Чем ИИ поможет бизнесу и как подобрать модель с учетом потребностей?

Искусственный интеллект (ИИ) ─ это языковые модели, которые начали свой путь в 1950-х годах с экспертных систем, и активно используются за рубежом. Однако Россия тоже обладает потенциалом для развития ИИ. У нас есть качественное образование, сильные компетенции в программировании, а также успехи в области компьютерного зрения и обработки естественного языка.

Сегодня мы исследуем, как можно применить в бизнесе четыре самых известных языковых модели.

Зачем российскому бизнесу нужен ИИ?

В эпоху цифровой трансформации бизнеса качество обслуживания клиентов, взаимодействие с ними и требования к оперативному решению вопросов стали решающим фактором успеха. Компании, которые выигрывают по всем параметрам выделяются среди конкурентов. Достичь такого успеха помогают современные технологии, такие как ChatGPT, YandexGPT, GigaChat и Google Gemini. Эти языковые модели быстро и эффективно решают проблемы клиентов, помогают в создании логотипов и акций, а также снижают нагрузку на сотрудников.

Искусственный интеллект ─ это комплекс технологий, имитирующих когнитивные функции человека, такие как самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма. Он обеспечивает результаты, сравнимые с человеческой интеллектуальной деятельностью. Комплекс включает информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение с методами машинного обучения, а также процессы и сервисы по обработке данных.

Языковые модели играют ключевую роль в российском бизнесе по нескольким причинам:

• Снижают операционные издержки и повышают производительность. В условиях дефицита кадров чат-боты и роботы выполняют до 80% стандартных задач, позволяя сотрудникам сосредоточиться на сложных проектах.
• Обрабатывают большие объемы данных за секунды. Они выявляют скрытые закономерности и предлагают обоснованные решения. Предиктивная аналитика точнее прогнозирует спрос и риски по сравнению с традиционными методами, а автоматизация ускоряет принятие решений на 40%.
• Формируют персонализированные предложения. Языковые модели обрабатывают до 80% запросов через чат-боты, дают релевантные рекомендации и повышают лояльность клиентов. Это увеличивает конверсию, средний чек и индекс NPS.
• Открывают новые рыночные ниши. Они генерируют идеи для продуктов и кампаний, тестируют бизнес-модели, создавая новые источники дохода и конкурентные преимущества.
• Защищают бизнес. Языковые модели выявляют мошенничество, аномалии и соблюдают нормы, снижая риски.

Перед тем как внедрить какую-либо из языковых моделей, изучите положения Указа президента о развитии ИИ, чтобы не нарушить законодательство.

Какие возможности дает ИИ в разных бизнес-процессах?

Активное использование нейросетей значительно упрощает большую часть бизнес-процессов. Мы предлагаем обратить внимание на три важных сферы ─ клиентский сервис, создание дизайна и автоматизация рутинных задач.

Для клиентской поддержки

Интеграция любой из ИИ-систем приносит бизнесу значительные преимущества:

• время ответа на запросы сокращается с минут до секунд;
• снижаются операционные расходы;
• повышается лояльность клиентов за счет персонализации и круглосуточной поддержки;
• компании получают мощный аналитический инструмент, который обрабатывает тысячи отзывов, выявляет тренды и предлагает пути улучшения сервиса.

Все четыре нейросети решают схожие задачи, но каждая имеет свои уникальные особенности, которые мы рассмотрим.

ChatGPT. Он позволяет компаниям общаться с клиентами на качественно новом уровне, предлагая вместо стандартных ответов естественные и точные реплики, учитывая все нюансы разговора. При этом один бот может одновременно вести сотни диалогов, не снижая качества общения.

Особенно ценно, что ChatGPT персонализирует взаимодействие: анализируя историю общения, он предлагает человеку релевантные акции и сопутствующие товары. Например, покупатель, интересующийся спортивной обувью, получит рекламу о новинках и рекомендации по выбору размера. Такой подход не только повышает удовлетворенность клиентов, но и стимулирует дополнительные продажи.

YandexGPT тоже впечатляет своими возможностями. Модель создает чат-ботов, которые органично вписываются в сайты, приложения и мессенджеры. Их ответы соответствуют контексту диалога и фирменному стилю компании. Причем ИИ работает круглосуточно, снижая нагрузку с операторов. В сложных ситуациях система автоматически передает запрос человеку, обобщая ключевые детали проблемы, позволяя специалисту сосредоточиться на решении, не тратя время на сбор информации.

Также нейросеть помогает в телефонных разговорах и переписке, предлагая варианты ответов на основе корпоративной базы знаний. Это особенно полезно для новичков, которые только начинают работать с продуктом.

GigaChat от Сбера отличается адаптивностью. Его чат-боты учитывают историю диалога и специфику бренда, делая общение более осмысленным. Например, при запросе на возврат товара система не просто даст шаблонную инструкцию, а будет сопровождать пользователя весь процесс, учитывая предыдущие взаимодействия. Важное преимущество — анализ обратной связи. Модель обрабатывает отзывы и жалобы, выявляя ключевые темы и эмоциональный окрас сообщений — положительные, отрицательные или нейтральные. На основе этих сведений боты формируют отчеты для руководства, которые помогают выявить системные проблемы. Если клиенты часто жалуются на запутанную навигацию на сайте, компания может быстро отредактировать структуру меню или добавить подсказки.

Google Gemini превосходит остальных, добавляя к своим функциям понимание эмоционального контекста. Его чат-боты не просто отвечают на вопросы, но и улавливают настроение собеседника, подстраивая тон общения. Это особенно важно в конфликтных ситуациях, где человеку важно почувствовать эмпатию. Как и другие модели, Gemini легко интегрируется в различные платформы — от веб-сайтов до мессенджеров — обеспечивая круглосуточную поддержку. Если вопрос требует вмешательства человека, система перенаправит обращение компетентному оператору, исключая необходимость повторных уточнений.

Кроме того, эта языковая модель помогает обучать персонал: во время разговоров она предлагает сотрудникам подходящие ответы, используя корпоративную базу знаний. Это ускоряет адаптацию новых специалистов и повышает качество сервиса.

При генерации дизайна

Создание качественных визуальных решений требует значительных ресурсов, времени и креативного подхода. Передовые языковые модели смогут сопроводить на пути о идеи до реализации в зависимости от своего функционала.

ChatGPT отлично справляется с различными задачами. Если вы зададите ему параметры целевой аудитории, укажите стилистику и ключевые идеи, то он сгенерирует множество интерсных идей. Например, при разработке бренда экотоваров модель предложит логотипы с природными мотивами или упаковки из переработанных материалов.

Кроме того, ChatGPT помогает создавать технические задания, структурируя требования, описывая цветовые палитры, шрифты и даже объясняет, как работают композиционные решения. Это снижает риск недопонимания между заказчиком и дизайнером и ускоряет согласование. Помимо прочего, модель:

• генерирует слоганы для рекламных макетов, описания товаров;
• готовит сценарии анимационных роликов и тексты для интерфейсов, учитывая фирменный стиль бренда;
• анализирует актуальные дизайн‑тенденции, сравнивая решения конкурентов и предлагая оригинальные способы выделиться.

YandexGPT работает по аналогичному принципу, но с акцентом на бренд. На этапе генерации концепций модель предлагает варианты, которые будут точно соответствовать задачам проекта. Для этого укажите целевую аудиторию, ключевые сообщения и ограничения, например, корпоративные цвета и стоп-слова. А при подготовке техзадания нейросеть частично заменяет аналитиков, описывая композицию макета, подбирая цветовые сочетания и объясняя психологические аспекты каждого решения. Соответственно, генерируя текст, ИИ учитывает особенности отрасли, например, для финтех-приложения YandexGPT предложит строгий и информативный стиль, а для маркетплейса детских товаров ─ дружелюбный и живой тон.

GigaChat выводит генерацию контента на более высокий уровень благодаря интеграции с Kandinsky. Языковая модель:

• предлагает несколько десятков решений;
• создает готовые визуальные макеты, сокращая цикл разработки;
• генерирует варианты от общего стиля до деталей (шрифты или цветовые сочетания).

При составлении техзадания GigaChat учитывает психологические аспекты восприятия, подбирая цвета и объясняя значение каждого элемента. А текстовые описания с визуальными прототипами особенно ценны при работе над сложными проектами, где важно оперативно визуализировать идеи для обсуждения с заказчиком. Создавая такой контент, нейросеть сохранит фирменный стиль, адаптируя язык под аудиторию.

Google Gemini ─ это универсальный инструмент для решения дизайнерских задач. Модель генерирует идеи, создает эскизы и предлагает продуманный текст. На этапе разработки концепций Gemini учитывает параметры проекта, если задать целевую аудиторию, ключевые элементы и ограничения. В результате получится несколько вариантов решений от общих стилистических направлений до конкретных элементов дизайна.

Уникальность Gemini заключается в способности создавать целостные дизайн-решения. Модель генерирует не только визуальные концепции, но и сопутствующий текстовый контент — от лаконичных слоганов до подробных сценариев презентаций. Она проводит глубокий анализ конкурентов, предлагая оригинальные способы выделиться на рынке.

Перед стартом рекламной кампании любая из этих ИИ предскажет реакцию аудитории на проект, минимизируя ошибки на этапе прототипа. Однако модель не заменит дизайнеров, а только освободит от рутины.

Для автоматизации рутинных задач

Составление отчетов, обработка данных, переписка, оформление документов ─ это рутина, отнимающая много времени у сотрудников. Процессы можно автоматизировать, значительно улучшив рабочие показатели персонала, с помощью ИИ.

ChatGPT отлично справляется с автоматизацией документооборота. Вместо того чтобы вручную составлять коммерческие предложения, сотрудники могут поручить эту задачу модели. Она учтет специфику клиента, включит соответствующие юридические формулировки и адаптирует текст под корпоративный стиль. Аналогичным образом обрабатываются договоры, сопроводительные письма и внутренние регламенты.

ChatGPT создает персонализированные и логически последовательные документы, что особенно важно для тендерной документации, требующей точности и соответствия требованиям заказчика.

В аналитической работе ChatGPT выступает цифровым ассистентом, который способен обработать большие объемы данных. Загрузив таблицу с продажами, вы получите структурированный отчет с динамикой по категориям, прогнозом спроса и рекомендациями по оптимизации ассортимента. Более того, модель предлагает визуализации, которые лучше всего раскроют данные, и даже генерирует код для создания графиков в Excel или Google Sheets.

Коммуникационные процессы также поддаются автоматизации. В зависимости от сферы ChatGPT создает шаблоны email‑рассылок с персонализированными вставками, формирует ответы на частые вопросы клиентов, составляет повестки совещаний и протоколы встреч, а также разрабатывает серии писем с разными акцентами ─ на выгоду, эксклюзивность или ограниченность предложения. Затем предлагает варианты A/B‑тестирования, чтобы оценить эффективность. В HR модель помогает формировать описания вакансий, анализировать резюме, разрабатывать программы адаптации новых сотрудников и даже готовить материалы для тренингов.

YandexGPT, как и предыдущая модель, адаптирован к локальным бизнес-реалиям. В документообороте ИИ учитывает нюансы российского законодательства и корпоративных стандартов. Анализируя данные, нейросеть использует метрики, которые привычны для отечественного рынка, а в коммуникациях подбирает формулировки, понятные местной аудитории. Например, при составлении email-рассылок она избегает неоднозначных выражений и акцентирует внимание на выгодах, значимых для российских потребителей.

В HR-процессах YandexGPT учитывает специфику российского рынка труда. Модель анализирует резюме на соответствие требованиям и оценивает потенциальную адаптивность кандидата к корпоративной культуре компании. Подготавливая обучающие программы, она интегрирует кейсы, близкие к реальным задачам отечественных организаций.

GigaChat расширяет возможности обычного ИИ-помощника. Он бесшовно взаимодействует с умными колонками SberBoom, телевизорами Sber SDX и корпоративными платформами, чтобы автоматизировать текстовые задачи и выполнять мультимодальные процессы, например, генерация голосовых ответов для колл-центров. В документообороте GigaChat проявляет внимательность к деталям:

• создает документы с учетом внутренних регламентов и актуальных правовых норм;
• при работе с данными использует продвинутые алгоритмы для выявления скрытых закономерностей;
• в коммуникациях учитывает эмоциональный контекст, чтобы ответы были естественными.

Google Gemini, который интегрирован с Workspace и Cloud, превращает автоматизацию в системный процесс. Преимущество модели — глубокая связь с инструментами, которыми пользуются компании:

• анализируя данные, Gemini строит графики;
• формирует интерактивные дашборды в Google Data Studio для коллективной работы;
• в документообороте использует возможности Google Docs для совместной правки, отслеживая версии и выделяя ключевые изменения.

В коммуникациях Gemini персонализирует сообщения, учитывая историю взаимодействий, и предлагает формулировки, которые повышают вовлеченность. Для email-кампаний модель может сгенерировать несколько вариантов письма для разных сегментов аудитории. Во внутренних же процессах Gemini оптимизирует шаблонные процессы, интегрируясь с Google Calendar и Google Forms. Например, он автоматически составляет графики отпусков, учитывая загруженность отделов, или создает опросы для сбора обратной связи.

Преимущества и недостатки ИИ в бизнесе

Чтобы вам было проще подобрать подходящую языковую модель, предлагаем ознакомиться с плюсами и минусами каждой.

Название	Преимущества	Недостатки
ChatGPT	Этот помощник ведет множество разговоров; Предлагает акции и товары на основе предыдущих взаимодействий; Создает слоганы, сценарии и тексты для интерфейсов; Анализирует большие объемы данных и делает прогнозы; Готовит коммерческие предложения и договоры с учетом потребностей клиентов.	Плохо адаптирован для российского бизнеса и законов; Не умеет работать с российскими программами и сервисами; В сложных эмоциональных ситуациях реагирует хуже, чем другие модели.
YandexGPT	Хорошо интегрирован в русскоязычный сегмент; Сохраняет стиль компании в коммуникациях; Учитывает особенности российских законов и правил компании; Адаптирует стиль общения в зависимости от сферы деятельности; Передает сложные вопросы оператору, предварительно обобщая информацию.	Хуже работает с иностранными платформами; Имеет меньше возможностей для одновременного использования голоса и текста по сравнению с международными аналогами.
GigaChat	Помогает пользователю в сложных ситуациях; Работает вместе с Kandinsky, чтобы создавать визуальные макеты; Совместим с умными колонками SberBoom и телевизорами Sber SDX; Находит скрытые закономерности в данных; Учитывает эмоциональное состояние в общении.	Система интегрирована только в российские платформы; Языковая модель мало известна за пределами России; Аналитика развита хуже, чем у международных аналогов.
Google Gemini	Понимает эмоциональный контекст диалога; Интегрирован с Google Workspace и облачными сервисами; Автоматически управляет всеми документами; Создает красивые и продуманные дизайн-решения; Делает интерактивные доски в Google Data Studio для совместной работы; Персонализирует общение, учитывая предыдущие взаимодействия.	Плохая адаптация к российскому законодательству; Чрезмерная зависимость от сервисов Google; Трудности с локализацией русскоязычной аудиторией.

Принципы успешного внедрения ИИ: фокус на результате, инвестиции в фундамент, когда важны качество данных, навыки команды и поэтапность.

Какие сложности и ошибки могут встретиться?

При интеграции ИИ в деятельность нередко возникают трудности, которые могут исказить результат. Самые частые случаи:

• Неподготовленность IT‑инфраструктуры. Если вы работаете на устаревших платформах, где сложно обеспечить внедрение нейросети, то можете столкнуться с конфликтом систем, низкой скоростью обмена данными или отсутствием API для бесшовного взаимодействия.
• Качество данных. Генеративный ИИ учится на тех сведениях, которые ему предоставляют, и если они разрознены, неструктурированы или ошибочны, то и результат будет соответствующим. Поэтому предварительно очистите, нормализуйте, структурируйте данные, чтобы языковая модель реагировала предсказуемо.
• Человеческий фактор. Сотрудники могут не согласиться с нововведениями из‑за страха потери должностей или недоверия ИИ. Кроме того, большинство людей не знает, как правильно формулировать запросы и интерпретировать ответы. Поэтому заранее подготовьте персонал, в том числе проведя обучение работе с нейросетями.
• Этические и правовые риски создают дополнительные барьеры. Использование чужих данных, чтобы обучить ИИ, может нарушить авторские права, а обработка персональных сведений ─ конфиденциальность. Чтобы избежать этих ошибок, ориентируйтесь на соответствующее законодательство.

Успех внедрения ИИ в бизнес-процессы зависит от правильной интеграции. К примеру, чат-бота надо настроить соответственно фирменному стилю, загрузить базу знаний и переходить от автоматизации к живому общению постепенно. Нейросети значительно улучшают сервис, позволяя персоналу сосредоточиться на сложных задачах, но еще не способны заменить человеческий труд полноценно.