Участники обсудили, как компании переходят от экспериментов с генеративными моделями к системному внедрению ИИ в бизнес-процессы, какие задачи целесообразно передавать ИИ-агентам и с какими сложностями сталкиваются команды при их создании и масштабировании.

Отдельное внимание уделили оценке эффективности ИИ-решений. Вопрос о том, насколько успешно компания внедрила технологию, всё чаще выходит за рамки количества запущенных пилотов или пользователей: бизнесу необходимо понимать, как применение ИИ влияет на конкретный процесс, затраты, скорость работы и качество результата.

Дмитрий Русаков представил подход Luxms к развитию ИИ в аналитике и рассказал о переходе от ИИ-помощников к более самостоятельным сценариям работы с данными.

В Luxms считают, что развитие ИИ в корпоративной аналитике идёт в сторону более тесной интеграции моделей, данных и бизнес-процессов. Уже сегодня ИИ-аналитик Luxms BI может работать с данными платформы, помогать исследовать показатели и самостоятельно формировать дэшборды по запросу пользователя. При этом он использует существующую аналитическую модель и права доступа пользователя.

Следующий уровень — сценарии, в которых ИИ становится участником самого аналитического процесса: самостоятельно декомпозирует задачу, работает с данными и инструментами и возвращает пользователю не только ответ, но и результат выполненной работы. Такой подход требует от компаний пересмотра не только технологического стека, но и самих процессов, в которые внедряется ИИ.

Важной частью дискуссии стала и тема измерения эффекта. Для корпоративного ИИ недостаточно оценить качество ответа модели — необходимо связать работу интеллектуального инструмента с конкретным результатом бизнес-процесса. Это позволяет определить, где агент действительно сокращает время и трудозатраты, а где его использование пока не оправдывает сложности внедрения.