Формат, в котором слышно главное
Зал форума «Время цифры 2025» 26 мая выглядел непривычно: люди в наушниках, приглушённые аплодисменты, модератор с микрофоном, который просит: «Друзья, у нас Digital формат, поэтому слушать нас нужно и прямо лучше — через приложение». Это была «тихая конференция» — весь звук шёл в приложение по QR-коду, а сцена стала студией прямой трансляции. В таком формате открылся трек 1 «Цифровайб. ИИ: лучшие практики» — разговор о том, как искусственный интеллект перестаёт быть хайпом и становится рабочим инструментом в корпоративном контуре и в творческих индустриях.
«ИИ — это то, чего ещё нет»
Первым на сцену — точнее, в кресло, «чтобы было видно на трансляции» — вышел HR- и AI-эксперт Николай Писаренко. Ему дали 10 минут «базы», и он использовал их плотно: «мне хочется за 10 минут дать необходимую базу… чтобы вы могли во всех этих разговорах про искусственный интеллект трезво ориентироваться».
Первый парадокс, с которого он начал, касался самого определения ИИ. «Искусственный интеллект — это то, чего ещё нет», — заявил Писаренко, пояснив: в 50-е годы учёные считали шахматного чемпиона-компьютера эталоном машинного разума, но после победы Deep Blue над Каспаровым отношение сменилось на «ну нет, это просто компьютер, он там что-то считает». Чем быстрее развивается технология, тем быстрее общество её обесценивает.
Чтобы уйти от философии к практике, спикер сослался на российскую Национальную стратегию развития ИИ до 2030 года и федеральный закон: «Технология заменяет когнитивные функции человека — заменяет. А значит, это искусственный интеллект». В этой логике даже калькулятор — форма ИИ, а важной практической добавкой становится сигнал аудитории: «если вы будете держать в голове, что искусственный интеллект — это не только чат GPT, это уже круто».
Что может и чего не может ИИ в 2025 году
Опорой на данные у Писаренко стало метаисследование Stanford AI Index, вышедшее в апреле: «когда я читал это исследование, оно меня поразило». По его словам, на апрель 2025-го «технологии искусственного интеллекта… в самых разных задачах от работы с текстом до распознавания того, что происходит на видео, гораздо лучше… решают разного рода тесты, чем человек». Практически все классические бенчмарки либо решены, либо близки к решению.
Отсюда — две границы, за которые ИИ пока не вышел. Первая — новый тест HLE (Humanity’s Last Exam): «задачи, связанные с химией… с расшифровкой каких-то скриптов на латыни… это вот первая граница, то, чего ещё не может искусственный интеллект». Вторая — агентное поведение. «Если задача занимает меньше двух часов, то почти наверняка искусственный интеллект её решает лучше, чем человек», — пояснил Писаренко; но многошаговые задачи во внешней среде всё ещё ломают модели.
Именно на этой границе рождается главный бизнес-тренд ближайших лет. «Главный бизнес-тренд по данным Гартнер до 2028 года — это так называемые агенты. И все компании следующие три года… будут думать о том, а как бы нам перестроить процессы таким образом, чтобы часть задач отдать так называемым агентам». Решения в организациях, по прогнозу, будут всё чаще приниматься автономно — без ручного клика.
Пять уровней зрелости: от «всё заблокировано» до AI-native
Главный практический вклад доклада — модель зрелости, которую Писаренко построил за два года консалтинга «как с технологически зрелыми, так и более… земными производственными» компаниями.
Безопасность, контур и «Open AI против open source»
Самый чувствительный для корпораций вопрос задали из зала: как внедрять ИИ, если ПО нужно размещать в собственном контуре? Ответ Писаренко показательно прагматичен: «большинство информации, с которой мы работаем в организациях… коммерческой тайной и персональными данными не являются, поэтому многие вещи можно делать и на… Open AI». Он сослался на данные «Яков и Партнёры»: «Open AI… занимает долю в 30% среди моделей, которые используются российскими компаниями для автоматизации бизнес-процессов».
Где нужны собственные серверы — там спасают open-source-модели: «они вплотную достигли возможностей моделей с закрытым исходным кодом, и разница невелика». Экономическая логика подсказывает двухшаговый путь: быстрый и дешёвый пилот на внешнем API, затем — перенос в контур, если оправдано по ROI.
Мастер-класс Саида Нигматуллина: от двух слов до питча
Вторую половину трека взял режиссёр и генеральный продюсер Red Moon Cinema, спикер Министерства культуры Саид Нигматуллин. Он сразу задал тон лайв-формата: «Я использую нейросети постоянно, везде, всегда очень много что решаю через нейросети». Из рекомендаций для тех, у кого нет VPN — Perplexity и GigaChat: «Perplexity — это одна из самых сильных моделей. Тоже работает без VPN, тоже бесплатно».
Отдельный полезный фрагмент — разбор моделей ChatGPT под задачи: «4.O… подходит для большинства задач. O3 — это самая умная, самая продвинутая, но она очень плохо в творчестве для работы с картинками и для кодирования». Этот «гид по выбору» применим и в маркетинге, и в HR-рутине.
Главный тезис для аудитории предпринимателей он сформулировал в одном предложении: «Алгоритм один и тот же. Что мы работаем с творчеством, что мы работаем с бизнесом». В кино это уже экономит дни работы: «выбери мне все сцены, где участвует такой-то актёр. Он мне выбирает все сцены автоматически… Раньше это приходилось прочитать 18 серий сценариев и всё это вручную выписать. До сих пор 90% так и делают».
Что уносит с трека бизнес-аудитория
Трек «Цифровайб» собрал в одной сессии стратегический и прикладной взгляды на ИИ. Писаренко дал управленческую рамку: определение из 2030-стратегии, данные Stanford, тренд Gartner на агентов, пятиуровневую модель зрелости и прагматичный подход к ИБ. Нигматуллин добавил живую демонстрацию: одна и та же цепочка промптов превращает двухсловную идею и в сценарий мультфильма, и в бизнес-продукт с питчем. Ключевой общий вывод трека — системное внедрение ИИ требует «политической воли собственника», обучения, среды и стратегии, иначе компания навсегда остаётся на уровне индивидуальных экспериментов.
Сайт форума: https://forum.digital-leaders.online