Эксперт назвал причину низкой эффективности ИИ-агентов в бизнесе России

Российский бизнес пока не получает должного экономического эффекта от внедрения ИИ-агентов из-за отсутствия единой инфраструктуры и унификации данных. Об этом на форуме «Цифровые решения» заявил генеральный директор группы Rubytech Игорь Ведёхин. По его словам, в бизнес-процессах ИИ пока не достигает нужной эффективности. В качестве примера он привёл ситуацию, когда ИИ-агент может ответить на локальный вопрос о средствах на счету подразделения, но не способен решить полноценную бизнес-задачу по планированию финансирования всей компании, поскольку «не знает, какие системы работают с поставщиками, покупателями, прогнозами». Эксперт пояснил, что без унификации данных и интеграции сервисов на базовом уровне ИИ-агент остаётся инструментом для локальных вопросов. Чтобы решить настоящую бизнес-задачу, агенту нужно пойти в ERP, затем в систему работы с поставщиками, потом в банк и другие системы. Без этого бизнесу трудно рассчитывать на экономический эффект. Затягивание процесса объединения инфраструктуры, по словам спикера, приводит к тому, что у каждой команды уже свои «костыли» интеграции к моделям и изолированные хранилища результатов. Поэтому откладывать консолидацию, по его мнению, не стоит, так как на раннем этапе она, как правило, окупается. Глава IТ-компании указал, что при сложившейся практике внедрения утилизация графических процессоров в стране обычно не доходит до 35-40%, в то время как при консолидации на базе платформы она достигает 70-80%. Это значит, что на своей инфраструктуре можно сделать вдвое больше. Ведёхин обратил внимание, что разработка — одна из немногих сфер, где ИИ сейчас даёт чёткий результат, потому что там есть общепринятый стек: язык программирования, Git, Jira, а среда относительно унифицирована.