Внедрение искусственного интеллекта в бизнес: этапы и ключевые задачи

Внедрение ИИ в бизнес начинается с… сомнений. Нужно ли? Окупится ли? А что именно нужно делать и с чего начинать? Окей, страхи — это нормально. Сегодня разбираю этапы внедрения искусственного интеллекта в бизнес, рассказываю с чего начать и адресую все основные сомнения владельцев бизнеса.

Знаете, в работе с нашими клиентами я заметил одну закономерность: самые успешные кейсы внедрения ИИ начинались не с выбора технологий, а с честного ответа на вопрос «Что именно болит?».

Давайте начистоту: если вы не можете сформулировать проблему в цифрах и сроках — скорее всего, ИИ вам пока не нужен. Если же у вас уже сформировалось понимание, в каких процессах вы можете «довериться» ИИ и, главное, примерно понимаете, что это вам даст, то технологии станут надежным помощником в решении этой задачи.

Ниже, для наглядности, приведу несколько примеров, в каких случаях ИИ работает особенно эффективно:

• Автоматизация рутины. Сотрудники тратят массу времени на однотипные операции (проверка документов, перенос данных, ответы на частые вопросы);.
• Обработка  неструктурированных данных — клиентских обращений, фотоотчетов, голосовых сообщений;
• Прогнозирование. Сезонность спроса, отток клиентов, рыночные изменения — там, где человеческая интуиция ошибается, ИИ строит прогнозы с точностью до 95%.

Важный момент: успешный проект начинается с измеримой цели. Не «внедрить ИИ», а «сократить время обработки заявок с 2 часов до 15 минут к концу квартала».

Таким образом, этап «номер ноль» — понять, какую конкретно проблему будем решать с помощью AI, и в чем будет выражаться результат внедрения. 

А вот теперь переходим к самим этапам внедрения искусственного интеллекта.

Первым делом нужно разложить выбранный бизнес-процесс на базовые составляющие. Возьмем для примера обработку заказов в интернет-магазине среднего размера.Мы должны пошагово зафиксировать каждое действие: от момента поступления заказа до его отправки клиенту:

• замеряем время выполнения каждой операции с точностью до минуты;
• отмечаем, где чаще всего возникают ошибки или задержки;
• фиксируем, какие данные используются и в каком виде они представлены.

Как это выглядит на практике: 

Допустим, больше всего времени менеджер тратит на проверку заказа (15 минут), уточнение деталей у клиента (еще 10 минут), и перенос данных между системами (20 минут). Именно эти «узкие места» и станут отправными точками для внедрения ИИ. 

Тут стоит заметить, что не нужно пытаться охватить весь процесс сразу. Сконцентрируйтесь на одной-двух операциях с наибольшими временными затратами. Именно в таких процессах ИИ даст более ощутимый эффект от внедрения, к тому же это намного дешевле, чем переосмыслить весь бизнес в целом.

Для обучения ИИ-модели потребуются данные — но не любые, а правильные и структурированные. 

Ранее мы выделили один бизнес-процесс, который будем автоматизировать с помощью ИИ. Выделяем все связанные с этим процессом данные. Например, для автоматизации отдела продаж — это будут завершенные сделки с полной историей переговоров. Для контроля качества — фотографии бракованных и годных изделий с разных ракурсов.

Далее выполняем разметку. Каждый пример маркируем по конечному результату или по величине целевого показателя. Допустим, для кредитных заявок указываем «одобрено/отклонено» с указанием причин. Для обращений в поддержку — «вопрос решен/не решен» с тематикой проблемы. Для производственных дефектов — «брак/норма» с типом дефекта. Здесь же указываем численные метрики.

Задача на этом этапе — проверить актуальность и доступность данных,, а также насколько они соответствуют реальной бизнес-задаче, сформулированной ранее.

Логично, если вы сейчас зададитесь вопросом: «А сколько же нужно этих данных, чтобы обучить ИИ?» Однозначного ответа тут нет. Все зависит от сложности самой задачи, используемых алгоритмов, требуемой точности и необходимого разнообразия данных. Некоторые приблизительные оценки я приводил здесь.

Данные собраны. Пора внедрять? Да, но как именно? Есть три варианта, суть которых можно коротко выразить такими словами: проверить, запустить, масштабировать.

Тестовый режим: проверка гипотезы

На этом этапе мы отвечаем на простой вопрос: «А сможет ли ИИ вообще решить нашу задачу?» Берем небольшой набор данных, создаем прототип (Proof of Concept) и проверяем его в контролируемых условиях. Цель — не готовое решение, а подтверждение того, что мы движемся в правильном направлении, что задача принципиально решаема средствами ИИ

Пробный запуск: оценка эффективности

Если гипотеза подтвердилась, переходим к созданию рабочего прототипа. Модель начинает обрабатывать реальные данные, интегрируется с вашими системами, но еще требует активного участия сотрудников. На этом этапе мы оцениваем не только техническую работоспособность, но и экономический эффект. Удалось ли достигнуть желаемых показателей? Действительно ли стало быстрее и насколько? 

Полноценное внедрение

Когда решение доказало свою ценность в пробном запуске, можно его масштабировать на другие отделы с тем же бизнес-процессом, на схожие бизнес-процессы или вовсе — к полной цифровизации бизнеса. Конечно, не скачком, а постепенно.

Стратегию внедрения выбираем по максимально простой схеме:

• Если не уверены в принципиальной возможности решения — начинайте с тестового режима (PoC).
• Если технология работает, но непонятна ее практическая польза — выбирайте пробный запуск.
• Если уже есть положительные результаты тестов — переходите к полноценному внедрению.

Задачи понятны, данные собраны, стратегия внедрения определена — переходим к выбору технологического стека. Инфраструктуру выбираем исходя из варианта, который определили в прошлом этапе.

Следует учитывать и разницу в инструментах. Классический AI/ML более требователен к инфраструктуре, чем облачное решение на базе больших языковых моделей.

Подробный гид по выбору стека и подготовке инфраструктуры можно найти в этой статье. Или просто напишите нам. Мы изучим вашу задачу и выберем оптимальную технологию для ее решения.

Давайте теперь посмотрим, почему бизнес с осторожностью относится к внедрению ИИ. Не переключайтесь, начинается самое интересное — разбор ключевых сомнений владельцев бизнеса!

Несмотря на то, что сегодня об искусственном интеллекте не говорит только ленивый, хайп вокруг технологии никак не ограждает руководителя или собственника бизнеса от неизменно возникающих сомнений: 

• нужен ли ИИ именно моему бизнесу?
• какую пользу он мне даст?
• как к этому отнесется моя команда?
• во что это выльется по деньгам и срокам?

И это нормальные опасения. Почти каждый клиент, который приходит к нам с идеей внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы, озвучивает их в той или иной формулировке. Давайте разбираться, так ли обоснованы эти страхи.

Давайте начистоту: внедрять ИИ в бизнес действительно нужно не всем. Об этом я подробно писал в своей статье на Хабр. Это не волшебная таблетка, а инструмент. Внедрять искусственный интеллект имеет смысл туда, где это позволит быстрее, дешевле и лучше решать конкретные бизнес-задачи.

Чтобы четко определиться и понять целесообразность внедрения ИИ в ваш бизнес, пройдитесь по пунктам, которые я приводил выше: автоматизация рутины, обработка данных, прогнозы. Если нашли у себя подобные задачи, вам точно следует присмотреться к технологиям искусственного интеллекта в бизнесе повнимательнее.

Есть задачи, есть и почва для использования искусственного интеллекта в бизнесе. Если подходящих задач нет, то и это нормально. Возможно, вам пока нужна лишь базовая автоматизация. Чего точно не стоит делать, так это гнаться за ИИ «для галочки». Как понять, что внедрение будет не «для галочки», я тоже расписал выше.

Когда говорят про пользу искусственного интеллекта в бизнесе, многие до сих пор представляют себе онлайн чат-ботов, которые отвечают на простые вопросы клиентов и безбожно тупят на всех остальных. 

Но ИИ давно перерос рамки «автоответчика». Сегодня с помощью ИИ вы можете решать задачи, которые раньше требовали команду из 10-12 человек, ручную аналитику и постоянный контроль.

Какие бизнес-задачи умеет решать ИИ? Сейчас покажу. Я собрал подборку интересных кейсов, чтобы показать, как внедрение ИИ вносит качественные изменения в бизнес: уменьшает процент брака, ускоряет и оптимизирует бизнес-процессы, контролирует качество и многое другое. Какие уж тут игрушки! Все серьезно. 

ИИ в промышленности: меньше поломок, проще обслуживание, выше качество

О том, почему именно производственным предприятиям ИИ нужен в первую очередь, у нас был отдельный большой материал. Почитайте. Здесь лишь коротко повторюсь.

В промышленности искусственный интеллект чаще всего используют для контроля оборудования и технологических процессов. В этом плане показателен пример компании Toyota (кстати, один из пионеров внедрения всяческих автоматизаций). Компания активно внедряет LLM-агенты в различные производственные процессы. Система GearPal — это сеть таких агентов, задача которых упростить обслуживание производственного оборудования и уменьшить простои.

В основе ассистента — технология RAG. В систему заносят документацию, руководства, технические справочники, журналы работ и статусы оборудования. Работники отдела контроля качества или персонал, обслуживающий оборудование, затем могут задать любой вопрос в приложении и получить от LLM внятный ответ с учетом актуальных данных.  

В результате поиск причин неисправности и способов ее устранения отнимает теперь намного меньше времени.

Похожий подход реализовал «Росатом»: система с помощью различных AI/ML-моделей анализирует технологические параметры и помогает заранее увидеть отклонения. Итог — ниже затраты на обслуживание и стабильно высокое качество продукции.

А что, если у вас производство поменьше? Небольшой свечной заводик? Как ни странно, ИИ может помочь и здесь. Как минимум, на каждом предприятии существует отдел кадров, работающий с заявлениями на отпуск, расчетом рабочих часов и другими рутинными операциями. Сравнительно недорогое HR-решение на базе ИИ способно здорово ускорить (или даже полностью автоматизировать) большинство таких ежедневных задач.

А еще ИИ может автоматизировать найм сотрудников, их обучение и онбординг. В общем, ИИ в промышленности более чем востребован. Едем дальше.

ИИ в логистике: оптимизация маршрутов и работа со складами

Искусственный интеллект в бизнес-процессах логистической компании помогает найти оптимальный баланс между скоростью и затратами. Компания UPS, к примеру, использует собственный ИИ ORION для расчета маршрутов каждого курьера. Результат? Средний пробег авто сократился на 20-30%, что за год выливается в 100 млн. миль, сэкономлено 30 млн. литров топлива. Потребителю тоже хорошо: доставка становится быстрее.

Еще один пример — Amazon. Логистический монстр применяет AI-модели для распределения товаров между локальными складами и фулфилмент-центрами. Модель автоматически повышает приоритет товаров, которые должны покинуть склад первыми, и тех, которые следуют в том же направлении. Это помогает хранить нужные позиции ближе к покупателю и снижать затраты на их доставку.

ИИ в ритейле: прогнозирование спроса и работа с запасами

В ритейле ИИ решает конкретную задачу: помогает закупать столько товара, сколько действительно купят. Алгоритмы учитывают сезонность, погоду и поведение покупателей, что позволяет снижать издержки и просрочку продукции. Кроме того, компании вроде Zara и Walmart используют технологии искусственного интеллекта, чтобы анализировать предпочтения покупателей и персонализировать предложения. О том, как Zara увеличивает средний чек и лояльность с помощью приложения и искусственного интеллекта, я рассказывал здесь.

Польза ИИ для медицины: ускорение диагностики и снижение нагрузки на врачей и администраторов

Едем дальше. Про то, как ИИ помогает медицинским учреждениям, у нас есть подробная статья. Здесь приведу лишь один конкретный пример.

В московских клиниках системы на базе искусственного интеллекта анализируют КТ и МРТ, помогая врачам быстрее находить патологии. Это не хайп, не мода и не игрушка, а прямая польза для пациента и для системы здравоохранения.

ИИ в финансах и банкинге: более точные решения по кредитам

Банки используют прогностические ИИ-модели для оценки рисков при выдаче кредитов. Модели анализируют данные о клиенте и его поведении, помогают принимать решения по кредитам быстрее и точнее, что напрямую влияет на финансовые показатели банка. В ряде случаев финансовые решения могут быть полностью автоматическими.

Можно заметить, что все эти кейсы показывают одно: ИИ дает понятную и измеримую пользу, когда закрывает конкретные задачи бизнеса.

С этим разобрались, двигаемся дальше.

Выше мы уже увидели, какой потенциал дает внедрение ИИ в бизнес-решения, но технологии так и останутся голой теорией, пока их не начнут использовать люди. Поэтому следующий закономерно возникающий вопрос — как отнесется команда к предстоящим изменениям? Готовы ли сотрудники поменять формат работы? Не начнут ли саботировать внедрение ИИ в бизнес-процессы из страха потерять работу?

Сразу скажу, что сомнения обоснованные. Согласно исследованиям, настороженность к внедрению ИИ проявляют больше половины опрошенных. В чем она может выражаться?

• Пассивное саботирование: сотрудники формально используют новый инструмент, но продолжают работать по-старому «в обход системы».
• Открытый негатив: в коллективе распространяются слухи, что «ИИ всех заменит», а инициативные сотрудники теряют мотивацию.
• Саботаж через данные: модель не может работать корректно, потому что ей передают неполные или некачественные данные.

Что ж, сопротивление новому — это естественно. Но его можно минимизировать грамотной подготовкой. И тут ваша главная задача — не бороться с сопротивлением, а предупредить его заранее. Оставляю краткую инструкцию, которая поможет мягко подготовить команду и избежать большинства сложностей.

1. Честно ответьте на вопрос «Зачем?»

До того, как что-то внедрять в бизнес-процессы, сформулируйте для себя, а потом и для команды:

• какую задачу вы решаете;
• что изменится в их работе;
• чего точно не произойдет (например, «увольнять вас точно не будем»).

Цель — показать, что ИИ не враг и не собирается отнимать рабочее место ваших сотрудников, а наоборот нацелен на то, чтобы сократить рутину и освободить место для новых и интересных задач.

Например, когда мы внедрили решение на базе ИИ в процессы аутстафа одной компании, работу двух сотрудников стал выполнять всего один. Причем времени у него теперь уходило на ту же работу в два раза меньше. И что вы думаете? Второго сотрудника уволили? Вовсе нет! Его ресурс теперь задействован в других процессах.

2. Опирайтесь на энтузиастов

В каждом коллективе есть люди, которые легче воспринимают нововведения. Определите неформальных лидеров и самых любознательных сотрудников. Обсудите идеи с ними в первую очередь, их энтузиазм будет заразителен для остальных.

3. Создайте «дорожную карту» обучения

Не бросайте людей один на один с новой системой. Заранее подготовьте план: кто и когда проведет обучение, где будет храниться инструкция, к кому можно обратиться с вопросами. 

4. Начните с «пилотной группы»

Выберите один отдел или одно направление для тестового запуска. Успех небольшой группы, у которой все получилось, станет лучшей рекламой технологии для всех сомневающихся.

Например, мы в Siberian.pro постепенно начали внедрять ИИ-агенты в финансовые и HR-процессы. Затем расширили на процессы пресейла (получилось не с первого раза, буду честен — писал об этом у себя в Telegram), а затем и на рабочие процессы — там мы активно использовали технологии RAG и MCP-серверы.

5. Собирайте обратную связь и хвалите

После запуска наблюдайте за процессом. Изучайте, как сотрудники пользуются ИИ-инструментом, спрашивайте, что можно улучшить. А как только вы зафиксируете первые результаты, например, в виде экономии времени или ускорении каких-то рутинных процессов — публично отметьте всех причастных сотрудников. Это покажет, что вы цените их усилия и поддержку ваших инициатив.

Когда вы не навязываете технологии, а предлагаете инструмент для решения общих задач, команда перестает саботировать изменения и начинает видеть в них новые возможности.

Едем дальше?

Вот мы и добрались до самого насущного вопроса. Сказать по правде, это возражение я слышу чаще всего. 

На пресейлах клиенты говорят прямо: «Мы не хотим тратить годы на эксперименты. Нам нужно решать конкретную задачу и быть уверенными в результате». Особенно если речь идет о производственных и операционных компаниях, где каждый простой = убытки. Очень четко позицию таких компаний обозначил один руководитель, с которым мы общались в рамках пресейла: 

• Нам нужны решения, которые закрывают конкретную боль, а не «нейросеть ради нейросети»;
• Мы готовы работать с подрядчиком плечом к плечу, но сначала покажите реальные кейсы;
• ИИ должен дополнять наши ERP/CRM, а не заменять их (это слишком больно, т.к. все процессы уже налажены).

В Siberian.pro мы работаем именно так. Встраиваем ИИ в те процессы, где он даст быстрый и измеримый эффект, закроет конкретные боли бизнеса и не будет «конфликтовать» с уже созданными и работающими системами заказчика. 

Но что по поводу стоимости такого внедрения? Сразу скажу, что точной цены и сроков назвать не получится. Потому как длительность проекта и его стоимость зависят не от «хотелок», а от масштаба задачи и готовности ваших данных. 

Но чтобы у вас все же был понятный ориентир, я приведу примерные цифры для разных задач внедрения, основанные на опыте нашей компании. Так вы сможете прикинуть бюджет и понять, с чего можно начать. 

Проект автоматизации рутинных задач

Примеры автоматизаций: чат-бот для отдела продаж, который собирает первичные данные с лидов. Или система на базе LLM, которая автоматически распределяет заявки с сайта по менеджерам.

• Срок: 3–6 недель.
• Бюджет MVP: примерно от 300–500 тысяч рублей.

В этом случае разработка решения закрывает одну узкую, но болезненную проблему, которая съедала много времени команды.

Комплексная автоматизация на базе AI/ML или LLM+RAG+MCP 

Примеры автоматизаций: система, которая прогнозирует остатки на складе, учитывая спрос, сезонность, акции и даже погоду. Или модуль для анализа отзывов и обращений клиентов, который оценивает лояльность и помогает оперативно выявлять проблемы. 

• Срок: 3–6 месяцев.
• Бюджет MVP: примерно от 1 миллиона рублей. 

Разработка сложных систем под уникальные задачи

Это когда технология становится вашим основным конкурентным преимуществом. Представляет собой полноценную разработку сложных ИИ-систем под ваши уникальные задачи. Например: система компьютерного зрения для контроля качества, платформа для персонализированных рекомендаций или база знаний с естественным поиском по документам на базе LLM и RAG.

• Срок: варьируется.
• Бюджет: варьируется.
  

Срок и бюджет зависят от того, как именно решения реализуются, какой стек технологий используем и какие задачи решаем. Здесь я вновь отсылаю к нашему углубленному обзору внедрения ИИ в бизнес на Хабре. Или просто напишите нам на почту sales@siberian.pro или в Telegram-бот, расскажите о своей задаче и мы сделаем быструю оценку стоимости решения. Это ни к чему вас не обязывает, но поможет понять порядок цифр и принять взвешенное решение если сомнения еще остались.