Конкуренция растет, бюджеты ужимаются, и многие компании честно признают: «Мы хотим работать быстрее и дешевле, но не в ущерб качеству». Неудивительно, что разговоры о внедрении ИИ звучат всё чаще — бизнес ищет способы разгрузить людей и убрать из процессов то, что давно просит автоматизации.
Согласно консалтинговой группе «Деловой профиль», уже сегодня 68% компаний, внедривших ИИ, отмечают рост EBITDA до 5%, а 94% — снижение операционных затрат. Добавьте к этому меры государственной поддержки — гранты и льготные кредиты на цифровизацию, которые снижают первоначальные инвестиции.
В итоге главный вопрос для собственника сегодня звучит уже не «зачем это нам?», а «какой процесс автоматизировать первым, чтобы получить максимальную финансовую отдачу в самые короткие сроки?»
На связи Влад Кармаков, основатель и CEO компании по продуктовой разработке Siberian.pro. В этой статье я рассмотрю отрасли, а также бизнес-процессы, которые уже сегодня можно и даже выгоднее передать под управление ИИ.
Финансовый сектор
Банки, страховые компании, инвестфонды — всегда были завалены цифрами, данными, отчетами и строгими требованиями регуляторов. Раньше оценка каждого клиента, проверка транзакций и разбор запросов отнимали уйму времени и сил сотрудников, а риск человеческой ошибки всегда висел дамокловым мечом.
Что предложил ИИ? По сути, он взял эту рутину на себя и сделал то, на что человек потратил бы огромное количество часов. Например, упростил скоринг заемщиков. Все за счет того, что алгоритм за секунды «прожевывает» тысячи данных: не только официальные доходы, но и поведенческие паттерны каждого клиента. За счет чего получается более точный прогноз: кто вернет деньги, а кто нет. Результат? Не просто скорость, а прямой финансовый выигрыш.
Сюда же можно отнеси идентификацию фрода (мошенничество). Пока аналитик просматривает десятки подозрительных операций, ИИ просканирует таких миллионы, находя аномалии, которые человек может не заметить.
ИИ в финансах — это переход от тушения пожаров к их предупреждению. Это меняет правила игры: растет не только безопасность самих систем, но и лояльность клиентов, которые ценят скорость.
Еще один пласт рутины, которую забирает ИИ — автоматизация документооборота. Системы на базе AI теперь могут сами распознавать, сортировать документы и даже извлекать из них нужные цифры для платежей. Это та самая операционка, где ошибка стоит дорого, а люди — не самый надежный ресурс.
Розничная торговля
В ритейле главная задача — угадать, чего завтра захочет покупатель, и вовремя это предложить. Ошибешься — получишь либо пустые полки магазинов, либо горы нераспроданного товара. Теоретически, команда аналитиков могла бы справиться с таким прогнозом, но на это уйдут недели, а цена ошибки будет измеряться в потерянной выручке и списанных тоннах товара.
Здесь на первый план выходит ИИ аналитика. Как отмечает Михаил Неверов, директор по развитию ИИ X5 Tech, технологию уже несколько лет применяют для ключевых задач: управления ассортиментом, ценообразованием и прогнозированием спроса. Алгоритмы в режиме реального времени обрабатывают историю покупок, данные о погоде и локальных событиях, выдавая точные рекомендации по закупкам — быстрее и дешевле, чем целый отдел специалистов.
Но прогнозами работа с ИИ не ограничивается. Технология меняет всю цепочку. Например, в «Ашане» нейросети помогают создавать фотографии для каталогов товаров, что ускоряет вывод продукции на маркетплейсы и снижает затраты на контент. А «Магнит» использует ИИ для глубокого анализа обратной связи от клиентов: система сама обрабатывает тысячи отзывов, выявляя проблемные точки и формируя портрет покупателя.
Что касается прямого диалога с потребителем, то ИИ чат-боты давно стали нормой. Они круглосуточно отвечают на типовые вопросы, снимая нагрузку с колл-центра и высвобождая операторов для сложных случаев.
Промышленность
Бюджет производства часто утекает через одни и те же каналы: незапланированные простои оборудования, перепроизводство или брак, неоптимальные внутренние маршруты. Контролировать эти процессы вручную с каждым годом сложнее — объемы данных растут, а требования к скорости принятия решений уже не оставляют времени на многочасовой анализ.
Эффективное решение лежит в автоматизации анализа с помощью ИИ. Федеральные аналитики оценивают эффект от такого внедрения ИИ в промышленности в полтриллиона рублей дополнительного дохода. Как это работает на практике?
- Предсказание поломок. Датчики снимают показания с оборудования, а алгоритм анализирует их, чтобы предупредить о возможном отказе за дни или недели. Это позволяет проводить ремонт по плану, а не в авральном режиме. Результат: сокращение незапланированных простоев и затрат на срочный ремонт.
- Контроль качества без усталости. Системы компьютерного зрения проверяют каждую деталь на конвейере, находя дефекты размером в доли миллиметра. Это снижает процент брака, а значит, и расходы на переделку, и количество рекламаций.
- Оптимизация логистики внутри производства. Алгоритмы рассчитывают оптимальные маршруты для погрузчиков и сроки поставки материалов на линию, сокращая простои и расход энергии.
Суть не в «цифровой трансформации», а в простой арифметике: меньше аварийных остановок + меньше брака + меньше неэффективных перемещений = прямая экономия. Задача — найти в цепочке самое слабое звено, дающее максимальные убытки, и начать с него.
Оптимизация ключевых бизнес-функций
После отраслевых примеров стоит взглянуть на сквозные процессы, которые есть в любой компании: развитие продаж и управление персоналом. Их оптимизация часто дает самый быстрый и заметный финансовый эффект.
Поиск возможностей и эффективность продаж
Здесь главная проблема — ручной поиск в потоке информации. Пока коммерческий отдел вручную ищет тендеры и анализирует рынок, большинство возможностей уже упущено. ИИ меняет правила, автоматизируя анализ рынка и поиск новых сделок. Системы сканируют тысячи источников — от закупок до новостей — и предлагают только те варианты, которые точно соответствуют профилю компании. В практике Siberian.pro такое решение для подбора тендеров показало, что время на поиск сокращается в разы, а фокус смещается на подготовку выигрышных предложений.
Технология также усиливает работу с клиентами: анализирует взаимодействия в CRM, чтобы подсказать оптимальный момент для сделки, и помогает в ценообразовании, просчитывая баланс между спросом и предложением на рынке.
Найм и развитие персонала
Затраты на подбор персонала сложно прогнозировать, а ручной скрининг резюме и координация собеседований съедают до 80% времени рекрутеров. ИИ-инструменты берут на себя первичный анализ резюме и даже проводят структурированные собеседования через чат-ботов, сокращая время на начальный отбор на 70%. Это не только ускоряет закрытие вакансий, но и снижает операционные расходы на рекрутинг.
Кроме того, ИИ оптимизирует кадровый документооборот и помогает формировать персональные планы обучения, повышая вовлеченность сотрудников без увеличения нагрузки на HR-отдел. Подробнее об автоматизации с использованием ИИ в HR я рассказывал здесь.
В обеих сферах ИИ работает по одному принципу: берет на себя массовые, трудоемкие операции, позволяя специалистам сосредоточиться на том, где важен человеческий опыт — на стратегии, переговорах и развитии отношений.
Вместо выводов
Итак, мы вернулись к тому, с чего начали: главный вопрос для бизнеса сегодня — не «стоит ли внедрять ИИ», а «с какой конкретной задачи начать, чтобы получить быстрый и измеримый результат».
Как видно из примеров, такой задачей почти всегда оказывается рутинный, ресурсоемкий процесс, где точность и скорость напрямую влияют на финансовые показатели — будь то сокращение списаний в ритейле, прогнозирование поломок в цехе или автоматизация первичного отбора кандидатов.
Определить эту точку входа — часто самая сложная часть работы. Чтобы не тратить ресурсы на гипотезы, нужен системный подход: от анализа операционных затрат и потерь до выбора технологии с прогнозируемой окупаемостью. Именно на этом этапе профессиональный аудит процессов может дать четкий ответ, куда направить усилия в первую очередь для получения максимального эффекта.
