AI-инструменты в бизнесе: маркетинговый ход или реальная польза?

AI-инструменты применяет треть российских компаний, а интерес к технологии за последние несколько лет вырос в 15 раз. Является ли искусственный интеллект модным трендом или эта технология способна принести бизнесу существенную пользу? Мнениями делятся управляющий директор по развитию продуктов «СберБизнесСофт» Денис Козицкий, который видит в AI прорывную технологию, и руководитель коммуникационного бюро «Б-4» Елена Бурасова, отмечающая роль вирусного эффекта и человеческого экспертного опыта.

«AI — это технологический прорыв, сопоставимый с появлением интернета или парового двигателя. Мы видим, как AI становится помощником в бизнесе клиентов: ускоряет обработку входящих звонков в кол-центр, помогает эффективнее принимать решения на основе данных, снижает нагрузку на сотрудников и повышает точность прогнозов.

Благодаря нейросетям бизнес переосмысливает подходы к управлению и принятию решений, получает возможности для создания новых продуктов и услуг, которые формируют будущее. 

Однако из 92% компаний, которые планируют увеличить свои инвестиции в AI к 2027 году, только 1% пока оценивают уровень зрелости своих решений как высокий. Важно понимать: внедрение технологии принесёт значимый положительный эффект только в случае подготовленной базы для неё. Если бизнес находится на начальной стадии цифрового развития: слабый технологический стек, нет культуры работы с данными, незрелые бизнес-процессы — то интеграция AI только оцифрует хаос. 

Один из ключевых рисков — сопротивление внутри компании и отсутствие доверия к технологиям. Естественное недоверие можно преодолеть через подробные объяснения, демонстрацию конкретных примеров и открытый диалог с командой. Также важен постоянный мониторинг результатов работы нейросетей и своевременное реагирование на возникающие ошибки.

Как это выглядит на практике: компания хочет спрогнозировать продажи товара на день. Прогноз –– 100 штук, фактические продажи — 80 штук. Ошиблись на 25%. На первый взгляд, метрика хорошая. Но что, если товар имеет короткий срок годности в 1 день и избыток в количестве 20 штук будет списан? Тогда возникает расходная статья в виде себестоимости товара, умноженной на количество списаний. При этом в случае, если прогноз будет ошибочным в обратную сторону, то компания недополучит выручку и соответственно маржу за эти 20 единиц товара. Пример показывает, что помимо применения метрики для оценки качества прогноза бизнесу важно понимать потери при недопрогнозировании/перепрогнозировании и выбирать для себя наименьшее из зол. 

При внедрении AI стоит обращать внимание на опыт и экспертность подрядчика. Тогда вероятность того, что решение поднимет эффективность бизнеса, будет выше. Так, системы по прогнозированию спроса методами ML способны обеспечить комплексную картину ожидаемого спроса на товары и услуги, позволяя эффективно планировать загруженность производства, объёмы поставок, логистику, снижать издержки хранения и списание испорченных товаров, повышать выручку и оборачиваемость капитала. Они уже приносят клиентам из ретейла и FMCG десятки, а в некоторых случаях сотни миллионов рублей. А в одной авиакомпании 86% клиентских запросов обрабатывает AI-ассистент, что позволило разгрузить сотрудников и сократить расходы.

Эффективность после внедрения технологии необходимо оценивать через конкретные метрики — например, скорость выполнения задач, сокращение трудозатрат или увеличение точности прогнозов. В среднем возврат инвестиций от применения AI может занимать от 6 месяцев до 2 лет. Системный мониторинг таких метрик и регулярная аналитика позволяют компании постоянно улучшать результаты внедрения и увеличивать доверие сотрудников к технологии».

«Причиной растущего интереса к AI стал вирусный эффект. Люди делились успехами в соцсетях, публикации одного вдохновляли десятки новых пользователей. За короткий период у нейросетей появились десятки миллионов пользователей, вокруг них создался ажиотаж. Однако не маркетинг был источником тренда, а сочетание реального потенциала AI (ускорение работы, автоматизация) и вирального распространения.

Самым опасным заблуждением бизнеса по поводу AI стала вера в то, что нейросеть всё сделает «сама». Что можно просто задать запрос и получить готовую презентацию, текст, стратегию. Но это всё равно что купить профессиональную камеру и ждать, что она сама снимет шедевр. Без контекста, без задачи и без человека, который понимает, что делает, AI просто инструмент. Полезный, но не волшебный. Ни один промпт не может быть универсальным. У каждой задачи свои вводные, и, чтобы получить качественный результат, нужно самому разбираться в теме, формулировать задачу точно, писать внятное ТЗ. И уметь интерпретировать ответ, а не копировать его слепо.

В зоне риска те, кто бездумно доверяет нейросетям. Следует помнить, что они умеют галлюцинировать, придумывать факты. Минимизировать риски можно при помощи фактчекинга. Проверять и перепроверять факты — один из навыков выживания в новой реальности.

AI помогает, но он не работает за нас. Он не делает вашу работу лучше, он делает её быстрее. А вот лучше или нет, зависит от того, кто находится по ту сторону экрана. Технологии усиливают компетенции, и если сотрудник обладает широким кругозором и умеет правильно ставить задачи, то AI становится для него отличным помощником.

Срок возврата инвестиций зависит от масштаба решения. Если речь идёт об использовании AI для простых задач — генерация контента, автоматизация документооборота или клиентских коммуникаций, эффект будет заметен через 1—3 месяца. Для более сложных решений горизонт длиннее, но и эффект системнее».

«Искусственный интеллект — это не инструмент для разовых задач. Он даёт возможность повысить операционную эффективность сотрудников здесь и сейчас. Внедрение AI должно начинаться не с поиска сложных прогнозных моделей, а с аудита рутинных операций, которые отнимают до 40% рабочего времени.

На практике это означает внедрение AI-ассистентов в рабочую среду сотрудника. Нейросеть может анализировать входящие письма, классифицировать их по степени важности, готовить шаблонные ответы и предлагать сотруднику утвердить их. Так мы позволяем сотруднику фокусироваться на задачах, требующих эмпатии, креативности и стратегического мышления.

Важно, чтобы AI не был чёрным ящиком, который стоит в дата-центре. Его ценность раскрывается, когда он становится „цифровым напарником“ для каждого сотрудника. Это создаст культуру доверия к технологии и подготовит почву для более сложных системных внедрений в будущем».

Мнения экспертов по другим вопросам собрали здесь.

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.