Никита Карасев, «Родная Речь»: «Без профессии — нечего усиливать, без ИИ-навыков — трудно конкурировать»
В 2025 году искусственный интеллект перестал быть просто «модным инструментом» — он становится инфраструктурой бизнеса. О том, как меняется корпоративная культура под влиянием технологий, где проходит граница между автоматизацией и ответственностью человека и какие навыки становятся ключевыми для специалистов будущего, — в интервью рассказал Никита Карасев, руководитель направления по внедрению искусственного интеллекта группы компаний «Родная Речь»
— Сегодня генеративный искусственный интеллект используют 70% российских компаний. Что для вас значит полноценное внедрение искусственного интеллекта в процессы компании?
— Полноценное внедрение ИИ — это когда технологии незаметно «вшиты» в повседневные рабочие процессы и инструменты сотрудников. Не отдельный бот и не витринный пилот, а единый, бесшовный контур: человек начинает задачу в знакомой системе, а ИИ подхватывает рутинные задачи, подсказывает варианты, оформляет документы, запускает получение данных — без переходов между тремя-пятью сервисами и ручных выгрузок. Итог — измеряемое влияние на скорость, качество и стоимость процесса, а не просто доступ к «еще одному инструменту».
— Главной целью применения ИИ бизнес, на этом этапе, видит разгрузку сотрудников. Действительно ли происходит разгрузка кадров с помощью технологий или это ускорение ради ускорения? Какую обратную связь дают сотрудники?
— Я бы говорил не о «разгрузке» в смысле сокращения часов, а о перераспределении усилий. Мы не стали работать меньше, но глубина проработки и количество завершенных задач выросли. ИИ хорошо снимает рутину: черновики писем и ТЗ, сводки, классификация обращений, первичная аналитика, проверочные чек-листы. Вы совершаете меньше переключений и больше фокусируетесь на решениях, где важны контекст и ответственность. Важно не забывать о людях, которые участвуют в самих процессах. По нашим данным перераспределение рутинных и банальных задач на ИИ делает сотрудников не просто эффективнее, но и счастливие.
— С какими барьерами чаще всего сталкиваются компании при внедрении ИИ: техническими, финансовыми или этическими? Все-таки кастомные решения доступны немногим бизнесам и требуют значительное количество вложений.
— Главный барьер — конфиденциальность и управление данными. Компании балансируют между дорогими приватными развертываниями и облачными сервисами с рисками. Рядом идут интеграции с существующей инфраструктурой, экономика владения и дефицит компетенций. Практичный путь: старт с отраслевой платформы, подходящей под ваши задачи, локальные проверки и блокировка возможных утечек конфиденциальных данных, затем — кастомизация на критичных процессах. Кастомные модели оправданы там, где эффект перекрывает CAPEX/OPEX; в остальном — умная оркестрация готовых компонентов.
— Насколько реально полностью «оцифровать» бизнес-процессы компании с помощью ИИ? Где проходит граница автоматизации сегодня?
— «Оцифровать все» сейчас нереалистично. Граница проходит там, где требуются суждение, социальная динамика, юридическая ответственность и работа с неоднозначностями. Сильные стороны текущего ИИ — поиск и извлечение знаний, работа с текстом и изображениями, агентные системы и программируемые пайплайны. Дизайн AI-driven-системы должен включать уровни автоматизации (от подсказок до автономии), валидацию, эскалации и аудит результатов. Мы автоматизируем 60–80% маршрута, а последние критичные 20% оставляем человеку, именно в них заключена основная ценность и берется ответственность.
— Как вы считаете, что важнее в будущем: знать свою прикладную профессию или уметь работать с ИИ-инструментами?
— Это не «или-или». Будущее — гибридные специалисты: сильная прикладная экспертиза плюс AI-грамотность. Важны умение формулировать задачи для ИИ, критически оценивать ответы, работать с данными и метриками качества, понимать риски безопасности. Те, кто совмещает профессиональные знания и навыки работы с ИИ-инструментами, уже выигрывают по скорости, качеству и масштабируемости.
Проще говоря: без профессии — нечего усиливать, без ИИ-навыков — трудно конкурировать. Оптимальная траектория — T-shape профиль специалиста: высокий уровень знаний в своем деле и умение пользоваться ИИ-инструментами.
