Константин Пензин, ГК «Силовые машины»: «Мы перешли от разговора “давайте попробуем ИИ” к защите портфеля в годовой инвестиционной программе»

Константин Пензин, руководитель ИТ-проектов, ГК «Силовые машины», и спикер Двадцать пятого форума «Внутренний и внешний электронный документооборот», рассказал CFO Russia, про «узкие места» в ИИ для ЭДО, отметил процессы, которые можно доверить технологии уже сегодня, и поделился, как сэкономить при внедрении искусственного интеллекта.

Как вы оцениваете зрелость рынка ИИ-решений для ЭДО на текущий момент?

Рынок пока незрелый – и это касается обеих сторон.

Со стороны вендоров: решения делают первые шаги и, как правило, узконаправленные. Одно хорошо распознаёт первичку, другое умеет классифицировать входящую корреспонденцию, третье – искать по базе знаний. Каждое по отдельности работает, но собрать из них сквозной процесс обработки документа заказчик вынужден сам. Платформенных решений, закрывающих документооборот целиком, на рынке фактически нет.

Со стороны заказчиков – два барьера. Первый: ИТ-инфраструктура. Корпоративные LLM требуют GPU-мощностей, которых в большинстве промышленных компаний просто нет, и покупка сервера под продуктивную нагрузку – это десятки миллионов рублей до первого полученного эффекта. Второй: высокие капитальные вложения, при неочевидном горизонте окупаемости. Бизнес готов финансировать пилот, но системное внедрение требует инвестиционного решения, а для него нужна доказанная экономика – которой на старте ещё нет.

Отсюда типичная картина: много пилотов, мало промышленных внедрений. Мы у себя вышли из этой логики через единую методику оценки эффекта – считаем время выполнения задачи до и после, частоту применения, число пользователей и переводим в экономию человеко-часов и FTE. Это позволило перейти от разговора «давайте попробуем ИИ» к защите портфеля в годовой инвестиционной программе. И, на мой взгляд, именно счётная дисциплина, а не технологии, сейчас главный фактор зрелости.

Какие задачи по обработке документов можно смело доверить ИИ уже сегодня, а какие пока принципиально не стоит автоматизировать?

Водораздел проходит не по типу документа и не по сложности технологии, а по степени регламентированности процесса.

Можно доверять смело – всё, что имеет описанный алгоритм. Разбор потока входящей корреспонденции и регистрация в СЭД, классификация и маршрутизация обращений, распознавание и автопостинг бухгалтерских и учётных документов, проверка договоров на соответствие шаблону, поиск по корпоративной базе знаний. Если алгоритм есть, ничто не мешает собрать цифрового сотрудника: мозг – LLM, глаза – OCR или компьютерное зрение, руки – RPA.

Принципиально не стоит браться за слабо регламентированные процессы. Там, где стандартизированного алгоритма нет и все знания находятся в головах участников, ИИ автоматизирует не процесс, а хаос. Причём результат будет выглядеть правдоподобно – и это опаснее явной ошибки.

Сейчас идет важный сдвиг, который, мне кажется, ещё не все заметили: активом становится не сам цифровой агент, а оцифрованные знания, на которых он настроен. Агента можно пересобрать за недели. Формализованная база знаний – регламенты, правила, прецеденты, типовые решения – создаётся годами и определяет, сколько процессов вы вообще сможете автоматизировать. Поэтому компаниям, которые только начинают, я советую параллельно с пилотами запускать оцифровку знаний. Без неё потолок наступит очень быстро.

На чём реально можно сэкономить при внедрении ИИ в ЭДО, а где попытки «сделать подешевле» чаще всего приводят к ещё большим затратам?

Экономить можно и нужно – на размере модели. Для большинства рабочих задач в документообороте не требуется модель, обученная на гигантском массиве общих знаний. Достаточно компактной модели с подключённым RAG – то есть с доступом к вашей корпоративной базе знаний. Формируя таким образом домены знаний под конкретные задачи, вы кратно снижаете требования к вычислительным ресурсам и стоимость владения. Модель не должна знать всё – она должна уметь найти нужное в вашем контуре и корректно с этим работать.

Вторая зона экономии – вендорный отбор. Мы проводили сравнительный анализ восьми поставщиков решений компьютерного зрения: разброс по стоимости составил от 1,1 до 25 миллионов рублей при сопоставимой функциональности. Разница в стоимости владения между решениями одного класса может быть кратной, и она не всегда объясняется качеством. Считать совокупную стоимость владения, а не цену лицензии, – самая быстроокупаемая работа в проекте.

Экономить категорически нельзя на инфраструктуре. Это не расходы на конкретный проект – это задел на несколько лет вперёд. Типичная ошибка: взять мощность впритык под первый пилот. Пилот проходит успешно, к сервису подключаются сотни пользователей, нагрузка растёт – и упирается в потолок. Дальше либо деградация качества, либо срочная докупка по неоптимальной цене, либо остановка масштабирования на самом обидном месте – когда эффект уже доказан.

К инфраструктуре я отношу и то, о чём обычно забывают на этапе бизнес-кейса: электроэнергию, охлаждение, место в ЦОД и эксплуатацию. Это полноценная статья затрат, и, если её не заложить, экономика проекта поедет уже после запуска.

И третье, где экономия оборачивается потерями, – обучение и адаптация пользователей. Можно внедрить отличный сервис, которым никто не пользуется, просто потому, что люди не понимают, зачем он и как ему доверять. Мы у себя вкладываемся в это системно: корпоративный курс по ИИ-ресурсам, ежемесячный лекторий для всех подразделений, сеть амбассадоров ИИ в функциональных дирекциях. Без этого слоя даже технически безупречное решение даёт нулевой эффект – а значит, все вложения в него оказываются напрасными.

Задать свои вопросы Константину и узнать больше об опыте ГК «Силовые машины» вы сможете на Двадцать пятом форуме «Внутренний и внешний электронный документооборот», которая пройдет 22-23 октября 2026 года.

Мария Харитонова