Борис Агатов: «Тут появляется технология, которая меняет и потребительское поведение, и бизнес-процессы компаний, из которых — впервые — полностью исключается человек. Производительность при этом может вырасти серьезным образом»

«ИИ — технология, которая меняет и потребительское поведение, и бизнес-процессы компаний»

— Борис, говорят, что вы получили доступ к ChatGPT одним из первых в России. Как это случилось?

— Волею судеб. Когда появилась информация, что будет выходить такой замечательный инструмент, как ChatGPT, я направил в OpenAI запрос — в общем-то, не надеясь ни на что особо, но они ответили. И я получил доступ, по-моему, одним из первых в мире. В этом нет особого чуда, если помнить, что OpenAI изначально была создана как исследовательская лаборатория, коммерческие цели у нее возникли несколько позже, когда все поняли, что эта технология меняет правила игры.

Потом Microsoft запустил искусственный интеллект в Bing, туда я тоже одним из первых направил запрос и также получил доступ. Тогда это было крошечное сообщество, которое пыталось протестировать на более-менее широкой аудитории свои технологии. И доступ не был проблемой, хотя санкции уже действовали.

— А чем вы занимались на тот момент?

— Инновациями в ретейле. Эта отрасль одной из первых начала на себе испытывать все тяготы цифровой трансформации: когда покупатель начал переходить из одного канала в другой, в интернет, ретейлу пришлось тяжко. Магазины стали замедлять свое развитие, их начали теснить маркетплейсы. Сегмент розничной торговли тогда очень интересовался любыми способами повышения эффективности, вокруг этого было много стартапов, различных идей, но большей частью не очень удачных.

А тут появляется технология, которая меняет и потребительское поведение, и бизнес-процессы компаний, из которых — впервые — полностью исключается человек. Производительность при этом может вырасти серьезным образом. Например, при помощи нейронных сетей меняется фон, фигура, одежда — раньше для этого надо было снимать сотни роликов, нанимать моделей и операторов. Получается не только колоссальный выигрыш в деньгах и времени, но и количество сюжетов и скорость создания контента позволяют компаниям реализовывать больше творческих идей и делать более интересной коммуникацию с потребителем.

«При помощи нейронных сетей меняется фон, фигура, одежда — раньше для этого надо было снимать сотни роликов, нанимать моделей и операторов»

— Говорят об искусственном интеллекте много, а эффективных внедрений до сих пор очень мало. Почему так происходит?

— Для бизнеса очень важна ответственность. Если у тебя инструмент, который не может на 100 процентов гарантировать достоверность результата, ты его не можешь показать клиенту, не можешь опираться на его выводы. Риск перевешивает пользу.

Поэтому надо находить области, где этот дисбаланс можно обратить в свою пользу. Первое и очевидное — создание медиаконтента: изображений, текстов, музыки, видео — здесь невероятный прорыв, так как риск минимальный, а производительность улетает в небо. И таких областей много. Это аналитика больших данных, когда ИИ вытягивает из них то, что раньше называлось менеджерским чутьем. У вас есть огромные базы по вашим товарам, вы кое-что знаете о клиенте, но эффективно сопоставить эти два массива данных так, чтобы зацепить покупателя какими-то индивидуальными крючками, донести до него информацию наилучшим образом и довести до покупки, бывает сложно даже опытному человеку.

Борис Агатов — независимый эксперт по инновациям и ИИ, консультант для компаний, внедряющих цифровые решения и автоматизацию. Специализируется на практическом применении искусственного интеллекта в бизнесе: от снижения издержек и роста продаж до оптимизации процессов и подготовки персонала. Входит в топ-5 спикеров России по версии HUBSpeakers. Борис выступает не только как эксперт, но и как визионер, показывающий, как искусственный интеллект меняет бизнес-модели, потребительское поведение и рынок в целом.

Основные этапы биографии:

1997–2004 — работа в компании «Джамилько», признанном лидере в сегменте luxury.

2005–2015 — создание и запуск франчайзингового магазина Laurel.

2011–2015 — запуск онлайн-магазина VirtDress.

С 2004-го по настоящее время — создание с партнерами компании Project Line, одного из крупнейших и авторитетных игроков в сегменте проектирования и реализации ретейл-концепций.

2015 — запуск New Retail, одного из крупнейших отраслевых изданий.

2022 — запуск популярного телеграм-канала «Агатов Борис Tech Магазин 4.0» о ретейле и технологиях.

С 2018-го по настоящее время — разработка и запуск концепции «Магазин 4.0 — новый ретейл». В основе концепции — глубокое изучение особенностей потребительского поведения и обеспечение на основе полученных данных эффективного внедрения инноваций в ретейле.

Принимает регулярное участие в качестве спикера в мероприятиях, проходящих под эгидой ООН, БРИКС, крупных международных мероприятиях, научно-футурологических форумах, крупнейших отраслевых мероприятиях, а также закрытых корпоративных мероприятиях.

Это работа с клиентами там, где сотрудники быстро выгорают от эмоциональных нагрузок: ИИ бесконечно более эмпатичен, он никогда не нагрубит. Еще один из мейнстримных сценариев — конкурентная разведка: ИИ помогает найти и установить нужные контакты. Ведь продажник занимается продажами 20 процентов времени, а 80 процентов времени готовится к этому, ищет клиента, выход на лица, принимающие решения.

На нашем семинаре в Казани мы будем разбирать 9 таких сильных сторон ИИ — с минимальным риском, но кратным ростом эффективности.

«Для начала нужно понять, кто ваш клиент. Очень многие компании это не до конца себе представляют» «Для начала нужно понять, кто ваш клиент. Очень многие компании это не до конца себе представляют»

Со мной делятся «горестью»: «Производительность выросла всего на 64 процента»

— С генерацией видео все понятно, а как ИИ проводит конкурентную разведку?

— Это даже не конкурентная, а коммерческая разведка. Для начала нужно понять, кто ваш клиент. Очень многие компании это не до конца себе представляют. Бывает так, что они работают с одним пулом клиентов, а ИИ подсказывает, что для их товаров и услуг он может быть гораздо шире. Поэтому первый шаг — описание продукта, на основе которого ИИ составит реальный портрет клиента, очертит области, куда вы даже не думали заглянуть.

Дальше — поиск в режиме глубокого исследования Deep Research. Главная хитрость: не просить выдать всех клиентов по всей России разом, а нарезать этот процесс на партии по 10–15 компаний. Все это полностью автоматизировано.

Одних компаний мало — нужны ЛПР. Их тоже найдет ИИ, подскажет всю информацию, чем этот человек занимается, на какие кнопочки надо нажать, чтобы его зацепить. А вот контакты не всегда есть в открытом доступе. Что делать? Ищем любые корпоративные почты компании — на HeadHunter, на сайте, на выставках. В 80 процентах случаев корпоративные адреса строятся по одному принципу: фамилия, собачка, домен точка ру. Так и получаем нужный почтовый адрес.

А вот теперь можно все испортить. Мы пишем или звоним деревянным голосом: «А не хотите ли купить наш продукт?» — «Не хочу». Всё. Всё летит в помойку. Поэтому нужно вот этот огромный объем информации о компании, о конкретном человеке, о нашем продукте совместить и составить такой скрипт, который его заинтересует. Возможно, даже продумать сценарии. Это тоже хорошо делает ИИ. Я рассказываю долго, но если у компании достаточно интереса и терпения, то всю эту цепочку можно автоматизировать так, чтобы, грубо говоря, по нажатию кнопки получить выход на ЛПР. И это еще не все!

Следующий этап — анализ реакции. Наш разговор вообще ведет к сделке, или нам сейчас скажут: «Мы подумаем, позвоните позже». Есть ли смысл тратить время? ИИ помогает оценить психологический портрет контрагента — по этому поводу есть целые научные исследования. А зная портрет, проще понять, как с этим человеком общаться, какие инструменты применить, чтобы побыстрее наладить контакт и завершить сделку.

Как видите, самое главное в этой истории — искусственный интеллект не фрагментарная технология. Она должна быть от начала до конца. Мы поднялись от самого низа, когда только описывали клиента, до доведения до сделки прямо по воронке. Это ключевое отличие любой рабочей технологии — она вертикальная, и тогда достигается высокий эффект от внедрения ИИ. Многие не добирают эффективности, так как используют ИИ фрагментарно, без какой-то стратегии.

«ИИ помогает оценить психологический портрет контрагента — по этому поводу есть целые научные исследования»

— А можете привести реальный пример, насколько выросла эффективность конкретного бизнеса на ваших глазах после внедрения ИИ?

— Совсем недавно летал в Дубай, консультировал там IT-компанию. Они пишут с помощью ИИ код, общаются с клиентами, отстраивают бизнес-процессы. И делятся со мной такой «горестью»: «Мы посчитали — со всеми косяками, со всем тем, что нам надо переделать, производительность выросла всего на 64 процента». Я чуть со стула не упал: «64 процента вам мало?!» Они ожидали, что будет эффективнее в разы. Я хочу на семинаре предостеречь от завышенных ожиданий, но 64 процента повышения эффективности вдохновляет многих.

Есть и другой показательный пример. Accenture — огромная европейская IT-корпорация — разослала письмо сотрудникам: если вы не будете использовать искусственный интеллект и развиваться в нем, вам лучше покинуть компанию. Samsung объявил стратегию перехода к ИИ-управляемым фабрикам к 2030 году: ИИ-агенты будут следить за логистикой и качеством, роботы — собирать технику.

Что я вижу повсюду: компании наращивают объем и качество услуг, не увеличивая персонал. Раньше это было в принципе невозможно. В 2026 году произошел очередной качественный скачок технологии. Можно ли ИИ назвать палочкой-выручалочкой? Отчасти да. Но если в компании в целом продукт плохой, услуга плохая, только нейросети не спасут.

«В этой сфере вызовов гораздо больше, чем кажется на первый взгляд»

— Кто в компании должен быть двигателем изменений? Первое лицо? Или достаточно айтишников?

— Айтишники здесь не помощники, это функционал поддержки, им главное, чтобы ничего не ломалось. Привнесение новых сущностей, изменение стратегии и бизнес-процессов — задача топ-менеджмента. Эта революция должна происходить сверху, потому что она затрагивает структурное устройство компании. Сотрудник на своем низовом уровне не в состоянии это сделать. Хотя проникновение ИИ в обычную жизнь в 2 раза выше, чем в бизнес, то есть люди сами повышают свою эффективность таким образом. А если компания эти инструменты не применяет, сотрудникам становится в ней тесно, они ищут более перспективные места работы, где могут реализовать свой громадный потенциал — их навыки вкупе с ИИ.

Бизнесу нужно создавать условия для сотрудников, хотя бы сделать безбарьерный доступ к ИИ — желательно контролируемый, чтобы коммерческие секреты не утекали.

В этой сфере вызовов гораздо больше, чем кажется на первый взгляд. Возможно, мы придем к компаниям, где действительно есть небольшое ядро живых сотрудников, все остальное выполняют ИИ-агенты. Это полностью меняет подходы и экономику. Поэтому топ-менеджменту любых компаний уже сейчас надо обязательно разбираться в том, что ИИ может делать в его отрасли, тестировать, внедрять и развивать внутри.

— Сколько денег малому и среднему бизнесу нужно вложить в ИИ, чтобы получить эффект?

— Хороший вопрос. Считается, что крупные компании должны вкладывать в ИИ суммы, сопоставимые с их IT-бюджетом, — это 5–10 процентов от оборота. Для среднего и малого бизнеса инвестиции могут ограничиться 50–100 тысячами рублей в месяц. Главное — начать.

Есть сервисы вроде Perplexity, которыми можно пользоваться бесплатно с определенными ограничениями, ими тоже реально выполнять ряд задач.

«Возможно, мы придем к компаниям, где действительно есть небольшое ядро живых сотрудников, все остальное выполняют ИИ-агенты»

«ИИ надо использовать в роли помощника и редактора»

— С чего вы посоветуете начать тому, кто вообще никогда с ИИ не работал?

— Начинать надо с тех задач, которые больше всего вас тяготят. Переписка, общение с конфликтными клиентами, глубокий поиск и анализ данных, CRM*…

Вам нужно самим изменить свою роль исполнителя на роль редактора. С ИИ можно советоваться при решении нестандартных задач — он может подсказать новый поворот, а можно использовать его и как второе мнение — например, при определении справедливой цены на товар или услугу. Он очень эффективен в поиске товара — помогает очистить предложения на рынке от маркетинговой шелухи и найти продукты с лучшим соотношением цены и качества.

Есть лайфхак: спрашивайте по своей профессии, чтобы оценить качество ответов ИИ, тогда вы с легкостью обнаружите, где он врет, где не справляется и надо перепроверить информацию. Таким образом вы почувствуете пределы возможностей ИИ на примере своей профессиональной деятельности, а заодно, может быть, расширите и собственные горизонты.

— 13 марта в Казани пройдет ваш однодневный интенсив «Искусственный интеллект для бизнеса». Реально ли за один день дать бизнесу рабочий инструментарий?

— Я понимаю, что это сложная задача, потому даю участникам очень много материалов — порядка 500 слайдов со ссылками на научные исследования, которые помогут освежить информацию после и еще более глубоко изучить тему. Мы перейдем от фундаментальных проблем ИИ к его сильным сторонам, которые я раскладываю по полочкам, и к магистральным путям развития в бизнесе. У людей будет четкий вектор и конкретное понимание, куда двигаться на основании полученного материала.

После семинара мы создаем группу на целый месяц, в течение которого можно обращаться ко мне по любому вопросу. Потому что одно дело — прослушать теорию, а другое — начать использовать ИИ на практике. Всегда появляются какие-то трудности, препятствия, есть большой соблазн все отложить. А надо брать и делать.

Регистрация на тренинг на официальном сайте мероприятия.