Эксперты предложили делить ИИ-инструменты на три категории

Николай Ситников разделил все ИИ-инструменты на алгоритмы, оптимизацию и ML, а также агентный ИИ. К алгоритмам он отнёс процессы, которые можно описать детерминированно: по его словам, современные low-code и no-code решения закрывают до 90% таких задач. Категория ML подходит для случаев, когда правила есть, но поведение системы зависит от входящих данных, например при прогнозировании задержек рейсов. Агентный ИИ нужен там, где заранее неизвестно, какую проблему предстоит решать; это самая сложная и дорогая категория.

Директор по науке и искусственному интеллекту ПАО «Группа Астра» Владимир Нелюб назвал классификацию полезной, но недостаточной: она отвечает на вопрос о типе технологии, но не о готовности компании её использовать. В «Группе Астра» готовность команды оценивают по пяти параметрам — автономия, контроль, инфраструктура, обратимость и охват — и лишь затем рекомендуют уровень решения.

Генеральный директор ООО «Салют для бизнеса» (GigaCowork) Владимир Толмачев отметил, что low-code не закрыл сложные сценарии без разработчиков: каждый новый случай требует отдельной логики. Генеративная модель, по его словам, работает с естественным языком и контекстом, поэтому один агент закрывает десятки ситуаций. Николай Ситников подчеркнул, что выбор технологии должен начинаться с расчёта стоимости, и привёл пример из авиации: автоматическое планирование ресурсов может позволить обслуживать одновременно пять бортов вместо двух, но эффекта не будет, если система показывает, что больше трёх бортов не прилетает.