13 ноября 2025

Итоги Web Summit по версии Максима Волошина, CPO MWS AI Пять тенденций, которые формируют логику рынка ИИ на ближайшие годы. 1️⃣ Вертикализация и unbundling Рынок уходит от универсальных ИИ-решений — «для юристов» или «для HR» — в узкие, чёткие сценарии, где понятны боль и экономический эффект. Большинство систем работает в формате human-in-the-loop. Не только ради точности, но и ради обучения моделей на живых данных и действиях людей. Важный момент: вскоре начнётся новый цикл — bundling. Он соберёт не очередных чат-ботов, а цифровых суперсотрудников, которые закрывают бизнес-функции целиком. 2️⃣ Клиентский сервис: высокая ценность и настройка под отрасли С точки зрения ROI клиентский сервис остаётся одним из самых понятных кейсов. Но он стремительно обрастает отраслевой спецификой: поддержка в телекоме, медицине или автосервисе — это совершенно разные процессы, язык, типы ошибок. После усталости от ограниченных ботов поднимается вторая волна веры в LLM, но вместе с ней — рост скепсиса и вопрос доверия. Побеждают те, кто может встроить отраслевые особенности в продукт и показать лучший NPS. Это возможно, но точно не «из коробки». 3️⃣ Партнёрства на стыке данных, экспертизы и технологии Лучшие AI-продукты появляются там, где встречаются три слоя: 🔴данные 🔴экспертиза 🔴современная технология Отличный пример показал Thomson Reuters, фактически гибрид венчурного фонда и ИИ-трансформационной фабрики, который собирает такие комбинации внутри. Для нас это прямое отражение наших партнерств: ДКС (клиентский сервис МТС) — телеком-экспертиза, МЕДСИ — здравоохранение и другие связки данных и домена. 4️⃣ Эмерджентность вместо простого дублирования Индустрия перестаёт смотреть на ИИ как на инструмент «повторения действий человека». Настоящая ценность — в обогащении возможностей: скорости, доступе к огромным массивам актуальных данных и способности анализировать то, что человеку физически недоступно. Это не просто дополнение человека, а новый уровень организационной мощности. Сначала это работает как «костюм железного человека», который делает специалиста сильнее. Но следующая ступень — когда сам костюм начинает действовать автономно, сохраняя те же способности и закрывая задачи без участия человека. 5️⃣ Интерпретация и принятие решений — новый центр тяжести Всё больше продуктов переходят от генерации текста к интерпретации данных. Системы объясняют изменения, показывают отклонения, объединяют источники данных и собирают целостную картину. Это почти логика портфельного управления в финансах, перенесённая на внутренние процессы компаний. Агентные команды, технический и фундаментальный анализ, сентимент, исторические данные — всё сводится в единую решающую конструкцию. Отдельно впечатлил кейс Oura Symptom Radar, где на исторических данных и команде интерпретирующих агентов строится предиктивная модель, которая буквально спасает жизни. 📌 О главном Если объединить всё вместе, становится видно направление: рынок движется от автоматизации задач к системам, которые понимают отрасль, контекст и историю данных — и реально усиливают людей. Для нас в MWS AI это прямое подтверждение, что мы строим правильную архитектуру: платформу, на которой можно создавать цифровых специалистов нового поколения.