Генеративный ИИ в Itaú: 60 000 сотрудников крупнейшего банка Латинской Америки уже работают с ним

Itaú Unibanco, крупнейший частный банк в Латинской Америке, начал внедрять генеративный ИИ не как внешний сервис для клиентов, а как внутренний инструмент для сотрудников. Источник не приводит точную дату старта проекта, но к середине 2025 года результаты уже измеримы: более 60 тысяч человек из 120 тысяч сотрудников банка пользуются ИИ в ежедневной работе.

Примечательно, что банк не стал строить одну большую модель. Вместо этого он запустил десятки отдельных сценариев применения генеративного ИИ внутри подразделений.

Какие задачи банк отдал генеративному ИИ?

• Ответы клиентам. Сотрудники колл-центра используют ИИ для подготовки ответов на типовые вопросы. Модель предлагает черновик, оператор проверяет и отправляет. Это сокращает время обработки обращения.

• Анализ документов. Генеративный ИИ разбирает юридические и финансовые документы, выделяет ключевые пункты и формирует краткие выжимки. Сотрудник получает сводку вместо стопки бумаг.

• Внутренние отчёты. Подготовка аналитических записок, которая раньше занимала часы, теперь делается быстрее: модель собирает данные и формирует структуру, человек редактирует.

• Код и разработка. Программисты банка используют ИИ для генерации и проверки кода, что ускоряет внутреннюю разработку.

Банк подчёркивает, что ни один из этих сценариев не работает полностью автономно. Человек остаётся в цепочке принятия решений, ИИ готовит черновик или выжимку, сотрудник утверждает.

Как это устроено технически?

Источник не раскрывает, на каких именно моделях построены внутренние инструменты Itaú. Банк не называет конкретных поставщиков технологий и не сообщает, использует ли он открытые модели (опенсорс) или закрытые коммерческие решения.

Известно, что банк создал внутреннюю команду, которая адаптирует модели под банковские задачи. Это не коробочный продукт: каждый сценарий настраивается отдельно, с учётом регуляторных требований финансового сектора Бразилии.

Как попробовать похожий подход в своей работе?

1. Определите рутину. Выпишите задачи, где вы тратите время на черновики, выжимки, шаблонные ответы. Именно с таких задач начал Itaú.

2. Выберите доступный инструмент. В России для подобных задач доступны YandexGPT и GigaChat. Оба умеют работать с текстом, готовить черновики и делать выжимки из документов.

3. Проверяйте результат. Банк не доверяет ИИ финальное решение, и вам не стоит. Генеративный ИИ склонен к галлюцинациям (когда модель уверенно выдумывает факты, которых не существует). Всегда проверяйте выдачу.

Что ближе для работы в России?

Принцип одинаковый: не замена человека, а подготовка черновика, который человек проверяет и дорабатывает. Инструменты разные, логика общая.

Что с этого конкретно вам?

Авторам Дзена. Подход Itaú показывает, где ИИ реально экономит время: черновики, структура, выжимки. Попробуйте отдать YandexGPT подготовку плана статьи или сокращение длинного источника до тезисов. Финальный текст пишете сами.

Маркетологам. Если банк на 120 тысяч сотрудников внедрил ИИ в рутину без единого «полностью автоматического» процесса, значит для малого бизнеса барьер ещё ниже. Начните с шаблонных ответов клиентам.

Предпринимателям в РФ. Все упомянутые сценарии воспроизводимы на российских сервисах. Регуляторных запретов на использование генеративного ИИ для внутренних задач в России пока нет, но персональные данные клиентов в облачные нейросети отправлять нельзя без соответствующих мер защиты.

Частые вопросы

Генеративный ИИ заменит банковских сотрудников?

Нет, по крайней мере в модели Itaú. Банк подчёркивает, что человек остаётся в каждой цепочке. ИИ готовит черновик, сотрудник принимает решение. 120 тысяч рабочих мест сохранены, просто часть рутины ушла к машине.

Можно ли повторить этот подход без бюджета крупного банка?

Да. Логика «ИИ делает черновик, человек проверяет» не требует собственной инфраструктуры. YandexGPT и GigaChat доступны через браузер, базовые тарифы бесплатны или стоят до нескольких тысяч рублей в месяц. Начните с одной задачи.

Безопасно ли отправлять рабочие документы в нейросеть?

Зависит от содержания. Внутренние черновики без персональных данных и коммерческой тайны отправлять можно. Документы с персональными данными клиентов в облачные сервисы загружать без мер защиты нельзя, это нарушение 152-ФЗ. Itaú решает эту задачу через внутреннюю инфраструктуру, малому бизнесу стоит начинать с обезличенных текстов.

Генеративный ИИ в банке на 120 тысяч человек работает не потому, что модель гениальная, а потому что задачи подобраны правильно: рутина с проверкой, а не магия без контроля. Этот же принцип переносится на команду из пяти человек без единой строчки кода.