Примером такого зрелого решения служит платформа SL Soft AI, объединяющая технологии RPA, IDP, большие языковые модели и традиционный ИИ и реализующая описанный подход на практике. Локальные ИИ-решения разочаровали компании По данным исследования SL Soft, в 2025 году более 63% российских организаций уже внедрили чат-ботов, однако лишь половина удовлетворена результатом. Одна из причин — ограниченность сценариев и отсутствие платформенной архитектуры, которая позволяет масштабировать эффект. Разбираемся подробнее. Еще несколько лет назад корпоративные ИИ-ассистенты были скорее экспериментом — удобным чатом для демонстрации возможностей нейросетей. По нашей оценке, большинство ботов могло лишь общаться и выполнять простейшие сервисные функции на основе LLM : распознавать документы с непредсказуемым качеством, делать расшифровки записей, вести протоколы встреч. Часто в таких решениях не был задействован даже интеллектуальный поиск (RAG), а модели не были ограничены корпоративными правилами. В результате они выдавали нестабильные по качеству ответы, что снижало доверие к ИИ в целом. Польза от ассистентов с LLM даже при таком внедрении ощутима, но все же недостаточна, чтобы признать кейс по внедрению ИИ в контур компании успешным и готовым к тиражированию. И 50% компаний, согласно исследованию SL Soft , остаются «скорее не удовлетворены» результатами проектов с ИИ. В том числе потому, что они реализованы как точечные внедрения. Эффект от пилота выглядит впечатляюще на демо, но не масштабируется и не возвращает инвестиции: ассистент решает одну локальную задачу, например, консультирует клиентов или ищет документы, но не влияет на производительность компании в целом. Реальность такова, что отдельно стоящий ассистент без доступа к данным и системам быстро упирается в потолок эффективности. От экспериментов к платформам Компании, делающие ставку на внедрение искусственного интеллекта, отказываются от отдельных ИИ-сервисов в пользу платформенного подхода — когда решение становится частью комплексных систем, интегрированных в реальную инфраструктуру компании. Они стали выбирать или самостоятельно строить единую архитектуру, где ИИ-ассистенты, OCR/IDP -модули, RPA , интеллектуальный поиск и другие элементы работают в связке. Это значительно повышает пользу от проектов, снижает издержки на дальнейшую интеграцию технологий и корпоративных систем, ускоряет внедрение и позволяет управлять развитием технологий централизованно. Благодаря платформам ассистенты заметно повзрослели: у них не только LLM, но и целый швейцарский нож из технологий, а значит, и возможностей стало больше в несколько раз. Ассистентов настраивают для работы с корпоративными данными, документами и внутренними сервисами. Они подстраиваются под контекст общения и обеспечивают связь между человеком и бизнес-процессами . Главный сдвиг на рынке 2024–2025 годов — переход к платформенной архитектуре. Это постепенно сказывается на экономике процессов: каждый новый сценарий использует уже внедренные модули — от распознавания документов до программных роботов , что сокращает стоимость новых проектов и обеспечивает накопительный эффект от внедрения ИИ. Главный сдвиг на рынке 2024–2025 годов — переход к платформенной архитектуре Эволюция ассистентов: от задач к процессам Source: https://www.cnews.ru/articles/2025-10-28_chek-list_8_priznakov_zreloj_ii-platformy