У тюменского бизнеса вырос запрос на разработку ИИ-ассистентов

В 2025 году в сравнении с аналогичным периодом 2024-го количество торгов на разработку собственных приложений с использованием искусственного интеллекта (ИИ-помощников) среди тюменских компаний выросло в семь раз. Об этом РБК Тюмень рассказали представители электронной торговой площадки «ТендерПро».
Разработанные для тюменских предпринимателей ИИ-ассистенты чаще всего используются для создания маркетинговых материалов и персонализации коммуникаций (32,3%), автоматизации клиентского сервиса (19,6%) и оптимизации внутренних бизнес-процессов (13,8%). Основными заказчиками разработки ИИ-приложений стали финансовые организации (25,6%), торговые предприятия (16,3%) и ИT-компании (14,1%).
«Спрос на ИИ-ассистентов в России отражает общемировой тренд. Однако спектр их применения в бизнесе варьируется в зависимости от отраслевой специфики. К примеру, в финансовом секторе наибольший интерес вызывает разработка решений, связанных с оценкой кредитоспособности и противодействием мошенничеству. Торговые компании фокусируются на персонализации маркетинга и повышении качества обслуживания», — рассказала директор по развитию цифровых продуктов ООО «ТендерПро» Ольга Горчицына.
Тюменская область среди регионов УрФО занимает третье место (16,7% от всех тендеров), наибольший интерес к закупке цифровых помощников на основе искусственного интеллекта проявляют компании из Свердловской (35,3%) и Челябинской (25,4%) областей.
По мнению директора тюменской ИT-компании «Арсенал+» Марии Суздаловой, рост интереса к развертыванию ИИ-ассистентов «On-Premise», то есть локально, имеет несколько причин, главная из которых — безопасность.
«Использование облачных решений всегда сопряжено с риском утечки данных. ИИ-ассистенты «по подписке» не исключение — ведь промпты (запросы для ИИ — Прим. ред.) пользователями пишутся для решения конкретных задач и получения ответов на конкретные вопросы. И в облако отправляется информация, которая относительно легко расшифровывается аналитическими системами», — говорит эксперт.
Например, по запросам от HR-службы можно узнать, что компания набирает сотрудников с навыками, которые не связаны с основной деятельностью, из чего можно сделать вывод, что бизнес диверсифицируется, и понять, в каком направлении и в каких масштабах это делается. Таким же образом можно оценить уровни зарплат в компании на конкретные позиции, текучесть кадров. Если сотрудники отправляют запросы по форматированию и приведению в должный вид служебных записок, можно точно определить объемы производственной деятельности того или иного направления.
Кроме того, переход на свои нейросети гарантирует доступность сервисов тогда, когда они необходимы, то есть не зависеть от каналов связи, состояния провайдерских ЦОДов и серверов. Еще один момент, как убеждена Мария Суздалова, связан с ожиданием от ИИ ориентированности на особенности собственного бизнеса.
«ИИ-ассистенты, работающие с большими словарными моделями, обычно выдают самые общие рекомендации, нередко противоречащие регламентам и бизнес-процессам. И возня с промптами, правка полученного результата зачастую отнимают больше времени, чем написание документа с нуля. У руководителей и собственников бизнеса есть надежда, что, развернув локальный ИИ-ассистент, получится обучить его нейросеть таким образом, чтобы ИИ выдавал качественные и реалистичные рекомендации без ошибок и в соответствии с ожиданиями», — поясняет эксперт.
В Тюменской области для ускорения строительства застройщики уже работают с ИИ, а также с технологиями генеративного дизайна и BIM-моделирования. Спрос на закупки в сфере ИИ растет в регионе уже не первый год подряд.