Внедрение ИИ в бизнес-процессы: с чего начать и что автоматизируют первым

В компании, где уже стоят 1С:ERP (ERP, Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов предприятия), Битрикс24 и электронный документооборот (ЭДО), большая часть процессов всё равно живёт в ручных связках: документ приходит на почту, его перекладывают в систему, а расхождения ищут глазами в конце месяца. Именно поэтому вопрос «внедрение ИИ в бизнес-процессы» у руководителя возникает не как мода, а как попытка закрыть конкретный разрыв — между системой, в которой есть данные, и решением, которое по этим данным всё равно принимает человек.

Такая компания обычно уже прошла первый этап цифровизации — учёт ведётся в системе, договоры и заявки живут в электронном виде, отчётность собирается. Дальше начинается самое трудное: понять, какой именно процесс брать первым, чтобы через месяц-два увидеть результат, а не отчёт о проведённых встречах.

Проблема в том, что «правильный» процесс выбирают по ощущениям. Нравится идея с ИИ-помощником для коммерческого директора — берут её; кажется скучной проверка комплектности счетов — её откладывают. Через полгода выясняется, что эффект от первого процесса посчитать невозможно, а второй так и не начали. Ниже — критерии отбора, четыре типовых первых сценария, разбор рисков и расчёт, который можно повторить на своих числах.

Что значит внедрение ИИ в бизнес-процессы

Внедрение ИИ в бизнес-процессы — это когда программу ставят на конкретный участок работы: она читает данные из существующей системы, выполняет по правилу повторяющиеся шаги и возвращает результат туда же, где работают люди. Система остаётся на месте, агент работает поверх неё, а решения с денежными и юридическими последствиями подтверждает человек. Начинают обычно с одного процесса, а не с «внедрения ИИ в компании» целиком.

Содержание

• Почему первый процесс выбирают неправильно
• Критерии выбора первого процесса
• Что автоматизируют первым: четыре сценария
• Что делает ИИ-агент поверх ваших систем
• Какие риски это снимает
• Сколько часов это возвращает
• Что остаётся за человеком
• Как выглядит на практике
• Как внедрить поэтапно
• Чего не делать на первом проекте
• Что в итоге
• Источники

Почему первый процесс выбирают неправильно

Ошибка почти всегда одна и та же: первым берут самый интересный процесс, а не самый измеримый. Интересный — это «пусть ИИ разбирается с заявками снабжения и сам выбирает поставщика»; измеримый — это «пусть агент проверит комплектность входящего документа до того, как он уйдёт в оплату». Первый звучит сильнее, второй доводится до результата за недели.

Практика российского рынка это подтверждает цифрами. По оценкам «ДОМ.РФ Технологии» и «Яков и Партнёры», искусственный интеллект тестируют около 64% девелоперов, но масштабируют менее 10%, а количественно оценивать экономический эффект умеет лишь каждая пятая компания. Барьеры при этом называют не технологические: неподготовленные бизнес-процессы, низкое качество данных и отсутствие единой стратегии внедрения. Партнёр практики «Недвижимость и развитие территорий» «Яков и Партнёры» Анна Данченок формулирует порядок действий прямо: «Гораздо эффективнее сначала определить процессы, где можно получить экономический эффект, понять, как его тиражировать, и уже потом масштабировать изменения».

Схожая картина в данных статистики. По расчётам Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ (ИСИЭЗ) по данным Росстата, обследование охватило свыше 15 тыс. крупных и средних организаций, и примерно половина (48%) из них заявили об отсутствии потребности в технологиях ИИ. Среди тех, кто барьер всё-таки называет, 58% говорят о высоких затратах, а низкое качество и сложность обработки данных — значимый барьер для каждой пятой компании. Проще говоря: чаще всего мешает не модель, а состояние процесса и данных вокруг него.

Есть и вторая крайность — «внедрим ИИ, а потом найдём, где применить». Она выглядит как закупка лицензий и пилот на одном энтузиасте: результат есть, в процесс он не встроен, через месяц про пилот никто не вспоминает. Это и есть та самая разница между «тестируют 64%» и «масштабируют менее 10%».

Критерии выбора первого процесса

Первый процесс выбирается по шести признакам. Если по трём и более пунктам ответ «нет» — процесс пока не первый, его можно взять вторым или третьим.

Частота. Операция повторяется каждый день или хотя бы каждую неделю. Чем чаще шаг, тем быстрее накапливается эффект и тем меньше нужна «идеальная» точность: ошибку на редком процессе искать будут месяцами, а на ежедневном — видно за несколько дней.

Электронные данные. Вход уже есть в системе: заявка в Битрикс24, счёт в 1С, письмо с вложением в почте, акт в ЭДО. Если вход — папка с бумагой и рукописный журнал, сначала появится задача оцифровки, и она съест весь бюджет пилота.

Измеримость. До старта понятно, что именно сравнивать: минуты на операцию, число возвратов на доработку, время до появления сигнала о расхождении, объём незакрытых позиций на конец месяца. Метрика должна считаться из системы, а не «на глаз» — иначе спор о результате будет бесконечным.

Однородность правил. Операция делается по понятному правилу: что считается комплектом, какие поля обязательны, какие отклонения допустимы. Правила могут быть записаны в регламенте или жить в голове специалиста — важно, что они воспроизводимы.

Владелец процесса. Есть конкретный человек, которому нужен результат: главный бухгалтер, руководитель снабжения, коммерческий директор, руководитель склада. Процесс без владельца не внедряется даже технически — результат просто некому принимать.

Низкая цена ошибки на старте. Если агент ошибается, это исправляется внутри компании, а не уходит контрагенту или в контролирующий орган. Поэтому первый контур почти всегда ставится с подтверждением человеком на выходе.

Проверять критерии удобнее не в совещательной форме, а по данным: сколько операций в месяц, сколько минут на операцию, сколько раз возвращали на доработку. Эти три цифры обычно уже есть в системе, и именно они превращаются потом в расчёт эффекта.

Что автоматизируют первым: четыре сценария

Практика показывает: первыми идут процессы, где на входе — текст или таблица с повторяющейся структурой, а на выходе — запись в системе. Ниже четыре сценария, которые чаще всего закрывают в первом проекте, и у каждого — граница, за которую агента лучше не пускать.

Обработка входящих документов

Счёт, универсальный передаточный документ (УПД), акт, спецификация, заявка на закупку: агент читает вложение, извлекает реквизиты, сверяет их с договором и справочником контрагентов, проверяет комплектность и раскладывает документ по регистрам, а при расхождении возвращает вопрос ответственному.

Что это даёт. Уходит самый нудный участок: перенос реквизитов руками и поиск расхождений. Заодно исчезает типовой источник ошибок — опечатка в сумме или номере, из-за которой документ не сходится в учёте.

Кому подходит. Компаниям с большим потоком однотипных документов: торговля, производство, услуги, логистика. Порог входа низкий: если документы уже приходят в электронном виде, дополнительная инфраструктура почти не нужна.

Где границы. Агент готовит документ к проведению и подсвечивает расхождения, но не подписывает и не инициирует платёж. Решение о платеже остаётся за человеком с соответствующими правами.

Заявки и согласования

Заявка на закупку в Битрикс24, заявка на ремонт, согласование договора или дополнительного соглашения: агент проверяет полноту заявки по регламенту, подбирает маршрут согласования, напоминает о зависших шагах и собирает историю — кто, когда и на каком основании согласовал.

Что это даёт. Пропадает классическая ситуация «заявка висит у руководителя и никто этого не видит». Согласование перестаёт зависеть от того, помнит ли секретарь напомнить.

Кому подходит. Компаниям, где больше двух уровней согласования: снабжение, договорная работа, ремонты, заявки подразделений. В связке с Directum RX или Битрикс24 это делается поверх уже настроенных маршрутов.

Где границы. Агент маршрутизирует и напоминает, но не подменяет собой решение о расходе денег. Порог суммы, выше которого нужен человек, задаётся заранее.

Сверки и контроль расхождений

Сверка с контрагентом, акт сверки с расчётами, сверка остатков между системами, сравнение счёта и отгрузки: агент сопоставляет две выборки и показывает конкретные расхождения с адресом — что именно, на какую сумму, по какому документу.

Что это даёт. Расхождение видно в день появления, а не в конце квартала, когда его уже неудобно обсуждать. Работа с контрагентом перестаёт быть перепиской «вы посмотрите», а становится списком из конкретных строк. О том, как такие контуры устроены в учёте, — в разборе 12 процессов, которые окупаются первыми.

Кому подходит. Компаниям с десятками контрагентов и несколькими системами, где данные физически не сводятся в одну таблицу без ручного труда.

Где границы. Если данные грязные — дубли контрагентов, разные названия одной номенклатуры, — сначала чистят справочники, иначе агент будет показывать расхождения там, где их нет.

Регулярная отчётность и сигналы об отклонениях

Ежедневная или недельная сводка для руководителя, которая собирается из 1С, Битрикс24 и таблиц: агент сводит данные, сравнивает план с фактом и сам пишет короткое сообщение — где отклонение, насколько оно вышло за порог, кто отвечает за участок.

Что это даёт. Руководитель получает не выгрузку на 40 листов, а два-три вывода, из которых видно, куда смотреть сегодня. Это тот случай, когда эффект виден сразу: раньше на сбор такой сводки уходил час-полтора в день.

Кому подходит. Компаниям с филиальной структурой или несколькими площадками, где отклонения нужно видеть по каждому подразделению, — например, федеральной сети со сравнением показателей филиалов.

Где границы. Агент показывает отклонение и подсказывает вероятную причину, но не ставит оценку людям и не принимает управленческих решений. Это подсказка, а не приговор.

Что делает ИИ-агент поверх ваших систем

ИИ-агент — программа, которая по заданному правилу сама читает документы, сверяет данные и выполняет шаги. Внутри конкретного процесса работа выглядит так:

1. Читает вход. Забирает документ или заявку оттуда, где она появилась: из почты, из папки ЭДО, из 1С или из Битрикс24. Ничего дополнительно вводить не требуется — вход уже есть в системе.
2. Извлекает данные. Достаёт реквизиты, суммы, номера, даты, позиции номенклатуры. Результат — не «текст письма», а структурированная запись, которую можно сравнивать.
3. Сопоставляет с эталоном. Сверяет данные с договором, справочником контрагентов, регламентом комплектности, остатками и планом. Здесь и появляется смысл: не просто «прочитал», а «нашёл отклонение от правила».
4. Возвращает результат в систему. Пишет запись туда же, где работают люди: черновик документа в 1С, комментарий и статус в Битрикс24, строку в журнал. Система остаётся единственным источником правды.
5. Формирует сигнал. Если расхождение вышло за порог, агент пишет ответственному: что именно не сходится, на какую сумму, где смотреть. Сигнал приходит в момент появления проблемы, а не в отчёте за месяц.
6. Ведёт журнал. Каждое действие фиксируется: что прочитал, что решил, на каком основании, что вернул. Это не бюрократия, а доказательная база — по ней разбирают спорные случаи и настраивают правила.
7. Останавливается там, где нужно решение человека. Подписание, платежи, изменение договорных условий, официальные ответы — агент готовит проект, отправляет на подтверждение и ждёт.

Главное в этой схеме — третий и четвёртый шаги. Агент работает не «в стороне» от учётного контура, а внутри него. Если результат возвращается в другую систему или в отдельный чат, через месяц в компании появятся две версии правды, и это обойдётся дороже, чем сам проект. Как устроен такой контур целиком — от диагностики до сопровождения — разобрано в статье «Внедрение ИИ-агентов: как устроен проект от аудита до сопровождения».

Какие риски это снимает

Начинать разговор о выгоде правильнее с рисков: часы и деньги — уже следствие. Ниже — то, что реально происходит в компании, где рутинные шаги держатся на людях и их внимании.

Пилот, который не доходит до масштаба

Сценарий: ИИ пробуют на одном отделе, получают красивую демонстрацию и на этом останавливаются. Формально «ИИ внедрён», фактически процесс не изменился, а потраченное время никто не вернёт. По оценкам «ДОМ.РФ Технологии» и «Яков и Партнёры», так заканчивается большинство историй: тестируют около 64% девелоперов, масштабируют менее 10%. Плата за это — не только стоимость пилота, но и год-полтора, которые уходят на «мы уже пробовали, не сработало».

Данные, из-за которых агент ошибается

Сценарий: справочник контрагентов заведён в трёх вариантах названия, номенклатура дублируется, часть договоров лежит сканами без реквизитов. Агент читает те же грязные данные и выдаёт ошибки — и доверие к контуру падает после первой же неверной строки. По данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, низкое качество и сложность обработки данных называют барьером 20% компаний. Дальше включается ручная перепроверка всего, и экономия обнуляется.

Ошибка, которую видно поздно, и цена переделок

Сценарий: расхождение в документах или в отгрузке вскрывается на приёмке или на аудите. Исправление тянет за собой перенос сроков, дополнительные согласования и пересборку уже закрытых объёмов. По отраслевой оценке PlanRadar, переделки стоят 5–10% стоимости проекта, а на плохо контролируемых проектах — до 20%; это как раз тот случай, когда стоимость исправления в разы выше стоимости проверки в момент появления ошибки.

Просрочки, пени и сдвиг оплаты

Сценарий: заявка или акт потерялись в переписке, комплект ушёл заказчику с недостающим документом, счёт не провели вовремя. Итог — сдвиг сдачи и оплаты, а в типовом договоре за просрочку предусмотрена пеня порядка 0,1% от суммы в день: на договоре в 12 млн ₽ это около 12 000 ₽ за каждый день. Такие деньги не «экономятся», их просто не теряют, когда сигнал об отклонении приходит в день появления, а не через три недели.

Спор с контрагентом без доказательной базы

Сценарий: контрагент утверждает, что согласовал объём или цену, а в компании нет ни версии документа, ни истории согласования. Дальше — либо уступка ради отношений, либо скидка, либо потеря маржи по сделке. Журнал действий агента (что согласовали, когда и на каком основании) закрывает этот риск не красноречием, а историей.

Зависимость процесса от одного человека

Сценарий: единственный специалист знает, как свести данные и где искать расхождение; он уходит в отпуск или увольняется — и процесс встаёт. Это не про невезение, а про конструкцию: если правила живут в голове, у компании нет процесса, есть исполнитель. Когда правила описаны и лежат в системе, а рутинные шаги выполняет агент, отпуск перестаёт быть риском.

Потеря управляемости и прозрачности

Сценарий: отклонение замечено за неделю до закрытия месяца, когда влиять уже не на что. Ответ на вопрос «где у нас сейчас хуже, чем должно быть» требует рассылки запросов по отделам. Это самый дорогой риск из всех: он не измеряется одной суммой, он проявляется в каждом решении, принятом вслепую.

Сколько часов это возвращает

Часы — уже следствие, а не цель: они появляются потому, что рутинный шаг перестал занимать человека целиком. Посчитаем на типовой рамке: производственно-торговая компания обрабатывает 1 500 входящих документов и заявок в месяц (это около 60 в день — обычный объём для нескольких десятков контрагентов).

Показатель	Вручную	С агентом
Время на один документ или заявку	5 минут	1,5 минуты
Документов в день на сотрудника	60	около 200, с проверкой результата
Часы в месяц на 1 500 документов	125 часов	около 37 часов
Проверка комплекта	после подшивки, выборочно	до проведения документа
Время до сигнала о расхождении	при сверке в конце месяца	в день появления
Риск остановки процесса при отсутствии специалиста	высокий	низкий: правила описаны в системе

Открытая арифметика выглядит так. Вручную: 1 500 документов × 5 минут = 7 500 минут, то есть 125 часов в месяц. С агентом: 1 500 × 1,5 минуты = 2 250 минут, то есть около 37 часов — человек проверяет и подтверждает результат, а не переносит реквизиты. Разница — около 88 часов в месяц. При стоимости часа работы специалиста с учётом страховых взносов и накладных 650 ₽ это примерно 57 000 ₽ в месяц на одном процессе.

Масштаб появляется, когда к первому процессу добавляются соседние — заявки и сверки того же типа: три процесса дают около 260 часов в месяц, то есть порядка 170 000 ₽. Это расчёт на потоке, а не обещание: он не учитывает стоимость самой системы, интеграций и времени на настройку правил. Границы измерения — тоже часть расчёта: экономия считается по операциям, а не по «сокращению рабочего дня» — ровно так же считает эффект и исследование Коммерсанта, где экономия составила в среднем 9–10 рабочих часов в неделю на сотрудника, при этом речь идёт именно об экономии времени на операциях.

Для сравнения: по данным совместного исследования НАФИ и «Яндекс 360» (апрель 2025 года, 1 400 работающих респондентов во всех федеральных округах), офисные сотрудники ежедневно тратят на рутинные задачи до четырёх часов, а 76% опрошенных готовы перейти на более современные цифровые инструменты. То есть на первом проекте речь идёт не о выдуманном эффекте, а о части этого рутинного времени — той, которую закрывают документы, заявки и сверки.

Что остаётся за человеком

Граница ответственности простая и её лучше проговорить до старта, а не после инцидента:

• Подпись и решение по деньгам. Агент готовит документ, проверяет комплектность и показывает расхождения; платёж и подпись остаются за сотрудником с соответствующими правами.
• Изменение договорных условий. Скидки, отсрочки, изменение объёмов — решение человека. Агент показывает историю отношений и факты, но не ведёт переговоры от лица компании.
• Кадровые решения. Оценка людей, дисциплинарные вопросы, кадровые документы: агент может собрать факты, решение принимает руководитель.
• Официальные ответы в контролирующие органы. Формирование и отправка таких ответов — за человеком, агент помогает с подготовкой материалов.
• Разбор нетиповых случаев. Всё, что не укладывается в правило, уходит ответственному по процессу. Агент не «догадывается» там, где не уверен, — он эскалирует.

Практический смысл этой границы в том, что она защищает проект: агент не сможет принять решение, за которое потом отвечает компания, а значит, и разговор о доверии к нему идёт про качество работы с данными, а не про «страшно ли пускать ИИ к деньгам».

Как выглядит на практике

Обезличенно, по нашим проектам. У федеральной сети в сфере B2B-услуг запрос начинался не с «внедрите ИИ», а с конкретной управленческой боли: показатели эффективности и отклонения собирались по филиалам вручную, а цепочка «счета → оплаты → отгрузки» не сходилась в одну картину. Диагностическая встреча закончилась описанием контура: какие выборки нужны, откуда их брать, кто отвечает за отклонение в каждом филиале. Это ровно тот случай, когда первый процесс выбирается по частоте и измеримости, а не по эффектности.

Второй пример ближе к производству и стройке: у девелопера работа шла этапами — вводная встреча, затем контрольный срез по контурам, сводки ответственных, и только после этого журнал «сигнал → владелец → действие → результат», рассчитанный на 10 рабочих дней. Между вводной встречей и контрольным срезом прошло меньше месяца: сроки в таких проектах держатся не на скорости модели, а на скорости согласования правил. Показательные цифры при этом не выдумываются: у проектов с таким форматом работы эффект не измерялся «до и после», и в материале он берётся из отраслевых данных, а не из наших обещаний.

Третий контур — производственная компания, где программа собиралась под задачи конкретного предприятия: индивидуальный набор процессов, свои справочники, свои правила. Общий принцип во всех трёх случаях один: система остаётся, поверх неё появляется контур, который готовит результат, а решение подтверждает человек. Подробная фактура по этим проектам — без названий и сумм — собрана в карточках проектов, а разбор типовых процессов по отраслям есть в материале про 12 процессов, которые окупаются первыми.

Как внедрить поэтапно

Шесть шагов, которые на практике занимают от трёх недель до двух месяцев вместе с настройкой правил.

1. Зафиксировать метрику до старта. Выбрать один процесс, посчитать по нему факт: число операций в месяц, минуты на операцию, число возвратов на доработку, время до сигнала о расхождении. Записать эти числа и договориться, что сравнивать будем именно их.
2. Описать шаги и правила. Разложить процесс на шаги, для каждого — правило и критерий нормы: что считается комплектом, какие поля обязательны, какие отклонения допустимы. Обычно на этом шаге находятся два-три лишних согласования, которые не нужны вовсе.
3. Проверить данные и права. Убедиться, что вход в электронном виде, справочники не дублируются, у агента есть сервисная учётная запись с минимально нужными правами. Если данные грязные — чистить до старта, а не во время пилота.
4. Запустить контур на ограниченной выборке. Один вид документа или заявок, один отдел, обязательное подтверждение человеком на выходе. Смысл шага — не «показать магию», а увидеть, где правило не совпало с реальностью.
5. Сравнить с исходной метрикой и посчитать деньги. Те же числа, что на первом шаге, только теперь после: часы, возвраты, время до сигнала. Считать прозрачно, с оговоркой про стоимость часа и границы измерения.
6. Зафиксировать регламент и тиражировать. Описать, кто отвечает за правила, что делать с нетиповым случаем, кто смотрит журнал. И только после этого брать следующий процесс того же типа — заявки, сверки, отчётность.

Порядок важен: если сначала запустить контур, а метрику посчитать в конце, спор о результате почти гарантирован. Если сначала зафиксировать метрику — появляется аргумент для расширения, и вопрос «а точно ли это работает» закрывается цифрами, а не мнением.

Чего не делать на первом проекте

• Не начинать с нескольких процессов сразу. Три параллельных пилота на ограниченных ресурсах почти всегда заканчиваются тремя незавершёнными контурами.
• Не начинать там, где нет владельца процесса. Результат должен кто-то принимать и защищать внутри компании.
• Не начинать с процесса, который собираются менять. Сначала меняют процесс, потом ставят на него агента.
• Не начинать с самой сложной части. Если процесс состоит из простых шагов и одного экспертного решения, автоматизировать нужно простые шаги, а экспертный оставить человеку.
• Не начинать без проверки данных. Низкое качество данных названо барьером для каждой пятой российской компании, и это не формальность: справочники проверяются за несколько дней, а исправлять последствия — месяцами.
• Не начинать с экономии на людях. Первый проект почти никогда не про сокращение штата — он про то, что часть работы перестаёт съедать время специалистов, а отклонения перестают находиться в конце месяца.

Что в итоге

Правильный ответ на вопрос «с чего начать внедрение ИИ в бизнес-процессы» звучит не про технологии, а про выбор: один часто повторяющийся процесс, электронный вход, измеримая метрика, владелец результата и низкая цена ошибки. Сначала риски — пилот, который не масштабируется, грязные данные, поздняя ошибка, потеря управляемости и зависимость от одного человека. Деньги и часы — следом: около 88 часов и порядка 57 000 ₽ в месяц на одном процессе в типовом расчёте, и это при том, что в среднем сотрудники тратят на рутину до четырёх часов в день.

Если хочется посмотреть, как это выглядит на ваших данных, начните с двух шагов: посчитайте число операций и минут на операцию по одному процессу и сравните с таблицей выше. Этого уже достаточно, чтобы понять, стоит ли процесс первого пилота — а разбор соседних материалов серии поможет не потерять время на том, что уже проверено: о разнице между ИИ-ассистентом и агентом — в статье «ИИ-агенты для бизнеса: что это, где работают и с чего начать», о сроках и бюджете проекта — в материале «Внедрение ИИ в бизнес: этапы, сроки и бюджет проекта», а о том, как это применить в конкретных подразделениях, — в разборах по закупкам, подбору персонала и проектированию.

Что именно входит в пакет работ по автоматизации одного процесса, из чего складываются сроки и смета — разобрано в материале Автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ: состав работ, сроки и бюджет.

Источники

• Обследование Росстата по методологии ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, свыше 15 тыс. крупных и средних организаций: где компании применяют ИИ, сколько организаций не видят потребности (48%), доля тех, для кого барьером остаётся качество данных (20%): issek.hse.ru
• «ДОМ.РФ Технологии» и «Яков и Партнёры» (Ведомости, 22.07.2026): сколько компаний тестируют ИИ (64%), сколько масштабируют (менее 10%), сколько умеют считать эффект (каждая пятая), и перечень барьеров: vedomosti.ru
• Совместное исследование НАФИ и «Яндекс 360» (апрель 2025 года, 1 400 работающих респондентов): сколько времени уходит на рутинные задачи и сколько сотрудников готовы к цифровым инструментам: sostav.ru
• Коммерсантъ, 15.09.2026, исследование PR Dev: экономия 9–10 рабочих часов в неделю и самые частые задачи, где применяют ИИ (поиск информации 64%, подготовка документов 57%): kommersant.ru
• PlanRadar, отраслевая оценка стоимости переделок: 5–10% стоимости проекта и до 20% на плохо контролируемых проектах: planradar.com
• McKinsey, State of AI 2026 (через публикацию Livemint, 06.09.2026): почти девять из десяти компаний используют ИИ хотя бы в одной функции, 44% масштабируют на уровне компании против 38% годом ранее: livemint.com