«AI-агент делает за 10 минут то, на что человеку нужны дни». Михаил Евлахов — о будущем экспертов.

Искусственный интеллект постепенно выходит из стадии хайпа и превращается в обычный рабочий инструмент бизнеса.

Он уже анализирует документы, помогает разбирать тендеры, готовит отчеты и берет на себя часть работы, которая еще недавно требовала нескольких дней квалифицированного специалиста.

Но где заканчивается автоматизация и начинается настоящая экспертиза?

Об этом я поговорил с Михаилом Евлаховым, специалистом с более чем 20-летним опытом в автоматизации и цифровой трансформации крупного бизнеса.

Мы с Михаилом когда-то учились в одной группе в РГУПС. Уже тогда он был одним из сильнейших студентов курса. Прошло больше двадцати лет, и сегодня мне особенно интересно наблюдать, как его профессиональный опыт соединяется с технологиями, которые способны серьезно изменить работу бизнеса, банков и консультантов.

Поговорили о цифровизации российских компаний, искусственном интеллекте, AI-агентах и о том, за что бизнес будет платить человеку, когда значительную часть аналитической рутины научится выполнять машина.

Миш, ты больше 20 лет занимаешься автоматизацией и трансформацией крупного бизнеса. Насколько российские компании на самом деле цифровизированы, если убрать красивые презентации и отчеты?

— Сейчас век цифры, данные, это альфа и омега в работе любой компании. Отвечая на твой вопрос, могу сказать, что российские компании имеют высокий уровень цифровизации и рассматривают это как стратегические инвестиции.

Ты видел компании изнутри и как консультант, и как руководитель проектов. Где обычно больше проблем — в технологиях, бизнес-процессах или в людях, которые ими управляют?

— Технологии, это инструмент, который помогает решать задачи компании, они нейтральны. В основе проблем обычно это бизнес-процессы, которые могут быть идеально описаны, но спотыкаются на исполнителях. Обратная сторона, это их отсутствие, но для крупного бизнеса это нонсенс. Люди, это наверное самый сложный аспект, который нужно учитывать. Тут смешивается все от «мне сказали, что надо делать так» до «а вдруг уволят».

Можно ли по качеству управленческих систем понять качество самого бизнеса? Какие признаки сразу говорят тебе, что внутри компании бардак?

— Тут стоит говорить не о качестве, а о зрелости. Зрелость, по моему мнению категория более высокого уровня. Отчетность можно собрать в величайшей программе Excel, но у меня возникает вопрос доверия к таким данным, т.к. высок человеческий фактор. И конечно вопрос в экономической эффективности, а сколько сотрудники тратят времени на формирование отчетности. Говоря о признаках, я бы сказал просто это большое количество систем, при этом данные между ними переносятся вручную и высокая доля ручного формирования отчётности.

Мы в Финсолвер часто сталкиваемся с ситуацией: собственник считает, что у него проблема с финансированием, а начинаешь разбираться — проблема внутри самого бизнеса. Насколько часто ты наблюдаешь похожую картину со стороны процессов и IT?

— Аналогичные случаи, это примерно 25% запросов. Приведу пример одного из запросов. Клиент пришел с запросом на помощь в выборе новых серверов для 1С, т.к. текущие показывают низкую производительность. Но это поверхностный взгляд, все мы понимаем стоимость нового оборудования и сложности с логистикой в текущих условиях. Это риски, которые могут просто дополнить текущие проблемы. В итоге, сначала анализ текущих параметров и настроек и только потом уже принятие решения о необходимости закупки.

Сейчас все говорят про искусственный интеллект. Где AI уже реально дает экономический эффект крупному бизнесу, а где пока больше маркетинга, чем пользы?

— AI хайп уступает место прагматизму. Пришло понимание, что AI не панацея и он не заменит штат аналитиков и программистов, особенно для сложных продуктов. На текущий момент нужен человек, который будет следить за общей архитектурой решения. Но ниша внутрикорпоративных чат-ботов поддержки, специализированных агентов, для решения конкретных задач, это то поле, где AI дает ощутимый эффект.

Какие функции в банках и финансовом консалтинге, на твой взгляд, ИИ заберет у человека первыми? А где человека заменить будет значительно сложнее?

— Все что связано с анализом данных это будет поле, где ИИ даст фору человеку. Но это не значит, что человеку здесь не место. Люди должны задать параметры для анализа, определить критерии. И всегда возникают нестандартные ситуации, тут человека сложно заменить. Не стоит забывать про эффективность. Если ИИ может сэкономить время высококвалифицированному специалисту, для рутинных задач, значит у него будет время для решения сложных.

Ты уже экспериментировал с AI-агентами для анализа больших массивов документов. Насколько сегодня реально отдать машине первичный анализ компании перед тем, как материалы попадут к финансовому эксперту?

— Это уже реальность, которую я использую регулярно для анализа клиентов и тендерной документации. ТЗ на внедрение информационных систем может занимать до 150 страниц, по самым скромным прикидкам, внимательное ознакомление человека со всем этим объемом может занять до нескольких дней. Агент способен дать первичный анализ и подготовить развернутый отчет о сроках, команде и примерной стоимости за 5-10 минут. Эксперт только верифицирует результат.

Есть распространенный страх: если финансовый анализ делает ИИ, он может уверенно придумать цифру или сделать неправильный вывод. Как построить систему, которой можно доверять в вопросах, где ошибка может стоить миллионов?

— Тут ответ прост — доверяй, но проверяй! Галлюцинации, это частая болезнь ИИ, когда он додумывает. Я с этим сталкивался на практике, поэтому всегда использую правило приведи ссылку источника данных, для верификации или ссылку из документа, где содержится то или иное требование. Нужно помнить, что ИИ-агент это не что-то статичное, он должен развиваться.

Как, по-твоему, изменится работа финансового директора, кредитного аналитика и корпоративного банкира в ближайшие 3-5 лет? Кто из них сильнее всего почувствует влияние ИИ?

— В той или иной мере почувствуют все. Я бы сказал так, рутина свалится на ИИ, а люди получат удобный инструмент для формирования тех отчетов, которые им нужны здесь и сейчас, без необходимости привлекать разработчиков и аналитиков.

Представим компанию через пять лет, где финансы, управленческий учет, документооборот и значительная часть аналитики работают с AI-агентами. Что тогда останется человеку — и за что бизнес будет готов платить самые большие деньги?

— С одной стороны, всегда будет потребность в людях, которые смогут в условиях неопределенности, кризисных ситуаций принимать решения по стабилизации выходу из кризиса. Умение вести переговоры, умение находить компромиссы и принимать нестандартные решения будут цениться всегда. С другой стороны, умение мыслить системно и превращение кризисов в набор правил для их предотвращения, это две стороны одной медали.

Вместо заключения

После разговора с Михаилом у меня осталась одна мысль.

Мы много обсуждаем, сможет ли искусственный интеллект заменить человека.

Но, возможно, вопрос стоит ставить иначе:

какую работу человеку вообще имеет смысл продолжать делать самому?

Если AI-агент способен за 5-10 минут провести первичный анализ массива документов, на изучение которого специалисту могут потребоваться дни, очевидно, что значительная часть рутинной аналитической работы будет постепенно автоматизироваться. Именно так Михаил уже использует агентов на практике.

Но сам Михаил проводит важную границу: человеку остаются неопределенность, кризисные решения, переговоры, поиск компромиссов, нестандартные решения и системное мышление.

Мне кажется, именно здесь и проходит граница между автоматизацией и настоящей экспертизой.

ИИ будет становиться быстрее.

А ценность человека будет все меньше определяться тем, сколько информации он способен обработать, и все больше — тем, какие решения он способен принять.