1. Почему ChatGPT и корпоративный ИИ-ассистент — это разные классы систем
Снаружи оба выглядят как «чат, который умно отвечает». Но архитектурно это два разных мира.
ChatGPT — универсальный языковой движок. Он обучен на огромном массиве публичных данных, заточен под диалог и генерацию текста. Ему можно поручить переписать письмо, придумать идеи, объяснить код, но он не знает структуру вашей компании, регламенты, роли, клиентов, базы данных и внутренние ограничения.
Корпоративный ИИ-ассистент — слой поверх существующей инфраструктуры. Он работает с внутренними документами, регламентами, CRM, ERP, 1С, почтой, таск-трекерами, BI-системами, понимает роли и права сотрудников, умеет не только отвечать, но и выполнять действия.
Фактически:
ChatGPT — это двигатель. Корпоративный ассистент — это автомобиль, в который этот двигатель встроен вместе с кузовом, управлением, датчиками и системами безопасности.
2. Почему внешнего ChatGPT становится недостаточно по мере роста компании
2.1. Отсутствие доступа к данным = отсутствие контекста
LLM без доступа к данным компании не знает:
- кто ваш клиент и на каком он этапе воронки;
- подписан ли уже договор и на каких условиях;
- какой у сотрудника уровень доступа и ответственность;
- какие формулировки допустимы в юридических документах;
- как устроены регламенты согласований и маршруты заявок.
ChatGPT отлично справляется с абстрактными задачами, но бизнес ждёт от ИИ решений в конкретном контексте компании. Без доступа к данным этого не добиться.
2.2. Бизнес ждёт автоматизации, а не только ответов
Внешний ИИ умеет сформулировать письмо, но не создаст в CRM задачу на перезвон и не внесёт комментарии в карточку клиента. Он может объяснить структуру договора, но не подставит реальные реквизиты и не отправит документ на согласование по вашему маршруту.
Корпоративный ассистент, наоборот, подключён к API систем и способен:
- создавать задачи в трекере и назначать исполнителей;
- обновлять статусы сделок и заявок в CRM и ERP;
- формировать документы по шаблонам и сохранять их в DMS;
- инициировать процессы согласования закупок и договоров;
- отправлять письма и уведомления клиентам и сотрудникам;
- собирать отчёты на основе реальных данных BI-систем.
Это уже автоматизация процессов, а не просто «умная подсказка».
2.3. Вопрос безопасности и комплаенса
В корпоративных данных живут персональные данные, финансовые отчёты, коммерческая тайна, внутренние протоколы и чувствительная переписка. Для многих отраслей (финансы, гос, медицина, юридические услуги, закупки) размещение этих данных в публичных облачных сервисах неприемлемо или ограничено регуляторикой.
Корпоративные ассистенты позволяют:
- размещать данные и модель в пределах контура компании или доверенного облака;
- ограничивать доступы через SSO и ролевую модель;
- логировать действия ассистента и сотрудников;
- соблюдать требования локальных нормативов и политики безопасности.
Для среднего и крупного бизнеса это перестаёт быть «желательно» и становится обязательным.
3. Когда ChatGPT действительно подходит
При всей критике, внешние модели — мощный инструмент. Они идеальны, когда:
- задачи одноразовые: текст, идеи, рефакторинг, объяснение;
- команда небольшая, процессы не формализованы;
- нужно быстро «пощупать» возможности ИИ без внедрения;
- данные в запросах не чувствительные и не содержат критической информации.
Для фрилансеров, микробизнеса, небольших креативных команд ChatGPT закрывает 70–80% задач и действительно не требует строительства отдельной платформы.
4. В каких случаях компании нужен свой ассистент
4.1. Сложная оргструктура и формализованные процессы
Когда в компании есть отделы, регламенты, SLA, много ролей и согласований, ассистент становится цифровым «связующим звеном» между ними.
4.2. Необходимость работать с базой знаний и документами
Корпоративные ассистенты подключаются к Confluence, Notion, SharePoint, Google Drive и почте, опираясь на реальные документы компании.
4.3. Требование выполнять действия, а не только давать рекомендации
Ассистент, встроенный в инфраструктуру, способен выступать интерфейсом к бизнес-процессам.
4.4. Необходимость контролировать качество и стиль ответов
- соблюдение юридических формулировок;
- корпоративный тон;
- ссылки на источники;
- предсказуемое поведение.
5. Как выглядит зрелая инфраструктура корпоративного ИИ-ассистента
- LLM;
- слой доступа к данным (RAG, векторные базы);
- оркестрация задач;
- интеграции с CRM, ERP, 1С, Bitrix24;
- рольовая модель доступа и аудит;
- мониторинг качества и аналитика.
7. Итог: ИИ-ассистент как новая инфраструктура компании
ChatGPT усиливает отдельного сотрудника. Корпоративный ассистент усиливает всю организацию.
Поэтому вопрос звучит уже не «делать ли своего ассистента», а «когда и на каких участках процессов он принесёт максимальный эффект».
