В мае 2026 года "Сбер" представил GigaCowork — платформу для создания и управления ИИ‑агентами в компаниях. РБК. Тренды подробно изучили возможности этого решения — подробнее в нашем материале.
Начнем с того, что GigaCowork — это не очередной чат с ИИ. Здесь можно создавать ИИ-агентов, которым поручают конкретную работу: разобрать документы, собрать информацию, подготовить отчет или свести данные из разных источников. При этом все агенты и задачи находятся в одной системе, которой могут пользоваться разные команды внутри компании. Агент в данной платформе — это постоянный участник рабочих процессов. Платформа сохраняет контекст (историю и суть обращений), связывает агентов с документами компании и внешними системами, позволяет объединять их в командные пространства. То есть это среда, в которой агент не отвечает на разовые вопросы, а системно закрывает регулярные задачи сотрудников.
Платформа закрывает типовые задачи разных функций. Например, сверку расчетов и анализ бюджета для финансистов, подготовку КП и сбор досье клиента для продаж, поиск поставщиков и сравнение предложений для закупок, проверку договоров и подготовку заключений для юристов, сверку документов и сводки для бухгалтерии. Раньше все это делалось вручную, теперь — делегируется ИИ-агентам.
Команда РБК.Тренды в рамках тестирования GigaCowork выбрали несколько типовых задач из разных отделов и посмотрели, как платформа с ними справляется.
К примеру, юрист проверяет договор подрядчика. Ситуация следующая: Марина — юрисконсульт производственной компании. Ежедневно она проверяет несколько типовых договоров. Вручную на это уходит несколько часов: прочитать документ, сверить с внутренними регламентами, подготовить рекомендации и вывод. Нужно оптимизировать.
Первое, что нужно сделать в GigaCowork, — создать пространство "Юридический отдел". Оно станет общим хранилищем инструкций, контекста и корпоративных стандартов. Доступ к нему можно дать коллегам.
Анализ договора для Марины — задача типовая. Поэтому Марина создает навык — инструкцию для ИИ-агента. Навыки программирования для этого не нужны. Она описывает шаги так, как объяснила бы стажеру: "сверь условия с регламентами, обрати внимание на сроки и оплату, подготовь заключение". Навык настраивается один раз за несколько минут, редактируется до эталонного результата и работает на весь отдел. Благодаря этому младшие коллеги смогут выдавать заключения того же качества, а Марине не нужно проверять каждый документ вручную.
Когда все настроено, Марина прикрепляет документ и пишет: "проверь договор и подготовь заключение". Агент сам находит нужный навык и работает в сессии, доступной только ей.
Агент выполняет задачу: проверяет документ и формирует заключение. Марине остается проверить отчет: неудачный фрагмент можно выделить и попросить ИИ переписать только его. Готовый отчет отправляется руководителю на почту прямо из платформы. Процесс, который вручную занял бы часы, укладывается в минуты.
То есть принцип следующий: сотрудник ставит задачу текстом, агент сам подбирает нужные навыки и при необходимости подключает коннекторы, а результат возвращается в виде готового артефакта — документа, таблицы или отчета. Так платформа снимает с команды повторяющуюся ручную работу, оставляя контроль за человеком.
Последние комментарии
Отличная новость для тех, кто планирует банковские операции на праздники.
Классно, что финансовые продукты приобретают визуальный характер — светящиеся карты точно обращают на себя внимание.
Радует, что Сбер не просто констатирует угрозы, а показывает конкретную работу с AI в антифроде
Сбер молодцы, не всем нужна кастомная карта, но кому-то приятно держать в руках не безликий пластик, а что-то своё
Это не только повышает скорость обслуживания, но и делает его удобным и современным. Оплата по улыбке ускоряет процесс, позволяя клиентам без лишних действий завершить покупку.