Помните, как еще недавно все только и говорили о блокчейне и NFT? А теперь на каждом углу — ИИ. Он обещает революцию, рост эффективности и фантастическую прибыль бизнеса. Так ли это на самом деле?
Меня зовут Антон, я работаю инженером в компании Azat.team. И давайте без воды и сложных терминов разберемся, как ИИ на самом деле помогает (или нет) предпринимателям зарабатывать больше и спать спокойнее.
ИИ не хайп: Реальные способы применения искусственного интеллекта, которые работают уже сегодня
Мы в Azat.team активно используем AI-технологии в разработке софта: генерируем код, автоматизируем рутинные процессы. Это реально и значительно ускоряет выход продуктов.
Я уверен, что в любой другой сфере бизнеса он тоже может стать эффективным инструментом. Вернее уже стал. Вот несколько примеров:
Автоматизация рутины и экономия ресурсов.
Здесь ИИ берет на себя скучные, но трудозатратные задачи, освобождая людей для более важных дел.
Умные чат-боты и голосовые помощники уже отвечают на 80% типовых запросов от человека. Тем самым сокращается не только нагрузка на колл-центры, но и миллионы рублей.
Автоматическая обработка документов, на мой взгляд, в наше время просто необходима. ИИ за секунды извлекает данные из счетов, накладных, актов и даже резюме. Процессы ускоряются в разы, а риск человеческих ошибок сведен к нулю.
Прогнозирование и рост выручки.
ИИ предсказывает будущее, и это не шутка! Он анализирует паттерны в данных и помогает принимать стратегические решения.
Например, предсказание оттока клиентов (Churn Rate) — система заранее определяет, кто из клиентов готов уйти, позволяя менеджерам вовремя их удержать персональным предложением.
А также ИИ точно предсказывает, какие товары будут пользоваться спросом, помогая оптимизировать складские запасы, избежать затоваривания и сэкономить на логистике.
Персонализация и маркетинг, который нравится.
ИИ помогает говорить с каждым клиентом на его языке, предлагая именно то, что он хочет. Мы с вами, как потребители, не раз в этом убедились.
Например, рекомендательные системы, как у Amazon или Netflix, анализируют поведение пользователя и повышают средний чек на 15–30%, предлагая релевантные товары и контент.
Ну и, естественно, генерация контента. ИИ уже вовсю пишет эффективные email-рассылки, посты для соцсетей и даже статьи, адаптируя стиль под аудиторию и экономя время маркетологов.
Принятие взвешенных решений.
Представьте, что у вас есть горы данных: о продажах, о клиентах, о поведении на сайте. Человек в этой куче может заметить разве что очевидные вещи. А вот алгоритмы ИИ умеют находить в этом хаосе невидимые глазу связи, шаблоны (это и есть те самые patterns) и на их основе делать максимально точные прогнозы, которые помогают выбрать верное решение.
Управление рисками.
Банки и платежные системы используют ИИ для выявления мошенничества в режиме реального времени и блокировки подозрительных операций. Другой вопрос, что мошенники тоже не дремлют и используют искусственный интеллект для новых кибератак. (Как защититься от кибератак, мы, кстати, писали здесь.)
Крупные продвинутые компании давно используют Sentiment Analysis. Эта система отслеживает отзывы и упоминания бренда в соцсетях и на форумах, давая возможность быстро отреагировать на негатив и усилить положительные моменты.
Это лишь некоторые примеры использования ИИ в бизнесе, но даже они показывают, что искусственный интеллект — это мощный инструмент, который уже решает конкретные задачи, повышает эффективность и влияет на финансовые результаты компаний.
Ну и как без ложки дегтя?
А когда ИИ — это всё-таки хайп? (Типичные ошибки и раздутые ожидания)
Давайте честно: НЕ всё, что называют ИИ, действительно приносит пользу. Иногда за модным словом скрывается пустышка или просто неудачный эксперимент. Вот несколько сценариев, когда ИИ оказывается скорее хайпом, чем помощником:
- Внедрение «для галочки».
Бывает так: все конкуренты хвастаются своими AI-проектами, и руководство требует «срочно внедрить хоть что-то». Результат? У компании есть система, которая не решает реальных задач, а просто создает видимость инноваций.
- Попытка решить нерешаемую проблему.
ИИ — умный помощник. Но он не придумает за вас гениальную бизнес-модель, не заменит креативность и стратегическое мышление. Если ваша проблема лежит в области творчества, эмоций или принципиально новых идей — ИИ слабый помощник.
- Отсутствие данных.
Представьте, что вы пытаетесь научить ребёнка читать, не дав ему ни одной книги. Так и ИИ: без качественных исторических данных он беспомощен. Если в вашей компании нет накопленной информации (о клиентах, продажах, процессах), даже самый продвинутый алгоритм не сможет ничего предсказать или оптимизировать.
- Игнорирование человеческого фактора.
Самая частая ошибка — внедрить крутой AI-инструмент и забыть про команду. Если сотрудники не понимают, как с ним работать, не доверяют ему или просто боятся, что их заменят роботом — проект обречен. Успешное внедрение ИИ всегда начинается с людей: обучения, поддержки и ясного объяснения, как технология сделает их работу лучше.
Вот к последнему тезису реальный пример:
Небольшая сеть минимаркетов, для которой мы разработали корпоративный сайт, внедрила дорогую AI-систему для прогнозирования спроса. Алгоритм был современным, данные — исторические, все на уровне. Но через три месяца от проекта они отказались.
По факту же причина отказа от проекта оказалась банальной. С сотрудниками не провели предварительную работу.
Во-первых, закупщики и менеджеры десятилетиями работали по своим методикам, основанным не только на цифрах, но и на интуиции, знании локальных особенностей (например, «в этом районе живет много веганов» или «после дождя растут продажи гриля»). ИИ эти нюансы игнорировал. И если бы перед разработкой системы учли опыт сотрудников, то и новая система бы давала более адекватные данные.
Во-вторых, никто не объяснил закупщикам, почему система выдаёт те или иные прогнозы и как их корректировать при необходимости. Они получали цифры без расшифровки и не понимали, что с ними делать.
Ну и в третьих, поползли слухи, что отдел закупок скоро уволят, оставив только программистов. Команда саботировала работу системы: вручную меняла цифры, игнорировала рекомендации «чтобы доказать, что она ошибается».
Результат:
Система, способная повысить точность прогнозов на 20%, снизила ее на 5%. Люди тратили силы на борьбу с алгоритмом, а не на работу. Доверие к IT-департаменту было подорвано.
По идее, если бы людям показали, как новая система облегчит им работу, если бы их привлекли к тестированию продукта и учли их мнение, то внедрение прошло бы гладко.
Кроме того, я бы порекомендовал постепенно внедрять продукт. Сначала бы ИИ давал рекомендации, которые человек мог принять или отклонить с комментарием («почему не подходит»). Эти правки учили бы саму систему и помогали ей стать точнее.
Вывод получается один: ИИ становится «хайпом» только тогда, когда его используют бездумно — как магический кристалл, который должен решить все проблемы сам по себе. На самом же деле это командная игра технологии и людей. И если подходить к делу с умом, то всё получится.
Как принять решение: внедрять ИИ или нет?
За последние 5 лет мы в «Азат Теам» часто слышим этот вопрос от своих клиентов. И в итоге у нас сформировался такой мини-чек-лист:
- Мы спрашиваем потенциального заказчика: что у вас действительно «болит»? Может, это тонны рутины, которая съедает время команды? Или клиенты уходят, а вы не успеваете реагировать? Возможно, вы совсем не умеете предсказывать спрос и вечно ошибаетесь с закупками? Если у клиента нет четкого ответа — значит, и ИИ нам пока не нужен.
- Проверяем данные. Вот тут — ключевой момент. Мы смотрим, а есть ли у компании чем «накормить» умный алгоритм? Есть ли накопленная история заказов, диалогов с клиентами, складских остатков? Если данные разрознены, их мало или они плохого качества — хоть залейся ИИ, толку не будет. Сначала нужно навести порядок в информации.
- Считаем деньги. Мы всегда предварительно делаем расчеты, которые ответят на вопрос: а окупится ли это? Если внедрение системы обойдется компании в 2 миллиона, а потенциальная экономия или рост прибыли — 100 тысяч в год, то ответ очевиден. Я вообще полный реалист: технологии должны приносить пользу бизнесу, а не быть просто дорогой игрушкой.
- И наконец, наш главный принцип — не пытаться объять необъятное. Мы не переводим на ИИ все процессы разом. Вместо этого мы выбираем одну конкретную задачу — например, автоматизируем ответы на частые вопросы в чате поддержки — и запускаем пилот. Так мы проверяем гипотезу с минимальными рисками и постепенно, но уверенно движемся вперёд.
Этот подход не раз спасал от пустой траты нашего времени и ресурсов заказчика.
Заключение: Так инструмент или хайп?
Сам по себе ИИ — это хороший инструмент, способный совершить настоящую революцию в вашем бизнесе. Но вокруг него действительно образовался такой мощный хайп, что многие забывают: технология сама по себе ничего не стоит. Её настоящую ценность определяет то, насколько грамотно и осмысленно она встроена в ваши процессы и решает ли она конкретные бизнес-задачи.
Начните с самого простого — проведите небольшой аудит ваших рабочих процессов. Найдите хотя бы одну, но больную точку — ту, где команда тратит слишком много времени на рутину, или где вы теряете деньги из-за неточных прогнозов. А потом подумайте: может, именно здесь ИИ сможет вам помочь?
Если остались вопросы, задавайте их в комментариях. Мы на них честно ответим.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, там найдете самые последние новости из мира IT.