой ИТ-ландшафт, как бизнесу перевести эксперименты с нейросетями в промышленный масштаб и где телеком использует массивы абонентских данных, РБК рассказал директор по ИИ и цифровым продуктам «Билайна» Константин Романов.
Искусственный интеллект сегодня внедряют все — от стартапов до госкорпораций. Какой подход у «Билайна» к внедрению ИИ? На что вы делаете упор и где видите основные ограничения?
Мы определили для себя стратегию AI Native. Это означает, что мы не просто встраиваем искусственный интеллект во все бизнес-процессы компании, но и полностью пересматриваем их суть. В эпоху ИИ агенты уже общаются с агентами, и человек выступает лишь постановщиком задачи и координатором.
Процессы, где человек передавал документы другому человеку на согласование, уходят в прошлое. Сейчас необходимо перестраивать ИТ-ландшафт так, чтобы нейросети выполняли максимум рутинной работы за людей, освобождая им время для стратегического мышления и управления компанией.
Какие ИИ-решения «Билайн» уже предлагает бизнес-клиентам и где спрос оказался выше, чем вы ожидали?
Мы много общаемся с совершенно разным бизнесом: от индивидуальных предпринимателей (владельцев кофеен и барбершопов) до крупных энтерпрайз-клиентов уровня топ-500 Forbes. И мы видим, что их потребности в ИИ кардинально различаются.
Для крупного бизнеса приоритет номер один — безопасность. Им нужны платформы, которые обеспечивают сохранность корпоративных данных и способны встроиться в их внутренний ИТ-ландшафт для цифровизации процессов. Например, в контактных центрах: львиную долю работы с клиентом берет на себя ИИ. А если звонок доходит до живого оператора, система в режиме реального времени подсказывает ему правильный ответ и предлагает дополнительные продукты для кросс-продаж.
У малых предпринимателей главная задача — привлечь клиентов и создать рекламу. Для них мы разработали полностью цифровую платформу: достаточно зарегистрироваться по номеру телефона, чтобы получить доступ к технологиям цифровых гигантов. Предприниматель может естественным языком (голосом или текстом) поставить задачу: «Создай мне креативный ролик для соцсетей». ИИ генерирует потрясающие креативы, а оплата идет только за результат. Это стоит как чашка кофе, и бизнесмену больше не нужно нанимать маркетолога на фрилансе. Для обслуживания клиентов на той же платформе можно в три клика создать бота, который интегрируется в соцсети или на сайт и общается с клиентами нативно, превращая их из зрителей в покупателей.
Телеком-оператор обладает огромным массивом данных о поведении абонентов. Как «Билайн» использует эти данные для развития ИИ-продуктов и где проходит граница допустимого?
Мы полностью соответствуем всем требованиям законодательства: вся работа с данными происходит исключительно с согласия пользователей. Эти данные нужны в первую очередь для персонализации сервисов, чтобы сделать их максимально релевантными интересам конкретного клиента.
В контексте ИИ большие массивы данных используются преимущественно на этапе обучения моделей. В дальнейшем, когда модель уже обучена, нам не нужны сырые данные массы пользователей. Алгоритм по поведению клиента на сайте сопоставляет его с паттернами других пользователей и моментально предлагает релевантные продукты. Это экономит время клиента и повышает конверсию для бизнеса.
Компании часто сталкиваются с тем, что ИИ-пилот работает, а масштабирование — нет. Как вы помогаете корпоративным клиентам пройти этот путь от эксперимента до промышленного внедрения?
Это очень актуальная проблема. Недавно в Сколково мы встречались с представителями крупнейших корпораций России. По их собственным оценкам, пилоты с ИИ проводят все, но процент успешных проектов составляет всего 15–25%. Остальное идет в стол, потому что компании пытаются делать всё самостоятельно путем проб и ошибок.
Мы пошли другим путем: мы предлагаем проверенные сценарии, которые уже доказали свою эффективность на реализованных проектах. Приходя к корпоративному заказчику, мы даем ему не просто технологию, а готовый бизнес-сценарий, который гарантированно принесет эффект и окупит инвестиции в ИИ. И только после того, как технология окупилась, клиент может позволить себе экспериментировать дальше, не боясь разочароваться в инструменте.
Насколько ИИ-продукты «Билайна» построены на собственных разработках, а насколько — на внешних моделях и платформах? Где для компании проходит граница между «строить» и «покупать»?
Примерно 50 на 50. Ни одна компания в мире не обладает ресурсами, временем и компетенциями, чтобы создать лучшее ИИ-решение абсолютно в каждой вертикали бизнеса.
Именно поэтому мы видим огромный потенциал в коллаборации. Мы выбираем в партнеры лучших вендоров в конкретных нишах — например, в ретейле или промышленности — и совместно создаем продукты. В результате клиент получает лучшее решение на рынке.
Как вы оцениваете уровень реальной готовности российского бизнеса к внедрению ИИ: есть ли отрасли, где запрос опережает рынок или, наоборот, отстает?
Российский бизнес уже прошел стадию хайпа и перешел к практике. В сегменте среднего и крупного бизнеса уже около 50% компаний в том или ином виде используют ИИ (хотя бы на уровне пилотов) и еще 25% планируют внедрения в ближайший год. Этот сегмент точно дозрел.
А вот среди малых предпринимателей уровень зрелости пока невелик. Для большинства из них искусственный интеллект всё еще ассоциируется исключительно с чат-ботом, которому можно задавать вопросы. Здесь предстоит огромная работа по обучению рынка. Наша миссия — показать малому бизнесу, что сложные технологии уже доступны, и предоставить им простой интерфейс для повышения собственной эффективности.
Искусственный интеллект сегодня внедряют все — от стартапов до госкорпораций. Какой подход у «Билайна» к внедрению ИИ? На что вы делаете упор и где видите основные ограничения?
Мы определили для себя стратегию AI Native. Это означает, что мы не просто встраиваем искусственный интеллект во все бизнес-процессы компании, но и полностью пересматриваем их суть. В эпоху ИИ агенты уже общаются с агентами, и человек выступает лишь постановщиком задачи и координатором.
Процессы, где человек передавал документы другому человеку на согласование, уходят в прошлое. Сейчас необходимо перестраивать ИТ-ландшафт так, чтобы нейросети выполняли максимум рутинной работы за людей, освобождая им время для стратегического мышления и управления компанией.
Какие ИИ-решения «Билайн» уже предлагает бизнес-клиентам и где спрос оказался выше, чем вы ожидали?
Мы много общаемся с совершенно разным бизнесом: от индивидуальных предпринимателей (владельцев кофеен и барбершопов) до крупных энтерпрайз-клиентов уровня топ-500 Forbes. И мы видим, что их потребности в ИИ кардинально различаются.
Для крупного бизнеса приоритет номер один — безопасность. Им нужны платформы, которые обеспечивают сохранность корпоративных данных и способны встроиться в их внутренний ИТ-ландшафт для цифровизации процессов. Например, в контактных центрах: львиную долю работы с клиентом берет на себя ИИ. А если звонок доходит до живого оператора, система в режиме реального времени подсказывает ему правильный ответ и предлагает дополнительные продукты для кросс-продаж.
У малых предпринимателей главная задача — привлечь клиентов и создать рекламу. Для них мы разработали полностью цифровую платформу: достаточно зарегистрироваться по номеру телефона, чтобы получить доступ к технологиям цифровых гигантов. Предприниматель может естественным языком (голосом или текстом) поставить задачу: «Создай мне креативный ролик для соцсетей». ИИ генерирует потрясающие креативы, а оплата идет только за результат. Это стоит как чашка кофе, и бизнесмену больше не нужно нанимать маркетолога на фрилансе. Для обслуживания клиентов на той же платформе можно в три клика создать бота, который интегрируется в соцсети или на сайт и общается с клиентами нативно, превращая их из зрителей в покупателей.
Телеком-оператор обладает огромным массивом данных о поведении абонентов. Как «Билайн» использует эти данные для развития ИИ-продуктов и где проходит граница допустимого?
Мы полностью соответствуем всем требованиям законодательства: вся работа с данными происходит исключительно с согласия пользователей. Эти данные нужны в первую очередь для персонализации сервисов, чтобы сделать их максимально релевантными интересам конкретного клиента.
В контексте ИИ большие массивы данных используются преимущественно на этапе обучения моделей. В дальнейшем, когда модель уже обучена, нам не нужны сырые данные массы пользователей. Алгоритм по поведению клиента на сайте сопоставляет его с паттернами других пользователей и моментально предлагает релевантные продукты. Это экономит время клиента и повышает конверсию для бизнеса.
Компании часто сталкиваются с тем, что ИИ-пилот работает, а масштабирование — нет. Как вы помогаете корпоративным клиентам пройти этот путь от эксперимента до промышленного внедрения?
Это очень актуальная проблема. Недавно в Сколково мы встречались с представителями крупнейших корпораций России. По их собственным оценкам, пилоты с ИИ проводят все, но процент успешных проектов составляет всего 15–25%. Остальное идет в стол, потому что компании пытаются делать всё самостоятельно путем проб и ошибок.
Мы пошли другим путем: мы предлагаем проверенные сценарии, которые уже доказали свою эффективность на реализованных проектах. Приходя к корпоративному заказчику, мы даем ему не просто технологию, а готовый бизнес-сценарий, который гарантированно принесет эффект и окупит инвестиции в ИИ. И только после того, как технология окупилась, клиент может позволить себе экспериментировать дальше, не боясь разочароваться в инструменте.
Насколько ИИ-продукты «Билайна» построены на собственных разработках, а насколько — на внешних моделях и платформах? Где для компании проходит граница между «строить» и «покупать»?
Примерно 50 на 50. Ни одна компания в мире не обладает ресурсами, временем и компетенциями, чтобы создать лучшее ИИ-решение абсолютно в каждой вертикали бизнеса.
Именно поэтому мы видим огромный потенциал в коллаборации. Мы выбираем в партнеры лучших вендоров в конкретных нишах — например, в ретейле или промышленности — и совместно создаем продукты. В результате клиент получает лучшее решение на рынке.
Как вы оцениваете уровень реальной готовности российского бизнеса к внедрению ИИ: есть ли отрасли, где запрос опережает рынок или, наоборот, отстает?
Российский бизнес уже прошел стадию хайпа и перешел к практике. В сегменте среднего и крупного бизнеса уже около 50% компаний в том или ином виде используют ИИ (хотя бы на уровне пилотов) и еще 25% планируют внедрения в ближайший год. Этот сегмент точно дозрел.
А вот среди малых предпринимателей уровень зрелости пока невелик. Для большинства из них искусственный интеллект всё еще ассоциируется исключительно с чат-ботом, которому можно задавать вопросы. Здесь предстоит огромная работа по обучению рынка. Наша миссия — показать малому бизнесу, что сложные технологии уже доступны, и предоставить им простой интерфейс для повышения собственной эффективности.