Новости

В задачи нейросети, внедренной в «Самолете», входит создание драфтов отчетов с выделением сильных сторон, зон роста и вопросов для персональных встреч. До внедрения ИИ результаты оценки «360 градусов» обрабатывались вручную, и на подготовку одного отчета уходило в среднем около полутора часов, а при 20-ти участниках совокупные трудозатраты составляли около 30 часов. Сейчас такой же объем работы занимает всего 8 часов, хотя все отчеты после нейросети корректируются HR-специалистами вручную.

Для реализации проекта была выбрана LLM-модель GPT-4.5 от OpenAI. Эта версия модели представляет собой обновленную архитектуру семейства GPT-4 с улучшенной способностью к восприятию контекста, более точной обработкой длинных документов и устойчивостью к генерации шаблонных ответов. Благодаря этим особенностям GPT-4.5 хорошо справляется с задачами, связанными с анализом сложных текстов, интерпретацией обратной связи и подготовкой персонализированных материалов.

Специалисты «Самолета» настроили нейросеть и обучили ее задачам, внутренним практикам и стилю коммуникации компании. Модель была выбрана после предварительного конкурентного анализа. Ключевыми факторами при выборе стали стабильность генерации, способность к стилевой адаптации под корпоративную коммуникацию, а также наличие защищенных сценариев работы с PDF-документами. В работе ИИ использует только анонимизированные данные: имя и должность без персональной информации, компания соблюдает все требования как внутренней службы безопасности, так и законодательных актов по обращению с персональными данными.

Как отмечает Анна Донец, директор по персоналу Блока «Финансы и Технологии» группы «Самолет», использование ИИ для решения рутинных задач в области оценки персонала повышает эффективность работы сотрудников и освобождает время, которое они могут направить на другие задачи, требующие их профессиональных компетенций. В рамках пилота модель обработала 27 анкет, включая данные руководителей C-level, в которые потом сотрудники HR-отдела внесли персональные рекомендации. В результате общее время на подготовку обратной связи сократилось до 3-4 часов, а качество по внутренней шкале осталось на высоком уровне. Согласно опросу участников, количество корректирующих действий, предложенных руководителями по итогам сессий, увеличилось на 32%, а персонализация фидбека возросла с 4,2 до 4,5 баллов.

Опрос респондентов показал, что 40% компаний все еще надеются на возвращение на российский рынок западных вендоров. Другие 40% выбрали путь импортозамещения и либо внедрили отечественные решения, либо находятся в процессе их тестирования. Оставшиеся 20% выбрали альтернативные продукты зарубежных компаний с официальной поставкой и техподдержкой.

Как отмечают аналитики, цикл жизни сетевых решений в среднем составляет 5-7 лет, поэтому многие компании, внедрившие продукты западных вендоров накануне их ухода из России, планируют использовать их еще несколько лет, в течение которых ситуация на рынке может измениться. Однако даже в случае возвращения западных производителей, многие заказчики не уверены в их надежности и в том, что ситуация с уходом не повторится. Кроме того, без прямой вендорской поодержки эксплуатировать западные решения становится все сложнее. Поэтому значительное число компаний выбрало импортозамещение или переход на альтернативные продукты азиатских, израильских производителей с гарантированной поддержкой, как наиболее стабильный путь развития сетевой инфраструктуры.

При выборе сетевых решений 58% респондентов ориентируются в первую очередь на успешное тестирование продуктов и их совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой. Для 20% на первый план выходит качество технической поддержки и скорость устранения проблем. Еще 16% компаний наиболее важным критерием выбора сетевых решений назвали обеспечение информационной безопасности.

Система Directum RX заменила в «Кузбассразрезугле» 10 используемых ранее СЭД. На сегодняшний день в ней работают 582 пользователя: от рядовых сотрудников до первых руководителей. Внедрение системы помогло сократить согласование документов в 2 раза и спланировать работы по 81 проекту.

Ранее сотрудники использовали целый комплекс разнородных продуктов. Требовалось постоянное переключение между программами, были трудности в согласовании и риски ошибок. Существовали и технологические сложности, в том числе невозможность миграции на отечественные платформы Astra Linux и PostgreSQL.

Специалистам компании удалось вписать новую систему в существующую инфраструктуру самостоятельно, что позволило исключить траты на внешнего подрядчика.

С самого начала работ команда использовала рекурсивный подход: внедрение вели с помощью самой системы. В решении «Проекты» создали типовой пакет проектной документации, а задачи поддержки и разработки фиксировали с помощью Agile-досок. Теперь с помощью Directum Projects контролируются проекты по управлению изменениями, а также строительные и инфраструктурные проекты.

Сотрудники получили единую среду для электронного взаимодействия, руководители подразделений — доступ к детализированной аналитике, а директора — возможности контроля ключевых показателей группы компаний.

С помощью Directum RX удалось оптимизировать документооборот, ускорить регистрацию, согласование и подписание документов, в том числе договорных и закупочных. Повысилась прозрачность и скорость коммуникации между подразделениями, а также снижено количество ошибок. Реализован цифровой учет электронных доверенностей для должностных лиц компаний.

В планах компании — разработка специализированного решения «Судебные споры». Оно будет предназначено для цифровизации процессов, связанных с управлением судебными разбирательствами, претензиями и исками.

По мнению аналитиков Gartner, группы, занимающиеся управлением корпоративными рисками (enterprise risk management, ERM), могут повысить свою эффективность и добиться лучшего понимания и снижения рисков, используя инструменты генеративного искусственного интеллекта. При этом генеративный ИИ предоставляет уникальную возможность расширить свои возможности без значительных инвестиций. При решении соответствующих задач искусственному интеллекту отводятся пять основных ролей.

— Коммуникатор. Генеративный ИИ может улучшить внутренние коммуникации путем подготовки различного контента: электронных писем, отчетов о рисках, политик и т.д. Это обеспечивает согласованность обмена сообщениями и экономит время. Например, при оценке рисков на предприятии ИИ составляет профессиональное электронное письмо, выдержанное в принятом в организации стиле. Руководители групп управления рисками адаптируют предложенный вариант к особенностям конкретной аудитории, обеспечивая ясность изложения и добиваясь вовлеченности персонала. Использование генеративного ИИ в качестве коммуникатора помогает добиться согласованности действий и сэкономить время для реализации стратегических инициатив.

— Составитель заметок. В ходе обсуждения рисков боты на основе генеративного ИИ протоколируют совещание, помогая людям лучше распознавать невербальные сигналы, что способствует более глубокому пониманию темы. Тем самым сокращается число дополнительных вопросов и повышается вовлеченность участников. Благодаря автоматизации ведения протокола специалисты могут сосредоточиться на нюансах разговора и обоснованной оценке рисков.

— Исследователь. Генеративный ИИ выполняет роль исследователя, просматривая большие объемы текста для извлечения ключевых идей и выявления закономерностей рисков. Анализируя стенограммы совещаний и собеседований, ИИ выявляет пути улучшения отчетности о рисках и планирования аудита, помогая находить новые идеи.

— Библиотекарь. Генеративный ИИ упрощает доступ к информации через централизованный ресурсный центр. Это позволяет людям лучше ориентироваться в регламентных документах и исторических данных, формируя запросы на естественном языке, и реже обращаться к специалистам по управлению рисками напрямую. Подобно библиотекарю, искусственный интеллект мгновенно предоставляет им доступ к нужной информации, обеспечивая снижение нагрузки на группы ERM.

— Тренер. Обучающие ассистенты на базе генеративного ИИ помогают быстрее осваивать терминологию и основные методы управления рисками. Масштабируемое решение обрабатывает большие объемы несложных запросов, повышая эффективность обучения. Такой подход позволяет расширить масштабы обучения без ущерба для качества.

Решение о разработке дистанционного обучения в «Четырех Лапах» было принято на фоне масштабирования сети: за пять лет количество торговых точек выросло в 2,5 раза до 563 магазинов в разных регионах России. Кроме того, компания развивает не только сеть зоомагазинов, но и другие направления бизнеса: ветеринарные центры, салоны груминга, страхование питомцев, а также услуги по выгулу и передержке домашних животных.

Ранее сотрудники сети проходили обучение очно – на восьмичасовых сессиях в центральном офисе компании. Дистанционный формат обучения позволил сделать процесс более гибким, сократить расходы и время на командировки, а также эффективнее использовать ресурс преподавателей и тренеров.

Платформа МТС Линк позволила «Четырем Лапам» создать базу для асинхронного обучения. Система автоматически записывает вебинары и через программу Webtutor публикует записи на онлайн-платформе. Занятия повышают вовлеченность обучающихся благодаря интерактивным механикам: тестам, голосованиям, квизам и другим заданиям. Сотрудники могут пересматривать прошедшие вебинары в любое удобное время.

Как отмечает руководитель отдела обучения и развития компании «Четыре Лапы» Светлана Строилова, постоянное повышение квалификации — важная часть работы в ретейле, и благодаря дистанционному формату его удалось вывести на принципиально новый уровень. Дистанционное обучение стало основой карьерного трека в розничной сети. Только в прошлом месяце посещаемость вебинаров составила более 8 тыс. человек. Растет удовлетворенность сотрудников процессом обучения и развития, а также качество усвоенных знаний.

Основные задачи «Тракс Восток Рус» – общение сотрудников внутри компании и возможность подключения к коммуникации внешних партнеров. Среди ключевых требований к продукту были озвучены возможность установки сервиса по модели on-premise, более 300 необходимых функций корпоративного мессенджера, видеоконференции на сотни участников, а также скорость и стабильность работы приложений.

В результате компания сделала выбор в пользу корпоративного мессенджера Compass. Продукт находится в защищенном ИТ-периметре «Тракс Восток Рус» и обеспечивает безопасную коммуникацию сотрудников компании в чатах и видеоконференциях. А гостевой доступ позволяет внешним пользователям – партнерам и подрядчикам – быстро и без регистрации подключаться ко встречам на любом устройстве.

MTS AI разрабатывает продукты и решения на базе генеративного ИИ, технологии обработки естественного языка и компьютерного зрения. Среди сервисов компании – ИИ-сервис речевой аналитики WordPluse, платформа синтеза и распознавания речи на базе нейронных сетей и методов машинного обучения Audiogram, сервис генерации и автодополнения кода для оптимизации процесса разработки Kodify, а также голосовые и текстовые ассистенты для автоматизации коммуникации бизнеса с клиентами.

В основе всех сервисов компании лежат ML-модели, которые обучаются на тысячах терабайтов данных. Для ускорения процесса обучения моделей компания использует GPU. Самостоятельная закупка оборудования требует серьезных инвестиций в инфраструктуру, поэтому MTS AI приняла решение перенести процесс обучения в облако. На виртуальной инфраструктуре MWS разворачивается ML-платформа, в которой обучаются все ключевые модели компании. После завершения обучения модели продолжают инференс в облаке, что позволяет не только вывести сервис на рынок, но и поддерживать его работу.

Для решения более сложных задач MTS AI предлагает своим клиентам сервисы, в основе которых развёрнуты большие языковые модели. Среди них LLM для работы с текстами, а также поиска и анализа информации – Cotype и ее облегченная версия Cotype Nano, также on-premise сервис генерации и автодополнения кода для оптимизации процесса разработки – Kodify. Обучение LLM – более трудоемкая задача, чем работа с обычными ML-моделями. На обучение и дообучение LLM на потребительских GPU может уйти значительное время. Чтобы ускорить этот процесс, MTS AI использует мощности суперкомпьютера MWS – МТС GROM. Он позволяет компании дообучать собственные LLM в десятки раз быстрее.

Работа MTS AI с моделями в облаке делится на три этапа. На первом происходит деплой и предобучение моделей. Это позволяет подготовить модели к интенсивному обучению и сократить затраты на него. Для этого в основном используется виртуальная инфраструктура с GPU ускорителями. На втором этапе модели проходят глубокое обучение. Оно происходит на суперкомпьютере, некоторые нейросети компания дообучает на VI c GPU. После глубокого обучения модели готовы к работе в продуктах и сервисах компании. На третьем этапе модели переходят на инференс, который также происходит в облаке MWS.

Как отмечает директор по LLM-продуктам MTS AI Сергей Пономаренко, для работы с моделями ИИ требуется большое количество различного оборудования. Для более простых моделей нужны более слабые карты, для более мощных — более производительные, для обучения LLM — суперкомпьютер, для инференса может применяться ещё один вид GPU. При работе с моделями on-prem все эти мощности пришлось бы закупать самостоятельно либо работать со всеми моделями на одном виде GPU, что привело бы к значительному увеличению инвестиционных затрат и нерациональному использованию инфраструктуры. Переезд в облако позволил использовать ровно тот объем вычислительных ресурсов, который необходим и не тратить огромные суммы на закупку серверов. Лишь для того, чтобы закупить оборудование для обучения LLM, компании пришлось бы проинвестировать в инфраструктуру более 1 млрд руб. Благодаря использованию мощностей MWS удалось перераспределить инвестиции на новые проекты.

До внедрения системы процессы печати в РЖД требовали дополнительной оптимизации: существовала необходимость повысить прозрачность расходов, сократить объем нецелевой печати и снизить частоту простоев оборудования. Введение единого централизованного решения Print-X позволило компании эффективно управлять парком печатающих устройств, установленных от Калининграда до Хабаровска, и снизить нагрузку на ИТ-поддержку.

Внедренная система имеет такие возможности, как автоматический мониторинг, удаленное управление устройствами и обеспечение полной прозрачности печатных процессов. Благодаря этим преимуществам стало возможным существенно сократить нецелевую печать, оптимизировать работу оборудования и снизить нагрузку на персонал.

Важным достижением проекта стало заметное сокращение потребления бумаги, что внесло ощутимый вклад в экологические инициативы РЖД. Общий объем печати по всей сети РЖД достигал 65 млн отпечатков в месяц, что эквивалентно пяти железнодорожным вагонам бумаги. Благодаря внедрению системы Print-X удалось значительно сократить этот показатель.

Пилотный проект на Северной железной дороге, который продлился 12 месяцев, продемонстрировал сокращение расходов на печать на 25%. Успех этого пилота позволил масштабировать систему Print-X на остальные 15 железных дорог, что позволило значительно улучшить процессы корпоративной печати в компании.

В рамках проекта, реализуемого Госкорпорацией по ОрВД, в системе реализовано централизованное управление ключевыми процессами обеспечения ИБ, в том числе взаимодействие с Государственной системой обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак.

Проект предусматривает отказ от программных и аппаратных решений, происходящих из недружественных государств, а также построение эффективных алгоритмов для оперативного выявления киберинцидентов и реагирования на них. Использование отечественных технологий повысило эффективность процессов мониторинга и анализа информационных рисков, значительно улучшив качество и скорость реагирования на кибератаки и одновременно снизив риски нарушения конфиденциальности и утраты контроля над чувствительными данными.

«Альтиус Лаб» продолжит работы по поддержанию и масштабированию СУИБ, в частности это касается оказания услуг по круглосуточному мониторингу и реагированию на хакерские атаки на стратегически важных объектах.

«Абсолют Банк» имеет 3 тыс. сотрудников и присутствует в 24 регионах России. Ранее процесс адаптации новых сотрудников в банке был неструктурированным и хаотичным из-за территориальной распределенности команд. Это приводило к высокой текучести сотрудников на испытательном сроке и недостаточной доходимости новичков до оформления. Основной целью проекта стало создание прозрачной коммуникации с новыми сотрудниками и их активное вовлечение в корпоративную жизнь.

После внедрения «Поток Адаптации» в банке был создан интерактивный онбординг с двумя треками: для головного офиса и розничной сети. Новички проходят онбординг в игровом формате, что повышает их вовлеченность. Трек для розницы состоит из семи уровней, включая преонбординг, который помогает будущим сотрудникам подготовиться к работе, снижая стресс и повышая заинтересованность. Отдельный трек для розницы был выбран из-за высокой текучести сотрудников и низкой вовлеченности новичков в корпоративную жизнь.

За неделю до трудоустройства новички получают доступ к сервису, где в приложении они получают приветствие, информацию о банке, руководителе, оформлении, зарплатной карте и графике работы. Сервис напоминает о дате начала работы через пуш-уведомления.

Внедрение HR-системы способствовало снижению дополнительных обращений новичков к рекрутерам на 90%, увеличению успешных аттестаций на 20%, сокращению времени оформления на 17% и снижению текучести сотрудников на 5% в первые три месяца работы.

Банк мотивирует новых сотрудников проходить уровни трека, используя внутреннюю валюту — «рыжики». За выполнение задач, таких как прохождение трека или публикация о себе в соцсети, сотрудники получают «рыжики», которые можно обменять на корпоративный мерч. Этот подход делает онбординг увлекательным и мотивирует новичков активно участвовать в процессе адаптации.

Сервис адаптации сотрудников стал важным инструментом для «Абсолют Банка», позволяя оперативно адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и сохранять лидерские позиции в банковском секторе.