Искусственный интеллект уже стал привычным инструментом решения задач в разных сферах жизни: в работе, обучении и даже в повседневных задачах.
Так, по данным аналитиков ADPASS, за последний год доля ИИ-поиска в глобальном поисковом трафике выросла более чем в два раза и превысила 5%.
Быстрое развитие технологий вызывает дискуссии об этических границах их применения, однако для бизнеса нейросети — это прежде всего мощный инструмент оптимизации бизнес-процессов, способный существенно повысить эффективность работы.
Как понять, готова ли компания к внедрению искусственного интеллекта, какие процессы стоит автоматизировать, а какие — оставить под контролем человека, рассказала Гузель Коробова, ИИ-визионер Комплето.
Как понять, готова ли компания к внедрению нейросетей
«Внедрение искусственного интеллекта в бизнес» звучит привлекательно, но на практике не каждая компания получает ожидаемый эффект: проект может как принести ощутимую выгоду, так и обернуться потерей времени и ресурсов.
Рассмотрим ключевые признаки готовности бизнеса к ИИ-цифровизации и причины, которые могут помешать достижению результатов:
1. Бизнес-процессы выстроены и регламентированы
Без четкой регламентации всех важных для компании бизнес-процессов искусственный интеллект может не ускорить работу, а создать в ней хаос.
Например, мы, Комплето, в рамках одного из проектов тестировали нейросети для автоматической подготовки контента на сайт, делегировав ИИ создание описаний и подбор изображений по заданным параметрам.
Специалисты передали структуру и вводные, ожидая получить качественные черновики, однако тексты оказались слишком формальными и не соответствовали стилю общения бренда с аудиторией.
Более того, в одном из заголовков нейросеть допустила критическую ошибку, заменив название продукта на более популярный аналог, а подобранные изображения не соответствовали фирменным цветам.
В результате команда потратила дополнительное время на пересборку и выполнила работу вручную.
Этот пример подтвердил, что задача может казаться простой, но нейросеть не является универсальным креативщиком.
Задачи необходимо разделять на те, где ИИ может стать полноценным бизнес-помощником, и те, где он способен лишь подготовить черновой вариант
Для успешного применения искусственного интеллекта нужна конкретная цель, должен быть назначен ответственный, выстроена понятная система оценки эффективности и четко сформулирована «боль» процесса, которую требуется устранить за счет ИИ.
2. Есть необходимость снижения операционной нагрузки
Если команда перегружена рутинными задачами — автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ может стать действенным способом разгрузки сотрудников, но только при ясном понимании, на каком этапе и для чего технология будет применяться.
Такой подход не только повышает эффективность работы, но и создает условия для успешного масштабирования этого опыта.
3. Команда готова к изменениям
Искусственный интеллект требует открытости к экспериментам, готовности тестировать гипотезы и быстро адаптироваться к новым инструментам.
Компании, осознающие, что придется пересматривать процессы, обучать сотрудников и перестраивать подход к управлению задачами, внедряют ИИ значительно успешнее.
В нашем случае подготовка к использованию ИИ началась с опроса сотрудников, где мы выяснили:
- Кто уже применяет нейросети.
- В каких задачах они видят потенциал внедрения ИИ и почему.
- Какие сервисы хотели бы протестировать.
Изображение из архива автора
На основе этого составили набор инструментов, доступных для проведения экспериментов каждым членом команды.
Такой подход позволил избежать хаотичных внедрений и сделать цифровизацию бизнеса более осознанной и результативной: Комплетовцы не перестают делиться с коллегами опытом, который можно применять как в рабочих, так и в личных проектах.
Подобный «круговорот знаний» помогает нам усиливать свою экспертность и эффективно «бороться» с рутиной.
Какие бизнес-задачи способен решать искусственный интеллект
Возможности AI-инструментов вышли далеко за рамки стандартных сценариев использования.
ИИ эффективно взаимодействует как с типовыми задачами, так и с менее очевидными, но стратегически значимыми направлениями.
Типовые задачи, где AI уже доказал эффективность:
- Генерация текстов: описание товаров, публикации для социальных сетей, e-mail-рассылки, контент-планы, сценарии видеороликов.
- Работа с базами данных: сортировка, анализ, сегментация по заданным критериям.
- Автоматизация процессов: автоответы, автопереводы, выполнение рутинных операций.
- Подготовка презентаций и визуалов: изображения, музыка, видео, графические элементы для маркетинговых материалов.
Например, если разработчик не может оперативно ответить на вопрос, наши менеджеры сами получают необходимые данные по работе сайта и вносят корректировки в проект без его участия:
Изображение из архива автора
Нетипичные, но полезные области применения:
1. Создание персонализированных черновиков коммерческих предложений с учетом брендинга, профиля и специфики ниши клиента.
2. Сценарное моделирование изменений — оценка последствий внедрения новых KPI, запуска дополнительных услуг или изменения бизнес-процессов.
3. Обработка конфликтных коммуникаций:
- Нейтрализация эмоциональный сообщений от клиента.
- Выделение сути запроса без оценочных суждений.
- Подготовка уважительного и аргументированного ответа.
AI не подвержен эмоциям, поэтому помогает формировать ответы на основе фактов, что особенно ценно при высокой нагрузке или усталости команды
4. Проверка кода и логики решений в процессе разработки.
5. Оценка эффективности дизайна, например, прогнозирование CTR кнопок или моделирование карты кликов.
Например, при разработке сайта для ISPsystem, ИИ помог создать тепловую карту проекта, которая помогла проанализировать эффективность дизайна:
Изображение из архива автора
6. Автоматическое ведение истории общения с клиентами: создание отчетов и краткого содержания встреч для предотвращения потери задач и договоренностей.
Частые ошибки при внедрении искусственного интеллекта и как их избежать
Даже самые современные AI-решения могут оказаться бесполезными или нанести ущерб бизнесу, если внедрять их без грамотной стратегии.
Как показывает наш опыт, наиболее часто совершаемыми компаниями ошибками являются:
1. Внедрение искусственного интеллекта без плана
Использование нейросетей только потому, что это популярно, редко приносит результат.
Если у бизнеса нет конкретной задачи, запроса на рост или не выявлены «слабые места», AI не сможет оказать значимого влияния, так как он не улучшает процессы сам по себе, а лишь усиливает существующие преимущества или «оголяет» слабые стороны.
Как избежать: начните с анализа целей.
Определите, в каких процессах требуется ускорение, оптимизация или масштабирование, и только после этого выбирайте подходящее решение.
2. Передача AI неконтролируемого доступа к внешним коммуникациям
Автоматическая генерация писем, презентаций или описаний товаров без редакторской проверки часто приводит к потере фирменного стиля, неточным формулировкам и даже ошибкам в названиях продуктов.
Как избежать: все материалы, особенно в B2B-сегменте, должны проходить обязательную редактуру.
Генерация контента с помощью AI должна рассматриваться как черновой этап, а не финальный продукт.
3. Ожидание, что один инструмент решит все задачи
Искусственный интеллект — это не «универсальная кнопка».
У каждого инструмента есть свои возможности и ограничения: то, что эффективно для обработки изображений, может быть совершенно бесполезно в аналитике или планировании.
Как избежать: подбирайте AI-инструменты под конкретные задачи и тестируйте их функционал на практике.
4. Игнорирование эмоционального состояния команды
Без открытого диалога внедрение нейросетей может вызвать тревожность, недоверие и сопротивление сотрудников.
ИИ часто воспринимается как угроза рабочим местам, особенно теми, кто не понимает принципов его работы.
Как избежать: заранее информируйте команду о целях внедрения, демонстрируйте ценность человеческого участия и объясняйте, как новые технологии помогут в работе.
Внедрение AI должно сопровождаться формированием культуры открытости и совместного развития.
Алгоритм подбора AI-инструментов для бизнеса
Чтобы нейросети действительно усилили бизнес, а не стали неудачным экспериментом, важно осознанно подойти к их выбору.
Для этого:
1. Определите ваше «слабое место».
Найдите процессы, где команда тратит много времени без роста качества или ценности результата, например: повторяющиеся задачи, информационная рутина, неэффективные коммуникации или ошибки в приоритизации.
2. Выберите процессы, которые нужно усилить, но не заменить.
Отталкивайтесь не от «что можно заменить на ИИ?», а от «где мы хотим расти, но не хватает ресурсов».
3. Проведите экспресс-оценку инструментов.
Для удобства используйте простой шаблон:
- инструмент;
- что делает;
- простота освоения;
- стоимость;
- риски;
- сценарии применения.
4. Дайте команде протестировать.
Внедряйте искусственный интеллект через практику: попробуйте использовать инструмент в рабочей задаче, оставив возможность вернуться к привычному способу. Это поможет контролировать риски.
Если ИИ полезен лишь отдельным сотрудникам, а для большинства процесс усложняется, вернитесь к прежним методам
5. Соберите обратную связь
Оценка должна включать не только комментарии, но и фактические показатели пробного периода:
- У кого получилось и почему.
- В чем возникли сложности, например: непонятная инструкция или неполное закрытие задач.
Комплексная оценка позволит принять взвешенное решение и минимизировать риски при внедрении нейросетей.
Лайфхаки: как применять нейросети для решения бизнес-задач
1. Один инструмент — один процесс.
Не пытайтесь охватить все и сразу.
ИИ дает наибольшую отдачу, когда интегрируется в конкретную «узкую» задачу. Иногда для ее решения потребуется несколько инструментов, но у каждого — свое четкое назначение.
2. Используйте AI как «вторую голову», а не финального исполнителя.
Искусственный интеллект структурирует данные, подсказывает и помогает найти решения, но смысл и качество результата всегда зависят от человека.
Специалист должен контролировать генерацию, чтобы исправить неточности и адаптировать результат под задачу.
3. Сравнивайте результаты с ИИ и без.
Это развивает критическое мышление и помогает увидеть новые подходы.
Спросите себя: «как бы я сделал это сам?», «что предложила нейросеть?», «почему один вариант лучше/хуже?», «можно ли их объединить?»
4. Не переоценивайте «интеллект» нейросетей.
AI — это быстрый перебор шаблонов.
Человек наделяет текст смыслом и эмоциями, поэтому даже самый точный ответ требует человеческой подачи.
5. Создайте внутри компании «ИИ-песочницу»
Дайте сотрудникам пространство для экспериментов: доступ к инструментам, возможность тестировать и делиться результатами.
Хороший формат — конкурс на лучшие кейсы применения искусственного интеллекта в рабочих задачах.
Такой подход позволит команде безопасно пробовать новое, находить удачные сценарии и быстро отбрасывать неэффективные решения.
Технологии становятся частью корпоративной культуры и перестают быть «чужими», из-за чего в бизнес возвращаются самые ценные ресурсы: время и внимание для работы над стратегическими задачами
Специалисты Комплето всегда готовы подсказать, как оптимизировать ваш бизнес не просто для повышения удобства и прозрачности процессов, но и для увеличения прибыли и нахождения новых точек роста.
