© Пресс-служба Сбербанка
Российские регионы активно внедряют региональный инвестиционный стандарт, кто-то в пилотном режиме, а некоторые уже перешли в рабочий режим его применения. В параллели с этим власти разных уровней интегрируют в рабочие процессы технологии на базе искусственного интеллекта. Разбираемся, может ли искусственный интеллект (ИИ) в целом и ИИ-агенты в частности повысить эффективность работы с инвесторами, и как встроить инструменты с использованием ИИ в ДНК управленческих команд, которые отвечают за развитие инвестиционного потенциала в российских регионах.
С инициативой развивать свой инвестиционный потенциал посредством технологических нововведений пока выступают самые продвинутые регионы. Но и те действуют по отдельным направлениям. Самое массовое — цифровизация инвестиционных карт и порталов, это базовый элемент стандарта, и многие регионы уже далеко продвинулись в развитии этого направления. Второй уровень — ИИ-помощники, которые в текущей повестке часто называют «ИИ-агентами». Технически это, как правило, диалоговые сервисы на основе большой языковой модели с подключенной базой знаний организации. Они способны отвечать на вопросы пользователя, подбирая релевантную информацию из этой базы. Третий уровень — непосредственно ИИ-агенты: автономные программные решения, способные анализировать большие массивы данных, выявлять закономерности и самостоятельно выполнять определённые бизнес-процессы. Применительно к работе с инвесторами это, например, моделирование бюджетных последствий инвестиционных решений и формирование персонализированных инвестпредложений. Этот уровень в России пока находится на стадии формирования.
«На сегодняшний день уже 90% регионов применяют решения Сбера c использованием искусственного интеллекта в самых разных сферах — от здравоохранения и образования до сельского хозяйства и государственного управления, и эта междисциплинарная зрелость технологии создаёт основу для её использования в работе с инвесторами. Мы видим, как субъекты РФ последовательно переходят от «базовой цифровизации» к более сложным сценариям, включая ИИ-агентов, и благодаря этому получают не только сервисные, но и измеримые бюджетные эффекты», — отмечает вице-президент — председатель Среднерусского банка Сбербанка Евгений Титов. Например, Московская область по итогам 2025 года достигла экономического эффекта в 2,5 млрд рублей в год, а ИИ выявил более полумиллиона нарушений содержания территорий субъекта. В регионе уже работают 5 совместных со Сбером проектов с использованием ИИ.
В Сбере подчеркивают, что потенциал ИИ раскрывается не за счет одного «прорывного» решения, а за счет накопления инструментов, которые встраиваются в повседневный управленческий контур на разных уровнях. Так, система «Нестор.BRIEF», разработанная партнёром Сбера — группой компаний ЦРТ, ведет интеллектуальное сопровождение совещаний: записывает аудио, формирует стенограмму с разделением по спикерам, обрабатывает результаты с готовыми наборами промптов и сразу после встречи рассылает итоги. Применительно к инвестиционной работе это означает, что стратегическая сессия с инвесторами или совещание по конкретному проекту перестает «исчезать» в неструктурированных записях — каждое решение или поручение оказывается в едином цифровом архиве.
Если же регион ставит целью добиться качественной трансформации работы с инвесторами, ему помогут автономные мультиагентные системы — ИИ-агенты. Они способны изменить логику работы инвестора с региональными данными и обеспечить переход от статичных инвестиционных паспортов к динамическому, постоянно обновляемому портрету территории. Фундаментом таких изменений становятся платформы класса бизнес-аналитики и визуализации данных. Характерный пример из портфеля решений Сбера — «Навигатор BI». Платформа агрегирует статистику, демографические показатели, данные о кадровом рынке, инфраструктуре, логистике и потребительской активности в единой среде. Для регионального инвестиционного процесса это означает принципиально иной уровень прозрачности и оперативности: возможность иметь под рукой готовую аналитическую картину, в которой регион сопоставляется с конкурентами по логистической связности, потребительскому трафику, активности промышленных объектов и динамике строительства.
Более того, у регионов уже сейчас есть возможность создавать собственных ИИ-агентов. Например, с помощью AgentNavigator — платформы для разработки и использования навыков и агентов на базе генеративного ИИ. Она построена на собственных разработках группы компаний ЦРТ и российской большой языковой модели от Сбера — GigaChat, имеет единый визуальный интерфейс и инструменты аналитики для постоянного контроля и настройки работы агентов, поддерживает подключение различных внешних источников данных: информационных систем, баз данных, баз знаний. Платформа легко масштабируется для крупного бизнеса и госсектора. По данным группы компаний ЦРТ, её внедрение снижает нагрузку на службы поддержки на 60%.
«По нашим оценкам, порядка 70% проблем внедрения ИИ носят организационный характер, а не технический. Поэтому наша ключевая задача — не просто дать технологию, а сформировать культуру работы с ней. Мы последовательно развиваем как технические, так и управленческие навыки, и сегодня под это выстроен большой портфель программ —
от подготовки молодых специалистов до интенсивов для руководителей регионов», — подчеркивает Евгений Титов.
Например, в кампусе в Ярославле за два года через 13 отборочных «бассейнов» прошло порядка 2 тыс. человек, более 600 получили приглашения на обучение, а около 100 выпускников уже работают в ведущих компаниях и государственных учреждениях Ярославской области. Параллельно запущена «ГигаАкадемия», нацеленная на подготовку руководителей и специалистов в области создания и управления мультиагентными ИИ-системами. Кроме того, Сбер проводит «Цифровые дни» и дизайн-сессии для муниципалитетов, кастомизированные обучения для органов государственной власти, организует горизонтальный обмен опытом между регионами — рассказывает, как аналогичные задачи уже решаются в других субъектах.
Опыт внедрения показывает, что подготовка данных и работа с ИИ — это не последовательные этапы, а параллельные процессы. Прежде всего региону нужно навести порядок в данных: понять, какие данные у него уже есть, в каком виде они хранятся, кто за них отвечает и насколько они актуальны. При этом сам аудит данных можно ускорить с помощью ИИ-агентов. Параллельно в Сбере, который реализует подобные проекты с органами власти, рекомендуют начинать с пилотирования по одному конкретному направлению — взять задачу, которая хорошо измерима и принесёт видимый эффект за три – шесть месяцев. Главное —
не пытаться сразу оцифровать все, а взять одну «болевую точку» и пройти полный цикл от пилота до промышленной эксплуатации. Это даст региону сразу две вещи: первый рабочий кейс и команду, которая уже умеет внедрять ИИ. Одновременно с пилотом стоит инвестировать в людей, а не только в технологии — ИИ-агент работает ровно настолько, насколько с ним умеет работать команда, и речь не только об ИТ-специалистах: учиться нужно и тем, кто непосредственно работает с инвесторами.
«Решение о приоритетных направлениях развития региона — это всегда управленческое решение, и оно остается за человеком. При этом регионы, которые сегодня двигаются быстрее остальных, не ждут, пока «созреют» данные, чтобы запускать пилоты, не ждут результатов пилотов, чтобы начать обучать команду, — все идет параллельно, и в этом ключевая особенность нынешнего момента: окно возможностей открыто», — резюмирует Евгений Титов.
Роботы на выставке ПМЭФ-2026 могут переносить грузы массой до 6 кг, а через VR-шлем оператор способен управлять ими удалённо из другого города.
Антропоморфный робот «Айнет», выполненный в образе девушки, способен распознавать объекты, перемещать грузы и проводить инструктажи по технике безопасности. На ПМЭФ-2026 робот презентует новинки автопрома и привлекает внимание рельефным корпусом.
Посетители форума могут приобрести олимпийских мишек и другие сувениры за пожертвование. Собранные средства направят на развитие детско-юношеского спорта.
