А вы уже заметили, что инструменты на основе искусственного интеллекта всё чаще советуют внедрять буквально во всё? В учебу, аналитику, поддержку, исследования, финансы. Но одно дело обсуждать возможности нейросетей в теории, а совсем другое — использовать их в реальной работе. Так какие задачи специалисты действительно готовы отдавать ИИ с чистой совестью?
Именно этот вопрос мы задали преподавателям курса «ИИ в научной работе». Всё-таки они не только рассказывают про актуальные тулы на занятиях, но и сами активно применяют их в ежедневной рутине.
Рой пчел агентов 🐝
Александр Декан, PhD-студент в области ИИ, рассказал, что особенно сильно нейросети помогают ему с большими массивами данных. Любой, кто участвовал в коллективных исследованиях, знает этот хаос: где-то перепутали единицы измерения, где-то вставили неправильную ссылку, потеряли цитату или оформили данные в разных форматах. ИИ замечает такие детали и оказывается точнее человека.
Сейчас Александр работает с целыми роями ИИ-агентов. Они анализируют большие объемы информации, проверяют и предлагают лучшие гипотезы для исследований и грантов. Раньше для таких задач приходилось вручную писать сотни строк кода. Теперь достаточно пары запросов: модели сами генерируют код, проводят анализ, сравнивают результаты, исправляют друг друга и собирают отчет. Человеку остается только проверить итог, провести финальную валидацию и сделать выводы.
ЭффектИИвный менеджмент ⚙️
А что вне науки? Дмитрий Безжовчий, ИИ-специалист и аналитик Центра финансового управления, использует нейросети там, где особенно важны скорость и точность.
Один из его проектов — Service Desk Agent для техподдержки и клиентского сервиса. Агент отвечает пользователям по внутренней базе знаний, умеет создавать тикеты в Bitrix и Asana, а при необходимости переводит диалог на оператора. В результате первую линию поддержки удалось автоматизировать полностью без потери качества общения.
Еще один проект — MCP-агент для корпоративной отчетности. Он подключается к данным компании из 1С, Google Sheets и PostgreSQL, принимает запросы на «человеческом» языке и самостоятельно собирает аналитику. Например, по запросу «покажи динамику выручки по отделам за Q1» агент сам определяет, к каким источникам обратиться, собирает показатели и готовит отчет. То, на что раньше уходило несколько часов, теперь занимает две-три минуты.