Искусственный интеллект (ИИ) уже стал частью повседневной работы компаний. Его используют для анализа производственных данных, прогнозирования спроса, контроля качества и автоматизации взаимодействия с клиентами.
По оценкам отраслевых аналитиков, внедрение технологий анализа данных и искусственного интеллекта может приносить предприятиям значительный экономический эффект — от снижения производственных потерь до роста продаж и повышения эффективности управления.
На этом фоне меняется и характер применения искусственного интеллекта в бизнесе. Всё заметнее становится роль генеративных моделей (генеративного искусственного интеллекта). Если традиционные алгоритмы помогают ответить на вопрос «что происходит и что может произойти дальше», то генеративные модели помогают сформировать возможные варианты действий. Они способны подготовить аналитическую сводку, предложить несколько сценариев решения задачи, сформировать инструкцию для сотрудников или текст обращения к клиенту.
Поэтому генеративный искусственный интеллект быстрее всего распространяется в отраслях, где уже накоплены большие объёмы данных и где от точности решений напрямую зависит экономика процессов. Это особенно заметно в промышленности, агропромышленном комплексе и торговле.
Промышленность
В промышленности искусственный интеллект давно используют для анализа производственных параметров, контроля качества продукции и прогнозирования неисправностей оборудования. Следующий шаг цифровизации — использование генеративных моделей для интерпретации данных и подготовки управленческих решений. К примеру, уже сейчас есть решения, позволяющие объединить данные из различных информационных систем предприятия, включая ERP-системы (от англ. enterprise resource planning — «системы планирования ресурсов предприятия») и производственные платформы. Система анализирует поступающие данные, формирует прогнозы и готовит аналитические выводы в режиме реального времени. На пилотных внедрениях отмечалось повышение операционной эффективности примерно на 20% и сокращение времени аварийного ремонта до 15%.
Генеративные технологии применяются и в процессах закупок. В одной из крупных нефтегазохимических компаний разработан интеллектуальный помощник, который помогает анализировать описание оборудования, выделять технические характеристики и искать возможные аналоги среди поставщиков и стандартов.
Такой подход позволяет переходить от закупки конкретной номенклатуры к выбору оборудования по техническим параметрам. Ожидается, что подобные решения могут дать значительный экономический эффект и сократить число закупочных процедур.
Использование генеративных технологий постепенно распространяется и на управление персоналом. Например, при подборе специалистов алгоритмы могут проводить первичное интервью: задавать вопросы кандидатам, анализировать ответы и формировать предварительную оценку компетенций. Это позволяет ускорить процесс найма и снизить нагрузку на рекрутеров и руководителей подразделений на 40%.
Таким образом, генеративный искусственный интеллект в промышленности чаще выступает как инструмент поддержки специалистов: он помогает быстрее анализировать данные и формировать возможные варианты действий, а окончательное решение остаётся за человеком.
Статьи о применении ИИ в разных отраслях:
Как ИИ используется в металлургии: экономический эффект и новые профессии
От подбора персонала до прогнозирования. Как кадровые отделы могут использовать AI в 2025 году
Каждая семечка на учёте. Минимум потерь в сельском хозяйстве
Персонализация в торговле: как компании увеличивают продажи с помощью индивидуального подхода
Агропромышленный комплекс
Сельское хозяйство также активно использует цифровые технологии. Данные со спутников, датчиков и сельскохозяйственной техники помогают оценивать состояние почвы, растений и оборудования. А генеративный искусственный интеллект позволяет быстрее превращать эти данные в понятные рекомендации для специалистов.
К примеру, российский производитель оросительной техники внедрил систему голосового управления дождевальными машинами. Сотрудник может позвонить на специальный номер и в формате обычного разговора задать команду: проверить состояние оборудования, остановить машину или задать параметры полива. Такой подход позволяет управлять техникой на больших территориях без сложных интерфейсов и специальных приложений.
Другим направлением применения генеративных моделей становится управление знаниями в сельском хозяйстве. Так, в одной из крупных агрохимических компаний создан цифровой помощник агронома, который объединяет агрономические рекомендации, технологические данные и отраслевые знания. Система помогает специалистам быстро находить ответы на профессиональные вопросы и получать рекомендации по ведению сельскохозяйственных работ. После внедрения время поиска необходимой информации сократилось с нескольких часов до нескольких секунд, а обучение новых сотрудников ускорилось.
Таким образом, в агропромышленном комплексе генеративный искусственный интеллект помогает специалистам быстрее принимать решения в условиях большого количества факторов: погодных условий, состояния почвы, техники и ресурсов.
Торговля
В торговле искусственный интеллект давно используется для анализа поведения покупателей и персонализации предложений. К примеру, только рекомендации на основе машинного обучения приносят бизнесу дополнительно 10—30% выручки.
В свою очередь, генеративные модели позволяют автоматизировать те задачи, которые раньше требовали большого объёма ручной работы: подготовку текстов, ответов на обращения клиентов и создание маркетинговых материалов.
Так, один из производителей одежды внедрил систему автоматической обработки отзывов покупателей на маркетплейсах. Алгоритмы анализируют содержание обращения и формируют персонализированный ответ с учётом характеристик товара и стиля коммуникации бренда. После внедрения таких технологий скорость обработки отзывов выросла на 70%, а операционные расходы на эту работу снизились на 55%.
Иногда генеративный искусственный интеллект используют и на этапе разработки продукта. В одной из компаний — производителей напитков нейросетевая модель помогла предложить варианты рецептур для новой линейки продукции. Специалисты проверили предложенные формулы и доработали их перед запуском производства. Кроме того, технологии генерации изображений применялись при разработке визуального оформления упаковки.
Генеративные технологии могут быть полезны и в управлении закупками. В одном из ресторанных холдингов разработали систему сопоставления товарной номенклатуры, которая автоматически анализирует списки продуктов и предлагает их категории. После внедрения удалось в 15 раз сократить время поиска и сопоставления продуктов, снизить расходы на фонд оплаты труда и на 50% уменьшить издержки на замену и возврат товаров.
Чек-лист: как компаниям использовать генеративный искусственный интеллект
Практика внедрения показывает, что генеративный искусственный интеллект даёт наибольший эффект, когда его внедряют не как экспериментальную технологию, а как инструмент решения конкретных бизнес-задач. Перед запуском проектов полезно проверить несколько базовых условий.
1. Определить конкретную бизнес-задачу
Генеративные модели лучше всего работают там, где есть повторяющиеся задачи: подготовка документов, анализ данных, ответы клиентам, поиск информации или формирование вариантов решений.
2. Проверить готовность данных
Для качественной работы алгоритмов необходимы структурированные данные: производственные показатели, базы знаний, документация, клиентские обращения или каталоги товаров.
3. Встроить технологию в существующие процессы
Генеративный искусственный интеллект приносит наибольшую пользу, когда работает внутри уже существующих систем — например, ERP-систем (от англ. enterprise resource planning — «системы планирования ресурсов предприятия»), сервисов поддержки клиентов или аналитических платформ.
4. Определить роль человека в принятии решений
Генеративные модели могут предложить варианты действий, но окончательное решение должно оставаться за специалистами — особенно в задачах, связанных с производством, безопасностью или финансами.
5. Начинать с пилотных проектов
Компании чаще всего начинают с небольших проектов в одном подразделении. Это позволяет оценить экономический эффект, адаптировать процессы и только после этого масштабировать технологию.
Об использовании ИИ в энергетике, металлургии, недвижимости и жилищно-коммунальном хозяйстве читайте здесь.