Путь к окупаемости инвестиций в ИИ в 2026 году

В 2025 году предприятия потратили значительное время на эксперименты с искусственным интеллектом. Команды из разных отделов пробовали различные модели ИИ, включая помощников по написанию текстов, инструменты для создания заметок, чат-ботов и небольшие проекты по автоматизации.

Эти первые инициативы в области искусственного интеллекта принесли краткосрочный рост производительности: ускорение составления проектов, более быстрые ответы и сокращение циклов проверки. Однако улучшения остались ограниченными отдельными командами. Без переосмысления того, как работа по этим проектам в области искусственного интеллекта перемещалась между системами, более широкая окупаемость инвестиций так и не появилась.

Между тем, другая группа компаний применила иной, более интегрированный подход. Вместо использования изолированных технологий искусственного интеллекта, они применяют ИИ для оптимизации рабочих процессов, которые создавали наибольшее напряжение. К ним относятся ежедневные, повторяющиеся работы, такие как:

Они автоматизировали передачу, форматирование, версионирование, перевод и публикацию, что замедляло работу и снижало операционную эффективность.

Со временем стало очевидно, что важно не то, кто использует решения на базе ИИ, а то, как они их используют. Компании, которые внедрили ИИ в реальный рабочий процесс, начали получать реальные операционные выгоды, в то время как те, кто ограничился изолированными пилотными проектами, столкнулись с застоем на уровне отделов.

С наступлением 2026 года это различие определяет отношение предприятий к рентабельности инвестиций в ИИ. Ценность ИИ больше не заключается в отдельных инструментах или точечных решениях. Она заключается в связанных между собой системах на базе ИИ, построенных вокруг людей, в которых скоординированные ИИ-агенты работают вместе с вашими сотрудниками, выполняя повторяющиеся задачи, которые замедляют всю остальную работу.

Эта модель не заменяет команды. Она устраняет трения между ними, чтобы работа наконец-то пошла гладко.

К концу 2025 года большинство предприятий доказали, что инструменты искусственного интеллекта могут работать. Они ускоряют написание текстов, помогают в проведении встреч, составляют черновые варианты контента и отвечают на вопросы. Инструменты оправдали свои обещания, но результаты остались фрагментарными.

Каждый отдел проводил собственные пилотные проекты, зачастую без координации и общих целей:

• Отдел маркетинга использовал инструмент для составления черновиков

• Отдел кадров протестировал чат-бота

• Отдел обучения и развития попробовал программное обеспечение для перевода

• Отдел поддержки попробовал систему распределения заявок с помощью искусственного интеллекта

• Отдел ИТ оценил систему координации работы агентов

Каждая из этих мер решала небольшую проблему, но не меняла подход к работе в организации для достижения бизнес-целей.

Все замедлили не сами инструменты, а пробелы между ними:

Именно здесь команды проводили большую часть своего времени, а системы искусственного интеллекта не были достаточно подключены, чтобы помочь.

Организации, которые получили значительную рентабельность инвестиций, не были теми, кто вложил больше всего средств в ИИ. Это были те, кто автоматизировал эти основные операционные этапы.

2026 год — это год, когда ситуация изменится. Руководители предприятий выходят за рамки пилотных проектов и сосредотачиваются на масштабировании ИИ в своих организациях. Сейчас приоритетной задачей является объединение команд и систем для обеспечения эффективной и последовательной работы, при этом ИИ управляет координацией, которая раньше замедляла все процессы.

Когда ИИ работает внутри рабочего процесса, он превращает разрозненные усилия в непрерывный сквозной процесс, в котором контекст и результат остаются согласованными.

С технической точки зрения это означает скоординированную систему агентов искусственного интеллекта, каждый из которых работает параллельно в разных частях рабочего процесса — от планирования и создания до проверки качества и локализации. На практике эти многоагентные команды выполняют повторяющиеся задачи, которые раньше замедляли работу команд, обеспечивая связь, согласованность и контроль на каждом этапе. Вместе они формируют параллельные рабочие процессы агентов, которые перемещают контент от черновика до публикации без ручной передачи.

Представьте себе команду из агентов искусственного интеллекта, работающих параллельно, каждый с определенной ролью, координирующих весь рабочий процесс, от написания и локализации до форматирования и публикации. Один агент может переписывать контент, другой — следить за соблюдением стиля бренда, третий — переводить, четвертый — применять терминологию, пятый — форматировать для конкретных платформ, а шестой — публиковать в вашей CMS, LMS, HRIS, PIM или DAM.

Каждый агент:

• Имеет четко определенную роль

• Получает структурированные входные данные

• Генерирует предсказуемые выходные данные

• Работает независимо или параллельно с другими

Вместе эти многоагентные команды координируют создание и локализацию контента, чтобы каждый шаг оставался связанным, последовательным и контролируемым. Командам не нужно думать о базовых параллельных рабочих процессах агентов — они просто ощущают влияние связанной системы, в которой:

Работа теперь автоматически проходит все этапы, а люди сосредотачиваются на тех частях, которые требуют контекста или экспертных знаний.

Эти группы агентов, работающие параллельно, формируют структуру — человеческое сотрудничество превращает ее в влияние.

Каждое предприятие работает благодаря командам, которые отвечают за ключевые бизнес-результаты: запуск кампаний, поддержание учебных материалов, управление веб-сайтами или подготовка нормативной документации. Эти команды не исчезают с внедрением ИИ. Они получают поддержку. 

Это не изолированные инструменты — это скоординированные команды агентов, работающие в структурированной среде, где каждая передача данных автоматизирована, а каждый результат остается согласованным.

В системе «человек-агент» люди остаются в центре, а агенты ИИ работают вместе с ними, чтобы устранить повторяющиеся шаги, которые замедляют работу.

Агенты обрабатывают различные варианты использования, в том числе:

Люди обеспечивают контекст, оценку и контроль. Агенты занимаются масштабированием и выполнением. В результате получается рабочий процесс, который движется непрерывно, а не останавливается при каждой передаче задания.

Именно здесь становятся заметными показатели ROI. Команды тратят свое время на принятие решений и улучшение результатов, а не на управление процессами.

В каждом из этих примеров многоагентные команды работают за кулисами, координируя несколько рабочих процессов — от обновления контента до локализации и обеспечения соответствия нормативным требованиям.

Команды L&D долгое время боролись с проблемами контроля версий и глобальной согласованности. Изменение политики в одном регионе может занять месяцы, чтобы пройти через все учебные модули, все языки и все платформы.

Глобальная компания Smith & Nephew, занимающаяся технологиями в сфере здравоохранения, столкнулась с этой проблемой на собственном опыте. Их учебные материалы требовали постоянного обновления, локализации и проверки на соответствие требованиям десятков рынков. После внедрения рабочего процесса, управляемого агентами:

• Обновления политики автоматически инициировали создание новых черновиков.

• Терминология и правила соответствия применялись мгновенно.

• Локализация происходила параллельно на более чем 20 языках.

• Обновленные модули публиковались непосредственно в их LMS.

Достижение бизнес-целей, которое ранее требовало недель координации, теперь занимает всего несколько дней. Команда L&D теперь сосредоточена на качестве обучения, а не на управлении обновлениями в различных форматах, регионах и системах.

Глобальные веб-сайты должны быстро развиваться — страницы продуктов, справочные центры, целевые страницы и документация часто меняются. Традиционные рабочие процессы заставляли команды вручную отслеживать обновления, запрашивать переводы по мере необходимости и вносить изменения по одному региону за раз.

Kids2, международная компания по производству товаров для младенцев, преобразовала этот процесс, перейдя к непрерывной модели локализации, основанной на работе агентов. Их агенты:

1. Обнаружение обновлений в исходных системах

2. Мгновенное создание локализованного контента

3. Последовательное применение правил бренда и терминологии

4. Прямая передача обновлений в региональные CMS-среды

Локализация, которая раньше занимала недели, теперь выполняется за часы. Страницы продуктов и маркетинговый контент остаются согласованными на всех рынках без ручной координации.

Несвязанные инструменты часто создают несогласованные результаты, когда контент проходит через несколько команд, языков и каналов.

Компания Wunderman Thompson, управляющая витринами Amazon и контентом электронной коммерции для более чем 150 клиентов, ежедневно сталкивалась с этой сложностью. Приняв общий рабочий процесс, основанный на использовании агентов:

1. Было обеспечено автоматическое соблюдение стиля и терминологии бренда

2. Память переводов обеспечила единообразие на всех рынках

3. Варианты контента для каждого региона генерировались мгновенно

4. Публикация на нескольких рынках стала беспроблемной

Их команда увеличила производительность на 30 % при том же количестве сотрудников, что доказывает: скоординированные рабочие процессы повышают продуктивность сотрудников без дополнительной операционной нагрузки.

Ранний энтузиазм и ажиотаж вокруг внедрения ИИ побудили многие организации попытаться создать собственные скоординированные системы ИИ-агентов для оптимизации существующих процессов. Некоторые из них добились успеха в небольших масштабах, но большинство столкнулось с одинаковыми проблемами.

Инженерные команды были перегружены работой. Интеграция с существующими системами заняла больше времени, чем ожидалось. Требования к управлению и безопасности данных замедлили внедрение. Даже когда пилотные проекты работали, их обслуживание требовало постоянного внимания со стороны технических команд, которые и без того были полностью загружены работой.

Результат был предсказуем. Внутренние усилия привели к подтверждению концепции, но не к долгосрочному эффекту. Системы работали в одном отделе, но не смогли быть масштабированы на весь бизнес.

При измерении рентабельности инвестиций в ИИ руководители компаний хотят видеть результаты, которые можно измерить уже сейчас, а не после многолетних циклов разработки. Им нужны надежные, соответствующие требованиям и готовые к интеграции с уже используемыми инструментами системы.

Именно поэтому многие предприятия выбирают платформы, разработанные для этой цели, а не пытаются создать все самостоятельно.

Стоит ли создавать внутренние рабочие процессы локализации или инвестировать в платформу? Этот вопросник и чек-лист помогут руководителям маркетинговых отделов оценить скорость, масштаб, стоимость и риски перед принятием долгосрочного решения.

Такие системы, как Smartcat, предоставляют полностью интегрированную среду рабочего процесса между людьми и агентами, координирующую работу нескольких агентов в одной структурированной среде, где каждый шаг связан с предыдущим и постоянно оптимизируется. Вместо того чтобы создавать все с нуля, команды начинают с инфраструктуры, которая работает сразу и позволяет сосредоточиться на улучшении бизнес-результатов. Результатом является более быстрое воздействие и измеримый ROI в многоязычных и глобальных операциях с контентом.

Сегодня более четверти компаний из списка Fortune 1000 используют Smartcat для работы с многоязычным и глобальным контентом.

Рабочие процессы предприятий смещаются в сторону непрерывного сотрудничества между людьми, агентами искусственного интеллекта и подключенными системами. Новая модель определяется следующим:

• Люди, сосредоточенные на принятии решений, творчестве и контексте

• ИИ-агенты, управляющие повторяющимися задачами, координацией и согласованностью

• Системы, связывающие все этапы рабочего процесса между регионами, языками и платформами

Результатом является скоординированная, масштабируемая работа без потери качества. Организации, внедряющие эту модель, создают операционную основу, которая будет определять способы создания и доставки контента на долгие годы вперед.