Как ИИ приносит прибыль бизнесу: топ-6 направлений

По данным IBM, две трети топ-менеджеров заявили, что ИИ увеличил темпы роста их выручки более чем на 25%. Так что вопрос теперь звучит иначе: вы используете ИИ для роста — или наблюдаете, как конкуренты обходят вас?

В условиях растущих ожиданий именно стратегическое внедрение ИИ определит, будет ли компания расти или буксовать на месте. Сегодня многие автоматизируют рутинные процессы или усиливают персонализацию — но это лишь верхушка айсберга. Почти каждое направление вашего бизнеса может извлечь выгоду из ИИ — стоит лишь взглянуть на общую картину возможностей, которые он открывает.

Мы выдели основных 6 направлениям, где ИИ действительно приносит бизнесу ощутимую пользу.

‍

1. Автоматизация процессов с ИИ

Вы уже знаете, что такое автоматизация процессов: это использование технологий для выполнения рутинных, повторяющихся или ручных задач, чтобы ваша команда могла работать быстрее и с меньшим количеством ошибок. Искусственный интеллект выводит это на новый уровень. Вместо того чтобы просто следовать заранее запрограммированным правилам, автоматизация с ИИ анализирует данные, выявляет закономерности и принимает решения, которые со временем становятся всё более точными. ИИ привносит в статичные процессы адаптивность и интеллект.

Например, обработка счетов. ИИ с помощью оптического распознавания символов (OCR) считывает счет, с применением обработки естественного языка (NLP) извлекает ключевые данные и с помощью машинного обучения проверяет их по прошлым записям. Если всё в порядке, счет отправляется на утверждение или помечается для проверки в случае обнаружения проблем. Это означает меньше ручной работы и меньше ошибок.

ИИ позволяет перейти от статичных, основанных на правилах сценариев к системам, которые адаптируются, совершенствуются и масштабируются вместе с бизнесом. 

Что нового в сфере автоматизации с ИИ? 

ИИ-агенты - это системы, которые могут планировать, адаптироваться и реагировать с минимальным контролем. В их числе — системы оркестрации мультиагентов, которые координируют и выполняют многошаговые задачи между инструментами и отделами, делая автоматизацию еще более автономной и отзывчивой.

Автоматизация процессов на основе ИИ способна трансформировать операции, но она подходит не для всего. Для повторяющихся задач с минимальным разнообразием, таких как формирование стандартных отчетов или копирование данных между системами, традиционная автоматизация на основе правил может быть более чем достаточной. ИИ особенно ценен, когда процессы связаны с неструктурированными данными, вариативностью или исключениями, требующими суждения и оценки

2. Оптимизация на основе ИИ

Если просто, оптимизация — это повышение эффективности, сокращение затрат и рост продуктивности бизнеса. ИИ выводит этот процесс на новый уровень, помогая системам принимать более быстрые и умные решения, выявляя закономерности в сложных массивах данных. Для этого применяются несколько ключевых методов:

• Прогнозное моделирование для прогнозирования результатов и планирования распределения ресурсов.
• Обучение с подкреплением для поиска оптимальных действий в реальных или моделируемых условиях.
• Ограниченная (constraint-based) оптимизация для нахождения наилучшего решения в рамках заданных условий.

Что нового в сфере оптимизации с ИИ? 

Reflective reasoning models - Эти системы способны «отступить на шаг назад», оценить свой собственный результат и попробовать снова, если находят ошибку — как GPT-4, который проверяет свою логику перед тем, как дать ответ. По сути, в систему встроено «второе мнение». В бизнесе это означает меньше дорогих ошибок, например, в планировании логистики, прогнозировании или автоматизации рабочих процессов. Такие инструменты могут выявлять аномалии до того, как они повлияют на прибыль

‍
3. ИИ в генерации контента

Для многих пользователей генерация контента, скорее всего, стала первым практическим опытом работы с ИИ — в частности, с инструментами генеративного ИИ (GenAI), такими как ChatGPT или Gemini. Эти решения создают самые разные виды ценного контента: письма, статьи для блогов, тексты для социальных сетей, изображения, видео и аудио. Благодаря машинному обучению они понимают и имитируют закономерности человеческого языка, позволяя командам быстро и в больших объемах производить качественный контент. Неудивительно, что они стали незаменимыми, особенно для отделов маркетинга и коммуникаций.

Хотя многие уже знакомы с ИИ-контентом, всё же стоит напомнить, как он работает.

Генеративные ИИ-инструменты, такие как ChatGPT, основаны на Large Language Models (LLM) — больших языковых моделях. Это ИИ-системы, обученные на огромных объемах текста для понимания того, как мы общаемся в естественной среде. Эти модели используют Natural Language Processing (NLP) для интерпретации вашего запроса и пошаговой генерации текста, опираясь на изученные закономерности.

Например, если вы введете запрос «Придумай пост о проведенном мероприятии», модель будет опираться на весь свой опыт обучения, чтобы создать ответ, соответствующий вашему замыслу. Чем богаче контекст и чем конкретнее детали в запросе, тем точнее результат. С помощью тонкой настройки модель можно адаптировать под голос и стиль вашей компании, сокращая количество правок и ускоряя креативный процесс. Правда, с первого раза она не всегда выдаст идеальный вариант, поэтому важно тестировать промпты и понимать поведение модели. Освоив искусство четкой постановки задач, вы превратите ИИ в по-настоящему ценный инструмент для создания контента.

‍

4. Аналитика и инсайты для поддержки принятия решений

‍Как бы продвинутой ни казалась компания, наверняка, у нее есть сложности с максимальным использованием данных. Это может быть низкое качество данных, разрозненные источники, нехватка внутренних экспертов или высокая стоимость традиционных аналитических инструментов — превратить сырые данные в полезные инсайты всегда проще сказать, чем сделать. Как ИИ поможет решить эти проблемы?

Вы, вероятно, уже использовали традиционные системы бизнес-аналитики (BI) или расширенной аналитики, но ИИ убирает те барьеры, которые они не могли преодолеть. Классические дашборды часто требуют идеальных данных, технических навыков или долгого ожидания. В отличие от них, ИИ-усиленная аналитика способна работать с неполными или «шумными» данными, быстро выявлять закономерности и давать рекомендации, а также позволяет нетехническим пользователям задавать вопросы на обычном языке.

В основе таких решений лежат модели машинного обучения, обученные выявлять закономерности и взаимосвязи в больших массивах данных. Они обрабатывают как структурированные данные (цифры продаж, веб-аналитика, CRM-записи), так и неструктурированные данные (электронная почта, тикеты поддержки, отзывы). Используя статистические модели, алгоритмы классификации и методы кластеризации, они показывают, что происходит и почему, а иногда даже подсказывают, что делать дальше.

Что нового в ИИ-аналитике?

Объяснимый ИИ (Explainable AI, XAI) — помогает понять и доверять выводам системы. XAI делает процесс принятия решений прозрачным и понятным для человека, показывая логику рассуждений.

‍
5. ИИ в кибербезопасность

Если есть область в бизнесе, где ИИ уже не опция, а необходимость, — это безопасность. Пока многие компании только исследуют сценарии применения, киберпреступники уже используют ИИ, чтобы действовать быстрее, масштабнее и эффективнее. Они применяют инструменты вроде ChatGPT, Claude и DeepSeek для создания вредоносного ПО, генерации фишинговых писем и проведения атак, которые выглядят пугающе достоверно.

И угрозы этим не ограничиваются. Фейковые AI-платформы заманивают сотрудников, желающих протестировать новые инструменты. Злоумышленники автоматизируют масштабные атаки с использованием подделок личности, рассылая фишинговые письма и даже дипфейки тысячам целей за считаные секунды. 

Частая угроза — утечки конфиденциальной информации через открытые LLM. Это может произойти, когда сотрудники загружают в ИИ код с логикой продукта, списки клиентов с персональными данными, внутренние презентации, коммерческие отчёты, тексты договоров или подробности заказов. Такие действия способны привести к серьёзным финансовым и репутационным потерям. Одно из решений проблемы — использование локальных LLM-решений в контуре компании. 

6. Разработка ПО с поддержкой ИИ

ИИ меняет подход к разработке ПО, убирая узкие места вроде долгих циклов, медленных передач задач и рутинных операций. Он помогает автоматизировать тестирование, ускорять отладку и переводить бизнес-логику в прототипы, что сокращает время выхода продукта на рынок, повышает его качество и соответствие потребностям клиентов.

Инструменты вроде GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer и Tabnine интегрируются в привычные Git-процессы, системы CI/CD и фреймворки тестирования, предлагая контекстные подсказки, генерируя тесты, документацию и оптимизации кода. Автоматизированное QA на базе ИИ снижает нагрузку на инженеров, позволяя сосредоточиться на сложных сценариях, при этом поддерживая качество и скорость
‍

В заключении

‍Неважно, автоматизируете ли вы внутренние процессы, улучшаете принятие решений с помощью данных или экспериментируете с генеративными инструментами — возможности уже перед вами.

Разница между быстрыми победами и долгосрочной ценностью заключается в последовательности: важно подбирать правильные сценарии под бизнес-цели, начинать с малого и масштабировать осознанно. Если вы уже увидели потенциал ранних интеграций, сейчас самое время перейти от разрозненных пилотов к масштабной стратегии внедрения ИИ в масштабах всей компании.

Если вам не хватает экспертизы — мы поможем