Генеративный ИИ в деле

Как ИИ уже помогает бизнесу

Генеративный ИИ сегодня помогает не только писать тексты. Он участвует в общении с клиентами, анализирует обращения, формирует отчеты, помогает продавать и обучать сотрудников.

В клиентском сервисе ИИ-агенты заменяют базовые чат-боты: они понимают контекст, пишут по-человечески и закрывают до 80% типовых запросов. В Т-Банке и Райффайзене такие решения уже используются в техподдержке. Там, где раньше требовалась команда операторов, теперь работает одна модель.

В маркетинге ИИ пишет посты, формирует персональные рассылки, адаптирует офферы под интересы пользователя. Такие компании как «М.Видео» и Ozon используют генерацию описаний товаров и email-кампаний. Это экономит время и делает коммуникации точнее.

В отделах продаж ИИ предлагает сценарии диалога, помогает сформулировать оффер, анализирует воронку и подсказывает, где клиент теряется. Например, Metro в Европе применяет ИИ для тендерной работы и подготовки коммерческих предложений.

Даже в бэк-офисе компании ИИ становится помощником: оформляет документы, расшифровывает встречи, отвечает на типовые внутренние вопросы. В группе компаний СКБ «Контур» его уже используют для обработки запросов сотрудников и составления справок. Такие сценарии заметно снижают нагрузку на операционные команды.

Что бизнес получает

Компании, которые уже внедрили генеративный ИИ, получают:

• Сокращение времени обработки обращений — в 2–3 раза

• Рост точности маркетинга — выше CTR и ниже отток клиентов

• Повышение продуктивности команд — меньше рутины

• Уменьшение затрат на создание контента — до 60%

Эти выгоды видны не только в цифрах, но и в общем качестве клиентского опыта. ИИ позволяет быстрее реагировать, точнее коммуницировать и глубже понимать поведение аудитории. Всё это напрямую влияет на финальные метрики: продажи, удержание, эффективность персонала.

Как подойти к внедрению

ИИ даёт эффект, только если встроен в процессы. Вот как начать внедрение генеративного ИИ:

1. Выберите узкую задачу. Например, тексты карточек товара, ответы на частые обращения, отчёты.

2. Подготовьте данные. Что ИИ будет читать, анализировать, обрабатывать? Нужен доступ к базе знаний, шаблонам, истории.

3. Поставьте ограничители. Где ИИ не справляется — переключайте на человека.

4. Следите за качеством. Даже лучшая модель делает ошибки. Важно оценивать результат и постоянно обучать ИИ.

Кроме того, стоит заранее продумать, как будет устроена обратная связь: кому сообщать об ошибке ИИ, кто её исправляет и как вносится корректировка в систему.

Где использовать ИИ уже сегодня

Поддержка клиентов — первое и самое очевидное. Доставка, оплата, расписание — это типовые обращения, которые ИИ обрабатывает лучше любого оператора. E-commerce активно применяет возможности искусственного интеллекта для описаний товаров, создания SEO-текстов и генерации карточек. Всё делается быстро и с высоким качеством.

В HR искусственный интеллект помогает в отборе кандидатов, генерирует отклики, формирует резюме после встреч, обучает новых сотрудников в чат-ботах.

А в B2B-сегменте — составляет предложения, готовит презентации, помогает в переговорах. Даже в юридических департаментах ИИ уже используют для первичного анализа документов и контрактов.

Как измерять эффективность ИИ в бизнесе

Чтобы внедрение ИИ не стало разочарованием, важно сразу договориться, что и как вы будете измерять. Без понятной метрики сложно доказать эффект, масштабировать решение или убедить команду, что технология действительно работает.

Метрики зависят от задачи, но общие подходы такие:

• В поддержке: время до первого ответа, количество обращений, закрытых без оператора, удовлетворенность по итогам коммуникации в чате.

• В маркетинге: рост open rate и CTR, снижение отписок, увеличение числа конверсий.

• В продажах: скорость обработки лида, рост конверсии по новым скриптам, вклад ИИ в подготовку предложений.

• В процессах: сколько времени сэкономлено на генерации контента, сколько сотрудников было вовлечено до и после внедрения ИИ.

Важно отслеживать и «негативные» сигналы — ошибки, обратную связь клиентов, ручные доработки. GenAI — не волшебник, и его задача — не заменить людей, а сэкономить им время и усилить результат.

Как подготовить команду к работе с ИИ

Даже самый мощный ИИ не даст результата, если команда не знает, как с ним взаимодействовать. Важно не просто внедрить технологию, а объяснить персоналу, зачем она нужна и как поможет в ежедневной работе.

Начать стоит с обучения: короткие инструкции, примеры использования, ответы на типичные вопросы. Не нужно сразу проводить целые курсы. Достаточно объяснить, как задать правильный запрос, где ИИ особенно полезен, а где лучше обратиться к коллеге.

Важно вовлечь сотрудников в процесс: показать, как ИИ освобождает от рутины, а не заменяет персонал. Например, маркетолог с помощью генеративного ИИ может сэкономить часы на написании сценариев рекламных кампаний, придумывании идей, а оператор — быстро найти ответ в базе, не перебирая документы вручную.

Компании, которые делают ИИ частью корпоративной культуры, добиваются лучшего результата. Потому что сотрудники не боятся нового инструмента, а используют его как помощника — и предлагают свои идеи, как сделать работу еще эффективнее.

Чего точно не стоит делать с ИИ

Главная ошибка — запускать ИИ «для галочки». Без конкретной задачи и без контроля это просто трата времени и бюджета. Нельзя запускать скрипт без редактора — может быть допущена ошибка, которая испортит отношения с клиентом.

Также не стоит создавать видимость персонализации: подставленное имя в шаблон — не повод говорить о внимании к клиенту. И, конечно, стоит избегать перегруза — слишком частые сообщения или навязчивые предложения раздражают аудиторию. Особенно если ИИ рекомендует то, что клиент уже купил.

ИИ не должен усложнять бизнес-процесс — только ускорять и упрощать.