Юлия Орлова — предприниматель, эксперт по внедрению искусственного интеллекта в бизнес, основатель экосистемы ИИ-продуктов T-BOX и онлайн-академии «Войти в ИИ».
— Юлия, что у вас сейчас происходит? Какие проекты в фокусе?
— Если оглянуться на последние два года, то изменений очень много. В прошлом году мы получили премию «Лидеры AI-индустрии» от Sorokin Productions и стали их технологическим партнером. Мы выстроили системную модель внедрения ИИ в бизнес, которая позволила ускорить запуск решений и масштабировать их примерно для 150 компаний в год.
Еще, например, мы сделали официальный клип певицы Славы целиком на нейросетях — это реальный клип, который показывали на концертах. И таких проектов стало много. Я вижу, что ИИ уже стал инструментом продакшна.
— При этом у вас много B2B-продуктов, совсем не медийных.
— Да, и именно они мне сейчас интереснее всего. Например, ИИ-сервис для автоматизации коммерческих предложений на производстве. Это тяжелая, очень рутинная работа, которая годами делалась вручную. Менеджеры сидят в Excel, по два часа собирают один документ, ошибаются, переспрашивают. Мы просто убрали человека из середины процесса и оставили ему функцию контроля. Система сама анализирует заявку, сопоставляет данные с внутренними прайсами, проверяет расчеты и возвращает готовый документ. И это в разы сокращает время менеджеров и усиливает экономику компании.
Очень хорошо показал себя сервис речевой аналитики T-STATS. Он полностью автоматизирует контроль качества звонков: система два раза в день забирает 100% звонков, расшифровывает, анализирует и выдает выводы по каждому менеджеру. Это оказалось сильно востребовано, потому что бизнес устал проверять людей вручную.
А вот роботов-обзвонщиков мы закрыли. Занимались этим пять лет и поняли, что канал изжил себя. И это тоже нормально, ведь не все продукты живут вечно.
— Вы много делаете кастомных разработок. Зачем, если есть собственные продукты?
— Потому что именно в кастомных проектах рождаются новые идеи. Например, мы сделали сервис премиум-такси в Грузии, закрытый мессенджер для московского клуба, куда нельзя попасть просто так, датчик непрерывного мониторинга глюкозы.
А сейчас у нас, пожалуй, самый сложный проект за всю мою карьеру — нейросетевой девайс для овощебаз. Система работает в качестве агронома: выявляет болезни, дефекты, формирует отчеты. Фактически убирает человеческий фактор. Уже начинаем тесты на базах трех крупных сетей, в которой россияне ежедневно покупают продукты.
— Юлия, вы много говорите о безопасности данных. Откуда такой фокус на этой теме?
— Потому что это самый большой страх бизнеса, и он абсолютно рациональный. Компании не верят, что данные действительно не уходят во внешние модели, даже если там стоит галочка «не использовать для обучения». Это всегда игра в доверие, а многие бизнесы не могут себе ее позволить. Особенно те, кто работает с персональными данными, финансовыми документами, стратегиями, договорами. Есть и второй слой — юридический: 152-ФЗ, требования регуляторов, внутренние политики безопасности. В таких компаниях просто запрещено передавать данные на зарубежные серверы.
Поэтому мы разработали проект «Айтечество». Изначально как внутреннее решение для собственной компании. У нас автоматизации с помощью ИИ поддается все, что в принципе можно автоматизировать, и прежде чем предлагать такие решения рынку, мы всегда проверяем их на себе. Модель маскирует чувствительные данные и только после этого отправляет запрос во внешнюю нейросеть. Для ИИ это выглядит как работа с вымышленной компанией, но бизнес получает полноценный результат. Такое решение позволяет использовать ИИ в юридических, финансовых, государственных и окологосударственных процессах без риска утечки и без нарушения законодательства. Мы также берем на себя ответственность за корректность работы системы. Для компаний это принципиально важно, потому что ответственность за данные всегда лежит на них.
Самым сложным в этом проекте оказалась даже не техническая часть, а объяснение ценности. Бизнес в России пока слабо осознает риски хаотичного использования ИИ: когда сотрудники загружают договоры, базы клиентов и аналитику в случайные нейросети, просто чтобы «быстрее сделать задачу». И вот здесь возникает главный риск — потеря контроля. «Айтечество» как раз и решает эту проблему: дает сотрудникам удобный инструмент, а руководителям — уверенность, что данные остаются внутри компании.
— Сейчас многие боятся, что ИИ приведет к массовой безработице. Этот страх оправдан?
— Я бы сказала так: бояться стоит, но не ИИ, а других людей, которые научились с ним работать. Именно они и вытесняют остальных с рынка.
Если посмотреть на то, что уже произошло за рубежом, это хорошо видно. Например, в 2023–2024 годах Amazon, Meta и Google проводили масштабные сокращения персонала, параллельно активно внедряя ИИ и автоматизацию внутренних процессов — об этом компании говорили в письмах сотрудникам и публичных отчетах. Речь шла прежде всего о командах поддержки, маркетинга, аналитики и операционных ролях, где часть задач стали закрывать алгоритмы и внутренние ИИ-ассистенты. Позже часть людей вернули, когда стало понятно, что автоматизация не заменяет экспертизу полностью, но сам эксперимент уже состоялся: рынок проверил, какие функции можно автоматизировать, а где без человека пока не обойтись. В России этот процесс только начинается, но логика будет той же — ИИ станет инструментом перераспределения ролей, а не мгновенной замены людей.
— В России это пока не так заметно. Почему?
— Потому что мы просто находимся на более ранней стадии. Но процесс уже пошел. У меня есть информация, что некоторые крупные компании уже сокращают специалистов именно из-за внедрения нейросетей.
Причем логика очень простая: дорогих специалистов заменяют более дешевыми, но дают им инструменты, которые раньше были только у топов. Алгоритмы, внутренние модели, наработанные решения — все это позволяет одному человеку делать работу, которую раньше делали три–четыре. Массовые сокращения у нас еще впереди, просто рынок пока к ним морально не готов.
— То есть некоторые профессии будут исчезать?
— Исчезнут не профессии, а люди, которые не хотят обучаться работе с ИИ. Действительно, часть профессий со временем уйдет. Но одновременно ИИ создает огромное количество новых специальностей, которых раньше просто не существовало: юристы по ИИ и данным, архитекторы ИИ-решений, специалисты по обучению и контролю моделей, аналитики ИИ-рисков, операторы ИИ-систем.
Согласно докладу Всемирного экономического форума «Будущее рынка труда 2025», в этом десятилетии будет создано около 170 млн новых рабочих мест, при одновременном сокращении 92 млн. То есть чистый рост составит 78 млн рабочих мест. Я уже сейчас вижу, что рынок делится тех, кто за последние годы системно научился работать с ИИ, и тех, кто ограничивается эпизодическим использованием инструментов и считает, что этого достаточно. В этом смысле трансформация рынка труда — естественный процесс обновления навыков.
Вопрос только в том, будете ли вы управлять этим процессом, или он произойдет без вас.
Реклама. Рекламодатель ИП Орлова, https://t.me/enter_to_ai/, Erid: 2VfnxxTmrm7