Подборка примеров применения генеративного искусственного интеллекта в бизнес-процессах
Генеративный искусственный интеллект всё активнее внедряется в корпоративные процессы — от клиентского сервиса до медицины и обучения сотрудников. Компании используют такие решения, чтобы ускорить обработку данных, автоматизировать рутинные операции и повысить управляемость бизнеса.
Ниже — несколько примеров применения генеративного искусственного интеллекта в разных отраслях.
Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в канале в Max.
Генеративный искусственный интеллект в коммуникациях с клиентом
В клиентских коммуникациях генеративный искусственный интеллект постепенно становится своего рода «первой линией общения» между компанией и клиентом. Языковые модели помогают отвечать на вопросы, объяснять условия услуг, подбирать варианты покупки и сопровождать пользователя на всём пути — от первого интереса до оформления заказа. Такой цифровой помощник может работать круглосуточно, мгновенно находить информацию в базе знаний и поддерживать диалог на естественном языке. В результате общение с компанией становится быстрее и удобнее для клиента, а сотрудники могут сосредоточиться на более сложных и нестандартных задачах.
Так, одна из компаний в сфере авиаперевозок внедрила мобильное приложение для клиентов премиального сегмента с интеллектуальным помощником на базе генеративной языковой модели.
Задача состояла в том, чтобы решить сразу несколько бизнес-проблем:
- информирование клиентов о специальных предложениях происходило вручную;
- бронирование было ограничено рабочим временем сотрудников;
- большая часть продаж проходила через посредников.
В итоге в мобильное приложение интегрировали ИИ-ассистента, который помогает пользователям:
- узнавать правила перелётов и условия обслуживания;
- подбирать рейсы и дополнительные услуги;
- быстро получать ответы на типовые вопросы.
Приложение автоматически публикует информацию о доступных предложениях и отправляет уведомления клиентам. Пользователь может выбрать рейс, сравнить варианты и оформить бронирование в одном интерфейсе.
В результате внедрения:
- обработка клиентских запросов ускорилась примерно в два раза;
- время оформления сделки сократилось с нескольких дней до нескольких минут;
- продажи специальных предложений выросли примерно на треть.
О том, как повысить лояльность и доверие к бизнесу через проактивный подход к клиенту
Генеративный искусственный интеллект в обучении
В корпоративном обучении искусственный интеллект постепенно становится инструментом управления знаниями. Генеративные модели помогают анализировать внутренние документы, автоматически создавать обучающие материалы и формировать тесты для проверки знаний сотрудников. Это особенно важно для компаний с большим количеством регламентов и инструкций, где традиционная подготовка обучающих программ требует значительных трудозатрат.
Так, одно из промышленных предприятий столкнулось с проблемой. Её суть заключалась в том, что работники должны были изучать десятки внутренних документов: регламентов, инструкций и стандартов. При этом материалы хранились в разных системах. В итоге и процесс обучения, и подготовка проверочных тестов занимала очень много времени.
Компания создала цифровую подсистему обучения внутри корпоративной системы управления ресурсами предприятия — ERP (от англ. enterprise resource planning — «планирование ресурсов предприятия»).
Генеративная модель в этой системе выполняет несколько задач:
- автоматически формирует тесты по внутренним документам;
- помогает поддерживать единую базу знаний;
- участвует в обучении новых сотрудников и регулярной проверке знаний.
В результате:
- тесты, на подготовку которых раньше уходили часы, создаются за секунды;
- единая база документов стала доступна всем сотрудникам;
- система обучения охватывает весь персонал предприятия.
Как в эпоху ИИ перестроить навыки, команду и культуру для новой эффективности
Генеративный искусственный интеллект для управления рабочими встречами
В последние годы компании начали активно применять искусственный интеллект для анализа деловых коммуникаций. Современные системы распознавания речи могут автоматически преобразовывать разговоры в текст, а языковые модели — выделять ключевые решения, задачи и сроки исполнения. Такой подход помогает превращать рабочие обсуждения в структурированные управленческие данные и снижает риск потери важной информации.
К примеру, в одной из российских компаний из сферы электронной торговли генеративный искусственный интеллект используют для анализа рабочих совещаний.
В организации регулярно проходят десятки обсуждений между различными подразделениями. Со временем стало трудно отслеживать все решения и поручения — часть информации терялась в переписках и заметках.
Для решения проблемы внедрили интеллектуальный сервис, который работает следующим образом:
- записывает аудио совещаний;
- распознаёт речь и переводит её в текст;
- анализирует содержание обсуждения с помощью языковой модели;
- формирует структурированный протокол встречи.
Система автоматически фиксирует:
- принятые решения,
- задачи и сроки,
- ответственных сотрудников.
После внедрения:
- сотрудники стали тратить примерно на 15% меньше времени на поиск информации по итогам встреч;
- снизилось количество разночтений между подразделениями при реализации проектов.
Генеративный искусственный интеллект для анализа медицинских данных
В медицине генеративные модели используются для анализа больших массивов клинической информации — от медицинских записей до диагностических изображений. Искусственный интеллект способен извлекать данные из неструктурированных текстов, выявлять закономерности и помогать врачам быстрее формировать диагностические гипотезы. По оценкам исследователей, такие технологии могут существенно сократить время обработки медицинской документации и повысить эффективность работы специалистов.
Так, в одной из российских ИТ-компаний разработали интеллектуальную систему для анализа медицинских текстов и диагностики редких заболеваний.
Система работает с фенотипическими данными — описанием симптомов пациента. Она:
- извлекает признаки заболевания из медицинских записей;
- сопоставляет их с международной медицинской онтологией (системой классификации признаков заболеваний);
- формирует структурированный профиль пациента для дальнейшего генетического анализа.
Главный эффект — резкое ускорение работы специалистов. Если раньше анализ одного клинического случая занимал от 1,5 до 4 часов, то после внедрения системы время обработки сократилось примерно до 2 минут. Точность извлечения ключевых медицинских признаков достигает около 97%.
Как цифровые технологии меняют облик клиник
Чек-лист: где бизнесу стоит применять генеративный искусственный интеллект
Практика разных отраслей показывает, что генеративный искусственный интеллект особенно полезен там, где необходимо работать с большими объёмами текстовой информации.
Компании могут рассмотреть внедрение таких решений, если в бизнесе есть задачи:
- автоматизация клиентских консультаций и поддержки;
- анализ документов и формирование отчётов;
- обучение сотрудников и управление корпоративными знаниями;
- фиксация решений и задач по итогам рабочих встреч;
- обработка сложных текстовых данных — например, медицинских или технических.
Генеративные модели не заменяют экспертов, но позволяют значительно ускорить обработку информации и освободить время специалистов для более сложных задач. Именно поэтому такие решения постепенно становятся частью цифровой инфраструктуры современных компаний.