Искусственный интеллект в бизнесе (ИИ в бизнесе): экспертный гайд
В этой большой статье‑гайде мы, во‑первых, детально разберём сферы применения ИИ в бизнесе, а во‑вторых, дадим пошаговую инструкцию по его внедрению в малый, средний и крупный бизнес. Цель проста — максимум конкретики, минимум лишних слов и воды. Немного похвастаюсь, на мой взгляд моя статья одна из единственных в Рунете комплексных гайдов “без воды”.
Директор по продукту, специалист в области автоматизации бизнес процессов и диджитализации бизнеса
Зачем бизнесу искусственный интеллект?
Любой собственник, независимо от размера компании, в первую очередь думает о двух вещах: либо об увеличении прибыли, либо о снижении издержек.
Соответственно – любое внедряемое решение должно либо увеличивать прибыль, либо снижать издержки. Искусственный интеллект отлично справляется с обеими задачами, поэтому логично рассматривать его как инструмент роста.
Прежде чем перейти к детальной инструкции по внедрению ИИ в бизнес – расскажу как применяется искусственный интеллект для решения двух ключевых задач бизнеса (сокращение издержек и роста прибыли).
Сферы применения искусственного интеллекта в бизнесе
Давайте подробно разберём основные сферы применения искусственного интеллекта. Или, если говорить проще, основной профит, который бизнес может получить от его внедрения.
В первую очередь, искусственный интеллект отлично справляется с автоматизацией рутинных процессов. Если раньше, допустим, для ведения тендерного отдела вам требовалась целая команда — десятки человек, которые вручную заполняли документы, собирали заявки, следили за сроками — то теперь всё это можно автоматизировать. ИИ берёт на себя однообразную работу, сокращает расходы, снижает количество ошибок и освобождает людей для задач, в которых действительно нужна инициатива и мышление.
Другой пример — контент. Раньше вам нужен был целый штат контент-менеджеров, копирайтеров, редакторов, которые каждый день писали статьи для сайта, подбирали картинки, думали над заголовками. Теперь значительную часть этих задач может взять на себя нейросеть. Причём не просто «написать текст», а сделать это по заданному тону, с ключевыми словами, соблюдая структуру. И всё это — за секунды.
Следующая важная область применения ИИ — это контроль. В производстве, например, искусственный интеллект помогает организовать выходной контроль качества. Что это значит? Камера фиксирует готовое изделие, а алгоритм с точностью до пикселя проверяет, нет ли дефектов. При этом он не устаёт, не отвлекается, не «замыливает» взгляд — как это бывает у человека. Такой контроль особенно полезен не только для сложных технических компонентов вроде труб или станков, но даже для, казалось бы, простых вещей — например, упаковки товара или маркировки.
Более того, ИИ уже активно применяется в промышленной безопасности и охране труда. Камеры фиксируют сотрудников на производстве, и если, допустим, кто-то оказался в опасной зоне без каски или не надел нужные средства индивидуальной защиты — искусственный интеллект это «увидит» и немедленно передаст сигнал руководителю. А дальше — по ситуации: может быть замечание, может быть разбор, может быть штраф. Главное — риск удалось вовремя поймать.
Теперь про маркетинг. Тут возможностей ещё больше. Во-первых, искусственный интеллект отлично справляется с персонализацией. Во-вторых, он существенно увеличивает охваты, эффективность и экономит ресурсы.
Простой пример. Допустим, вы — застройщик. Продаёте квартиры в новом жилом комплексе. Когда менеджер разговаривает с потенциальным клиентом — мамой с двумя детьми — ИИ уже «понимает», что ей важна экология, детский сад, школа и парк рядом. И автоматически формирует именно такое коммерческое предложение, с упором на «семейные» преимущества. А если это другой клиент — скажем, активная молодая женщина без детей — искусственный интеллект сформирует другое предложение, с акцентом на инфраструктуру, магазины, кафе, фитнес и стиль жизни. Причём это может быть не только в письме на почту, но и в промо‑материалах, баннерах, ретаргетинге, что существенно усиливает воронку продаж.
Именно так работает персонализированный маркетинг на базе ИИ. Плюс — существенное снижение нагрузки на маркетологов. Генерация баннеров, рекламных текстов, постов, даже статей для блога — всё это нейросеть может делать быстро, в нужном стиле, с учётом тематики, ключевых слов и аудитории.
Ниже пример как может работать искусственный интеллект в бизнесе для персонализации в маркетинге и продажах.
Аналитика — ещё одна мощная сторона искусственного интеллекта. Допустим, вы загружаете в систему данные отдела закупок. Алгоритм анализирует их и может выявить, что в каком-то месяце цены по одной из позиций оказались подозрительно завышены. ИИ «помнит» рынок, знает, сколько стоило это сырьё в среднем, и тут же сигнализирует — либо ошибка, либо мошенничество.
Такой же анализ можно применять и в оценке эффективности сотрудников. Особенно полезно это для отделов продаж или колл-центров. Расшифровка звонков — стандартная практика. Но с ИИ она превращается в инструмент управления: он не только транскрибирует разговоры, но и по заданным критериям оценивает, насколько менеджер доброжелателен, насколько соблюдает скрипт, насколько полно отвечает на возражения.
И это всё — лишь базовые, массово применимые области использования ИИ. Я специально не стал затрагивать высокотехнологичные или экспериментальные направления — вроде беспилотников или управления спутниками. Не потому что они неинтересны, а потому что для большинства предпринимателей, читающих эту статью, они пока просто неактуальны.
Опять же, никого не хочу обидеть — просто я предпочитаю писать без воды, в отличие от большинства статей на тему ИИ. Моя задача — дать конкретные вещи, которые вы можете применить у себя. Итак, как внедрить искусственный интеллект в компанию? На эту тему у меня написана отдельная большая статья, но здесь я кратко повторюсь.
Последовательная инструкция по применению искусственного интеллекта в бизнес
Внедрение ИИ начинается с одного — с анализа проблемных точек. А именно: в каких моментах ваш бизнес либо недополучает прибыль, либо теряет эффективность за счёт чрезмерной нагрузки на рутинные задачи, которые можно было бы автоматизировать. Любой бизнес — будь то маркетинговое агентство, металлопрокатный завод или разработчик ПО — всегда про одно: снижение издержек и рост выручки.
Значит, первое, что нужно сделать — понять, где именно у вас “узкое горлышко”. Где процесс начинает буксовать и либо тянет ресурсы, либо напрямую влияет на снижение дохода. Приведу два конкретных примера.
Первый — из нашей собственной практики. Мы работали с отделом продаж, в котором менеджеры просто не дожимали клиентов. Руководитель был перегружен: огромный поток договоров, переговоров с ключевыми клиентами, текучка. В результате он физически не успевал слушать звонки, а менеджеры, пользуясь этим, могли сами выбирать, с кем работать — а кого, простите, просто сливать.
Второй пример — не из нашей отрасли. Мы помогали клиенту на мебельной фабрике, где возникла другая проблема. Огромная текучка рабочих, а HR-специалисты были перегружены и выгоревшие. Каждый день нужно было нанимать десятки, а иногда и сотни человек — от разнорабочих до водителей-погрузчиков. Рекрутеры не справлялись: поиск, обзвон, собеседования — всё это отнимало массу времени. И мы решили это автоматизировать.
После того как вы выявили “узкие места” — будь то лишние расходы, потеря прибыли или перегрузка персонала, — важно точно понять, что именно в процессе не работает. В случае с отделом продаж мы увидели: менеджеры не контролируются, звонки не анализируются, а руководитель завален текучкой. В случае с мебельной фабрикой — не хватало рук в HR, специалисты перегружены и демотивированы, отсюда — провалы в найме и простои.
Дальше — этап проектирования. Нужно понять, как именно искусственный интеллект может помочь решить конкретную задачу. Для проектирования идеально использовать любую визуальную доску (например, я использую Miro). В рамках проектирования нужно продумать как ИИ решит задачу вашего бизнеса и на каком этапе решение задачи вы будете передавать нейросетям.
Ниже пример как можно спроектировать бизнес процесс для внедрения искусственного интеллекта (в примере прослушки и оценки ИИ звонков менеджеров).
При проектировании бизнес процесса нужно учитывать актуальные технологические возможности.
Появились платформы, такие как Make.com, n8n, которые умеют “вытаскивать” данные из вашей CRM (например, Bitrix) и отправлять их в нейросеть. Это делается через API — специальный технический “мостик” между системами. Через него можно передавать всё что угодно: звонки, заявки, резюме, данные по заказам, любые поля в карточке клиента.
И тут уже начинается настоящая магия. Вы обучаете нейросеть работать именно с этими данными. Например, в нашем случае с отделом продаж — мы вытягивали из Битрикса звонки на этапах “лид” и “сделка”, исключали спам и предложения сотрудничества, а дальше запускали цепочку.
Звонок расшифровывался одной нейросетью, делился на спикеров (менеджер и клиент) — второй, третья нейросеть анализировала речь менеджера: насколько он вежлив, насколько чётко работает по скрипту, где теряет клиента. И уже готовый отчёт отправлялся руководителю — с конкретными фрагментами и рекомендациями. Ниже пример:
Аналогично — с мебельной фабрикой. Мы построили систему, которая автоматически загружала резюме с HeadHunter, и уже внутри нейросеть оценивала кандидатов. Например: есть ли категория C у водителя? Есть ли нужная специальность у рабочего? И дальше — рекомендовала HR-менеджеру, с кем стоит связываться, а кого можно сразу исключить.
После проектирования — настройка. Вы подключаете API вашей CRM (или другой системы: HeadHunter, SQL-база, Google Sheets — всё, что угодно) к сервису автоматизации. Этот сервис, в свою очередь, передаёт данные в нейросеть. Внутри нейросети задаётся промпт — то есть инструкция, что делать с данными. При необходимости результат передаётся в другую нейросеть или сразу обратно в вашу систему — например, в карточку клиента, таблицу Excel, e-mail, уведомление в Telegram и так далее.
Очень важный этап после настройки — тестирование. Не надейтесь, что всё заработает с первого раза. Нейросети, требуют времени и обучения. Чем больше у вас примеров — тем точнее и умнее будет система.
В процессе тестирования вы, скорее всего, столкнётесь с “галлюцинациями” ИИ (когда он выдает не то, что вы просили), с разрывами логики, багами при передаче данных. Это нормально. Мы, например, при внедрении системы на фабрике, начали с одной профессии — водителей. Прогнали на нескольких сотнях резюме, оттестировали, отладили промпты — и только потом масштабировали на другие позиции.
Как устроена архитектура применения искусственного интеллекта в бизнесе
Когда мы говорим о внедрении искусственного интеллекта в бизнес, важно понимать, что речь идёт не просто об “умной нейросети”, которую куда-то подключили, и она как Джимми Нейтрон (надеюсь помните такой мультик из детства), волшебно решает задачи. Увы – нет!
ИИ — лишь один из модулей, улучшающий ваш бизнес процесс. Такой же, как например, база данных, почта или CRM. Просто этот модуль — самый гибкий, обучаемый и мощный. Но сам по себе он бесполезен, пока не встроен в правильную цепочку.
В классическом варианте архитектура автоматизации с ИИ строится на четырёх слоях:
Источник данных — это то, откуда мы вообще берём информацию: CRM, сайт, почта, Excel-таблица, база SQL, Google Forms, видеокамеры, мессенджеры и т.д. Всё, что может содержать заявку, текст, звонок, письмо, картинку или другие данные. Источник данных подключается по API к платформе автоматизации и выгружается в нее.
Связующая логика (платформа автоматизации) — здесь выстраивается маршрут, по которому данные будут проходить. Используется n8n, Make.com, Zapier или свой самописный backend. Именно здесь задаются условия: “если сумма сделки больше 10 000 рублей— отправить в ИИ на оценку звонка; если это входящее письмо — прикрепить PDF; если звонок — расшифровать”.
Модули ИИ — это, собственно, нейросети. Их может быть одна, может быть десяток. Например, для речевой аналитики качества менеджеров по продажам – один модуль расшифровывает аудио, другой — классифицирует заявки, третий — анализирует текст на эмоциональную окраску, четвёртый — пишет оценку менеджера. Все они получают данные из связующей платформы и отдают результат обратно.
Выход и действие — результат работы возвращается в нужную точку: в CRM, почту, Telegram, Google Docs, PDF-документ, отчёт или API другой системы. Также на этом этапе можно запустить следующую цепочку: отправить письмо, создать задачу, запустить рекламу, сформировать договор — всё зависит от того, как вы это спроектировали.
В более сложных сценариях добавляется блок визуального анализа. Например, если вы хотите отслеживать наличие касок на складе, контроль доступа или поведение посетителей в торговом зале. Тогда в архитектуру добавляется отдельный слой: видеопоток → система распознавания (например, YOLO) → детекция события → передача в ИИ → формирование отчёта.
Важно: всё это не фантазия и не идеи из рассказов Филипа К Дика и Артура Кларка. Искусственный интеллект уже сейчас внедряется в малом и среднем бизнесе. Вопрос — не в деньгах, а в грамотной архитектуре. Если она выстроена — даже небольшая компания с тремя сотрудниками может позволить себе внедрение ИИ.
Мои мысли в качестве заключения
Нейросети (а искусственный интеллект правильно называть именно так) действительно позволяют решать колоссальное количество задач. И не где-то там, в высоких технологиях — а в вашем обычном бизнесе, хоть строительном, хоть торговом, хоть производственном. С их помощью можно ускорить процессы, снизить издержки, улучшить контроль и наконец-то разобраться с той рутиной, которая годами висела мертвым грузом.
Но. Важно не переоценить возможности ИИ. Это не магия. Это рабочий инструмент со своими органичениями. Поэтому ключевое — понять свою боль. Где вы теряете деньги? Почему? На каком этапе? Что вызывает неэффективность? А уже дальше — спроектировать внедрение, оттестировать его, доработать и только потом масштабировать.
Бизнесы, которые начнут внедрять ИИ сейчас, будут стремительно расти. А те, кто будет тянуть — увы, со временем начнут проигрывать конкуренцию.
Наши эксперты написали для вас более 30 статей по автоматизации бизнес процессов с помощью искусственного интеллекта. Их прочтение поможет Вашему предприятию найти точки роста.
