AWG

Искусственный интеллект для бизнеса: применение, технологии и кейсы

Искусственный интеллект перестал быть технологией будущего. Он уже помогает компаниям автоматизировать рутинные задачи, анализировать массивы данных и предсказывать поведение клиентов. С его помощью создаются новые продукты, оптимизируются процессы и открываются дополнительные источники дохода.

В этой статье разберем, как работает ИИ в бизнесе, какие технологии применяются, где он приносит результаты и как внедрять решения шаг за шагом.

Что такое ИИ и зачем он нужен бизнесу

Искусственный интеллект (ИИ) — это набор технологий, которые позволяют машинам учиться на данных и принимать решения, близкие к человеческим. 

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес означает:

1. Ускорение процессов и сокращение времени на выполнение повседневных задач;
2. Минимизация рисков: от мошенничества до поломок оборудования;
3. Поиск слабых мест и повышение эффективности бизнес-процессов;
4. Прогнозирование спроса и поведения покупателей;
5. Оптимизация ресурсов и расходов;
6. Улучшение качества обслуживания и персонализация предложений;
7. Генерация новых идей, продуктов и сервисов.

Виды технологий ИИ

Машинное обучение (Machine Learning, ML).  Алгоритмы анализируют исторические данные и строят прогнозы. Применение: прогноз спроса, оптимизация запасов, выявление дефектов на производстве, сегментация клиентов, обнаружение мошенничества, автоматизация кредитных решений.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP).Технология анализа текста и речи. Применение: чат-боты и голосовые ассистенты, маршрутизация заявок, анализ отзывов и тональности, генерация отчетов и резюме, извлечение данных из документов.

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV). Анализ изображений и видео. Применение: контроль качества продукции, биометрическая идентификация, отслеживание товаров в режиме реального времени, визуальный поиск, анализ поведения покупателей в магазинах.

Глубокое обучение (Deep Learning). Модели распознают сложные текстовые, графические и звуковые шаблоны и выявляют сложные закономерности. Применение: беспилотный транспорт, сложное распознавание изображений и паттернов.

Генеративный ИИ (Generative AI). Применение ИИ для создания нового контента на основе данных. Применение: генерация рекламных текстов и визуалов, автоматизация презентаций, создание обучающих материалов, дизайн и прототипирование.

Экспертные системы (Expert system). Использует базу знаний и правила для принятия решений. Применение: кредитный скоринг, торговля на фондовом рынке, обнаружение вирусов, оптимизация складов и составление расписания авиарейсов.

Где и как использовать ИИ для бизнеса

По данным Коммерсантъ, 54 % компаний из топ-300 в России уже внедрили ИИ хотя бы в один бизнес-процесс. 

Чаще всего технологии применяются в следующих сценариях:

• Клиентская поддержка. Чат-боты и голосовые помощники берут на себя до 80 % типовых обращений, снижая нагрузку на сотрудников.
• HR и рекрутинг. Автоматический анализ резюме, отбор кандидатов, оценка навыков.
• Маркетинг и продажи. Сегментация аудитории, прогноз поведения пользователей, персонализированные предложения. 
• Динамическое ценообразование. Автоматическая корректировка цен с учетом спроса, остатков и сезонности.
• Аналитика и прогнозирование. Выявление трендов, прогноз спроса и планирование производства. 
• Логистика и цепочки поставок. Построение оптимальных маршрутов, прогноз дефицита, планирование запасов.
• Контроль качества. Выявление дефектов и прогнозирование поломок.
• Генерация контента. Автоматическое создание текстов, визуалов и кампаний.

Примеры успешного внедрения ИИ

Авито 

Компания разработала и обучила собственную большую языковую модель (LLM) для анализа отзывов мастеров. Алгоритм группирует мнения пользователей и формирует объективный обзор в формате «Преимущества» и «Недостатки». В результате клиенты быстрее принимают решения, а мастера получают честную обратную связь.

X5 Group

В сети «Перекрёсток» внедрена технология оплаты по лицу. Система идентифицирует покупателя за доли секунды и списывает средства со счета. Время обслуживания на кассах сократилось в 2,5 раза.

Сбербанк

 ИИ задействован в 85 % процессов банка. Все кредитные решения для физических лиц и 70 % решений для бизнеса принимает ИИ. Дополнительно банк развивает свои модели: нейросеть Kandinsky для генерации изображений и чат-бот GigaChat для общения с клиентами. Это ускоряет обслуживание и снижает риски.

Р-Фарм

Компания стала применять ИИ-решение для генерации антител, необходимых на этапе разработки структуры молекулы. Самый трудоемкий этап разработки лекарств удалось сократить с трех лет до двух месяцев и ускорить вывод препаратов на рынок.

Лукойл

Компания использует машинное обучение для управления скважинами. Алгоритмы рассчитывают оптимальные режимы работы оборудования для повышения эффективности добычи нефти. Технология уже внедрена на 29 месторождениях, где удалось сократить простои и увеличить объем добычи.

Т-Банк

Банк разработал «Вселенную ассистентов» на основе собственной технологии Gen-T. Каждый из них умеет подстраиваться под запросы человека и выдает  персонализированный ответ с рекомендациями или подборками товаров по разным темам и вопросам.
Эти примеры показывают, какой эффект в экономику предприятий приносит ИИ.

5 шагов внедрения 

Чтобы внедрение искусственного интеллекта в бизнес принесло пользу, важно действовать поэтапно. 

1. Сформулируйте цель. Решите, зачем вам нужен ИИ: снизить затраты, ускорить процессы, улучшить сервис или создать новый продукт. Чёткая цель определит, какой результат будет считаться успехом.
2. Изучите процессы и данные. Проанализируйте, где в компании возникают задержки или ошибки. Соберите доступные данные — именно они станут «топливом» для будущих алгоритмов. Без качественных данных ИИ не будет работать корректно.
3. Выберите подходящую технологию. Для текстов подойдут решения на основе обработки языка (NLP), для изображений и видео — компьютерное зрение, для прогнозов — машинное обучение. Если задача сложная, технологии комбинируют.
4. Разработайте и протестируйте пилотную версию. Начинайте с небольшой задачи: например, автоматизируйте один процесс или внедрите чат-бота для отдела поддержки. Пилот покажет сильные и слабые стороны решения.
5. Интегрируйте и обучите сотрудников. После успешного теста подключите систему к бизнес-процессам и обучите команду работать с новым инструментом. Важно не только внедрить ИИ, но и объяснить людям, как он помогает в работе.

Этические и риск-факторы ИИ

• Прозрачность решений. Модели должны быть объяснимы.
• Недискриминация. Необходимо избегать дискриминации по полу, возрасту, религии, расе и предвзятых решений.
• Защита данных. Важна надежная архитектура, шифрование и контроль доступа.
• Ответственность. Нужно заранее определить, кто отвечает за ошибки модели.
• Сопротивление сотрудников. Обучение и вовлечение помогают снизить страхи и повысить принятие технологий.

FAQ по ИИ в бизнесе

Сколько стоит внедрение ИИ?
Стоимость зависит от масштаба, сложности задачи, готовности данных и уровня кастомизации. Также необходимо учитывать расходы на поддержку, доработки и  обучение.

Чем ИИ отличается от обычной автоматизации?
Автоматизация — это правила и сценарии: если-то. ИИ способен учиться на данных и адаптироваться к изменениям.

Насколько это безопасно для данных компании?
При построении надежной архитектуры, шифровании и контроле доступа — безопасно, но ошибки в настройках или утечки создают риски.

Какие технологии ИИ наиболее популярны?
Чаще всего применяют ML (машинное обучение), NLP (работа с текстом), CV (компьютерное зрение) и генеративный ИИ. Часто их комбинируют под задачи.

Как ИИ влияет на обслуживание клиентов?
Быстрые ответы, персонализация, прогноз запросов, сокращение времени ожидания. ИИ отвечает быстрее, предугадывает запросы и персонализирует предложения.

Какие компании успешно внедрили ИИ в свои бизнес-процессы?
Авито, X5 Group, Сбербанк, Р-Фарм, и многие другие — все получили ощутимые результаты.