Как на самом деле происходит внедрение нейросетей, ботов и других ИИ-технологий
ИИ-технологии сегодня в центре внимания. Все слышали: «Нейросети экономят миллионы», «Боты заменяют сотрудников», «Искусственный интеллект всё автоматизирует». Но вот вопрос: а как именно? Что стоит за этой фразой — «внедрили ИИ»? Откуда берутся данные? Как обучают модель?
Честно? Никто не садится за стол переговоров и не говорит: «Давайте просто поставим нейросеть — и всё само заработает». Искусственный интеллект не волшебный объект из фильма про будущее. Это сложный инструмент, который начинает приносить результат только тогда, когда его правильно запускают. Именно это мы делаем в AIRPA. Но сейчас не о нас. Сейчас — о том, как вообще это работает 👇
🎯 Всё начинается не с кода. А с разговора)
Внедрение ИИ начинается не с кода, а с точной постановки задачи. Это фундамент. Если она сформулирована расплывчато результата не будет(
Мы спрашиваем:
- Что болит?
- Как вы это сейчас решаете?
- Кто этим пользуется?
- Какой результат конкретно вы хотите получить?
Потому что нет никакого смысла в супер-модели, если она не встроена в реальную жизнь компании. Нейросеть не угадывает желания. Она работает в контексте. Если вы его не дали — получите результат уровня «ну, вроде что-то делает».
🎯 Дальше — скучное. Но самое важное!
Сбор и подготовка данных. Да-да, то самое, о чём не рассказывают в кейсах. Ты думаешь: сейчас загрузим всё, что есть, и поехали. А по факту — мы чистим, убираем дубли, смотрим, что реально отражает вашу задачу. Иногда это таблицы заявок. Иногда — 15 тысяч строк переписок с клиентами, где нужно вытащить только то, что имеет значение.
Важно: много — не значит хорошо! Качественно отобранная, очищенная, без повторов и мусора информация — вот что действительно нужно) Иначе модель захлебнётся в «шуме» и выдаст абракадабру 😬
📌 Пример: Для чат-бота поддержки мы использовали
2 года переписки с клиентами (115 000 диалогов)
Каталог продуктов (150 страниц)
Регламенты внутренних процессов (20 документов)
После очистки — осталось 42 000 уникальных, значимых запросов. Вот на них и обучалась модель.
🎯 Шаг третий: учим ИИ не просто «угадывать», а понимать
Это похоже на дрессировку: дал команду — смотришь, как она отработана. И каждый раз — по чуть-чуть правишь. Дальше запускаем модель. Смотрим, как она себя ведёт. Не просто «угадывает правильно». А действительно ли она решает заданную задачу. Если нет — возвращаемся. Смотрим, где ошиблась. Обучаем заново. Потому что в бизнесе «почти работает» — это значит не работает вообще!
🎯 Теперь о том, чего никто не объясняет: как ИИ встраивается в реальность
Вот представь: у тебя есть отличная нейросеть, которая пишет идеальные тексты. Или сортирует документы. Или моментально отвечает клиентам. Что дальше? А дальше — внедрение. Обучить модель — это одна задача. Сделать так, чтобы она работала у вас в компании — совсем другая) Почему это сложно:
- Интеграция. Нужно подключить ИИ к CRM (Битрикс24, amoCRM, Salesforce и др.), ERP (SAP, 1C), мессенджерам, email-системам, сайтам: CMS WordPress, Tilda, кастомным решениям.
- Интерфейс. Люди должны понимать, как с этим работать. Мы создаём панели, чат-интерфейсы, мобильные приложения, голосовые меню.
- Тесты в бою. Модель иногда ведёт себя иначе в реальных условиях. Пользователи задают неожиданные вопросы. Нужно проводить A/B-тесты и корректировать модель.
Частый миф: «Это же всё быстро!» Спойлер: нет.
Каждый этап требует времени, внимания и согласованности. Нельзя просто купить «готового бота» и ожидать вау-эффект. Ведь бизнесы разные. Цели разные. Даже способы общения с клиентом — разные. Мы в AIRPA работаем не по шаблону, а под задачу. От идеи — до полностью работающей системы. С обучением, тестированием, документацией и технической поддержкой) Когда всё сделано правильно, результат — приятно удивляет.
Ты видишь, как уходит рутина. Как чат-бот обрабатывает запросы ночью. Как нейросеть находит сбои, которые раньше никто не видел. Как голосовой помощник разговаривает с клиентами — и не путается. Ты не думаешь про ИИ. Ты думаешь про рост. Потому что технологии работают на тебя, а не наоборот!!) И да, если что-то осталось непонятным — это нормально. Напишите, и мы объясним на вашем примере, без теории.
КОГДА СТОИТ ВНЕДРЯТЬ ИИ, А КОГДА — НЕТ
✅ ДА, если:
- У вас уже есть накопленные данные, пусть даже в хаосе: Excel-таблицы, переписки, CRM-заявки, аудиозаписи. Мы поможем их привести в порядок — и именно из этого создаётся интеллектуальная модель.
- Есть рутинные процессы, которые повторяются каждый день: ответы клиентам, проверка документов, сортировка заявок, первичная поддержка. Такие задачи идеально подходят под ИИ-автоматизацию.
- Вы чётко понимаете проблему: «Слишком долго обрабатываем заказы», «Много ошибок при ручной работе», «Сотрудники перегружены входящими звонками». Конкретная боль = конкретное решение.
- Бизнес растёт или масштабируется, и вы чувствуете: дальше ручного управления не хватит. ИИ даёт устойчивость при росте — не нужно каждый раз нанимать дополнительных людей.
- Вы хотите сократить издержки, но не путём увольнений, а через перераспределение ресурсов: например, боты берут на себя рутину, а люди — сложные случаи и развитие.
- У вас нестандартные кейсы, требующие адаптивных решений. Классические шаблоны не справляются, и нужен умный, обучаемый помощник.
- Вы понимаете ценность итераций и готовы корректировать решение после запуска. ИИ — это не проект на «раз и навсегда», а постоянное улучшение.
🤔 НЕ СОВСЕМ ВАШ СЦЕНАРИЙ, если:
- Вы просто хотите "поиграться с ИИ" ради интереса, без чёткой задачи. Попробовать — можно. Но в рабочий процесс это внедрить пока сложно: ИИ — не плагин, а инструмент под конкретную цель.
- Нет данных и негде их взять, даже косвенно. Мы можем помочь создать или собрать их, но это будет отдельный подготовительный этап — без него модель нечему учиться.
- Вы хотите решить сразу всё: внедрить чат-бота, голосового ассистента, прогнозирующую модель и автоматизировать бухгалтерию — в одной системе. Это звучит круто, но так проекты не работают. Идти надо поэтапно.
- Есть ощущение, что ИИ — это панацея от хаоса. Но если процессы не отстроены, то ИИ лишь усугубит неразбериху. Сначала — структура, потом — автоматизация.
Что делать, если вы где-то посередине?
Не бойтесь, если вы не уверены, «подходит ли вам ИИ». Это нормально. Смысл как раз в том, чтобы разобраться до начала проекта). Свяжитесь с нами, расскажите про свой бизнес, процессы, задачи. Мы подскажем: стоит ли идти в сторону ИИ или можно пока обойтись без него.
По всем вопросам писать: