CEO на радио Nostalgie

Дмитрий Филиппов, CEO Getmyai, выступил в эфире радио «Nostalgie» (Пермь) с практическим разговором: с чего начать внедрение ИИ в бизнес-процессы компании, чтобы это приносило пользу — а не осталось модной строчкой в презентации. Запись эфира — в сообществе радиостанции ВКонтакте.

Ниже — ключевые тезисы разговора, собранные по мотивам эфира и рабочей практики Дмитрия: его лаборатория сама живёт на этих принципах (см. также 5 бизнес-кейсов по ИИ и доклад про вайб-кодинг).

С чего начать: три вопроса, а не закупка модели

Главная ошибка внедрения — начинать с вопроса «какую нейросеть купить». Правильная последовательность выглядит иначе:

1. Зачем внедрять? Найдите повторяющуюся задачу, которая съедает часы: разбор документов, ответы клиентам, отчёты, поиск по базе знаний.
2. Где внедрять? Выберите один пилотный процесс, а не «ИИ во всю компанию».
3. Метрики: сколько было до и после? Без замера до старта вы не докажете эффект даже себе.

И ещё одна рамка, которая ломает привычную мотивацию: бизнесу продают «сокращение расходов», но настоящая цель другая — заработать больше денег. Скорость и качество поставки — инструменты именно для этого.

Пилот: измеримый эксперимент, а не акт веры

Рабочий формат первого шага — комплексный подход с A/B-сравнением внутри команды:

• часть задач команда делает как раньше;
• часть — с помощью ИИ;
• сравниваются сроки, количество ошибок, стоимость и удовлетворённость заказчика;
• по результату пилота принимается решение о масштабировании.

Хороший первый пилот — одна понятная задача с измеримым результатом: парсинг тендерной документации со стоп-факторами, ответы клиентам из базы знаний, черновики типовых документов. Плохой первый пилот — «сделайте мне ИИ-трансформацию».

Российский контекст: две реальные боли

В разговоре не обошлось без специфики России. У отечественного бизнеса внедрение упирается не в «умеет ли модель писать», а в две практические проблемы:

• Доступ и оплата. Иностранные подписки сложно купить и сложно использовать. Рабочий путь — сервисы с API-доступом, работающие из РФ без иностранных карт и VPN: api.vega.chat даёт единый доступ к десяткам моделей с оплатой за использование. Подробнее — в статье «Открываем доступ к AI в России».
• Данные и 152-ФЗ. Куда уходят персональные и коммерческие данные — первый вопрос службы безопасности. Ответы существуют: локальная работа с файлами, анонимизация персональных данных перед отправкой в модель, а для компаний с жёсткими требованиями — собственные OpenAI-совместимые API и локальные модели внутри контура. Эту схему мы разбирали на примере Офиса ВЕГА.

Как ставить задачи ИИ

Промт-инжиниринг как отдельная магия — миф. Рабочее правило из докладов Дмитрия: ставьте задачу ИИ как хорошему подчинённому — чётко, от результата, с критериями приёмки и обратной связью. Контекст и критерии решают больше, чем «правильные слова».

И главное: ИИ готовит черновик, решение принимает человек. Ответственность за цифры, юридические формулировки и отправку документа клиенту остаётся на владельце процесса.

Метрики, которые показывают эффект честно

Вместо абстрактной «производительности» — то, что можно посчитать:

• время от задачи до результата;
• доля задач, закрытых без возврата на доработку;
• стоимость одной типовой операции;
• скорость ответа клиенту;
• выручка и маржа на команду.

Если пилот не дал цифр — его не провалил проект, просто выбрана не та задача: берите следующую повторяющуюся.

Итог

Внедрение ИИ начинается не с модели и не с бюджета, а с одной конкретной задачи, измеримого пилота и честного сравнения «до/после». ИИ — инструмент достижения целей бизнеса, а не самоцель: конкурентом становится тот, кто встроит его в реальный процесс быстрее.

Запись эфира смотрите на странице радио «Nostalgie» ВКонтакте.

---

Другие выступления и материалы Дмитрия: подкаст «Утро понедельника» на Морион Диджитал, WAW 2025, NexcConf, DUMP, ПроЦифра. Канал — @getmyai, контакт — @ingeniare.