Elevion - маркетплейс AI-сотрудников

Часто компании вроде и хотели бы внедрить ИИ в бизнес, но не знают, в какие задачи его встраивать, кроме SMM и рекламы. Многие думают так: «Картинки делает дизайнер, тексты пишет копирайтер - нам ИИ не нужен». Но нейросети нужны не только для дизайнеров, сммщиков и копирайтеров, а еще и во многих других задачах - там, где бизнес тонет в рутине, согласованиях, анализе и бесконечных правках. 1️⃣ Анализ входящих заявок и лидов ИИ может: 📌 Результат: менеджеры работают с приоритетными лидами, а не со всеми подряд, чем сильно экономят ресурсы компании и повышают эффективность отдела продаж...

Нейросети перестали быть экспериментом или модной фишкой. Они стали частью реального бизнеса - там, где измеряют эффективность, прибыль и скорость решений. Сегодня не «тестируют ИИ», а строят с ним рабочие процессы. И у тех, кто делает это правильно, есть чему поучиться. 🌍 Примеры компаний, где ИИ уже работает по‑взрослому 🔹 Amazon - персонализация, прогнозы, логистика Amazon использует ИИ практически во всём: - прогнозирование спроса на миллионах товаров; - рекомендации, от которых получают 35 % покупок; - оптимизация логистики и складских операций...

Если вы ловили себя на мысли «А нужно ли говорить нейросети “спасибо”?» - вы не одиноки. Тысячи людей каждый день добавляют в запросы «пожалуйста», пишут вежливо и даже извиняются перед ИИ за «плохую формулировку». Но давайте разберемся, влияет ли тон обращения на результат и как вообще правильно формулировать запросы, чтобы получить максимум. А еще найдем несколько фишек, которые помогут вам получить от нейросети именно то, что вы хотели. 💡 Исследования и практика Сама по себе вежливость не влияет на результат...

А как насчёт анализа звонков, обработки данных и автоматизации рутинных задач? Многие до сих пор думают, что нейросети - это только картинки и тексты. Но нейросети уже умеют не просто генерировать тексты...

Многие пробуют использовать нейросети и быстро разочаровываются: - «Слишком общий результат» - «Сухо и непонятно» - «Не то, что мы хотели» Но чаще всего проблема не в ИИ, а в том, как вы формулируете задачу. Вот как звучит большинство запросов: - «Сделай текст для лендинга» - «Собери идеи для рассылки» - «Проведи анализ продаж» И вот что получается: общо, без конкретики, с лишними деталями. А главное - это совсем не то, что вам действительно нужно. Как правильно описать задачу, чтобы ИИ работал как хороший ассистент, а не рандомный советчик с улицы? 1...

В 2025 ИИ был мощно растущим трендом. В 2026 будет конкурентным преимуществом. А в 2027 он будет нормальным стандартом работы. ИИ-сотрудники не будут чем-то «интересным», они будут обязательными - как интернет, CRM, почта. Эта тенденция видна уже сейчас. 🌍 Что происходит на мировом рынке труда? Компании массово пересобирают команду: 🔻 минус 2–3 линейные позиции, 🔺 плюс AI-ассистенты под каждую функцию. США, Китай, ОАЭ, Индия, Россия - везде растёт спрос не на обычных специалистов, а на тех, кто умеет управлять ИИ-сотрудниками...

Компании покупают подписки на нейросети для сотрудников, запускают инструменты с ИИ, нанимают автоматизаторов, которые встраивают ИИ в бизнес-процессы, а результат всё равно оставляет желать лучшего. И дело тут не в нейросетях, а в том, что команды пытаются использовать технологии так, как раньше использовали Excel или CRM (которыми до сих пор многие пользуются не на полную катушку и так и не научились действительно делать из них рабочий инструмент). Чтобы ИИ работал на вас, нужно устранить конкретные ошибки и заменить их рабочими решениями, которые уже обкатали предприниматели...

На рынке теперь выигрывают не те, у кого лучше идеи, а те, кто быстрее проверяет как можно больше идей, отсеивает плохие и не тратит на них месяцы работы. Это уже не соревнование «кто умнее», а «кто быстрее понял, что не сработает, и пошёл дальше». 🧠 Почему мы откладываем тестирование гипотез? Потому что: - страшно ошибиться; - хочется довести гипотезу до идеала и потом уже тестировать; - нет времени всё продумать; - вроде и так все работает, есть другие задачи поважнее. В итоге идеи копятся в голове, а рост - стоит...

Парадокс, который не любят обсуждать: выгорают не те, у кого много задач - выгорают те, у кого слишком много решений и ответственности. А отпуск не лечит выгорание - он просто ставит его на паузу. Через 3–5 дней после возвращения всё возвращается: перегруженная голова, ощущение «я все тащу на себе», усталость ещё до начала дня. Почему так? 🧠 Выгорание - это не только перегрузка. Это отсутствие интеллектуальных опор. Большинство предпринимателей и руководителей живут в таком режиме: - постоянно принимать решения, - держать всё в голове, - быть точкой сборки для всего...

Многие до сих пор используют AI неправильно. Кто-то ждет, что нейросеть сделает работу за него. Кто-то относится к нему, как чисто к технической примочке, сродни CRM-системам. Кто-то считает, что нейросети - это дурилка электронная, которая ничего дельного не подскажет. Продвинутые специалисты используют AI иначе: как усилитель мышления, как интеллектуального партнера, как непредвзятого стратега, как второй хладнокровный мозг. 1️⃣ AI делает вас быстрее, убирая лишние размышления Мы устаём не только от работы, но и от постоянного выбора из множества вариантов при принятии решений...

Есть один налог, который платят почти все предприниматели. Он не отражается в отчётах, его не видно в бухгалтерии, но он съедает деньги, энергию и рост быстрее любых зарплат. Его называют налогом на хаос. 🧠 Что такое «налог на хаос»? Это стоимость: - постоянных уточнений; - переделок; - согласований по не самым значительным вопросам; - «я думал, ты понял»; - задач, которые делаются по-разному каждый раз; - решений, которые принимаются в последний момент. Проще говоря, это цена отсутствия ясности...

Если вам кажется, что AI-сотрудник - это «просто чатик с нейросетью, только красиво оформленный», то вы сильно недооцениваете, насколько сложно он собран внутри. 1️⃣ Каждый AI-сотрудник - это не один промт, а целая система задач Внутри него лежит несколько чётко прописанных задач. А каждая задача - это система из нескольких промтов, сложной автоматизации, системы самопроверки и еще кучи технических приблуд. То есть вы не «общаетесь с нейросетью» - вы запускаете процесс решения задачи, как у обычного живого специалиста...