Время прочтения: 15 минут
Ещё пару лет назад ИИ казался технологией будущего. Но уже сейчас искусственный интеллект вышел за рамки «инструмента только лишь для разработчиков».
Теперь, если в компании всё ещё нет ИИ-решений, то, скорее всего, она теряет клиентов, бюджеты, темпы роста и отстаёт от бизнес-конкурентов. В среднем организации недополучают 6% годовой выручки (около $ 406 млн) из-за неэффективного или недостаточного использования ИИ.
Но AI — это не только про IT и сложные нейросети. ИИ-агенты помогают маркетологам персонализировать рекламу, продавцам — лучше понимать потребности клиента, логистам — предсказывать сбои в поставках, а специалистам техподдержки — решать запросы за секунды. Фактически они закрывают бизнес-задачи, которые до этого можно было решить только с помощью человеческого мозга. Рекомендательные системы позволяют повышать эффективность компании, заниматься интересными бизнес-вызовами.
В этой статье расскажем, как ИИ становится союзником бизнеса, помогает IT-директорам и тимлидам разгружать себя и других сотрудников от рутинных задач и в итоге получать ещё больше прибыли.
ИИ для бизнеса: просто о сложном
Разберём по направлениям, в бизнес-процессах которых уже работает ИИ.
Маркетинг: говорить с клиентом в нужное время и в правильном тоне
ИИ в маркетинге — это не модная фишка, а эффективный инструмент для роста доходов. Искусственный интеллект умеет:
- Персонализировать коммуникации. Алгоритмы анализируют поведение клиентов — какие страницы они смотрели, что добавили в корзину, с какими кнопками взаимодействовали. На выходе — точечные рекомендации, рассылки и оферы, которые помогают клиенту совершить целевое действие. Так, к примеру, Amazon с помощью ИИ-модели Wallaby готовит список возможных покупок.
- Оптимизировать рекламные бюджеты. ИИ-системы умеют в реальном времени перераспределять бюджеты между каналами. Например, между таргетированной рекламой в соцсетях, контекстной рекламой в поиске, баннерами, блогерами и т. д. Раньше этим занимались вручную, то есть маркетолог анализировал статистику, делал выводы и перераспределял бюджет.
- Анализировать тональность и поведение аудитории. ИИ-алгоритмы обрабатывают сотни отзывов, комментариев и упоминаний в соцсетях, чтобы определить, как пользователи воспринимают бренд — с позитивом, нейтрально или негативно. Это помогает быстро понять, что вызывает раздражение (например, неудобный интерфейс или задержки в доставке), а что, наоборот, ценят (качество, сервис, цена).
Продажи и обслуживание: быстрее, точнее, эффективнее
ИИ умеет слушать, говорить и предлагать идеи для бизнеса. Он анализирует отзывы, соцсети, переписки в чат-ботах и пользовательское поведение на сайте. Для этого ИИ использует машинное обучение. Нейросеть «говорит»: автоматически формирует тексты писем, ответов в поддержку, рекламных сообщений — и всё это с учётом контекста, тональности и целей бренда.
- Чат-боты и голосовые ассистенты берут на себя до 80% типовых обращений. Это значит, что они автоматически обрабатывают стандартные вопросы клиентов, такие как уточнение статуса заказа, способы оплаты, время доставки, политика возврата или базовые инструкции к продукту.
- Скрипты продаж формируются не интуитивно, а на основе анализа успешных кейсов и поведения клиентов. ИИ-системы изучают, как менеджеры общались с клиентами в прошлых сделках, то есть какие фразы чаще приводили к покупке, в каком порядке лучше задавать вопросы, когда предлагать скидку, а когда переходить к демонстрации продукта.
- Прогнозирование оттока клиентов. Искусственный интеллект оценивает, кто из пользователей начал «остывать», например реже заходит, не читает рассылки, не делает покупки. После AI-ассистент сигнализирует менеджеру о возникшей проблеме.
Производство и разработка продуктов: от идей до результата
ИИ-автоматизация не просто помогает «продавать больше», но и ускоряет сам процесс разработки, тестирования и выпуска продуктов. Что входит в это направление:
- Предиктивная аналитика помогает прогнозировать поломки оборудования до того, как они случатся. Например, ИИ отслеживает температуру, вибрации, частоту сбоев, нагрузку, время работы без перерыва и другие параметры.
- Анализ факторов, которые влияют на спрос. К ним относится история продаж, сезонность, поведение покупателей, внешние события (например, праздники, погода, тренды в соцсетях) и даже экономические или геополитические изменения. На основе этой информации строятся прогнозы — сколько товаров потребуется, когда и где они будут нужны.
- Обработка комментариев клиентов помогает понять, какие функции нужны в следующей версии продукта. AI-системы собирают и обрабатывают отзывы из разных источников, будь то формы обратной связи, техподдержка, соцсети, отзывы в магазинах приложений или опросы. Они выявляют, какие запросы повторяются чаще всего, какие проблемы вызывают наибольшее раздражение, а какие фичи пользователи особенно ценят.
Как внедрить ИИ в бизнес
Чтобы получить реальную пользу от внедрения ИИ в бизнес, важно действовать поэтапно: начинать с приоритетных задач, где ИИ может принести быстрый и измеримый эффект, учитывать бизнес-цели и чётко понимать, зачем автоматизация нужна в каждом конкретном случае.
Во внедрении AI в корпоративные процессы большую роль играет подготовительный этап, который состоит из нескольких шагов.
Шаг 1. Найти «узкое горлышко»
Чтобы ИИ привёл к желаемым бизнес-результатам, важно понять, где технология действительно принесёт ценность. Первое, что стоит сделать, — задокументировать ключевые бизнес-процессы: скрипты продаж, поддержки, найма, логистики, документооборота и т. д. На каждом этапе необходимо задать вопросы:
- Какие задачи занимают у команды больше всего времени?
- Где чаще всего случаются ошибки?
- Какие процессы завязаны на ручной ввод, копипаст и перекрёстные согласования?
- На каких этапах деньги, время или клиенты уходят от компании?
Пример: если 40% обращений в поддержку — это типовые вопросы, их можно закрыть ИИ-ботом. А если менеджеры тратят часы на сбор отчётов, то туда логично внедрить автоматизированного ассистента.
После того как в компании определяется вектор ближайшего внедрения AI-бота, необходимо начать собирать данные.
Шаг 2. Оценить данные и системность
ИИ не работает «в вакууме»: ему нужны структурированные данные и понятная логика. На этом этапе необходимо проверить:
- Ведутся ли логи взаимодействий?
- Где хранятся данные (CRM, базы знаний, таблицы)?
- Насколько эти данные полные, чистые и актуальные?
Если данные разрозненные, придётся сначала навести порядок. Без этого ИИ будет «галлюцинировать» или давать некачественные результаты.
Пример: если в компании нет актуального FAQ, то AI-ассистент в поддержке будет бесполезен, так как не сможет опираться на проверенную информацию. И чтобы искусственный интеллект сумел оказать реальную помощь команде, необходимо использовать качественные данные.
Данные — топливо для ИИ
AI — это как мотор: чем лучше и чище топливо, тем быстрее и надёжнее он работает. В роли топлива здесь выступают данные. Без них ИИ не сможет ничего спрогнозировать и оптимизировать. А если данные есть, но они неполные или разрозненные, результат будет соответствующий: непредсказуемый, ошибочный и приносящий убытки. Вот что важно учесть:
1. Доступ к информации.
ИИ не будет работать, если данные закрыты в разных системах и Excel-таблицах с ограниченными доступами. Необходимо обеспечить единое хранилище или API-доступ к данным из CRM-, ERP-, BI- и других систем.
Важно, чтобы данные были актуальными (не устаревшими), полными (без пустых ячеек, обрывов) и единообразными (единые форматы: дата, валюта, поля).
AI не угадывает — он работает строго с той информацией, которую получает.
2. Объём и контекст.
ИИ не нужно следить за каждым шагом сотрудников или клиентов, чтобы работать эффективно. Но ему важно иметь доступ к обращениям, отчётам о продажах, отзывам за прошлые периоды. Чем больше таких примеров, тем лучше искусственный интеллект понимает, как всё устроено, и тем точнее может помогать.
Перед тем как вводить в бизнес-процессы полноценный ИИ-инструмент, необходимо проработать систему хранения внутренней корпоративной информации. Так, к примеру, платформа Minerva Knowledge позволяет создавать удобную базу знаний. И уже на основании данных компании будет работать виртуальный помощник на базе AI Minerva Copilot.
AI-помощник ищет нужную информацию за секунды, учитывая ошибки ввода и контекст запроса.
Minerva Copilot не только опирается на базу знаний на платформе Minerva Knowledge, но и интегрируется с корпоративными системами — CRM, телефонией и Service Desk — и функционирует по принципу retrieval-augmented generation (RAG). В телефонии он помогает первой линии решать больше вопросов без передачи на вторую линию — за счёт быстрого доступа к нужной информации и подсказок по решению. А в Service Desk — снижает время, которое уходит на обработку обращений.
Шаг 3. Pасставить приоритеты и зафиксировать метрики
Теперь, когда вы знаете, где есть пробелы и что можно автоматизировать, выберите 1–2 приоритетных направления. К каждому добавьте:
- цель (что хотите улучшить: скорость ответа, снижение количества ошибок, рост конверсии);
- метрики (до и после: NPS, время обработки, доля автоматических решений);
- ресурсы (что уже есть: база знаний, доступ к API, технический стек);
- прогноз возврата инвестиций.
И уже после того, как компания найдёт проблемные места, подготовит данные и договорится о том, как она замерит результаты, придёт время для включения AI в бизнес-процессы.
Внедрение без сопротивления
Чтобы интеграция ИИ с существующими бизнес-процессами в компании прошла спокойно и привела к ожидаемым результатам, важно выстроить её поэтапно и с участием коллег.
Выстроить диалог с командой
Что можно сделать, чтобы обучить команду работе с AI-ассистентом и показать ей, что ИИ принесёт пользу бизнесу:
- Провести обучение на простых примерах — как ИИ может ускорить работу, избавить от рутины или подсказать решение.
- Подчеркнуть, что ИИ не заменяет экспертность, а усиливает её.
- Вовлечь коллег — предложить самим найти процессы, где ИИ мог бы быть полезен бизнесу.
И уже после того, как команда узнает об ИИ-решении и сможет внести свои конструктивные правки в будущий функционал, можно переходить к запуску первого проекта.
Запустить пилотный проект
Это проект, с которого может стартовать интеграция искусственного интеллекта в бизнес. Пилот покажет, насколько эффективен может быть ИИ в вашей компании, поможет донастроить систему и продемонстрирует команде, как работает продукт.
Необходимо выбрать один процесс и запустить пилот, но предварительно нужно:
- Определить масштаб (одна команда, один регион, один продукт).
- Поставить чёткие KPI.
- Назначить ответственных.
- Заранее согласовать сроки и этапы.
Так, к примеру, Minervasoft помогла сотрудникам контакт-центра «Банка Уралсиб» ускорить процесс поиска информации, снизить среднее время обработки звонков и сообщений в чатах (AHT), а также на 30% повысить качество ответов на вопросы клиентов.
Мы внедрили платформу для создания единой базы знаний Minerva Knowledge и сопроводили продукт на этапе его внедрения. А также:
— Перенесли контент. Собрали все накопленные знания компании, проработали структуру и содержание статей и загрузили в новую базу.
— Ввели новую систему работы. Назначили контент-менеджера, обучили его и внедрили собственный подход к управлению знаниями.
— Запустили процесс адаптации. Помогли команде привыкнуть к новой базе знаний — проводили опросы и интервью, выпускали ежемесячные дайджесты, устраивали конкурсы и делились полезными советами через рассылку.
Таким образом в контакт-центре появился единый источник знаний для операторов. Контент, который раньше хранился в сетевых папках, теперь находится в базе знаний с точной и быстрой поисковой системой, а время адаптации новых сотрудников сократилось на 20%.
ИИ — залог финансового роста компании
ИИ — это не про «ещё один модуль в системе». Это про новый уровень скорости, точности и эффективности. Когда он правильно встроен в бизнес-процессы, то помогает:
- Принимать решения на основе данных, а не на основе интуиции.
- Быстрее запускать продукты.
- Персонализировать и улучшать качество сервиса.
- Снижать издержки и увеличивать выручку.
Похожие статьи:
