Большинству руководителей предприятий, с которыми я встречаюсь, больше не нужно доказывать, что ИИ работает. Они уже видели пилотные проекты, демоверсии и копилоты. Вопрос, который я теперь слышу в залах заседаний, звучит иначе: как перейти от ИИ, который просто впечатляет, к ИИ, который меняет то, как бизнес функционирует на самом деле?
Именно для ответа на этот вопрос была создана компания Microsoft Frontier Company, и на сегодняшний день мы реализовали почти 500 проектов с более чем 200 клиентами в 28 странах.
Такие клиенты, как 3M, Alaska Airlines, BMW, Core42, KT, Land O’Lakes, London Stock Exchange Group, Mastercard, McKesson, Northern Trust, Novo Nordisk, Publicis Groupe, Saint-Gobain, Siemens и Unilever, видят реальную пользу от тесного сотрудничества с нашими инженерными командами непосредственного развертывания (Forward Deployed Engineering).
Что еще более важно, большинство клиентов, с которыми мы завершили первые проекты, вернулись к нам для дальнейшего сотрудничества, породив сотни последующих инициатив. Клиенты возвращаются не ради инженеров. Они возвращаются потому, что первый проект принес измеримый результат, и они видят следующий рабочий процесс, который стоит перепроектировать.
Технология готова. То, что замедляет внедрение ИИ, — это все, что находится вокруг него. Это означает определение областей, где ИИ может принести наибольшую пользу, обеспечение доверия и контроля, перепроектирование операционных моделей и помощь людям в освоении новых методов работы. Технологии и люди должны двигаться вперед вместе.
Как это выглядит на практике
Unilever сотрудничает с инженерами Microsoft, чтобы внедрить ИИ на своих заводах. На производстве интеллектуальные технологии помогают командам повышать эффективность и поставлять клиентам продукцию высочайшего качества. На заводе в Пондичерри — крупнейшем заводе Unilever по производству бытовой химии в жидком виде в Южной Азии и объекте Lighthouse Всемирного экономического форума 2026 года — цифровой двойник, созданный на базе NVIDIA Omniverse и развернутый в Azure, моделирует реальную производственную среду с интегрированными актуальными данными. Это помогает предвидеть проблемы до их возникновения, отслеживать производительность в реальном времени и направлять операторов при устранении неполадок и выработке рекомендаций.
3M работает с нашими инженерами, чтобы помочь своей команде Global Business Services автоматизировать управление клиентскими заказами. Компании создают рабочий процесс на базе агентов ИИ для помощи в проверке кредитоспособности, оценке просрочек и обновлении систем, с элементами контроля с участием человека и настраиваемой панелью мониторинга для обеспечения прозрачности и утверждения в реальном времени. Ожидается, что это решение значительно сократит объем ручного труда, повысит скорость и согласованность, а также ускорит движение денежных средств, высвободив сотрудников для более ценной работы и обеспечив масштабируемые и проверяемые операции.
Publicis Groupe совместно с нашими инженерами внедряет ИИ в основу своей работы и обслуживания клиентов. Инженеры Microsoft работают бок о бок с командами Publicis над проектированием и созданием агентских процессов на базе Microsoft IQ, благодаря чему агенты работают с бизнес-контекстом, данными и знаниями, лежащими в основе работы Publicis. Эти процессы используют обучение с подкреплением, опираясь на результаты реального мира и обратную связь от людей, чтобы со временем улучшать производительность агентов. Такой подход сочетает в себе сверхбыструю инженерию с практической передачей знаний, помогая Publicis создавать долгосрочный потенциал в области ИИ. Эта работа опирается на внедрение Publicis решения Microsoft 365 Copilot для всех 114 000 сотрудников.
Northern Trust необходимо было ускорить подключение к своей платформе Asset Servicing Front Office Solutions — процесс, который занимал около двух с половиной недель на каждого клиента. Наши инженеры работали вместе с экспертами Northern Trust над созданием агента онбординга на базе ИИ внутри инструментов Excel и SharePoint, которые аналитики используют уже сегодня. Результат: время подготовки данных сократилось на 83% (с двух с половиной недель до трех дней), а показатель качества с первой попытки при тестировании составил 96,5%. Аналитики сохраняют контроль над процессом, получая больше времени для более качественного обслуживания клиентов.
KT, один из крупнейших телекоммуникационных провайдеров Южной Кореи, стремился помочь сетевым операторам быстрее выявлять проблемы и реагировать на них. Наши инженеры работали в офисах KT над совместным созданием AIO-Net — постоянно обучающейся платформы агентов ИИ, основанной на операционных процедурах KT и опыте ветеранов сетевых технологий. Теперь она обнаруживает проблемы в сети за две-три минуты вместо прежних десяти с лишним, сохраняя за людьми контроль над принятием решений и действиями.
Saint-Gobain, 360-летняя компания по производству строительных материалов, использует ИИ для снижения углеродного следа цемента. Работая вместе с ее исследователями, инженеры Microsoft использовали Microsoft Discovery, чтобы собрать 62 000 патентов и 44 000 исследовательских аннотаций в базу знаний всего за несколько часов — работу, на которую, по оценкам Saint-Gobain, у исследователей ушел бы целый год. Примерно за шесть недель команда сформировала новые гипотезы относительно добавок в цемент, которые ученые сейчас тестируют в лаборатории.
Для всех этих клиентов схема одинакова:
- Начинайте с ценности, а не с технологии.
- Перепроектируйте процесс, а не только задачу.
- Выстраивайте быстрые циклы взаимодействия с командами клиента.
- Обеспечивайте безопасность, систему контроля и управления затратами с первого дня, чтобы масштабирование не забуксовало.
Именно так организации переходят от разрозненных проектов в сфере ИИ к устойчивой трансформации: концентрируясь на измеримых результатах, перепроектируя работу и создавая возможности для постоянного совершенствования.
Новое исследование IDC подчеркивает, почему этот подход имеет значение. Хотя 66% организаций сообщают о существенных или трансформационных результатах от ИИ, только 48% масштабируют его или видят стабильную пользу во всей организации. В то же время 71% ожидают увеличения расходов на ИИ по меньшей мере на 10% в следующем году, что оказывает еще большее давление на бизнес в плане демонстрации измеримой окупаемости. Задача заключается уже не просто в том, чтобы внедрить ИИ. Речь идет о переосмыслении того, как выполняется работа, и превращении этой трансформации в долгосрочный бизнес-эффект.
Мы предъявляем к себе те же требования
Если мы просим клиентов перестроить свою работу вокруг ИИ, мы должны сделать то же самое. Компания Microsoft Frontier Company была намеренно спроектирована как плоская и гибкая структура с «одним входом» для клиентов и служит ориентиром того, как может выглядеть ИИ-нативная организация. Мы учимся, адаптируемся и действуем быстро — точно так же, как просим поступать наших клиентов.
Истинный показатель успеха
Разрыв между ИИ, который впечатляет, и ИИ, который приносит пользу, не исчезнет сам по себе. Он сокращается рабочий процесс за рабочим процессом, когда люди, понимающие бизнес, сидят рядом с теми, кто умеет создавать технологии.
Наш успех будет измеряться не только тем, что мы поставляем. Настоящая проверка — это то, что наши клиенты могут делать после того, как мы поработали вместе: управлять своими собственными системами ИИ, контролировать их и совершенствовать на своих условиях, обеспечивая защиту своих данных. Их успех — самый наглядный показатель нашего успеха.
Узнайте больше на www.microsoft.com/en-us/frontier-company.
Родриго Кеде Лима — президент Microsoft Frontier Company и руководитель операционного бизнеса, объединяющего 6 000 отраслевых и инженерных экспертов, которые сосредоточены на обеспечении трансформации Frontier Transformation с помощью ИИ для клиентов по всему миру.
ПРИМЕЧАНИЕ
Инфографика IDC, спонсируемая Microsoft, The Real Business Value of AI, IDC #US54985026-IG, ноябрь 2026 г.
Теги: AI, Azure, Microsoft 365 Copilot, Microsoft Frontier Company
