К 2027 году подход компаний к внедрению искусственного интеллекта станет более прагматичным: бизнес будет тщательно оценивать, насколько технологии сокращают затраты времени и денег. При этом наряду с новыми возможностями перед организациями встанут и серьезные вызовы — их обозначила Анастасия Акст, эксперт по AI‑маркетингу и продвижению в нейросетях.

Как сообщает «Бриф24», главная надежда связана с автоматизацией рутинных процессов. С помощью ИИ компании планируют существенно ускорить типовые операции: обработку входящих заявок, подготовку документации, ответы на частые вопросы клиентов. Освободившееся время сотрудники смогут направить на более сложные и творческие задачи. Например, на ведение переговоров, проработку нестандартных обращений или создание новых продуктовых предложений.

Еще один значимый тренд — демократизация аналитики. Небольшие компании получат доступ к мощным инструментам обработки данных, которые раньше были доступны только крупным игрокам. Нейросети помогут систематизировать обратную связь от клиентов, сопоставлять условия поставщиков, выявлять закономерности в обращениях. Так, группировка негативных отзывов по ключевым причинам позволит быстро определить, какие аспекты продукта или сервиса требуют доработки.

Среди главных опасений — трансформация рынка труда и рост нагрузки на персонал. Есть риск, что работодатели, ожидая повышения эффективности за счет ИИ, одновременно будут увеличивать объем задач для сотрудников. При этом значительная часть времени может уходить не на творческую работу, а на контроль результатов, выданных нейросетью: проверку фактов, исправление ошибок, выверку формулировок. Это повышает вероятность переработок и выгорания.

Серьезную угрозу, по словам эксперта, представляет неточность работы ИИ и вытекающая из этого потеря доверия со стороны клиентов. К примеру, нейросеть может ошибочно указать цену в коммерческом предложении или привести ссылку на несуществующее исследование. Если такой документ уйдет заказчику, это способно сорвать сделку. Поэтому компаниям критически важно заранее выстроить процессы верификации: назначить ответственных за проверку данных и утвердить порядок согласования материалов, подготовленных с помощью ИИ.

Отдельный вызов — подготовка новых кадров. Раньше начинающие специалисты осваивали профессию через выполнение типовых задач: составление справок, подготовку черновиков, первичный анализ данных. Эти рутинные, но обучающие операции теперь все чаще берет на себя ИИ. В результате компаниям придется специально продумывать альтернативные форматы адаптации и обучения новичков — усиливать наставничество, вводить дополнительные этапы обратной связи, создавать учебные кейсы, максимально приближенные к реальной практике.

Ранее телеканал «Санкт-Петербург» сообщал, что нейросети все чаще действуют в кибератаках самостоятельно: в экспериментах агенты уже захватывали тестовую сеть без участия человека. Об этом рассказал Иван Булавин из Positive Technologies.