Уже сейчас 65% компаний регулярно используют генеративный ИИ, но только 26% извлекают реальную ценность из технологии. Разница кроется в подходе: кастомная разработка искусственного интеллекта под конкретные бизнес-процессы побеждает универсальные решения. Исследования показывают: компании с индивидуальными ИИ-агентами получают больший возврат инвестиций на каждое вложенное решение. Давайте рассмотрим, как правильное внедрение искусственного интеллекта трансформирует операционную эффективность.
Цифры, которые заставляют задуматься: реальный эффект ИИ на метрики бизнеса
Исследователи отмечают беспрецедентный скачок внедрения технологии по всему миру. Рост использования ИИ для бизнес функций за последние 6 лет вырос в два раза.
Согласно последним исследованиям, компании, использующие генеративный ИИ, получают средний возврат инвестиций $3.7 на каждый вложенный доллар, а лидеры достигают $10.3. Компании с ИИ-процессами показывают в 2.5 раза больший рост выручки и в 2.4 раза выше продуктивность.
Консалтинговые компании прогнозируют: внедрение ИИ обеспечивает больший рост продуктивности, скорости выхода на рынок и выручки.
А респонденты чаще всего сообщают о значительном росте выручки (более 5%) в управлении цепочками поставок и запасами. В кадровой функции наибольшая доля респондентов тоже видит снижение затрат.
Большая часть ценности ИИ, конечно, генерируется в основных бизнес-функциях - продажах, финансовых операциях, маркетинге, исследованиях и разработках. И только 38% приходится на вспомогательные функции.
Практические применения ИИ-агентов: от автоматизации к стратегическим решениям
1. Обработка документов и данных
Средняя организация, использующая генеративный ИИ, применяет его в двух функциях, чаще всего в маркетинге и продажах, а также в разработке продуктов и услуг — областях с максимальным потенциалом создания ценности.
Примеры из практики:
● Кларна (финтех-компания) сократила объем работы службы поддержки на 66% благодаря ИИ-ассистенту.
● Морган Стэнли использует языковые модели для базы знаний финансовых консультантов.
● ИКЕА внедрила генеративный ИИ для анализа обращений и прогнозирования проблем с возвратами.
● Юнилевер автоматизировала внутренние документы и оптимизировала цепочки поставок, снизив операционные издержки на 22%.
Разработчик искусственного интеллекта может настроить систему под специфику вашего документооборота: контракты, счета-фактуры, технические спецификации.
Компания ilink специализируется на разработке и внедрении искусственного интеллекта, которое улучшает ваши бизнес-процессы. Большой опыт компании в разработке программного обеспечения, блокчейн-технологиях и индивидуальных ИИ-решений позволяет создавать комплексные решения для цифровой трансформации.
2. Клиентский сервис нового уровня
Согласно исследованиям 2024 года, сотрудники службы поддержки, использующие ИИ, обрабатывают на 13.8% больше запросов в час. Бизнес-профессионалы создают на 59% больше документов, программисты выполняют на 126% больше проектов в неделю.
Наибольший рост внедрения с прошлого года наблюдается в маркетинге и продажах, где сообщаемое внедрение более чем удвоилось. ИИ-агенты обеспечивают круглосуточную поддержку с качеством, превосходящим человеческий фактор в рутинных вопросах.
3. Предиктивная аналитика и оптимизация
В производственном секторе рынок ИИ вырастет с $3.5 млрд в 2023 году до прогнозируемых $58.45 млрд к 2030 году. Основные применения:
● Контроль качества и тестирование;
● Разработка продуктов;
● Управление логистикой;
● Прогнозирование спроса.
Почему универсальные решения не работают: важность работы с профессиональным разработчиком искусственного интеллекта
Около половины компаний используют готовые, публично доступные решения с минимальной кастомизацией или без нее. Однако лидеры рынка идут другим путем.
Опытные компании и предприятия в значительной степени меньше используют готовые варианты и чаще внедряют индивидуально разработанные версии инструментов или создают собственные проприетарные модели.
Эти организации:
● Используют ИИ для большого количества бизнес-функций, в отличии от компаний использующих универсальные решения.
● Чаще применяют ИИ в управлении рисками, юридических вопросах, стратегии и финансах.
● В три раза чаще используют ИИ для обработки бухгалтерских документов, оценки рисков, тестирования продуктов.
Профессиональная разработка искусственного интеллекта решает ключевые проблемы:
● Полный контроль над данными (локальное размещение или частное облако);
● Интеграция с существующими системами через программные интерфейсы;
● Соответствие требованиям безопасности данных и отраслевым стандартам;
● Возможность обучения модели на собственных данных компании;
● Масштабирование без ограничений по количеству запросов.
План внедрения: от пилота к масштабированию
Фаза 1: Аудит и приоритизация (2-3 недели)
Первый шаг это оценка готовности данных и выявление процессов с максимальным возвратом инвестиций.
Типичные области для быстрых побед:
● Обработка входящих документов.
● Первая линия поддержки клиентов.
● Генерация отчетов и аналитики.
● Категоризация и маршрутизация запросов.
Фаза 2: Минимально жизнеспособный продукт и пилотирование (1-2 месяца)
Организациям обычно требуется от одного до четырех месяцев от начала проекта до внедрения генеративного ИИ в производство. На этом этапе важно:
● Разработать первого ИИ-агента для выбранного процесса.
● Установить метрики успеха и системы мониторинга.
● Провести обучение ключевых пользователей.
● Собрать обратную связь для улучшений.
Исследования показывают: около 75% лидеров, чьи организации инвестируют в ИИ, видят положительный возврат инвестиций уже на этапе пилотных проектов.
Фаза 3: Масштабирование (3-6 месяцев)
После успешного пилота начинается:
● Расширение функционала агентов.
● Интеграция с корпоративными системами.
● Развертывание в других департаментах.
● Создание центра компетенций по ИИ.
Важно учитывать риски: 44% организаций испытали хотя бы одно негативное последствие от использования генеративного ИИ.
Заключение: время действовать
Глобальный рынок ИИ уже оценивается в $391 млрд в 2025 году с прогнозом роста до $1.81 трлн к 2030 году. Компании, инвестирующие в разработку искусственного интеллекта сегодня, формируют конкурентное преимущество на годы вперед. Поэтому большинство организаций планируют увеличить или сохранить инвестиции в ИИ в 2025 году.
Статистика и данные взяты:
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024
https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html
https://www.gartner.com/en/articles/hype-cycle-for-artificial-intelligence
https://hypersense-software.com/blog/2025/01/29/key-statistics-driving-ai-adoption-in-2024/