Мы сделали ИИ-саммари каждой секции Конгресса, чтобы за минуту вы узнали, о чем говорили коллеги.
Модель, которую использовали — ChatGPT 5.3 Instant. ИИ-самари секции в канале Клуба в Telegram и MAX

ИИ как помощник CIO, а не его замена

Сессию по искусственному интеллекту открыла попытка зафиксировать состояние рынка, который уже перестал быть стабильным даже в краткосрочной перспективе. По оценке Михаила Малышева (ИИ энтузиаст), изменения носят не эволюционный, а скачкообразный характер — особенно заметный в последние месяцы.

Ключевой маркер — темп развития технологий: производительность ИИ-систем удваивается примерно каждые семь месяцев, а сами модели уже приближаются к человеческому уровню по ряду когнитивных метрик. 

На этом фоне становится важным не столько следить за трендами, сколько успевать перестраивать подходы к работе с ИИ.

От моделей к агентам: главный технологический сдвиг

Одним из центральных тезисов сессии стало различие между использованием отдельных моделей и построением агентных систем. Если раньше ИИ рассматривался как инструмент поддержки, то теперь он становится самостоятельным исполнителем задач.

Этот сдвиг особенно важен для корпоративной среды, где требуется не просто генерация ответов, а выполнение сложных процессов. «Прямое взаимодействие с языковой моделью дает примерно вдвое меньше практической пользы, чем работа через агентские системы», — отметил Дмитрий Гуреев (Gureev.pro).

Шесть уровней зрелости: от чат-бота к цифровой компании

Для практического применения ИИ была предложена шкала зрелости — от нулевого уровня, где ИИ используется как персональный помощник, до шестого, где формируется полноценная виртуальная компания из сотен агентов.

Этот подход важен тем, что переводит разговор из плоскости «внедрять или нет» в плоскость «на каком уровне мы сейчас и куда движемся».

Фактически речь идет о новой модели организации бизнеса, где ИИ становится не функцией, а операционной средой.

ИИ как инструмент управления: от хаоса данных к прозрачности инвестиций

Практический кейс АФК «Система» показал, как ИИ может решать фундаментальные управленческие проблемы — от непрозрачности ИТ-бюджетов до отсутствия единой технологической среды.

Созданная платформа позволила консолидировать данные по десяткам компаний и ускорить принятие решений в разы. «Поиск поставщика, который раньше занимал недели, теперь занимает 10–15 минут», — рассказала Анна Коротченкова (АФК Система).

При этом внедрение ИИ сопровождается организационными и культурными барьерами: «Это когнитивный диссонанс, который нас развивает», — добавила она. 

Надежность вместо скорости: почему «умный» ИИ должен быть дорогим

Отдельный фокус был сделан на применении ИИ в критически важных государственных системах. Здесь на первый план выходит не скорость, а устойчивость и предсказуемость работы моделей.

Мультиагентная архитектура с дополнительными уровнями проверки позволяет существенно повысить надежность решений.

«Добавление даже одного цикла агента-критика увеличивает устойчивость примерно на 30%», — сказал Александр Червяков (Федеральное казначейство).

Цена ошибки в таких системах крайне высока, что требует дополнительных вычислительных ресурсов и усложнения архитектуры.

Конец классического бизнес-анализа

Еще один акцент сессии — изменение самой логики работы с процессами. По мере перехода к агентным системам традиционные подходы к бизнес-анализу перестают работать.

ИИ больше не просто ускоряет существующие процессы — он требует их пересборки с нуля.

Компании, которые продолжают «ускорять старое», рискуют проиграть тем, кто сразу строит новые модели работы.

Роль CIO: между технологиями и бизнес-эффектом

Для ИТ-директоров ключевым становится вопрос практической применимости ИИ — не на уровне хайпа, а в контексте эффективности, стоимости и интеграции в существующий ландшафт.

Именно здесь возникает разрыв между ожиданиями бизнеса и реальными возможностями внедрения: «Важно не просто внедрить ИИ, а встроить его в бизнес-процессы так, чтобы он давал измеримый эффект», — сказал Дмитрий Иншаков (Kept).

От скепсиса к практике: как меняется отношение к ИИ

Отдельным лейтмотивом дискуссии стала трансформация отношения самих ИТ-руководителей к искусственному интеллекту. Если ещё недавно ИИ воспринимался с осторожностью, то теперь он активно используется в реальных задачах — от разработки до создания контента.

При этом вместе с практикой приходит и более трезвое понимание ограничений технологии. «Я попробовал использовать ИИ и в разработке, и при написании книги — он действительно сильно ускоряет работу. Но без человека это не работает: модели быстро теряют контекст и цель, и на длинной дистанции сами ничего не доводят до результата», — поделился Вадим Подольный (Клуб 4CIO).

Таким образом, текущий этап — это не слепая вера в ИИ, а переход к осознанному использованию: как инструмента, который усиливает человека, но не заменяет его.

Главный вывод: 2026 — год масштабирования, а не экспериментов

Сессия зафиксировала переломный момент: рынок переходит от пилотов к промышленному внедрению ИИ. Это происходит на фоне двойного давления — необходимости сокращать расходы и одновременно инвестировать в новые технологии.

ИИ в этой ситуации становится не просто инструментом эффективности, а способом выживания и масштабирования бизнеса.