В каких сферах и для каких задач ИИ дает ощутимый финансовый эффект

Когда мы говорим о больших языковых моделях (LLM), важно помнить: это не универсальная «пилюля» от всех бизнес-проблем. Их применение сильно зависит от специфики отрасли. То, что отлично работает в маркетинге, может оказаться почти бесполезным в промышленности. И наоборот — там, где на первый взгляд кажется, что автоматизация невозможна, ИИ уже сегодня дает ощутимый эффект. «Про бизнес» продолжает цикл статей о том, ИИ используется в бизнесе, а также о том, в каких сферах экономики и государственного управления можно и нужно обращаться к LLM.

У нас бизнес редко имеет лишние ресурсы. Здесь внедрение LLM оправдано только там, где эффект виден относительно быстро

Мировая практика показывает: ключ к успеху — адаптация. В каждой сфере LLM все чаще берут на себя разные роли: от помощника программиста до цифрового врача. Для Беларуси это особенно важно: у нас бизнес редко имеет лишние ресурсы. Здесь внедрение оправдано только там, где эффект виден относительно быстро. Рассмотрим как LLM и ИИ-ассистенты находят себе дорогу в различных секторах экономики.

IT и телеком: ассистент для программиста

IT-сектор стал первым, кто почувствовал реальную ценность LLM. Microsoft и GitHub еще в 2021 г. выпустили Copilot — виртуального помощника для программистов, который пишет код вместе с человеком. Сегодня это уже не экзотика, а часть ежедневного рутинного рабочего процесса миллионов разработчиков. ChatGPT Enterprise и другие ассистенты помогают командам тестировать программы, искать ошибки, писать документацию.

Белорусский IT здесь в более сложном положении. Доступ к зарубежным API и платным сервисам ограничен, локализация на русском и белорусском пока оставляет желать лучшего. Тем не менее крупные компании вроде EPAM, Andersen Lab или IBA Group экспериментируют: где-то ИИ генерирует тестовые сценарии, где-то ускоряет поиск ошибок. Для аутсорсингового рынка, где важна скорость и цена, это конкурентное преимущество.

Промышленность: от документации к предиктивному ремонту оборудования

Промышленность — одна из самых консервативных отраслей, но именно здесь LLM могут принести колоссальную экономию. Siemens использует ИИ для анализа технической документации и диагностики оборудования. BMW внедряет системы предиктивного обслуживания, где модели предсказывают поломку еще до того, как она произойдет.

Для Беларуси это направление особенно актуально с учетом высокой зависимости экономики от эффективной работы промышленного сектора. Машиностроение, например, оперирует огромными массивами документов: инструкции, стандарты, технические паспорта. LLM способны ускорить работу инженеров и снизить издержки на обслуживание техники. Проблема в том, что предприятия часто живут по принципу «работает — не трогайте» и опасаются экспериментов. Но в долгосрочной перспективе без внедрения ИИ производительность будет падать, или не поспевать за более адаптивными конкурентами.

Торговля и ритейл: персонализация на конвейере

Ритейл оказался в числе лидеров по внедрению LLM. Amazon и Walmart применяют их для анализа поведения покупателей и персонализированных рекомендаций. Zara тестирует чат-ботов и голосовых помощников для общения с клиентами. Эффект очевиден: лучшее понимание клиента — это рост продаж.

В Беларуси пока речь идет о пилотах. Некоторые e-commerce платформы тестируют чат-ботов для обработки заказов, агентства используют LLM для генерации описаний товаров и текстов для соцсетей. Для малого бизнеса это шанс быстро «подтянуться» до уровня средних и крупных игроков: даже простая автоматизация клиентского сервиса снижает затраты и повышает лояльность.

Транспорт и логистика: когда каждое решение стоит миллионы

Для глобальных компаний логистика — это игра на миллиарды. DHL внедряет ИИ для маршрутизации и оптимизации грузопотоков. Maersk использует модели для анализа спроса и планирования перевозок. Ошибка здесь стоит дорого, поэтому ценность LLM тут очевидна.

Беларусь — транзитный узел, и логистика у экономики в нашем случае всегда была ключевой отраслью. Но уровень цифровизации разный: крупные операторы инвестируют в автоматизацию, а мелкие продолжают работать «по старинке». LLM могут помочь как минимум в работе с документацией, переводами контрактов, трекинге грузов. Это не такие «громкие» инновации, но именно они экономят время и снижают количество ошибок даже на низовом уровне.

Образование: персональный репетитор в кармане

Одной их характеристик современной экономики является кастомизация — процесс адаптации или модификации товара, услуги или системы под индивидуальные потребности и предпочтения конкретного пользователя или клиента, превращая массовый продукт в уникальное решение. В сфере образования LLM открывают возможность сделать обучение персонализированным. Duolingo и Khan Academy внедрили «ИИ-репетиторов», которые подстраиваются под уровень ученика, отвечают на вопросы и дают задания.

Сфера образования в случае Беларуси крайне консервативна. Университеты не спешат интегрировать ИИ в программы. Но EdTech-стартапы уже экспериментируют: ChatGPT помогает готовить курсы, создавать тесты, адаптировать материалы. Проблема — доверие: педагоги опасаются, что в случае плохой работы ИИ выдаст неточный ответ, будет «галлюцинировать», а в случае успешной — заметит их. Но для дополнительного образования и процесса обучения в целом такие риски вполне управляемы и делают из ИИ и педагога успешный и эффективный союз.

Здравоохранение: от документации до диагностики

Медицина считается одной из самых сложных сфер для внедрения ИИ — и при этом самой перспективной. Mayo Clinic в США использует GPT для анализа медицинских записей и поддержки врачей в постановке диагнозов. Google Health тестирует модели в онкологии.

Белорусская медицина зарегулирована и осторожна. Но именно здесь LLM способны снять колоссальную нагрузку: автоматизировать оформление документов, помочь врачам быстрее находить нужные сведения, предоставить пациентам справочные ответы. Главный барьер — конфиденциальность данных и страх ошибок. Пока врачи не доверяют машинам полностью, но как инструмент поддержки решений ИИ может стать незаменимым.

Государственное управление: между цифровизацией и бюрократией

GovTech сегодня активно развивается: Эстония внедряет цифровых ассистентов для граждан, Сингапур использует ИИ для прогнозирования социальных процессов. В этих странах цифровизация — часть государственной стратегии. 

Беларусь здесь только в начале пути. Электронные госуслуги есть, но чаще всего это «оцифрованная бюрократия». LLM могли бы радикально изменить взаимодействие граждан и государства — от чат-ботов для консультаций до автоматизации документооборота.

Финансы: ИИ как антифрод и аналитик

Финансовый сектор одним из первых увидел ценность LLM. JPMorgan использует их для анализа инвестиционных стратегий и борьбы с мошенничеством. Банки по всему миру интегрируют ассистентов в клиентский сервис и скоринг. Впрочем, не отстают и мошенники, поэтому финансовая сфера занята не только повышением эффективности своей деятельности, но и заботой о сохранении безопасности во взаимоотношениях с клиентами.

Беларусь и тут пока осторожна. Банки тестируют чат-ботов, отдельные проекты в скоринге и оценке рисков. Национальный банк изучает мировые практики, но до масштабного внедрения далеко. Регулятор постепенно интегрирует элементы искусственного интеллекта в свою деятельность, рассматривая их как стратегический инструмент повышения эффективности финансовой системы. В 2025 г. Нацбанк заявил о регулярном мониторинге прогресса внедрения IT-решений в банковском секторе и развитии компетенций сотрудников в работе с ИИ. Первый заместитель председателя правления Нацбанка Александр Егоров отметил, что искусственный интеллект уже используется в ряде направлений — от чат-ботов и автоматизации документооборота до анализа больших массивов данных в кредитовании и управлении рисками. Следовательно, белорусский финансовый сектор в части работы с ИИ и LLM сейчас проходит любопытный период поиска эффективных возможностей внедрения.

LLM и отрасли

Главный вывод прост: LLM — это технология-хамелеон. В каждой отрасли она принимает свою форму: в IT — помощник программиста, в промышленности — умный инженер, в торговле — персонализированный продавец, в транспорте — логист, в медицине — ассистент врача, в финансах — антифрод-аналитик. Но главное — то, что сегодня ИИ кажется порой чем-то сложным и трудно адаптируемым, завтра с большой вероятностью окажется рутиной и обыденностью, поэтому рынок ИИ и LLM сейчас среди тех, кому прогнозируют хороший рост.

Для Беларуси сегодня главный вызов — начать. Даже маленькие эксперименты в конкретных секторах дадут быстрый эффект: чат-бот в ритейле, анализ документации в промышленности, генерация курсов в образовании. Никакие глобальные тренды не будут ждать, пока мы «созреем».

Скорее всего, ИИ не заменит человека, но однозначно может изменить его работу. И тот бизнес, который первым научится использовать новые инструменты, получит конкурентное преимущество.