ИИ уже внедряют почти все. Но зачем он бизнесу на самом деле?

Еще недавно внедрение искусственного интеллекта в компании воспринималось как что-то экспериментальное: отдельные команды тестировали ChatGPT, кто-то генерировал тексты и изображения, а руководители присматривались к технологии и пытались понять, действительно ли она способна изменить бизнес.

Сегодня ситуация заметно изменилась.

Компании уже не столько спрашивают, «что умеет AI?», сколько пытаются понять: «где именно он принесет бизнесу результат?»

И это гораздо более важный вопрос.

По данным исследований Strategy Partners, российский бизнес активно увеличивает использование решений на основе искусственного интеллекта. При этом основной интерес компаний постепенно смещается от самого факта внедрения технологии к ее практическому эффекту.

Похожую тенденцию отмечают и другие исследования российского рынка.

Совместное исследование «Яков и Партнёры» и Yandex показывает, что компании все чаще рассматривают AI не как отдельный технологический проект, а как инструмент повышения эффективности бизнеса.

Это важный сдвиг.

Потому что внедрить нейросеть — относительно просто.

Гораздо сложнее ответить на несколько других вопросов:

Именно здесь заканчивается хайп вокруг искусственного интеллекта и начинается нормальная бизнес-работа.

Когда говорят об искусственном интеллекте в бизнесе, часто представляют что-то масштабное: сложную аналитическую платформу, интеллектуального помощника для руководителя или полностью автономную систему.

Но на практике ценность AI может находиться в гораздо более простых процессах.

Например, компания каждый день обрабатывает сотни входящих сообщений.

Сотрудники читают их, классифицируют, заносят информацию в CRM, готовят ответы и передают обращения нужным специалистам.

Если часть этого процесса автоматизировать с помощью AI, компания получает не красивую демонстрацию технологии, а вполне конкретный результат: меньше ручной работы и больше времени у сотрудников на задачи, которые действительно требуют человека.

То же самое происходит с документами, поддержкой клиентов, подготовкой отчетов, анализом данных, созданием контента, программированием и внутренними операциями.

Именно поэтому следующий этап развития AI, скорее всего, будет связан не столько с появлением очередной «супернейросети», сколько с встраиванием AI в обычные рабочие процессы.

Еще несколько лет назад нейросеть чаще использовали как отдельный инструмент.

Нужно написать текст — открыли ChatGPT.

Нужно сделать изображение — открыли генератор.

Нужно написать код — спросили AI.

Теперь подход постепенно меняется.

Компании начинают объединять несколько инструментов в единую систему.

Например:

получить данные → обработать их → принять решение → выполнить действие → сохранить результат.

На отдельных этапах этой цепочки могут работать разные AI-модели, базы данных, API и обычные программные инструменты.

В результате пользователь уже не обязательно взаимодействует с нейросетью напрямую.

Он просто запускает процесс.

И система выполняет большую часть работы самостоятельно.

Отдельное направление, которое развивается особенно быстро, — AI-агенты и многоагентные системы.

Идея достаточно простая.

Вместо одного универсального AI можно создать несколько специализированных агентов.

Например:

Получается своеобразная цифровая команда, где каждый участник отвечает за отдельный этап процесса.

Конечно, на практике такие системы пока требуют контроля, настройки и проверки результатов.

AI все еще может ошибаться, неправильно интерпретировать информацию или выдавать убедительный, но неверный ответ.

Поэтому автоматизация не означает, что человек становится ненужным.

Скорее меняется сама роль человека.

Вместо выполнения десятков рутинных действий он начинает проектировать и контролировать систему, которая выполняет эти действия.

Самая большая ошибка компаний может заключаться в том, чтобы внедрять искусственный интеллект ради самого факта внедрения.

Появляется AI-чат.

Появляется корпоративная подписка.

Сотрудникам рассказывают, как пользоваться нейросетями.

В презентации появляется красивый слайд про AI.

Но если через несколько месяцев никто не может ответить, что именно изменилось в бизнесе, возникает проблема.

Поэтому главный вопрос постепенно будет звучать не так:

«Используем ли мы AI?»

А так:

«Какой конкретный результат он нам дает?»

Это может быть сокращение времени выполнения задачи на 30%.

Снижение стоимости определенного процесса.

Увеличение количества обработанных заявок.

Сокращение нагрузки на сотрудников.

Ускорение разработки продукта.

Или возможность одному человеку выполнять работу, для которой раньше требовалась небольшая команда.

Именно такие показатели превращают AI из модного инструмента в бизнес-технологию.

Пожалуй, самое интересное изменение заключается в том, что искусственный интеллект постепенно перестает восприниматься как отдельный продукт.

Он становится частью инфраструктуры.

Как облачные сервисы.

Как базы данных.

Как API.

Как системы автоматизации.

Компании не обязательно будут говорить: «мы используем искусственный интеллект».

Он просто будет встроен в десятки внутренних процессов и перестанет восприниматься как что-то необычное.

Сотрудник отправляет запрос — AI помогает его обработать.

Поступает новый документ — система анализирует его автоматически.

Появляется задача — AI распределяет ее между нужными процессами.

Нужно подготовить отчет — система собирает данные и формирует черновик.

И все это происходит практически незаметно для конечного пользователя.

Сегодня мы находимся примерно в той точке, когда компании уже поняли потенциал AI, но еще только учатся правильно его использовать.

Следующий этап будет намного практичнее.

Будут исчезать отдельные рутинные операции.

Будут появляться новые инструменты и внутренние AI-системы.

Небольшие команды смогут автоматизировать процессы, которые раньше требовали значительного количества сотрудников.

А компании будут все чаще оценивать AI не количеством внедренных моделей, а конкретными цифрами: временем, стоимостью, производительностью и прибылью.

И именно здесь искусственный интеллект становится по-настоящему интересным.

Не как игрушка.

Не как очередной хайп.

А как инструмент, который можно встроить в реальную работу и заставить приносить измеримый результат.

Самое интересное начинается не тогда, когда компания просто внедряет AI, а когда появляется возможность экспериментировать с ним на практике: автоматизировать процессы, собирать собственные инструменты, проверять гипотезы и смотреть, что действительно работает, а что остается красивой демонстрацией.

Именно этим я занимаюсь в Aetherkode Lab.

Там я показываю эксперименты с AI и автоматизацией изнутри: какие инструменты тестирую, какие системы собираю, что удается автоматизировать, где AI действительно экономит время и какие идеи можно превратить в работающие проекты.

Если вам интересно не просто читать о том, куда движется AI, а наблюдать за тем, как эти технологии превращаются в реальные инструменты — присоединяйтесь к Aetherkode Lab.

→ Aetherkode Lab в Telegram

Без бесконечной ленты новостей о нейросетях.

Больше экспериментов, автоматизации, инструментов и попыток разобраться в главном вопросе:

что из всего этого действительно работает?