Компании ежедневно работают с большими объёмами информации и задач, поэтому важные дела легко могут откладываться. ИИ позволяет командам быстрее справляться с частью этой нагрузки, сохраняя фокус на более ценных задачах. Он может помогать в исследованиях, отслеживать обновления, организовывать информацию и превращать идеи в полезные бизнес-материалы. В этой статье собраны примеры использования ИИ в бизнесе, которые помогут найти практические способы встроить ИИ в современные рабочие процессы.
Обзор 10 примеров применения искусственного интеллекта в бизнесе
ИИ может помогать бизнесу во множестве областей — от обслуживания клиентов и маркетинга до анализа данных и управления рисками. Приведённые ниже примеры применения ИИ в бизнесе показывают, как разные команды могут использовать ИИ, чтобы сократить ручную работу, находить полезные выводы и улучшать повседневные процессы.
| Пример применения ИИ в бизнесе | Как компании используют ИИ | Распространённые сценарии применения |
|---|---|---|
| ИИ для обслуживания клиентов и чат-боты | ИИ-ассистенты отвечают на вопросы клиентов, дают мгновенные ответы и направляют сложные обращения специалистам. | Круглосуточная поддержка клиентов, автоматизация FAQ, классификация обращений, самообслуживание клиентов |
| Создание маркетингового контента с помощью ИИ | Компании используют генеративный ИИ для создания и оптимизации маркетинговых материалов в различных каналах. | Написание статей для блогов, публикации в социальных сетях, рекламные тексты, email-кампании, повторное использование контента |
| ИИ-ассистенты для продаж | ИИ помогает отделам продаж выявлять возможности, анализировать данные о клиентах и совершенствовать стратегии взаимодействия. | Квалификация лидов, персонализированные рекомендации, прогнозирование продаж, автоматизация последующих контактов |
| Анализ данных и бизнес-аналитика с помощью ИИ | ИИ анализирует большие объёмы бизнес-данных, чтобы выявлять закономерности, тенденции и полезные для действий выводы. | Исследование рынка, отслеживание эффективности, анализ поведения клиентов, поддержка принятия решений |
| Автоматизация рабочих процессов и задач с помощью ИИ | ИИ автоматизирует повторяющиеся бизнес-процессы и координирует задачи в разных системах. | Обработка документов, создание отчётов, планирование, внутренние запросы, процессы согласования |
| Поддержка сотрудников и управление знаниями с помощью ИИ | ИИ-ассистенты помогают сотрудникам быстро находить информацию и выполнять рабочие задачи. | Внутренние вопросы и ответы, ИТ-поддержка, помощь в адаптации новых сотрудников, поиск по знаниям компании |
| ИИ для подбора персонала и HR-управления | ИИ помогает командам по подбору персонала анализировать кандидатов и улучшать процессы управления сотрудниками. | Отбор резюме, планирование собеседований, рекомендации по обучению сотрудников, планирование численности персонала |
| ИИ для оптимизации цепочек поставок и запасов | ИИ прогнозирует спрос и помогает компаниям оптимизировать запасы, логистику и распределение ресурсов. | Прогнозирование спроса, управление запасами, оптимизация маршрутов доставки, складские операции |
| ИИ для разработки и дизайна продуктов | ИИ помогает командам генерировать идеи, создавать прототипы и улучшать продукты на основе данных и отзывов пользователей. | Концепции продуктов, генерация дизайна, анализ пользовательских исследований, создание прототипов |
| ИИ для выявления мошенничества и управления рисками | ИИ выявляет необычные закономерности и потенциальные риски, анализируя большие объёмы транзакций и данных. | Предотвращение мошенничества, мониторинг кибербезопасности, проверка соответствия требованиям, анализ финансовых рисков |
10 примеров применения ИИ в бизнесе
Способов применения ИИ много, поэтому полезнее рассматривать реальные бизнес-задачи, а не только саму технологию. Следующие примеры использования ИИ в бизнесе показывают, как компании могут с его помощью решать повседневные задачи, экономить время и улучшать рабочие процессы.
Обслуживание клиентов
ИИ меняет обслуживание клиентов, помогая компаниям быстрее и эффективнее реагировать на их потребности. Инструменты на базе ИИ способны понимать вопросы клиентов, мгновенно давать ответы и помогать службам поддержки обрабатывать большой поток обращений. Автоматизируя повторяющиеся взаимодействия, компании могут сократить время ответа, а специалисты поддержки смогут сосредоточиться на более сложных вопросах, требующих личного внимания.
Основные применения
ИИ-чат-боты для мгновенной поддержки: Отвечают на распространённые вопросы, предоставляют информацию о продуктах и помогают клиентам с базовым устранением неполадок.
Автоматическая классификация обращений: Распределяет запросы клиентов по темам, срочности или отделам, чтобы сократить время ответа.
Рекомендации ответов на базе ИИ: Создают персонализированные черновики ответов на основе истории клиента и контекста разговора.
Анализ настроений клиентов: Анализирует отзывы и разговоры, чтобы выявлять проблемы клиентов и повышать качество обслуживания.
Пример из практики: Autodesk использует ИИ для обработки запросов клиентов
Autodesk разработала виртуального агента службы поддержки клиентов с использованием IBM Watson Assistant. ИИ применяет обработку естественного языка и глубокое обучение, чтобы понимать намерение и контекст запросов клиентов и автоматически предоставлять ответы. Согласно опубликованному IBM исследованию конкретного случая, виртуальный агент поддерживает около 100 000 диалогов в месяц и распознаёт 60 различных сценариев использования, помогая командам службы поддержки сосредоточиться на более сложных запросах.
Создание маркетингового контента
Генеративный ИИ помогает компаниям эффективнее создавать маркетинговый контент, сохраняя единообразие на разных каналах. Маркетинговые команды могут использовать ИИ для генерации идей, подготовки черновиков, адаптации сообщений для разных аудиторий и ускорения творческих процессов. Вместо того чтобы начинать с нуля, команды могут использовать ИИ как творческого партнёра при планировании кампаний и создании контента.
Основные применения
Создание блогов и статей: Подготовка структуры материалов, черновиков, кратких изложений и контента с учётом SEO.
Создание контента для социальных сетей: Генерация подписей, идей для публикаций и концепций кампаний для разных платформ.
Оптимизация email-маркетинга: Подготовка персонализированных писем и адаптация сообщений под сегменты клиентов.
Создание и тестирование рекламных текстов: Подготовка нескольких вариантов заголовков, описаний и рекламных сообщений.
Пример из практики: Coca-Cola использует генеративный ИИ для творческих кампаний
Coca-Cola запустила Create Real Magic — платформу на базе ИИ, разработанную OpenAI и Bain & Company. Кампания позволяла пользователям создавать оригинальные изображения с помощью фирменных материалов Coca-Cola и генеративного ИИ. Позднее Coca-Cola расширила применение генеративного ИИ, включив его в праздничные кампании и другие творческие проекты для потребителей.
Поддержка продаж
ИИ помогает отделам продаж работать эффективнее: он анализирует информацию о клиентах, автоматизирует повторяющиеся задачи и предоставляет полезные выводы на протяжении всего процесса продаж. От поиска потенциальных клиентов до подготовки персонализированных обращений — ИИ позволяет специалистам по продажам тратить меньше времени на административную работу и больше времени уделять выстраиванию отношений с клиентами.
Основные применения
Оценка и квалификация лидов: Анализируйте поведение клиентов, чтобы выявлять наиболее перспективные лиды.
Автоматизация писем для продаж: Создавайте персонализированные письма для первичного контакта и последующих обращений.
Резюме встреч и задачи по итогам: Выделяйте ключевые моменты из разговоров о продажах и создавайте задачи для дальнейшей работы.
Прогнозирование продаж: Анализируйте исторические данные, чтобы прогнозировать будущие тенденции продаж.
Пример из практики: KPN использует ИИ для поддержки отделов продаж
KPN внедрила Microsoft 365 Copilot for Sales вместе с Salesforce для поддержки маркетинговых команд и отделов продаж. Компания использует инструменты ИИ для генерации и квалификации лидов, автоматизации рутинных задач, повышения качества данных о клиентах и подготовки коммерческих предложений. KPN начала с пилотного проекта с участием 50 сотрудников отделов маркетинга и продаж.
Анализ данных и инсайты
Компании ежедневно генерируют большие объёмы данных, но превратить эту информацию в полезные инсайты бывает непросто. ИИ помогает компаниям анализировать сложные наборы данных, выявлять закономерности и находить тенденции, которые могут быть неочевидны при ручном анализе. Это позволяет командам быстрее принимать решения на основе данных и лучше понимать клиентов, рынки и результаты бизнеса.
Основные применения
Автоматизированная отчётность: Обобщайте бизнес-данные и быстрее создавайте отчёты.
Анализ тенденций: Выявляйте изменения в поведении клиентов и рыночной ситуации.
Предиктивная аналитика: Прогнозируйте спрос, результаты продаж и будущие показатели.
Обобщение данных: Превращайте большие наборы данных в понятные бизнес-инсайты.
Пример из практики: Wipro Enterprises использует ИИ для получения инсайтов о продажах
Wipro Enterprises создала платформу для трансформации продаж на базе Vertex AI и BigQuery. Её механизм рекомендаций анализирует исторические данные о продажах, местные тенденции покупок и покупательную способность торговых точек, чтобы формировать рекомендации по продуктам для отделов продаж. По данным Google Cloud, этот подход увеличил число товарных линий на одну розничную точку на 15–20%.
Автоматизация рабочих процессов
Автоматизация на базе ИИ помогает компаниям оптимизировать повседневные операции, сокращая количество повторяющихся ручных задач и повышая эффективность рабочих процессов. В отличие от традиционной автоматизации, которая действует по фиксированным правилам, ИИ способен понимать информацию, принимать решения и адаптироваться к различным ситуациям. Это позволяет командам автоматизировать более сложные процессы в разных подразделениях.
Основные применения
Обработка документов: Извлекайте информацию из счетов, договоров и деловых документов.
Автоматизация задач: Выполняйте регулярно повторяющиеся задачи, такие как планирование, подготовка отчётов и напоминания.
Координация рабочих процессов: Связывайте разные этапы бизнес-процессов и сокращайте объём ручной передачи работы.
Поиск информации: Быстро находите нужные данные во внутренних ресурсах.
Пример из практики: BMW Group использует генеративный ИИ для автоматизации проверки закупок
BMW Group совместно с AWS и Boston Consulting Group разработала Offer Analyst — решение для закупок на основе генеративного ИИ. Этот инструмент помогает командам по закупкам анализировать предложения поставщиков и оптимизировать процесс, который ранее требовал значительного объёма ручной работы и координации.
Производительность сотрудников и управление знаниями
ИИ-ассистенты становятся ценными инструментами для повышения производительности сотрудников и улучшения внутреннего взаимодействия. Подключаясь к источникам знаний компании, ИИ помогает сотрудникам быстро находить ответы, понимать процессы и выполнять повседневные задачи. Это сокращает время, затрачиваемое на поиск информации, и позволяет командам сосредоточиться на более ценной работе.
Основные применения
Поиск по корпоративным знаниям: Находите информацию во внутренних документах и базах данных.
Поддержка адаптации сотрудников: Отвечайте на распространённые вопросы о политиках и процессах компании.
Помощь на встречах: Обобщайте обсуждения и создавайте задачи по итогам.
Внутренние ассистенты поддержки: Помогайте сотрудникам решать вопросы, связанные с HR, ИТ и операционной деятельностью.
Пример из практики: Starbucks использует генеративный ИИ для поддержки сотрудников
Starbucks представила Green Dot Assist — виртуального ассистента на базе генеративного ИИ, разработанного для сотрудников кофеен. Бариста могут задавать вопросы через iPad в кофейнях и получать ответы в разговорной форме о рецептах, процедурах, стандартах обслуживания, рекомендациях по запасам и другой операционной информации. Изначально Starbucks протестировала инструмент в 35 кофейнях.
HR и подбор персонала
ИИ помогает HR-командам улучшать процессы найма и эффективнее управлять деятельностью, связанной с сотрудниками. Анализируя информацию о кандидатах и автоматизируя административные задачи, ИИ может снизить нагрузку на HR-специалистов, одновременно способствуя более качественному планированию персонала и улучшению опыта сотрудников.
Основные применения
Отбор резюме: Выявляйте кандидатов, чьи навыки соответствуют требованиям вакансии.
Планирование собеседований: Автоматизируйте коммуникацию и управление календарём.
Развитие сотрудников: Рекомендуйте персонализированные учебные материалы.
Анализ кадрового состава: Выявляйте тенденции найма и потребности в персонале.
Пример из практики: Silver Egg Technology использует генеративный ИИ для отбора резюме
Silver Egg Technology совместно с IBM протестировала watsonx.ai для оценки резюме на соответствие требованиям вакансий. Компания предоставила примеры резюме и описания вакансий, чтобы система могла оценивать кандидатов и выявлять потенциально подходящих соискателей. По данным IBM, пилотный проект показал, что процесс найма можно ускорить на 75%.
Оптимизация цепочек поставок
ИИ помогает компаниям создавать более интеллектуальные и гибкие цепочки поставок, анализируя модели спроса, оптимизируя ресурсы и прогнозируя возможные сбои. Компании могут использовать ИИ для улучшения управления запасами, снижения операционных затрат и более быстрого принятия решений в логистике и закупках.
Основные применения
Прогнозирование спроса: прогнозируйте будущий спрос клиентов и сезонные изменения.
Оптимизация запасов: поддерживайте оптимальный уровень запасов и сокращайте потери.
Планирование логистики: улучшайте маршруты доставки и эффективность перевозок.
Управление поставщиками: анализируйте работу поставщиков и связанные с ними риски.
Пример из практики: Amazon использует ИИ для прогнозирования спроса на товары
Amazon использует ИИ и машинное обучение в рамках Supply Chain Optimization Technologies (SCOT), чтобы прогнозировать спрос и определять, какие товары, в каком количестве и на каких объектах исполнения заказов хранить. По словам Amazon, её системы ежедневно прогнозируют спрос на сотни миллионов товаров. Более новая модель прогнозирования также учитывает такие факторы, как погода и график праздничных дней, при оценке регионального спроса.
Разработка продуктов
ИИ поддерживает продуктовые команды на всех этапах разработки — от исследования потребностей клиентов до создания первых концепций и улучшения дизайна. Анализируя обратную связь и генерируя идеи, ИИ помогает компаниям рассматривать больше возможностей и эффективнее выводить продукты на рынок.
Основные применения
Анализ исследований клиентов: выявляйте потребности пользователей по отзывам и обратной связи.
Генерация идей для продуктов: создавайте новые концепции на основе рыночных возможностей.
Создание прототипов: быстро создавайте ранние версии продуктовых идей.
Улучшение дизайна: предлагайте изменения с учётом предпочтений пользователей.
Пример из практики: Mabe использует машинное обучение для улучшения разработки продуктов
Mabe, крупный производитель бытовой техники, использует машинное обучение и визуализацию данных для анализа данных датчиков, поступающих от используемых устройств. Компания применяет полученные данные, чтобы понять, как клиенты пользуются её техникой, прогнозировать возможные неисправности и учитывать эти сведения при разработке новых моделей. По данным Siemens, такой подход помог Mabe улучшить процесс разработки продуктов и создать более эффективные стратегии разработки.
Выявление мошенничества и управление рисками
ИИ помогает компаниям выявлять потенциальные риски, анализируя большие объёмы данных и обнаруживая необычные закономерности. От финансовых транзакций до мониторинга кибербезопасности — ИИ помогает организациям быстрее реагировать на угрозы и совершенствовать процессы управления рисками в целом.
Основные применения
Выявление мошенничества: обнаруживайте подозрительные транзакции и аномальную активность.
Мониторинг кибербезопасности: выявляйте потенциальные угрозы безопасности.
Оценка рисков: анализируйте данные, чтобы прогнозировать возможные бизнес-риски.
Мониторинг соответствия требованиям: проверяйте документы и деятельность на соответствие нормативным требованиям.
Пример из практики: Mastercard использует ИИ для выявления мошенничества с платежами
Mastercard использует ИИ и машинное обучение для анализа платёжной активности, выявления мошенничества в реальном времени и принятия решений по рискам. Решение Transaction Risk Management на базе Brighterion AI от Mastercard оценивает транзакции в реальном времени, выявляя потенциальное мошенничество и помогая сократить число ложных срабатываний. По данным Mastercard, эта технология способна выявлять до 40% дополнительного мошенничества при минимальном влиянии на клиентский опыт.
Оптимизируйте сложные бизнес-задачи с помощью ИИ и Kimi Work
Когда вы понимаете, как ИИ может поддерживать разные направления бизнеса, настоящая ценность заключается в применении этих возможностей на практике. Командам нужны инструменты, способные справляться со сложной работой без добавления новых этапов в ежедневные процессы.
Kimi Work даёт командам практичный способ использовать ИИ для исследований, создания контента, анализа и других сложных задач. Он помогает сотрудникам работать с большими объёмами информации и превращать её в понятные и полезные результаты. Команды также могут использовать его для поддержки совместной работы и более эффективного выполнения сложных задач. Благодаря этому Kimi Work — полезный вариант для компаний, которые хотят внедрить ИИ в повседневные рабочие процессы.
Основные функции
Сложная бизнес-работа часто включает несколько этапов, инструментов и источников информации. Kimi Work помогает объединить их, чтобы команды тратили меньше времени на управление процессом и больше — на использование результатов. Ниже перечислены основные функции, поддерживающие такие рабочие процессы.
Превращайте бизнес-цели в выполненные задачи: Kimi Work помогает компаниям переходить от постановки целей к достижению результатов. Просто укажите бизнес-цель и ожидаемый результат — сервис сможет разбить работу на задачи, спланировать необходимые шаги, выполнить задачи и отслеживать ход работы без необходимости вручную давать каждую инструкцию.
Проводите сложные исследования с несколькими ИИ-агентами: Kimi Work использует Agent Swarm для проведения сложных бизнес-исследований с помощью нескольких ИИ-агентов, работающих параллельно. Он может разделить масштабную исследовательскую задачу на разные направления, такие как анализ конкурентов, анализ потребностей клиентов, исследование цен и рыночных тенденций, а затем объединить результаты в комплексный анализ.
Работайте с контекстом и данными вашей компании: Kimi Work может понимать контекст вашей компании, работая с локальными файлами, папками, веб-ресурсами и профессиональными базами данных. Это позволяет ему анализировать релевантные бизнес-материалы и формировать результаты на основе ваших фактических данных, а не давать общие ответы.
Создавайте готовые к использованию бизнес-материалы: Kimi Work преобразует результаты исследований, анализа и идеи в практические бизнес-материалы. Он помогает создавать отчёты, презентации, электронные таблицы, сайты и код, которые команды могут редактировать, делиться ими и использовать в повседневных рабочих процессах.
Автоматизируйте постоянный мониторинг бизнеса: Kimi Work помогает компаниям быть в курсе важных изменений благодаря запланированным рабочим процессам. Он может регулярно отслеживать конкурентов, рыночные тенденции, сигналы от клиентов и бизнес-показатели, а затем систематизировать собранную информацию в структурированные обновления для постоянного принятия решений.
Создавайте интерактивные дашборды и виджеты для рабочего стола: Kimi Work может превращать бизнес-потребности в персонализированные дашборды и виджеты с помощью запросов на естественном языке. Пользователи могут создавать интерактивные представления с обновлениями рынка, активностью конкурентов, ходом проектов и финансовыми показателями, а затем добавлять аннотации или выделять отдельные области для дальнейшей доработки, а также закреплять часто используемые виджеты на рабочем столе для быстрого доступа.
Как начать внедрять ИИ в бизнес?
Внедрение ИИ наиболее эффективно, когда компании рассматривают его как непрерывный процесс, а не как разовое обновление технологий. Цель — найти практические возможности, проверить, что работает, и укрепить уверенность перед масштабированием ИИ на всю организацию. Эти шаги помогут плавнее перейти от первого эксперимента с ИИ к более широкому внедрению в бизнесе.
Определите сценарии применения ИИ с наибольшим эффектом
Начните с задач, которые отнимают много времени, связаны с повторяющейся работой или регулярно становятся причиной задержек. Отдавайте приоритет областям, где ИИ может решить конкретную бизнес-задачу и принести измеримую пользу. Так команды смогут сосредоточиться на изменениях, способных дать реальный результат.
Установите чёткие цели и показатели успеха
Прежде чем выбирать инструмент или запускать проект, определите, что именно должен улучшить ИИ. Установите практические показатели: сэкономленное время, снижение затрат, более быстрое время отклика или повышение качества результатов. Чёткие цели упрощают оценку прогресса и позволяют понять, приносит ли проект пользу.
Оцените качество и доступность данных
ИИ работает лучше, когда у него есть доступ к релевантным, точным и хорошо структурированным бизнес-данным. Проверьте информацию, которой уже располагает ваша компания, и выявите отсутствующие, устаревшие, дублирующиеся или труднодоступные записи. Устранение этих проблем на раннем этапе может повысить качество и надёжность результатов, созданных ИИ.
Начните с небольшого пилотного проекта
Выберите один управляемый сценарий применения и сначала протестируйте его в небольшой команде, на ограниченном процессе или в одном подразделении. Небольшой пилотный проект даст сотрудникам возможность выявить проблемы, поделиться обратной связью и понять, как работает технология. Используйте полученные выводы, чтобы внести улучшения до внедрения ИИ в более масштабные рабочие процессы.
Выбирайте инструменты в рамках бюджета
Сравнивайте инструменты ИИ по их функциям, стоимости, масштабируемости, безопасности и совместимости с существующими рабочими процессами. Учитывайте как текущие затраты, так и возможные расходы по мере роста использования во всей организации. Не платите за расширенные возможности, которые вашей команде пока не нужны и не используются.
Обучите сотрудников работе с ИИ
Сотрудникам нужны практические рекомендации по эффективному использованию инструментов ИИ и пониманию того, где по-прежнему важно человеческое суждение. Организуйте обучение по составлению полезных запросов, проверке информации, созданной ИИ, защите бизнес-данных и работе с некорректными результатами.
Отслеживайте результаты и масштабируйте постепенно
После запуска рабочего процесса с ИИ продолжайте отслеживать его эффективность, чтобы убедиться, что он соответствует первоначальным целям. Анализируйте показатели, собирайте отзывы сотрудников и выявляйте неожиданные проблемы, которым может потребоваться внимание. Когда проект стабильно приносит пользу, постепенно расширяйте его на другие команды и процессы.
Заключение
ИИ помогает компаниям экономить время, эффективно управлять информацией и упрощать повседневную работу. Практичные сценарии применения и начало с малого делают внедрение более управляемым. Эти примеры использования ИИ в бизнесе показывают, как технологии могут поддерживать и рутинные, и сложные задачи. Kimi Work помогает внедрять ИИ в бизнес-процессы и эффективнее справляться с ресурсоёмкими задачами. Чтобы усилить защиту конфиденциальности и безопасность, оформите подписку на Kimi Business с возможностями ИИ, адаптированными под потребности бизнеса.
