Авторы: Э.Б. Шантаев, Л.Ш. Дараселия, А.Е. Храмов
Современные технологии стремительно развиваются, и искусственный интеллект (ИИ) играет в этом процессе ключевую роль. Однако в отличие от многих других прорывных технологий, на настоящим этапе развития технологий ИИ редко существует как полностью самостоятельное решение. Гораздо чаще он выступает в роли модификатора — инструмента, который встраивается в уже существующие системы и процессы, делая их умнее, быстрее и эффективнее. Это превращает ИИ не просто в очередную инновацию, а в универсальный «катализатор» прогресса, способный трансформировать самые разные отрасли.
ИИ как модификатор не заменяет технологии, а оптимизирует их, снижая затраты, уменьшая зависимость от человеческого фактора и открывая новые возможности для анализа данных. Например, в производственных системах ИИ не создаёт новое оборудование, но позволяет предсказывать поломки станков, а в логистике — строить оптимальные маршруты доставки. Подобные улучшения делают технологии более адаптивными и экономически выгодными, что особенно важно в условиях высокой конкуренции. Фактически, ИИ превращает традиционные технологии в более совершенные версии самих себя, сохраняя их суть, но значительно расширяя возможности.
ИИ как модификатор, а не замена технологий
ИИ часто ошибочно воспринимают как универсальную замену человеческому труду или существующим технологическим решениям. Однако в реальности его основная ценность заключается не в полном замещении, а в усилении и интеллектуализации уже работающих систем. Например, ИИ не создаёт с нуля новые производственные линии, но способен наделить их «умными» функциями — предиктивной аналитикой, адаптивной оптимизацией энергопотребления или автономным контролем качества. Такой подход превращает традиционные производства в интеллектуальные экосистемы, где данные и алгоритмы непрерывно улучшают процессы. Бизнес получает не просто точечные улучшения, а качественно новый уровень управления ресурсами, сохраняя при этом проверенные технологии и минимизируя затраты на модернизацию. В этом и заключается суть интеллектуализации промышленности: не ломать старое, а наращивать интеллектуальный потенциал существующих систем, добиваясь значительного роста производительности и гибкости.
Ключевое отличие ИИ-модификаторов от автономных систем в том, что они не функционируют изолированно, а встраиваются в текущие процессы, делая их «умнее». В современных бизнес-процессах ИИ часто действует как скрытый «интеллектуальный» слой внутри других технологий. Компьютерное зрение не заменяет камеры видеонаблюдения, но позволяет им распознавать лица или аномалии в поведении. Аналогично, алгоритмы машинного обучения не подменяют собой финансовых аналитиков, но обрабатывают огромные массивы данных, помогая специалистам принимать более обоснованные решения.
При этом важно понимать, что ИИ далеко не всегда способен полностью взять на себя управление технологическими процессами — чаще он берёт на себя рутинные, ресурсоёмкие задачи, освобождая людей для более сложной и творческой работы. Например, в медицине ИИ может анализировать рентгеновские снимки быстрее и точнее человека, но окончательный диагноз и стратегию лечения всё равно определяет врач. Такой симбиоз человеческого опыта и машинной эффективности демонстрирует, что будущее технологий лежит не в противопоставлении ИИ и традиционных систем, а в модификации последних за счет интеллектуальной автоматизации функций.
При этом ИИ традиционно ассоциируется со вспомогательными функциями — управление кадрами, ИТ, юридическим сопровождением и т. д., где он действительно приносит огромную пользу, упрощая работу с документами, подбор персонала или техническую поддержку. Однако ИИ способен трансформировать не только вспомогательные функции, но и ключевые бизнес-процессы. Так, компании всё больше фокусируются на ключевых бизнес-процессах для реализации всех преимуществ ИИ. Согласно аналитике Boston Consulting Group, в среднем компании получают 62% пользы от ИИ и генеративного ИИ в основных производственных функциях, включая операционную деятельность (23%), продажи и маркетинг (20%) и R&D (НИОКР) (13%). Функции поддержки генерируют 38% стоимости, при этом лидируют службы поддержки клиентов (12%), IT (7%) и закупки (7%).
Представленная инфографика показывает, что в таких отраслях, как программное обеспечение, индустрия средств массовой информации и цифрового контента, сектор финансовых технологий, страхование, телекоммуникации и биофармацевтическая отрасль, 70–90% стоимости, связанной с ИИ, создаётся в ключевых бизнес-процессах. Даже большинство секторов в нижнем квартиле генерируют от 40% до 60% стоимости ИИ в основных бизнес-процессах. Согласно аналитике McKinsey & Company, трендами 2024 года стало использование ИИ хотя бы в одной функции (78% в 2024 против 55% в 2023). Лидерами внедрения являются IT-сектор, маркетинг и продажи. Самый резкий рост применения ИИ (+9%) зафиксирован в IT-отделах.
Эти успехи достигаются не внедрением автономных интеллектуальных систем, а постепенной модификацией существующих технологий с использованием ИИ. Этот принцип особенно актуален в условиях, когда полная автоматизация либо невозможна, либо экономически нецелесообразна. Внедрение ИИ как модификатора позволяет компаниям постепенно трансформировать свои процессы без радикального пересмотра всей инфраструктуры. В результате технологии не заменяются, а эволюционируют, сохраняя свою основу, но приобретая новые качества — гибкость, адаптивность и способность к самообучению.
Пример 1: ИИ в системах планирования ресурсов предприятия
Системы планирования ресурсов предприятия или ERP-системы (Enterprise Resource Planning) уже давно стали стандартом для управления бизнес-процессами, объединяя финансы, логистику, производство и кадровый учёт в единую цифровую среду. Однако традиционные ERP зачастую остаются громоздкими: они требуют ручного ввода данных, сложной настройки отчётности и постоянного контроля со стороны специалистов. Именно здесь на помощь приходит ИИ, превращая ERP из статичного инструмента учёта в динамичную систему, способную к прогнозированию, автоматизации и даже принятию решений.
Один из ключевых аспектов модернизации ERP с помощью ИИ — интеллектуальный анализ данных. Например, алгоритмы машинного обучения могут прогнозировать спрос на продукцию, анализируя не только исторические продажи, но и внешние факторы: сезонность, рыночные тренды, экономическую ситуацию. Это позволяет компаниям оптимизировать складские запасы, избегая как дефицита, так и избытка товаров. Аналогично, в финансовом модуле ИИ выявляет аномалии в платежах, автоматически помечая подозрительные транзакции и снижая риски мошенничества.
Ещё одно важное направление — автоматизация рутинных операций. Вместо того чтобы тратить часы на формирование отчётов, сотрудники получают готовые аналитические инструменты, созданные ИИ на основе актуальных данных. Чат-боты с NLP (Natural Language Processing) обрабатывают запросы сотрудников по кадровым или IT-вопросам, сокращая нагрузку на службу поддержки. В производственном секторе ИИ анализирует данные с датчиков оборудования, предсказывая возможные поломки, и планируют профилактические работы — это значительно сокращает простои и увеличивает срок службы техники.
В результате внедрения ИИ ERP-системы становятся не просто хранилищем данных, а активными участниками бизнес-процессов. Они не только фиксируют информацию, но и — благодаря интеграции программируемых ИИ-агентов — самостоятельно анализируют данные, предлагают решения, автоматизируют сложные задачи и даже адаптируются под меняющиеся условия. Эти агенты работают как виртуальные «сотрудники», выполняющие рутинные операции, прогнозирующие риски или оптимизирующие логистику без прямого вмешательства человека.
При этом сама архитектура ERP остаётся прежней — меняется лишь её «интеллектуальная начинка», которая теперь включает гибкие ИИ-модули, настраиваемые под конкретные бизнес-задачи. Такой подход демонстрирует, что ИИ — это не революция, а эволюция: он не ломает старые системы, а раскрывает их скрытый потенциал. Более того, тренд на программируемых агентов делает технологии будущего доступными уже сегодня, так как их можно внедрять постепенно, без масштабной перестройки IT-инфраструктуры, значительно сокращая затраты на цифровую трансформацию.
Пример 2: ИИ в САПР: эволюция промышленного проектирования
Современные системы автоматизированного проектирования (САПР или CAD (Computer-Aided Design)), десятилетиями остававшиеся стандартным инструментом инженеров, переживают качественную трансформацию благодаря интеграции ИИ. Для руководителей промышленных предприятий это означает не просто технологическое обновление, а возможность принципиально изменить подходы к проектированию, сократив сроки разработки и снизив операционные затраты. ИИ не заменяет традиционные CAD-решения, а наделяет их новым уровнем интеллектуальности, сохраняя проверенные методики работы, но устраняя их ключевые ограничения.
Основная ценность ИИ для САПР заключается в способности автоматизировать рутинные, но критически важные процессы. Современные системы на основе машинного обучения анализируют тысячи уже завершённых проектов, выявляя скрытые закономерности и предлагая инженерам оптимизированные решения. Например, при проектировании сложных узлов алгоритмы могут автоматически корректировать геометрию деталей, снижая материалоёмкость без ущерба для прочности конструкции. В аэрокосмической отрасли такой подход уже позволяет сокращать вес компонентов до 50%, что напрямую влияет на экономию топлива и эксплуатационные расходы (Zhu, L., Li, N., & Childs, P. R. N. (2018). Light-weighting in aerospace component and system design. Propulsion and Power Research, 7(2), 103-119). При этом ключевые решения остаются за инженерами — ИИ выступает в роли интеллектуального ассистента, предлагающего варианты, но не заменяющего экспертизу.
Особый интерес для промышленности представляет интеграция языковых моделей в САПР-среду. Это позволяет перевести взаимодействие с системой на качественно новый уровень — инженеры могут формулировать задачи на естественном языке, а система преобразует их в параметрические модели и технические требования. Например, запрос «оптимизировать кронштейн для нагрузки 500 Н при минимальной массе» может автоматически запустить процесс генеративного проектирования с последующей проверкой методом конечных элементов. Такая функциональность особенно ценна при работе с типовыми элементами, где она способна сократить время проектирования на 30-40%. Одновременно языковые модели берут на себя генерацию технической документации, создавая описания и спецификации на основе готовых 3D-моделей, что значительно снижает нагрузку на инженерный персонал.
В автомобилестроении и машиностроении ИИ-модифицированные САПР демонстрируют особую эффективность при решении задач многокритериальной оптимизации. Анализируя данные краш-тестов, вибрационные нагрузки и тепловые режимы работы, алгоритмы предлагают инженерам комплексные решения, балансирующие между прочностью, весом и себестоимостью. Компании, внедрившие такие системы, отмечают сокращение числа итераций проектирования в 2-3 раза, что напрямую влияет на скорость вывода продукции на рынок. При этом важно отметить, что системы не работают автономно — они требуют чёткого определения бизнес-приоритетов руководством, будь то ориентация на снижение затрат или повышение надёжности.
Однако переход на интеллектуальные САПР требует от руководства компаний решения ряда стратегических вопросов. Качество работы алгоритмов напрямую зависит от исторических данных предприятия, что требует инвестиций в их систематизацию и очистку. Не менее важна адаптация процессов управления — ИИ предлагает варианты, но окончательные решения должны приниматься с учётом стратегических приоритетов компании. Кроме того, внедрение таких систем требует пересмотра подходов к защите интеллектуальной собственности, особенно при использовании облачных решений и языковых моделей.
Для промышленных предприятий, стремящихся сохранить конкурентное преимущество, интеграция ИИ в САПР перестаёт быть вопросом технологического выбора — это становится необходимостью. Компании, которые уже сегодня инвестируют в интеллектуальное проектирование, получают двойное преимущество: сокращение издержек на текущих проектах и формирование базы для будущей автономной инженерии, где ИИ будет выступать не просто помощником, а полноценным участником процесса проектирования. Руководителям, оценивающим перспективы таких решений, стоит рассматривать их не как затраты на IT-инфраструктуру, а как стратегические инвестиции в переоснащение ключевого бизнес-процесса.
Другие примеры ИИ-модификации технологий
ИИ продолжает трансформировать различные отрасли, выступая не самостоятельной технологией, а мощным усилителем существующих решений. В медицине, например, системы диагностики на основе ИИ не заменяют врачей, но значительно повышают точность анализов. Алгоритмы обработки изображений помогают радиологам выявлять патологии на рентгеновских снимках или МРТ, сокращая время обследования и уменьшая вероятность человеческой ошибки. При этом окончательное решение всегда остаётся за специалистом — ИИ лишь предоставляет ему более полную аналитическую базу.
В транспортной сфере ИИ модифицирует системы помощи водителю, делая их более адаптивными и безопасными. Датчики и камеры в современных автомобилях существовали и раньше, но благодаря ИИ они теперь могут не только распознавать препятствия, но и прогнозировать потенциально опасные ситуации на дороге. При этом до полного автопилота ещё далеко — современные системы выступают именно как «умные ассистенты», усиливая, а не заменяя человеческий контроль.
Робототехника — ещё одна область, где ИИ играет роль модификатора. Промышленные роботы уже несколько десятилетий используются на производствах, но с внедрением компьютерного зрения и алгоритмов глубокого обучения они стали значительно автономнее. Теперь они могут адаптироваться к изменяющимся условиям на конвейере, распознавать бракованные детали без перенастройки оборудования и даже безопасно работать рядом с людьми в коллаборативных режимах. Однако базовые механические решения остаются прежними — меняется лишь их «интеллектуальная» составляющая.
В маркетинге генеративный ИИ уже сейчас позволяет компаниям переосмыслить подход к продажам за счёт ИИ-модификации имеющихся парадигм за счёт рекомендации «следующего лучшего действия», автоматизации базовых рабочих процессов и оптимизации коммуникаций. Это позволяет внедрять продажи в реальном времени с поддержкой ИИ и в перспективе автономные продажи через цифровых аватаров (с минимальным участием человека). Это позволяет высвободить сотрудников для стратегических и партнёрских продаж, в то время как виртуальные ассистенты займутся транзакционными задачами. По мере того, как «умные» прогнозные продажи станут нормой, традиционное разделение между маркетингом, продажами и ценообразованием исчезнет, что увеличить рентабельность за счет роста LTV клиентов (Lifetime Value – «пожизненная ценность клиента») и эффективности вывода продуктов на рынок.
Потенциальные риски и ограничения
Несмотря на очевидные преимущества, ИИ-модификация существующих технологий имеет ряд существенных ограничений. Главный вызов — зависимость качества работы алгоритмов от входных данных. «Мусор на входе — мусор на выходе» — это правило особенно актуально для ИИ-систем: предвзятые, неполные, а там более неточные датасеты для обучения ИИ могут привести к некорректным и даже дискриминационным выводам. Например, системы подбора персонала, обученные на исторических данных, могут неосознанно воспроизводить существующие предрассудки.
Ещё одна проблема – нейросети как «чёрный ящик». Во многих случаях даже разработчики не могут точно объяснить, как именно алгоритм пришёл к тому или иному решению. Это создаёт сложности в отраслях, где требуется полная прозрачность принятия решений, например, в медицине или юриспруденции. Особую остроту эта проблема приобретает в промышленных системах, где необъяснимые решения ИИ могут привести к сбоям в производстве, нарушениям безопасности или финансовым потерям.
В промышленности «чёрный ящик» недопустим – предприятиям нужны интерпретируемые модели, которые позволяют отслеживать логику работы алгоритмов в режиме реального времени. Например, в автоматизированных линиях сборки или системах контроля качества отклонения от нормы должны быть не просто зафиксированы, но и понятны инженерам для оперативного устранения причин.
Кроме того, массовая автоматизация через ИИ требует пересмотра многих бизнес-процессов и переобучения персонала, что сопряжено со значительными временными и финансовыми затратами. Вместе с тем, сотрудники могут высвободить время, сэкономленное благодаря автоматизации, на совершенно новые виды деятельности. Также компании сокращают количество сотрудников в результате сэкономленного времени. Так, согласно уже упоминаемой выше аналитике McKinsey & Company, сокращение численности сотрудников является одним из организационных атрибутов, оказывающих наибольшее влияние на итоговую стоимость, реализованную с помощью ИИ.
Не стоит забывать и об этических дилеммах. Автоматизированные системы, принимающие решения, ставят сложные вопросы о распределении ответственности. Кто виноват, если ИИ-модифицированная система диагностики пропустила аварийную ситуацию? Как обеспечить конфиденциальность данных в системах, которые постоянно обучаются на новой информации? Кто виноват в аварии, произошедшей по вине автономного транспорта, управляемого ИИ? Эти вопросы пока остаются без однозначных ответов, что замедляет внедрение ИИ в некоторых чувствительных отраслях.
ИИ-агенты: от модификации к революции
До сих пор мы говорили об ИИ как о модификаторе существующих технологий — инструменте, который делает процессы умнее и эффективнее. Однако появление автономных ИИ-агентов меняет эту парадигму, превращая ИИ из вспомогательного компонента в самостоятельную силу, способную полностью перестраивать бизнес-процессы и создавать принципиально новые модели взаимодействия.
ИИ-агенты — это автономные программные системы, способные ставить цели, принимать решения и выполнять сложные задачи без постоянного контроля человека. В отличие от традиционных ИИ-модулей, которые просто обрабатывают данные по заданным правилам, агенты обладают:
- автономностью — могут действовать в динамичной среде, адаптируясь к изменениям;
- целеполаганием — сами определяют, какие шаги необходимы для решения задачи;
- многозадачностью — координируют несколько процессов одновременно;
- обучением на опыте — совершенствуются в процессе работы.
ИИ-агенты полностью меняют парадигму применения ИИ. Если обычный ИИ лишь улучшает ERP-систему (например, прогнозируя спрос), то ИИ-агент может полностью взять на себя управление цепочкой поставок:
- автоматически закупать сырьё у оптимальных поставщиков, анализируя рынок в реальном времени;
- корректировать производственные планы на основе изменений спроса;
- самостоятельно договариваться с логистическими компаниями, используя NLP для переговоров.
Вместо «модификации» происходит полная трансформация процесса — люди лишь задают общие KPI, а автономный ИИ-агент управляет операционной деятельностью. Например, в финансах ИИ-агенты не просто анализируют риски, а полностью могут вести инвестиционные портфели, реагируя на рыночные изменения быстрее любого трейдера. В клиентском сервисе ИИ-агенты смогут заменить целые отделы поддержки, решая до 90% запросов без человека и эскалируя только уникальные случаи.
Появление автономных ИИ-агентов знаменует качественно новый этап технологической революции, связанной с внедрением ИИ:
- скорость: агенты работают в режиме 24/7, принимая решения за секунды;
- масштабируемость: один агент может управлять тысячами процессов одновременно;
- самообучение: чем дольше работает система, тем лучше она адаптируется под специфику бизнеса.
ИИ-агенты знаменуют переход от эволюционного развития технологий к подлинной революции, где искусственный интеллект не просто помогает людям, а становится полноценным «цифровым сотрудником», переопределяя сами принципы работы отраслей. Это следующий логический этап — от модификации к полной трансформации.
Заключение
Искусственный интеллект доказал свою эффективность как универсальный модификатор технологий, а не их замена. Как показали примеры с ERP-системами, САПР и промышленной робототехникой, ИИ наиболее ценен именно в роли «усилителя» возможностей тех или иных технологий, который сохраняет проверенные временем решения, но наделяет их новыми возможностями. Такой подход позволяет бизнесу и отраслям эволюционировать постепенно, без революционных потрясений и чрезмерных затрат.
Прогресс, тем не менее, не стоит на месте и появление автономных ИИ-агентов знаменует качественно новый этап. Современные ИИ-агенты перестают быть просто «умными дополнениями» – они становятся полноценными цифровыми участниками бизнес-процессов, способными самостоятельно ставить цели, принимать решения и адаптироваться к изменениям. Это уже не просто улучшение существующих технологий, а создание принципиально новых парадигм управления и взаимодействия.
Однако такая трансформация требует переосмысления многих привычных подходов. Предприятиям предстоит:
- научиться эффективно интегрировать автономные системы в свои процессы;
- разработать новые модели контроля и управления ИИ-агентами;
- решить сложные вопросы ответственности и безопасности;
- перестроить организационные структуры под симбиоз человеческих и искусственных интеллектов.
Перспективы открываются колоссальные. В ближайшее десятилетие мы увидим, как:
- целые отрасли перейдут на модель «управления через KPI», где люди задают стратегические цели, а ИИ-агенты оптимизируют их выполнение;
- появятся полностью автономные бизнес-юниты с минимальным человеческим участием;
- сформируются новые стандарты взаимодействия между ИИ-агентами разных предприятий.
Если эти перспективы реализуются, то ИИ окончательно перестаёт быть просто технологией – он становится новой средой существования бизнеса. Те организации, которые смогут наиболее эффективно адаптироваться к этой новой реальности, получат беспрецедентное конкурентное преимущество. Будущее принадлежит тем, кто научится не просто использовать ИИ, а строить вокруг него свои бизнес-модели.
Это уже не просто цифровая трансформация – это рождение новой цифровой экономики, где ключевыми игроками становятся симбиотические системы «человек + ИИ-агент». И те, кто осознает это первыми, окажутся на шаг впереди в новой технологической гонке.
Об авторах
 |
Шантаев Эдуард Борисович — директор ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии» |
 |
Дараселия Леван Шотаевич — первый заместитель директора ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии» |
 |
Храмов Александр Евгеньевич — главный научный сотрудник ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии», член-корреспондент РАН |
