Дмитрий Демидов (НОРБИТ): «Будущее за гибридными цифровыми сотрудниками, которые находятся на стыке классического RPA и больших языковых моделей»

— Дмитрий, по вашей оценке, насколько бизнесу интересно прибегать к помощи цифровых сотрудников? Какие плюсы это дает? В чем подводные камни? Как развивается это направление, растет ли его популярность?

— Интерес к цифровым сотрудникам есть и достаточно высокий, однако градус хайпа несколько снизился, компании стали более осознанно и прагматично относиться к внедрению подобных инструментов. Главные плюсы здесь очевидны: цифровой сотрудник работает круглосуточно, допускает не больше ошибок, чем человек, не устает, что позволяет высвободить время людей для более сложных и творческих задач.

Однако и барьеры тоже существенны. Первый — завышенные ожидания от ИИ: руководители часто думают, что цифровой сотрудник сам «поймет» контекст, хотя на самом деле ему требуется конкретный регламент и серьезные меры контроля. Второй — это грязные или неструктурированные входные данные, когда бизнес пытается автоматизировать процесс, который сам по себе хаотичен. Третий — окупаемость ИИ-проектов, здесь стоит обратить внимание на проведение пилотирования и правильную приоритизацию проектов.

Руководитель Лаборатории инноваций НОРБИТ (входит в группу ЛАНИТ) Дмитрий Демидов
Фото: ЛАНИТ

Несмотря на это, популярность направления продолжает расти, а некоторые компании уже переходят от разовых внедрений роботов к системным программам создания целых цифровых отделов.

— Какие типы цифровых сотрудников сейчас востребованы? В чем их особенности? Как бизнесу понять, какой именно вариант цифрового помощника ему нужен и для каких задач?

— Их можно разделить на три основных типа. Первые — RPA-роботы, которые отлично справляются с рутинными действиями по четким правилам: перенос данных из Excel в 1С, формирование документов, рассылка отчетов. Вторые — чат-боты на базе больших языковых моделей для обслуживания клиентов и сотрудников, они отвечают на типовые вопросы в диалоговом формате. Третьи — цифровые двойники, которые анализируют данные и помогают принимать решения, например, прогнозируют остатки товаров или отток клиентов.

Чтобы определиться, лучше начать не с выбора технологии, а с аудита конкретного бизнес-процесса. Если имеем дело с четким и объемным, но очень простым по логике — нужен RPA. Если задача связана с живым общением и большим количеством нестандартных фраз-запросов — нужен LLM-бот. Если нужно моделировать и предсказывать — цифровой двойник или прогнозная модель. Без этого аудита высок риск не получить финансовый эффект.

— Есть ли у вашей компании опыт разработки и использования таких решений? Если да, то расскажите о результатах и дальнейших планах.

— Мы сейчас максимально сосредоточились на одном из продуктов нашего ИИ-портфолио — AI MasterData, решении для очистки нормативно-справочной информации (НСИ) с помощью ИИ. Платформа позволяет автоматизировать процесс нормализации НСИ, используя комбинацию классического машинного обучения и больших языковых моделей для распределения номенклатуры по категориям, обогащения атрибутами и устранения дубликатов. Она не только в разы ускоряет процесс, но и серьезно удешевляет его в сравнении с другими инструментами.

Целевая аудитория нашей разработки — крупный и сверхкрупный бизнес, работающий с большими номенклатурами товаров (промышленность, строительство, добывающие предприятия). Чистые и структурированные НСИ — это топливо для их цифровых систем, возможность максимизировать темпы цифровизации целых отраслей (розница, производство, логистика).

У нас уже стартовало несколько проектов, один из знаковых — пилот в «Сегежа Групп», который доказывает жизнеспособность и эффективность продукта в реальных, сложных условиях, создает эталонный кейс, на который, надеюсь, будут ориентироваться и другие компании из самых разных отраслей.

— Как вы считаете, сыграют ли цифровые помощники важную роль в развитии автоматизации бизнес-процессов российских компаний? Если да, то какие из них могут оказать наибольшее влияние? Если нет, то по каким причинам?

— Цифровые помощники сыграют не просто важную, а критическую роль в автоматизации бизнес-процессов российских компаний. Без них малый и средний бизнес в условиях кадрового голода и необходимости повышать производительность просто не вытянет конкурентную гонку. Будущее за гибридными цифровыми сотрудниками, которые находятся на стыке классического RPA и больших языковых моделей. ИИ-агенты, которые и понимают сложный контекст как человек, и умеют выполнять конкретные действия в учетных системах. Мы регулярно получаем запросы от бизнеса примерно с одной и той же формулировкой: бизнес растет, и хочется сдержать рост штата кадров за счет применения ИИ.

— Большое спасибо за беседу!