Правда или миф: бизнес не доверяет генеративному ИИ

Генеративный ИИ ненадёжен, склонен к ошибкам и опасен для конфиденциальных данных — так звучит расхожее мнение в деловых кругах. Многие руководители разделяют этот скепсис и не готовы доверять технологии критически важные задачи.

Директор департамента аналитических решений ЮMoney Евгений Виноградов рассказал редакции СберПро, насколько такая позиция обоснована сегодня. Мы перенесли все главные инсайты из подкаста в этот текст.

Генеративный ИИ — относительно молодая технология, и у неё действительно есть специфические риски.

Галлюцинации. Модели способны уверенно выдавать вымысел за факт. Евгений Виноградов делится личным опытом: нейросеть подготовила юридически грамотный на вид документ, но с несуществующими терминами.

Избыточность. ИИ-тексты нередко страдают многословием. Техническое решение от нейросети может оказаться в пять раз объёмнее лаконичного описания опытного ИТ-архитектора. Возникает парадокс: нейросетевые тексты приходится сжимать другими ИИ-сервисами.

Несмотря на ограничения, тезис о тотальном недоверии к нейросетям уже устарел. Цифры подтверждают: бизнес активно осваивает технологию.

«Например, ЮMoney внедрила генеративный ИИ в разработку для анализа кода и поиска ошибок. В клиентском сервисе ИИ-агенты обрабатывают входящие запросы и помогают сотрудникам формировать точные ответы», — отмечает Евгений Виноградов.

Накопленный опыт компания масштабирует вовне: готовые ИИ-решения автоматизируют маркетинг и продажи. Предприниматели делегируют нейросетям описание целевой аудитории, тексты для карточек товаров, коммерческие предложения — и существенно сокращают трудозатраты.

В ЮKassa есть AI-помощник ЮChat, который помогает предпринимателям разбираться с рутинными задачами: написанием текстов, описаний, рекламных объявлений. Замеры удовлетворённости показывают: 70% пользователей готовы применять инструмент снова и рекомендовать его — даже на этапе первых версий.

Логика простая: человек пробует ИИ для одной задачи, видит выгоду и начинает применять его повсеместно.

Недоверие к генеративному ИИ — уже скорее миф, чем реальность. Да, технология несовершенна: галлюцинации и многословие остаются актуальными проблемами. Однако бизнес научился работать с этими ограничениями и выстраивать процессы, где ИИ приносит ощутимую пользу.

Ключевой сдвиг произошёл в подходе: компании перестали ждать идеального инструмента и начали использовать тот, что есть, — с поправкой на его особенности. Результат говорит сам за себя: высокий процент повторных обращений, расширение сценариев применения и готовность рекомендовать технологию коллегам. Всё это свидетельствует о том, что генеративный ИИ из экспериментальной игрушки превращается в рабочий инструмент бизнеса.

Материал подготовлен по данным из нового выпуска подкаста «Цифра в деле» от СберПро. Послушайте выпуск