По оценке Дмитрия Маркосьянца, несмотря на ажиотаж последних лет, около 80% компаний (в частности, в финтехе) сегодня технически не готовы к полноценной промышленной реализации ИИ. Главная причина - попытка перепрыгнуть неизбежные этапы эволюции при низком уровне базовой автоматизации.

"Мы видим много ручного труда и думаем: нужен ИИ. Но если нет стабильного процесса, понятных источников данных и API, то искусственный интеллект превращается в очень продвинутого водителя в машине, у которой нет колес. Водитель может быть гениальным, но авто все равно не поедет", - отметил Дмитрий Маркосьянц.

Одной из ключевых тем выступления стала трансформация подхода к разработке. Ожидание, что ИИ станет автономным разработчиком и перепишет сложный корпоративный ландшафт с legacy-кодом, не оправдалось из-за слишком широкого рабочего контекста и риска возникновения большого числа ошибок. Поэтому ОТП Банк сегодня проводит серию экспериментов с так называемыми "пет-проектами" (PET-projects).

Этот подход подразумевает сужение задачи до размера изолированного мини-агента, который закрывает конкретный "ручной разрыв": переводит данные из системы в систему, сверяет источники или формирует документы по шаблону. "Это не революция за ночь - это практическая эволюция: находим разрыв, закрываем маленьким агентом и оркестрируем их на единой платформе", - пояснил Дмитрий.

Точно выбранная стратегия уже приносит ощутимые плоды. Суммарный экономический эффект от внедрения технологий ИИ в ОТП Банке за 2025 год составил 1 млрд 030 млн рублей.

При этом в банке подчеркивают, что универсальной формулы ROI для оценки эффекта от ИИ не существует, так как требуется учет большого числа переменных в зависимости от контекста. Для оценки эффективности ОТП Банк использует микс качественных и количественных данных, учитывая не только сокращение FTE (эквивалент полной занятости) или прямую экономию, но и рост производительности, скорость процессов, снижение операционных рисков и улучшение клиентского опыта (NPS).