Искусственный интеллект в бизнесе

Развитие умных технологий неотвратимо меняет привычные бизнес-процессы. Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, или AI) помогает компаниям оптимизировать расходы, ускорить обслуживание клиентов, разгрузить сотрудников.

По данным исследований 2026 года, 40% российских предпринимателей уже используют нейросети для решения рабочих задач, а ещё 23% регионального бизнеса планируют начать это делать в ближайшее время. Среди крупных компаний показатель выше: 86% работают с большими языковыми моделями. Поэтому чтобы сохранять конкурентоспособность, нужно внедрять ИИ-сервисы уже сегодня. Как это сделать и с чего начать использовать нейросети для бизнеса — рассказываем в нашей статье.

Использование AI в бизнес-процессах

Artificial Intelligence — понятие широкое. В него входят все компьютерные системы, инструменты и сервисы, которые работают на базе технологии машинного обучения. AI-программы умеют самообучаться, за счёт чего «мыслят» подобно человеку. Где можно применять такую способность? Чтобы ответить на этот вопрос, оценим сильные и слабые стороны ИИ.

Преимущества искусственного интеллекта перед человеческим мозгом:

• способность обрабатывать большой объём данных;

• намного более высокая скорость обработки информации;

• отсутствие потребности в отдыхе и перерывах.

Кейс GigaChat API

Управление закупками ресторанов на аутсорсинге

В современном ресторанном бизнесе эффективное управление товарными запасами и оптимизация закупок играют решающую роль в поддержании рентабельности. С ростом числа поставщиков и ассортимента продукции традиционные методы сопоставления номенклатуры становятся неэффективными. Внедрение цифровых помощников на базе LLM (языковых моделей) позволяет автоматизировать этот процесс и значительно повысить его качество.

Подробнее

42 кейса GigaChat

Смотреть все

Недостатки AI:

• неспособность мыслить креативно;

• непрозрачная логика принятия решений;

• отсутствие эмпатии и морали.

Что это значит для бизнеса: искусственному интеллекту можно доверить монотонную, ресурсоёмкую, сложную работу. При этом задачи не должны требовать творческих способностей и проявления эмоций.

Финансы

Внедрение ИИ в бизнес затронуло банковскую сферу, инвестиции, страхование и финтех-услуги. Искусственный интеллект помогает оптимизировать ключевые процессы:

• Анализ больших данных.

• Оценка и прогнозирование рисков.

• Борьба с мошенничеством, обнаружение подозрительных транзакций и схем.

• Адаптация предложений под предпочтения клиентов.

• Мгновенная помощь клиентам и автоматизация рутинных задач.

ИИ используется для анализа данных о клиентах, обнаружения нетипичных операций в режиме реального времени, ускорения обработки транзакций и заявок.

Инвесторы используют AI для анализа рынка и прогнозирования трендов — это становится возможным за счёт обработки массивов данных. С помощью ИИ возможна оптимизация активов на основе рисков и доходности. Во многом это позволяет автоматизировать процесс заключения сделок.

В страховании ИИ используется для:

• Оценки и управления рисками — возможен анализ данных о клиентах и событиях.

• Андеррайтинга — происходит ускорение оценки рисков и подписания договоров.

• Выявления мошенничества — ИИ обнаруживает аномалии и предотвращает убытки.

• Улучшения обслуживания — чат-боты на основе искусственного интеллекта предоставляют консультации и ускоряют обработку запросов.

Маркетинг и продажи

Искусственный интеллект становится незаменимым инструментом в маркетинге и продажах. ИИ для бизнеса помогает автоматизировать задачи, персонализировать коммуникации и повысить эффективность рекламных кампаний.

Нейросети способны генерировать привлекательные рекламные материалы для различных форматов:

• лендингов,

• email-рассылок,

• социальных сетей,

• пресс-релизов,

• блогов.

С помощью ИИ можно создавать как детализированные описания товаров, так и краткие выжимки из сложных материалов (книг, докладов, обучающих курсов).

Другая роль ИИ заключается в разработке алгоритмов общения менеджеров с клиентами:

• голосовые скрипты для телефонных переговоров,

• текстовые — для чатов, email или сообщений в социальных сетях.

Например, правильно составленный промпт может учитывать особенности продукта, основные вопросы аудитории и роль продавца. Интеграция таких скриптов с технологиями синтеза и распознавания речи позволяет автоматизировать звонки и поддержку клиентов.

Чат-боты на базе ИИ становятся важной частью клиентского сервиса. Они:

• ускоряют время ответа на запросы;

• обрабатывают обращения и уменьшают нагрузку на операторов;

• увеличивают конверсию в продажи и сокращают среднее время обработки запроса.

GigaChat позволяет создавать ботов, которые интегрируются с различными платформами.

При необходимости ИИ генерирует короткие и точные сообщения для email, SMS, мессенджеров и push-уведомлений. Он учитывает требования к длине текста, ключевым словам и форматам, что помогает обходить спам-фильтры.

Производство

Искусственный интеллект и автоматизация бизнес-процессов становятся важными инструментами для повышения эффективности производства. С развитием технологий компании получают доступ к инновационным решениям, которые помогают улучшать качество продукции, сокращать издержки и оптимизировать производственные процессы.

Нередко искусственный интеллект для бизнеса применяется в следующих целях:

1. Оптимизация производства. ИИ позволяет анализировать данные о производственных процессах в реальном времени, что помогает оптимизировать загрузку оборудования и планирование производства. Выявляются узкие места в операциях и подбираются пути их устранения.

2. Прогнозирование отказов оборудования. Системы, основанные на ИИ, способны анализировать данные датчиков и предсказывать возможные поломки оборудования.

3. Контроль качества и выявление дефектов. AI помогает минимизировать человеческий фактор при проверке качества.

4. Оптимизация использования ресурсов. ИИ позволяет эффективнее управлять ресурсами. Происходит оптимизация расхода материалов на основе анализа производственных данных. Возможно повышение энергоэффективности за счёт мониторинга и управления потреблением энергии.

Автоматизация, основанная на искусственном интеллекте, помогает бизнесу оставаться конкурентоспособным и находить новые пути для инноваций.

Логистика

Искусственный интеллект активно внедряется в логистику. Его использование позволяет компаниям повышать производительность, улучшать обслуживание клиентов и оптимизировать расходы.

ИИ анализирует огромные массивы данных о продажах, покупательском поведении и сезонных изменениях спроса. Это позволяет точнее прогнозировать потребности и избегать избыточных запасов или дефицита товаров.

Алгоритмы на базе ИИ учитывают множество переменных: погодные условия, состояние дорог и загруженность транспортных путей, — чтобы прокладывать оптимальные маршруты. Это сокращает время доставки, снижает издержки на топливо и улучшает использование транспортных средств.

Улучшите работу склада

Узнать больше

Системы ИИ, интегрированные с датчиками и камерами, создают «умные дороги», отслеживающие загруженность трасс и состояние дорожного покрытия. Это позволяет улучшать планирование маршрутов, повышать безопасность и оптимизировать потоки транспорта.

Также роботизированные системы с элементами ИИ ускоряют процессы приёмки, сортировки, сборки заказов и отгрузки. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес минимизирует человеческий фактор, снижает ошибки и увеличивает скорость операций.

Чат-боты и виртуальные помощники обеспечивают круглосуточную поддержку, быстро обрабатывают запросы и решают рутинные задачи. Они помогают клиентам отслеживать грузы, уточнять сроки доставки и решать возникающие вопросы, что повышает лояльность пользователей.

Колл-центры

ИИ становится ключевым инструментом в автоматизации работы колл-центров. Такой инструмент помогает компаниям сократить расходы, повысить качество обслуживания и скорость обработки запросов.

Для обработки онлайн-заявок и приёма заказов можно использовать обычные чат-боты без применения машинного обучения. Они работают по заранее прописанным сценариям и подходят для базовых задач:

• Приветствие клиентов в чате.

• Консультирование по услугам и товарам.

• Приём заказов и запрос контактных данных.

• Сообщение цены заказа и создание заявки в CRM.

• Отправка подтверждений клиенту.

Создать такого бота можно в визуальном редакторе без программирования. Алгоритм разрабатывается под воронку продаж и специфику бизнеса.

Для обслуживания клиентов по телефону обычного автоответчика недостаточно. Необходимы AI-решения для бизнеса, которые способны:

• Проводить холодные звонки и принимать входящие вызовы.

• Консультировать клиентов и оформлять заказы.

• Проводить опросы для анализа качества обслуживания.

Современные голосовые ИИ-решения используют нейросетевые модели для следующих задач:

• Распознавание речи — понимание запросов клиента и анализ его намерений.

• Запоминание контекста — ведение осмысленного диалога на основе сказанного.

• Анализ эмоциональной окраски — подстройка стиля общения под клиента.

Телефонный ассистент с ИИ может отвечать на вопросы и персонализировать общение с клиентом.

Преимущества внедрения AI в бизнес:

• Снижение затрат, автоматизация рутинных операций.

• Повышение скорости обслуживания.

• Индивидуальный подход к каждому клиенту.

• Обработка большого объёма запросов одновременно.

ИИ не только оптимизирует работу колл-центров, но и открывает возможности для внедрения инноваций в повседневные бизнес-процессы.

Гостиничный бизнес

Искусственный интеллект трансформирует гостиничный бизнес, делает обслуживание в этой отрасли более персонализированным. Современные технологии помогают улучшать впечатления гостей, оптимизировать внутренние процессы и снижать издержки.

AI-ассистент для бизнеса анализирует данные о предпочтениях клиентов, чтобы предугадывать потребности. Это позволяет адаптировать услуги: например, улучшить подбор номеров или рекомендации по питанию и развлечениям. Если гость ранее выбирал номер с видом на море, система предложит аналогичный вариант при следующем бронировании.

Нейросети помогают управлять бронированиями, распределять номера в зависимости от спроса и доступности. Это обеспечивает равномерную загрузку номерного фонда и исключает ошибки в расписании.

ИИ разгружает персонал, так как нередко берёт на себя рутинные процессы:

• чат-боты отвечают на запросы гостей в режиме 24/7, принимают заказы на услуги, помогают с бронированием;

• системы управления уборкой анализируют статус номеров и отправляют задачи сотрудникам, чтобы обеспечить своевременную подготовку номеров.

Алгоритмы ИИ позволяют снизить операционные расходы за счёт точного планирования загрузки и расхода ресурсов:

• прогнозирование энергопотребления в зависимости от загрузки; оптимизация закупок и оснащения.

Дополнительно ИИ используется для анализа видеопотоков, что позволяет выявлять подозрительную активность или нештатные ситуации. Это повышает уровень безопасности гостей и защищает имущество отеля.

Какие задачи бизнеса решает искусственный интеллект

Примеры бизнес-процессов, которые можно делегировать AI:

• Работа с клиентами: консультирование; приём заказов; составление персональных предложений; сбор отзывов и обратной связи.

• Аналитика: сложная аналитика; поиск и сортировка информации по заданным критериям; составление прогнозов на основании Big Data.

• Разработка: генерация программного кода.

• Безопасность: защита от кибератак и утечки данных.

• Логистика: управление логистикой, координация доставки.

Примеры задач, с которыми AI пока не справляется:

• Создание абсолютно новых концепций и новаторских идей.

• Работа с людьми, требующая сопереживания и понимания чувств: оказание психологической поддержки; забота о детях; уход за пожилыми людьми.

• Самостоятельное принятие ответственных решений, от которых зависят жизни.

Привлекать искусственный интеллект к решению креативных задач можно, но под жёстким руководством человека. Например, нейросеть способна создать красивую картину, но качество контента напрямую зависит от точности задания. Специалист должен правильно составить запрос-промпт и проверить результат работы. Сгенерировать дизайн с нуля на свободную тему у искусственного разума не получится.

То же самое относится к работе с текстами. Робот за пару секунд сделает описание товара для интернет-магазина или статью в блог, но для качественной работы нужно чёткое техзадание. Словом, нейросеть не способна заменить дизайнера, писателя или маркетолога, зато отлично справляется с ролью помощника этих специалистов.

Целесообразность применения AI в деятельности компании

Мы выяснили, какие задачи в целом можно автоматизировать с помощью ИИ. Теперь нужно оценить рациональность использования искусственного интеллекта конкретно для вашей компании. Возможно, некоторые процессы можно автоматизировать стандартными программными средствами, без AI-решений.

Например, обработку онлайн-заявок и приём заказов на сайте можно доверить чат-боту. Навыки машинного обучения для этого не нужны. Программа действует по готовому сценарию:

• приветствует клиента в чате;

• консультирует по услугам и товарам;

• принимает заказ;

• спрашивает контактные данные;

• сообщает цену заказа;

• создаёт заявку в CRM;

• присылает клиенту подтверждение оформленного заказа.

Сделать такой бот можно в визуальном редакторе без программирования и использования ИИ. Алгоритм вы составляете сами в соответствии с воронкой продаж и этапами работы с клиентами.

Другой бизнес-процесс — обслуживание клиентов по телефону. Большую часть задач также можно делегировать роботу:

• холодный обзвон;

• приём входящих звонков;

• оформление заказов;

• консультирование;

• проведение опросов о качестве обслуживания.

Однако в данном случае обычный программный автоответчик не подходит: нужно использовать решение с элементами AI. Без искусственного интеллекта бот не сможет полноценно общаться с клиентами и выполнять все функции оператора колл-центра.

Пример подходящего продукта — умный голосовой помощник SaluteSpeech. Благодаря нейросетевым моделям, бот хорошо понимает человеческую речь, распознаёт намерение клиента, анализирует эмоциональную окраску его голоса. В результате телефонный ассистент способен вести осмысленный диалог:

• отвечать на вопросы;

• запоминать реплики клиента;

мподстраиваться под собеседника и персонализировать общение.

Генеративные языковые модели полезны не только при автоматизации колл-центров. На их основе работают программы, умеющие слушать и разговаривать:

• виртуальные помощники в умных устройствах;

• сервисы озвучивания контента;

• модули голосового управления в приложениях и на сайтах.

• AI можно встроить в практически любое программное решение:

• коммерческий проект;

• корпоративное мобильное приложение;

• внутреннюю базу знаний;

• CRM;

• ERP.

В этих случаях речь идёт о расширении функциональности готовых продуктов через внедрение искусственного интеллекта.

Целесообразность интеграции AI-модуля в свой проект можно оценивать по разным критериям:

• Коммерческая выгода — приведёт ли добавление искусственного интеллекта к росту прибыли или снижению расходов.

• Оптимизация процессов — насколько AI упростит работу.

• Достижение имиджевых целей — как добавление ИИ повлияет на популярность продукта, репутацию бренда или компании.

• Повышение эффективности — как изменится скорость обслуживания клиентов, качество услуг, нагрузка и продуктивность сотрудников.

Важно учитывать сроки окупаемости. Средний срок окупаемости ИИ-проектов в России составляет два—три года. На Западе большинство компаний также сообщают о возврате инвестиций в течение двух—четырёх лет, а не за типичные для ИТ-проектов 7–12 месяцев.

Если спрогнозировать результаты автоматизации сложно, можно протестировать AI на небольшом участке работы. Для этого выберите одну—две простых задачи, которые нужно делать регулярно, и попробуйте выполнять их с помощью AI в течение нескольких циклов.

Пример: редактор новостного портала каждый день придумывает заголовки к десяткам статей. Эту регулярную задачу можно делегировать нейросети. В рамках эксперимента редактор пользуется ИИ-сервисом ГигаЧат:

• отправляет в окно чата текст новости и короткое задание-промпт;

• через секунду получает готовый заголовок;

• отправляет сгенерированный заголовок и новость на публикацию.

Через несколько дней редактор оценивает, сколько времени сэкономила автоматизация и как изменился трафик, число просмотров и другие показатели на портале.

Как внедрить ИИ в бизнес-процессы

Начинать внедрение ИИ в компании лучше точечно. Можно действовать по следующему алгоритму:

1. Выберите приоритетное направление, например: работа с клиентами; создание контента; аналитика; управление поставками; производство.

2. Опишите бизнес-процессы этого направления.

3. Определите метрики для оценки эффективности автоматизации данных бизнес-процессов.

4. Разложите бизнес-процессы по задачам.

5. Распределите задачи на три группы: задачи, которые остаются за сотрудниками, задачи, которые можно автоматизировать с помощью обычного ПО и задачи, которые нужно делегировать искусственному интеллекту.

6. Для задач из третьей группы выберите инструменты автоматизации, например: чат-боты; нейросети для генерации контента; интеллектуальные аналитические системы; отраслевые IT-решения.

7. Проведите тестирование выбранного инструмента на отдельных задачах.

8. Измените регламенты процессов с учётом автоматизации.

9. Составьте инструкции для сотрудников, проведите обучение работе с AI.

10. Проведите пилотный запуск.

11. Соберите статистику и оцените эффективность автоматизации по выбранным ранее метрикам.

Если применение AI привело к улучшению бизнес-показателей, автоматизацию можно масштабировать. Если результаты остались прежними или ухудшились, нужно проанализировать текущие процессы и найти проблему. Возможные проблемы:

• выбранный инструмент автоматизации не подходит для решения ваших задач;

• инструмент подходит, но внедрён или используется неверно;

• сотрудники не понимают, как работать с инструментом;

• сотрудники саботируют нововведение.

После выявления причины неудачного запуска нужно устранить проблему, после чего снова провести тестирование, собрать статистику и оценить результаты.

Типичные ошибки при внедрении ИИ

• Отсутствие единой стратегии. Одиночные пилоты не дают системного эффекта — необходимо охватывать все ключевые функции.

• Фокус на технологиях, а не на процессах. ИИ — инструмент, требующий перестройки процессов, а не «волшебная кнопка».

• Неготовность данных. Если в компании не настроены процессы работы с данными, внедрение генеративного ИИ вряд ли принесёт значительную пользу.

Нейросеть ГигаЧат — инструмент для бизнеса от Сбера

ГигаЧат — это нейросеть для решения широкого спектра бизнес-задач. Она предоставляет компаниям современные инструменты, которые помогают автоматизировать процессы, улучшать клиентский опыт и ускорять разработку инновационных решений.

Для интеграции ИИ для бизнеса предусмотрен API, который позволяет разработчикам настраивать и использовать нейросеть в соответствии с потребностями компании.

FAQ