Компании требуют реальные кейсы внедрения ИИ, так как многие уже разочаровались в бессмысленных проектах, ограниченных автоответами или распознаванием речи. ИИ больше не воспринимается как магическое решение, а рассматривается как инструмент, требующий осмысленного подхода.
Время экспериментов с ИИ закончилось.
Несмотря на огромные инвестиции в генеративный ИИ (30-40 миллиардов долларов), 95% компаний не видят реального влияния на свои финансовые показатели. Летом 2025 года интерес к технологии начал снижаться. Бизнес понял, что просто запускать пилотные проекты недостаточно — нужны решения с понятным результатом и окупаемостью.
Где ИИ уже работает?
Раньше ИИ использовали в промышленности, логистике и агросекторе для решения конкретных задач: прогноз поломок, оптимизация маршрутов, повышение урожайности. Эти проекты приносили измеримую пользу.
С появлением языковых моделей (LLM) порог входа стал ниже: теперь любой сотрудник может работать с ИИ без специальных знаний. Но это породило проблему: технологии стали доступнее, но их реальная ценность для бизнеса до сих пор не очевидна.
А как-же маркетинг?
Маркетологи, дизайнеры и копирайтеры активно используют ИИ для создания контента. Это упростило работу, но не всегда улучшило её качество. Малый бизнес получил доступ к инструментам, которые раньше были недоступны из-за высокой стоимости. Однако конкуренция за внимание аудитории только усилилась, а контента стало слишком много.
Как ИИ помогает бизнесу?
- Чат-боты и автоматизация поддержки:
Компании, такие как «МТС» и «Сбер», используют ИИ для обработки клиентских запросов. Это ускоряет работу и сохраняет качество сервиса. - AI-агенты:
Эти системы работают самостоятельно, анализируют данные и выполняют задачи без участия человека. Например, ИИ может находить клиентов с высоким потенциалом для повторных покупок и автоматически создавать сделки. - Интеграция данных через RAG:
Технология RAG позволяет ИИ обращаться к корпоративным базам данных и находить нужную информацию. Это особенно полезно для сложных запросов, где требуется доступ к большим объёмам данных.
Что мешает ИИ стать массовым?
- Сопротивление сотрудников: Люди боятся, что ИИ заменит их на работе. Однако исследования показывают, что ИИ лучше воспринимается, если он помогает, а не заменяет.
- Ограничения технологий: Например, языковые модели быстро «забывают» информацию из-за ограничений памяти.
Будущее ИИ в бизнесе
ИИ становится не просто инструментом, а полноценным партнёром для сотрудников. Главная ценность человека в будущем - это умение ставить задачи и интерпретировать результаты работы ИИ.
Компании, которые научатся эффективно работать с ИИ, получат конкурентное преимущество. Успех автоматизации зависит не от технологий, а от людей, которые ими управляют.