ИИ как драйвер выручки: не экономия, а трансформация бизнес‑процессов

Искусственный интеллект всё чаще становится не просто технологическим трендом, а реальным инструментом трансформации бизнес‑процессов — но только в том случае, если за внедрением стоит чёткое понимание проблемы и измеримый результат. В интервью — подход к созданию IT‑продукта, который опирается на поиск реальной боли пользователя, сборку команды с разносторонними компетенциями и грамотное использование доступных технологий.

Юрий Ковалев, эксперт по внедрению искусственного интеллекта в бизнес-процессы, основатель и руководитель ИИ-сервиса для врачей smartica.ai:

Для меня создание IT-продукта начинается не с технологии и даже не с бизнес-модели, а с понимания конкретной проблемы. В случае smartica.ai мы увидели, насколько много времени врач тратит не на пациента, а на документацию и административную работу. Сегодня наша задача — превратить эту рутину в автоматизированный процесс и дать врачу возможность сосредоточиться на главном: на пациенте.

Если говорить о деньгах, я не считаю правильным строить компанию вокруг идеи «любой ценой достичь миллиарда». Сначала должен появиться работающий продукт, за который клиент регулярно готов платить, затем — понятная экономика масштабирования.

Команду, на мой взгляд, невозможно собрать только деньгами. Очень важны человеческие отношения внутри компании и общая заинтересованность в результате. Особенно в технологическом бизнесе: сильные технические специалисты — это не просто исполнители отдельных задач, а люди, от которых во многом зависит успех всего проекта. Поэтому для меня принципиальны интересная задача, возможность влиять на продукт и ощущение, что ты строишь что-то действительно полезное.

При этом в команде должны быть разные компетенции. В smartica.ai, например, разработка и AI — только одна часть бизнеса. У нас есть экспертиза в коммерции, медицинской валидации, взаимодействии с регуляторами, партнерствах и масштабировании. Именно сочетание этих компетенций позволяет технологическому продукту пройти путь от прототипа до реального внедрения.

Что касается инфраструктуры, я не вижу смысла сегодня воспринимать отечественные решения исключительно как вынужденную замену западным. Российские облачные платформы уже дают вполне неплохой набор инструментов для разработки и эксплуатации современных сервисов. Появляются собственные языковые модели, развиваются вычислительные мощности и инструменты для работы с данными. Поэтому задача бизнеса сейчас скорее в том, чтобы правильно собрать этот технологический стек под свои требования, чем пытаться буквально воспроизвести западную инфраструктуру.

В AI-трансформации я бы тоже не ставил во главу угла только сокращение расходов. В нашей компании уже значительную часть статистической и аналитической работы выполняют AI-агенты. Там, где раньше требовалось собирать данные, сводить их и анализировать вручную, сегодня значительную часть этой работы можно автоматизировать.

Но для бизнеса гораздо интереснее другой эффект — дополнительная выручка. В медицине это особенно заметно. Если врач перестает тратить часть приема на документацию и административные задачи и все это время отдает пациенту, меняется сама экономика приема. Растет качество коммуникации, повышается вероятность повторного обращения, увеличивается средний чек. То есть AI в данном случае не просто экономит компании деньги — он помогает зарабатывать больше.

И, пожалуй, это главный принцип, которым я руководствуюсь как предприниматель: технология сама по себе не является результатом. Результат — это изменение бизнес-процесса, которое можно измерить в деньгах, времени или качестве. Если AI действительно меняет этот показатель, тогда у продукта есть все основания для масштабирования.