До чего дошло человечество к концу 2025 года? Практическое исследование: 7 главных способов применения искусственного интеллекта в бизнесе

В СТАТЬЕ НЕ ОПИСАНЫ ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ. СОБРАЛИ КЕЙСЫ, КОТОРЫЕ ИМЕЮТ ПОЛОЖИТЕЛЬНУЮ ОКУПАЕМОСТЬ УЖЕ СЕЙЧАС.

К концу 2025 года искусственный интеллект перестал быть экзотикой. 78% компаний уже используют ИИ хотя бы в одной бизнес-функции – но это с учетом «Зарегистрировались в ChatGPT» или нет? Разберемся..

Статистика, которая должна вернуть к реальности: только 1% считают себя зрелыми в этой области.

Что это значит? Огромный разрыв между теми, кто просто "попробовал чат-бота с ИИ" и теми, кто системно внедряет нейро-технологии и получает измеримый результат.

Российский рынок не отстает. Совместное исследование "Яков и Партнеры" и "Яндекс" показало: 71% крупных российских компаний используют генеративный ИИ хотя бы в одной функции. Экономический эффект к 2030 году оценивается в 7,9-12,8 триллиона рублей — это до 5,5% ВВП.

Давайте посмотрим, как передовые компании уже зарабатывают на технологии, и поможем остальному бизнесу узнать популярные кейсы.

Что происходит: ИИ-агенты обрабатывают обращения клиентов самостоятельно, передавая человеку только сложные кейсы.

По данным "Ростелеком Контакт-центр", доля проектов с ИИ достигла 46%, скорость получения ответов клиентами выросла в 7 раз. За год обработано 38 млрд минут речи.

Реальная выгода: McKinsey фиксирует автоматизацию контакт-центров как один из топ-3 юзкейсов по внедрению. Клиенты получают ответы мгновенно, сотрудники не выгорают, при работе с гневом, эмоциональными клиентами.

Где это уже работает: Банки, телеком, e-commerce. Чат-боты эволюционировали — теперь это полноценные агенты с доступом к CRM, истории клиента и возможностью принимать решения.

Конечно, не всем это подойдет — недвижимость за десятки миллионов, бот не продаст, однако я рекомендую задуматься о том, где на пути вашего клиентского опыта, возникает момент, который сейчас самый слабый — к примеру, отсутствие ответов в ночное время, или в выходные и праздничные дни.

Вы же понимаете, что вы с вероятностью 70-80% теряете эти обращения? Так может быть стоит попытаться их спасти, применяя новые технологии? Тем более, что это в десятки раз дешевле, чем нанимать отдельного специалиста, его обучать и контролировать.

＊＊＊ Что делаем прямо завтра: Зайдите на сайт Яндекс SpeechKit и попробуйте сгенерировать тестовый скрипт вашего оператора. Посмотрите, насколько это круто звучит!

На страт-сессии:

1. Составим карту ваших процессов, как есть Сейчас;

2. Определим 5 реальных узких мест с расчетами, сколько прибыли из-за них вы теряете;

3. Посмотрим 10 реальных дней работы ваших менеджеров в корпоративном портале или CRM системе(если нет – тогда в чатах);

4. Предложим реальные 3 инструмента с нейросетями для решения проблем и посчитаем окупаемость;

5. Проанализируем 5 лучших кейсов применения ИИ вашими конкурентами в отрасли.

→ Оставить заявку на проведение страт-сессии

ИИ генерирует тексты, изображения, видео и целые маркетинговые кампании, даже рекламные ролики, к примеру Coca Cola уже использует вовсю:

Рынок маркетинговых ИИ-платформ — $660 млн. По данным McKinsey, маркетинг и продажи — это функции, где ИИ используется чаще всего на протяжении 8 лет наблюдений.

Российское исследование Ingate Group показало: 60% бизнеса применяет ИИ в маркетинге, 29% — для написания текстов, 23% — для визуального контента.

От генерации идей до полноценных креативов. Canva AI, Midjourney для визуала, Jasper и ChatGPT для текстов стали стандартом для быстрых команд.

Если ваш маркетолог тратит 3 часа на написание поста для соцсетей — вы теряете деньги на скорости вывода контента.

＊＊＊ Что делаем прямо завтра: Зайдите на Telegram бот Syntx AI — в нем есть более 100 моделей для генерации контента, есть оплата в РФ.

ИИ превращается в корпоративную память, которая мгновенно находит нужную информацию в океане документов, писем и презентаций.

McKinsey зафиксировал прорыв — управление знаниями теперь в топ-3 функций по использованию ИИ, наравне с IT и маркетингом. И я считаю, что этот функционал особенно полезен будет в отраслях с большим документооборотом: Строительство, Производство, Юридическая отрасль.

Сотрудники получают ответы на сложные вопросы за секунды вместо часов поиска в корпоративной базе. ИИ анализирует документы, извлекает инсайты, создает сводки.

Юридические фирмы используют для анализа договоров, консалтинг — для поиска кейсов, производство — для доступа к технической документации.

＊＊＊ Что делаем прямо завтра: Определите, какие вопросы сотрудники задают чаще всего, какие знания им нужны для принятия решения, кто из команды замыкает на себе информацию? Для чего? Чтобы собрать Telegram бота, который будет отвечать на вопросы из документации вашей компании — и не только на загруженную заранее, но и на актуальные документы — из ЭДО, 1С, Битрикс.

Мы реализовали такого бота в Telegram на основе технологии RAG и возможностях Yandex Cloud для двух кейсов:

Что происходит: ИИ автоматизирует счета, сверки, прогнозы и compliance.

По данным McKinsey, 50% респондентов снизили затраты на HR и финансовые функции благодаря генеративному ИИ.

Обработка счетов поставщиков, автоматические сверки, прогнозирование кэш-фло. В CRM BPMSoft появились агенты для работы с платежами — они сами запускают процессы и контролируют исполнение.

Где это уже работает: От стартапов до корпораций. ИИ проверяет счета на ошибки, сопоставляет документы, готовит отчеты для налоговой.

Осмелюсь предположить, что ваш бухгалтер пока вручную проверяет каждый счет на соответствие — так вот знайте, что вы можете снизить нагрузку на эту задачу + повысить точность и минимизировать риски ошибок(что может стоить миллионы рублей).

ИИ скринит резюме, проводит первичные интервью, оценивает культурное соответствие.

Исследование hh.ru показало: 37% HR-специалистов постоянно экспериментируют с ИИ, 10% активно используют в работе.

Из 500 резюме ИИ отбирает 10 лучших за минуты. Анализирует не только опыт, но и формулировки, паттерны успешных кандидатов в вашей компании. И если его составляет HR Директор, Генеральный директор — нейросеть будет учитывать вашу корп.культуру, будет выбирать на соответствие духу бизнеса.

Где это уже работает: Крупные компании используют для массового найма, для точечного поиска узких специалистов ТОП-менеджеро. ИИ даже генерирует персонализированные письма кандидатам и помогает в хантинге.

Если HR вручную читает 200 откликов на вакансию, обрабатывает их (особенно, при массовом найме) — вы теряете время и лучших кандидатов. Или, к примеру, вы внедрили ИИ бота для обработки откликов на Авито? Серьезно, это все, на что вы способны — считали, а не будет ли эффективнее обрабатывать отклики более персонализировано? Давайте считать цифры и эффективность!

Что делаем прямо завтра: Настройте простейший синтезатор речи в любом сервисе(Yandex Cloud, JustAI) – и подключите его в вашу CRM HR систему — чтобы по телефону запускались и рассказывали о вашей компании, проводили скрининг и переводили на следующий этап отбора.

ИИ квалифицирует лиды, персонализирует предложения, прогнозирует вероятность сделки, пишет коммерческие предложения.

McKinsey отмечает рост выручки именно в маркетинге и продажах как главный эффект от внедрения ИИ. 70% компаний в передовых отраслях фиксируют рост выручки за счет новых продуктов на базе ИИ.

Основные 3 этапа воронки, где нейросети уже показывают реальный ROI:

1. Первичная обработка и квалификация заявок, в случае задержки менеджера более 15 минут. Это важно, так как повышает далее вероятность успешного контакта.

Вот доказательства в одном из проектов:

2. Речевая аналитика для контроля качества и разбора ошибок, а также выявления маркетинговых инсайтов из диалогов с клиентами. Помогает напрямую влиять на конверсию продаж.

3. Наш No-How: Спасение сделок перед закрытием. Так или иначе, каждый месяц закрывается до 90-95% сделок(ведь конверсия заявок обычно не выше 10%) — и что происходит дальше с этими 90-95% сделками? Их менеджеры просто переводят в отказ.

Но мы исследовали этот этап у 20+ компаний, оказывается что часто причина отказа не соответствует действительности или не указывается вовсе, или менеджер делает 1-2 касания, вместо 3+ положенных по регламенту. Ну и вообще, мало кто делает — это передает данные по отказам в отдел маркетинга. Здесь ИИ просто запрещает перенос в отказ, если в сделке не сделано нужное количество касаний, если в сделке нет достаточной информации по тому, что в ней произошло.

ИИ анализирует массивы данных, находит неочевидные паттерны, генерирует стратегические рекомендации.

23% компаний уже масштабируют агентные ИИ-системы (те, что способны планировать и выполнять многоэтапные задачи). Еще 39% экспериментируют.

Реальная ИИ-агенты проводят глубинный research, анализируют рынки, моделируют сценарии. Топ-менеджеры получают не просто данные, а готовые инсайты для решений.

Стратегическое планирование, анализ рынка, анализ конкурентов. В России 32% управленцев определяют, где ИИ может быть полезен, 23% планируют системное внедрение.

А у нас это настроено? Если решения принимаются на основе Excel-таблиц недельной давности — вы отстаете от рынка.

＊＊＊ Что делаем прямо завтра: Перейдите на сайт VenturusAI:

1) Поймете рынок, конкурентов и целевую аудиторию.
2) Увидите слабые места и риски благодаря SWOT-анализу.
3) Найдете новые идеи для монетизации.
4) Получите конкретные рекомендации по продукту.

92% компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ. Но результаты получают единицы.

78% компаний в России фиксируют положительный экономический эффект от ИИ (рост на 10 п.п. за год). В передовых отраслях эффект достигает 8% EBITDA уже сейчас, прогноз на год — до 21%.

Главное отличие лидеров: они не экспериментируют — они систематически встраивают ИИ в бизнес-процессы. Переделывают рабочие потоки. Обучают команды. Измеряют результат. Остальные 79% продолжают работать по-старому, просто добавив "попробовать ChatGPT" в список дел.