Как использовать нейросети в бизнесе: кейсы и зоны риска

ИИ меняет способы, которыми предприниматели строят и развивают бизнес. Уже 34% компаний используют или активно внедряют нейросети, а 18% планируют начать работу с ними в 2025 году. Эта цифра может увеличиться в ближайшем будущем, когда умные ИИ-ассистенты станут более доступными и персонализированными под разные типы задач.

Технологии ИИ — это большое семейство, которое объединяет разные подходы, например, поиск скрытых закономерностей в данных, генерацию текста, изображений и видео. Эти инструменты комбинируются по-разному для выполнения множества бизнес-задач.

Мозговой штурм. Чтобы не начинать работу с белого листа, маркетологи, дизайнеры, копирайтеры, smm-специалисты запрашивают у нейросетей варианты контент-планов и постов, референсы изображений, сценарии рилсов. Окончательный выбор и творческая разработка остаются за человеком, но ИИ заметно ускоряет подготовительную работу.

«Если вам нужен настоящий мозговой штурм, а не генерация довольно типовых идей, ИИ может заменить команду из нескольких человек. С помощью специальных промптов вы можете создать несколько ролей, заложив для каждой сценарий поведения. Тогда в диалоге появится сразу несколько «специалистов», вместе с которыми можно дорабатывать идеи или генерировать их на основе предложенных» — Максим Лызлов, SMM-специалист Справочной.

Генерация текстов. ИИ предлагает контент-план исходя из ваших требований, пишет посты в соцсети, письма, описание товаров для маркетплейсов, сценарии роликов, статьи. Копирайтеры сегодня чаще редактируют и улучшают контент от нейросети, чем пишут с нуля. Для более точного попадания в формат специалисты загружают в нейросеть бренд-гайдлайны, описание продукта, фирменный стиль, портрет аудитории и другие материалы. На выходе оценивают и корректируют контент, особенно внимательно следят за тональностью.

«У больших языковых моделей (LLM), в том числе используемых в ChatGPT, есть паттерны и формулы, которые часто повторяются. Из-за этого бывает легко определить сгенерированный текст. При умелом промптинге такие паттерны можно преодолеть. Это одно из множества направлений работы, которой занимаются промпт-инженеры — специалисты по работе с LLM. Но всё равно у языковых моделей есть непреодолимые проблемы с восприятием текста, поэтому без участия редактора на финальном этапе не обойтись» — Павел Гринберг, prompt-инженер Точки.

Генерация изображений. Нейросети продвинулись в генерации изображений и создании видео за последние год-полтора. С их помощью маркетологи и блогеры создают заставки для статей, а селлеры получают карточки товаров, экономят на услугах дизайнеров и не зависят от сроков их работы.

Создание сайтов, чат-ботов, приложений. Раньше для такой работы предприниматели нанимали программистов или пользовались конструкторами. Теперь сами программисты используют ИИ, чтобы упростить свою работу. Например, с помощью нейросетей Copilot или Tabnine можно быстрее делать чат-боты, сайты и писать код для приложений.

А с помощью сервисов на основе нейросетей даже далёкие от кодинга люди могут быстро создать сайт, и это будет проще сборки в конструкторе. Например, сервис Точки за пять минут генерирует одностраничный сайт по вашему описанию.

Персонализация контента. Загрузите в нейросеть обобщённые данные о ваших покупателях: портрет аудитории, отзывы, комментарии из соцсетей, переписку на форумах и всю доступную аналитику. Так вы сможете получать адаптированные материалы: сгенерированные посты, промописьма или рекомендации для клиентов будут лучше попадать в их интересы.

Персонализация отлично работает у ИИ-ассистентов на сайтах, которые ведут диалог с пользователем, выясняют его потребности и предлагают подходящие продукты. Таких консультантов уже используют туристические сервисы, обучающие платформы, интернет-магазины.

Например, компания Walmart использовала ИИ для автоматической персонализации материалов под каждого клиента, который заходит на сайт​. Система по-разному обращается к людям, даёт индивидуальные рекомендации и меняет контент на странице исходя из истории покупок и предпочтений пользователя. Так клиенты проводят больше времени на сайте, а конверсия в продажи и удовлетворённость покупателей растут: люди ощущают, что площадка лучше понимает их нужды.

Анализ мнений. Маркетологи с помощью нейросетей анализируют упоминания бренда, чтобы моментально оценивать настроение аудитории. Благодаря ИИ можно просматривать множество комментариев и отзывов, чтобы сразу получать анализ болей и позитивных точек. Это помогает оперативно улучшать продукт по фидбэку, а в коммуникациях обращать внимание на то, что ценят клиенты.

Анализ рынка. С помощью ИИ предприниматели анализируют тренды, ГЕО, перспективы предложения, сегментируют аудиторию. Для этого есть специально обученные нейросети, например, Trends Critical или Kimola. Другой вариант — загрузить нужные данные в свою нейросеть и поставить ей аналитическую задачу.

Чат-боты и ИИ-консультанты. Одна из успешных сфер для ИИ — автоматизация клиентской поддержки. Современные чат-боты работают как ассистенты для клиентов и решают большинство стандартных вопросов без участия человека, а в нужный момент передают клиента менеджеру. Компании сообщают, что боты закрывают больше половины клиентских запросов, а иногда их показатели приближаются к уровню живого оператора.

Даже если за клиента берётся менеджер, ИИ становится ко-пилотом, даёт ему подсказки и помогает быстрее находить нужные данные в базе. Так операторы работают быстрее и проводят больше диалогов.

Интернет-магазины внедряют онлайн-консультантов на базе ИИ и говорят о росте удовлетворённости покупателей. Чат-боты помогают людям быстрее находить нужные товары и консультируют по их особенностям. Например, чат-бот может в любое время суток отвечать клиентам на Avito и договариваться о встрече. Скорость ответа здесь важна — она прямо повышает количество продаж.

Анализ звонков и обучение менеджеров. При телефонных продажах компании проводят анализ звонков с помощью нейросети, а не силами человека. ИИ прослушивает переговоры, выявляет ошибки, указывает на пропущенные этапы и предлагает улучшения по скриптам. Это помогает быстрее реагировать на ошибки менеджеров.

Помощь при анализе данных. ИИ не заменяет аналитика, но помогает экономить время: обрабатывает больше данных за единицу времени, выявляет закономерности, замечает слабые места в бизнес-процессах. С его помощью можно быстрее составлять отчёты, дашборды, находить скрытые взаимосвязи и тенденции, недобросовестные практики в бизнес-процессах, прогнозировать потенциальные сбои.

Например, налоговая применяет ИИ для оценки заявок на регистрацию бизнеса: это ускоряет процесс рассмотрения в три раза и снижает количество ошибок на 90%. А Министерство финансов РФ использует нейросети для анализа бюджетных данных и адаптации госпрограмм, это снижает нагрузку на специалистов на 70%.

Логистика и цепочки поставок. Нейросети помогают выстраивать оптимальные маршруты, рассчитывать время доставки, следить за количеством товаров на складах и прогнозировать потребности в новых поставках. В логистических компаниях используют чат-боты, которые сообщают клиентам статус груза, принимают заявки на перевозку, рассчитывают время доставки даже с учётом погоды и трафика.

Автоматизация при подборе персонала. ИИ помогает составлять описание вакансий, анализирует резюме соискателей и отвечает на их вопросы, проводит первичное тестирование и отбор. Это помогает освободить от рутины HR-специалистов. Например, сеть «Пятёрочка» внедрила систему для стартовой обработки заявок от соискателей, и это сократило время найма на 40%, а стоимость привлечения кандидатов снизило на 38%.

Адаптация сотрудников. Компании используют нейросети, чтобы составлять тесты для оценки навыков новых сотрудников, обучающие курсы, видеоролики, базы знаний. Это ускоряет адаптацию персонала.

Эффективность нейросетей зависит от того, кто ими управляет, ставит задачу и принимает результат. Поэтому важно, чтобы именно человек контролировал их работу, интерпретировал данные и принимал решения. ИИ может подвести вас в ситуациях, которые зависят, например, от контекста, понимания этики и региональных особенностей или связаны с работой эмоционального интеллекта.

Ограниченность знаний. Учитывайте, что зарубежные модели ИИ не обучались на данных о российском рынке, законодательстве или налогах. Их ответы могут подходить под условия других рынков, в лучшем случае модель адаптирует данные по общим источникам из интернета. К тому же знания ИИ обычно ограничены датой, до которой они обучались, и про более поздние события они «не знают».

Этические и юридические риски. Бесконтрольная работа ИИ может привести к дискриминации, нарушениям конфиденциальности или другим этическим проблемам. Всё это грозит исками, штрафами и потерей репутации. Поэтому материалы от нейросетей, особенно если вы публикуете их в открытом доступе, лучше показывать юристам или внимательно просматривать.

«Один из этических и юридических рисков при работе с ИИ — передача ему конфиденциальных и чувствительных данных, например, персональных и медицинских сведений, финансовой информации. Раскрытие таких данных рискованно для людей и бизнеса. Это один из базовых пунктов безопасности при работе с нейросетями, его нужно продумывать в первую очередь: как вы будете соблюдать конфиденциальность» — Екатерина Шихиева, лидер prompt-инженеров в Точке.

Важность экспертизы. Бухгалтерия, налоги, юридические вопросы, многие отраслевые особенности требуют экспертного человеческого взгляда и опыта. Любые предложения ИИ в ответственных ситуациях должен проверять эксперт.

Понимание контекста. ИИ не умеет распознавать эмоциональные нюансы или культурные особенности, которые важны в переговорах или для продвижения. Например, если все презентации продукта подготовлены нейросетью без человеческой обработки, клиенты могут потерять интерес к вашим предложениям.

Некорректные данные. Если нейросеть обучена на неверных или устаревших данных, она может принимать ошибочные решения или давать вредные рекомендации. Например, Amazon использовал нейросеть для отбора резюме соискателей и столкнулся с ситуацией, когда ИИ давал низкие оценки женским резюме. Искажения произошли из-за того, что нейросеть обучалась на базах данных, в которых было больше мужчин. Увидеть нестыковки в таком случае может человек с опытом и экспертизой в конкретной сфере.

Учитывайте, что ИИ учится на прошлом опыте, а бизнес и контексты реальности меняются быстро. Поэтому следите за стратегически важным процессами самостоятельно и загружайте в нейросети свежие материалы.

ИИ может серьёзно сократить затраты бизнеса и повысить прибыль. Но важно понимать его ограничения и постоянно проверять результаты, сочетая их с человеческим опытом, эмоциональным интеллектом и пониманием контекста. ИИ — не панацея и не враг человека. Это новая форма делегирования, но с другими правилами игры.