Как эффективно внедрить ИИ в бизнес и сделать его своим главным помощником

Почему ИИ — это не просто тренд, а необходимость

Искусственный интеллект (ИИ) — это уже не просто модный термин, а реальная необходимость для любого бизнеса, который хочет оставаться конкурентоспособным. Сегодня ИИ — это не фантастика, а рабочий инструмент, который меняет правила игры. Компании, такие как Amazon, Netflix и многие другие как во всем мире, так и, в меньшей степени, в России, давно используют его для автоматизации логистики и персонализации контента, прогнозировании спроса, оттока клиентов, рекомендаций, автоматизации рутинных операции и т. д., что приносит экономит компаниям огромные деньги и служит дополнительным источником дохода, драйвером по запуску новых продуктов, основанных на ИИ.

Но ИИ — это не только для гигантов. Малый и средний бизнес тоже может извлечь из него огромную пользу: автоматизация рутинных задач, улучшение клиентского опыта, предсказание трендов на рынке. Главное — знать, как правильно его внедрить, с чего начать и как измерять эффективность..

Цель статьи

В этой статье мы разберем, как внедрить ИИ в ваш бизнес, чтобы он действительно приносил пользу, а не стал просто дорогим экспериментом. Вы узнаете, с чего начать, какие ошибки не допустить и как получить максимум выгоды.

1. Определение целей: зачем вашему бизнесу ИИ?

Какие задачи может решать ИИ?

ИИ может быть вашим лучшим сотрудником, который не устает, не требует зарплаты и работает 24/7. Вот несколько задач, которые он может решить:

• Автоматизация рутинных процессов: автоматизация HR, бухгалтерии, клиентской поддержки.
• Аналитика и прогнозирование: предсказание спроса, анализ рынка, выявление трендов.
• Персонализация взаимодействия с клиентами: умные чат-боты, рекомендательные системы, таргетированная реклама.

С чего начать? Как поставить реалистичные цели?

• Оцените слабые места бизнеса: где у вас уходит слишком много времени и ресурсов? Мы рекомендуем оценить, в каких бизнес-процессах компания тратит наибольшие ресурсы - временные, финансовые и др. Провести оценку, насколько данные процессы поддаются оптимизации с помощью алгоритмов и автоматизации процессов.
• Определите измеримые KPI: например, снижение затрат на 20% или увеличение конверсии на 30%. Верной постановке KPI может быть посвящена отдельная статья, однако здесь скажем лишь, что цели должны быть также реалистичные, чтобы было с чего начать и реально подойти к оценке выполнения KPI.

2. Оценка готовности компании к внедрению ИИ

Анализ данных и определение типа задачи

ИИ питается данными. Если у вас их недостаточно или они плохо организованы, модель не сможет работать эффективно. Задайте себе вопросы:

• Где хранятся данные: в облаке или на локальных серверах?
• Как они собираются и насколько они качественные?
• Сколько есть источников данных для возможного обучения (дообучения)?
• Какие есть типы данных? Насколько данные структурированы?
• Есть ли единое хранилище данных или Data Lake/ Data Lakehouse для последующего обучения моделей? Есть ли единое место хранения файлов и насколько они структурированы и описаны?
• Какого типа задачи могут быть делегированы ИИ-моделям? Есть ли задачи для использования генеративных моделей (GPT), связанные с обработкой и анализом текстовых данных, или же есть только задачи классического ML, связанные с рекомендациями, прогнозированием спроса, оценки риска и проч.? Также надо иметь в виду, что все больше даже классических ML-задач решается на основе GPT-подходов и решений. Поэтому отметать необходимость использования GPT-моделей сразу мы не рекомендуем, так как они несут ряд преимуществ по сравнению с классическими моделями, а также стремительно развиваются и эволюционируют.

Техническая инфраструктура и безопасность

• Совместимы ли ваши системы с ИИ-инструментами? Какие возможные способы интеграции и связи систем ИИ и ваших ИС внутри компании?
• Нужно ли обновлять оборудование или программное обеспечение для обучения и применения ИИ-моделей?
• Возможно ли использовать облачные большие языковые модели? Не противоречит ли это политике безопасности компании?
• В случае невозможности использования облачных моделей, возможно ли использование On-Prem серверов с GPU?

Команда и экспертиза

• Есть ли в компании специалисты по data science?
• Нужно ли нанимать новых сотрудников или можно воспользоваться готовыми решениями у сторонних компаний?
• Какая стратегия компании в части работы с данными и моделями ИИ? Есть ли стратегия на увеличение внутренней команды работы с ИИ?

3. Выбор подходящих ИИ-решений под вашу задачу

После определения типа вашей задачи, которую можно доверить ИИ, можно провести анализ рынка на предмет наличия готовых коробочных решений в части их внедрения AS IS с минимальными доработками/ кастомизацией именно под вашу задачу.

Готовые решения vs кастомная разработка

• Готовые решения: CRM с ИИ, чат-боты, аналитические платформы. Быстрое внедрение, но ограниченная кастомизация. На практике любое готовое решение требует в той или иной степени кастомизации. Впорос глубины этой кастомизации, времени на внедрение и необходимого бюджета. К тому встанет вопрос поддержки - будет ли готов интегратор или вендор решения поддерживать данную кастомизацию? В части модулей с ИИ - будет ли интегратор/ вендор поддерживать саму ИИ-модель? Как будет поддерживаться модель, если она Open-Source или если это облачный провайдер (например, GigaChat и др.)?
• Кастомная разработка: создается под конкретные задачи, но требует времени и бюджета. Как правило, большинство задач с ИИ все еще решаются в рамках заказной разработки, потому что каждая задача слишком специфична, особенно в рамках разных предметных областей. При этом часто используются одинаковые фреймворки и библиотеки, подходы к разработке и базовые модели, однако сама разработка модели, данные и тюнинг слишком специфичны для каждой задачи. Вопросы поддержки решения также остаются актуальными, также как и новые доработки и улучшение моделей - со временем может случиться деградация как производительности решения, так и точности. Кто будет и на каких условиях дорабатывать модель?

Критерии выбора

Для каждой компании могут быть свои критерии выбора ИИ-решений, которые зависят от стратегии компании, корпоративной культуры и др. факторов. Основные критерии могут включать, но не ограничиваться следующими:

• Соответствие бизнес-целям и стратегии компании. Точно ли оценены все аспекты стратегии компании в части ИИ и выбор решения коррелирует с данной стратегией?
• Масштабируемость и гибкость. Как данное решение затем масштабировать на другие задачи бизнеса? Будет ли это другое коробочное решение или заказная разработка, либо возможно все наработки по ИИ делать на базе одного фреймворка, библиотек и инструментов? Будет ли единый интерфейс для управления и мониторинга моделей?
• Стоимость внедрения и поддержки. Классический фактор, который зачастую является ключевым. Сюда же можно добавить оценку стоимости владения решения.
• Срок внедрения и окупаемости. Также важные факторы, которые могут показать в принципе необходимость выбора ИИ-решения. Как быстро его можно внедрить для достижения нужного качества поточности? Какой срок окупаемости решения? Надо отметить, что оценка срока окупаемости достаточно сложная и должна включать множество факторов.

4. Этапы внедрения ИИ в бизнес

Пилотный проект

Мы рекомендуем всегда начинать с выбора небольшой задачи, где ИИ может принести наибольшую ценность. Это может быть автоматизация небольших, но рутинных операций, когда ваш менеджер тратит огромное время на различные ручные действия. В рамках пилота обычно предлагается проверить гипотезу, что выбранная ИИ-модель и решение способны автоматизировать данную задачу с хорошим качеством (в разных задачах по-разному).

Процесс может выглядеть так:

• Выберите один процесс, который наиболее нуждается в автоматизации (например, обработка заявок в службе поддержки или помощь в маршрутизации заявок).
• Определите метрики успеха - какая должна быть точность модели и другие нефункциональные требования (например, скорость обработки заявки), чтобы достичь успеха в пилоте?
• Определите сроки внедрения - как правило, рекомендуем делать пилот за короткие сроки, чтобы не тратить много времени и ресурсов на проверку гипотезы - обычно это от 2 до 6 недель в зависимости от задачи.
• Не перегружайте функциональностью пилот - не делайте сложных функций, которые надо разработать. Это может быть проверка работы модели и ее подключение/ применение с помощью тг-бота.
• Сделайте период ОПЭ сроком на 1-2 месяца, в рамках которого сможете проверить различные сценарии работы с ИИ-решением, замерить метрики качества и понять, как решение используется пользователями для работы (в отдельных случаях).

Обучение модели

В некоторых случаях потребуется обучать модель на ваших данных. Для этого:

• Соберите и подготовьте данные. Данных должно быть много (в зависимости от конкретных кейсов, но правило простое - чем больше, тем лучше), а также они должны быть размечены для обучения.
• Проведите доработку модели. Дообучите модель на ваших данных (при необходимости). Альтернативой может служить использование сторонних моделей без обучения (например, LLM-модели). Так, с помощью подходов на базе RAG (Retrieval Augmented Generation) возможно не обучать модель, а использовать специальные надстройки на базе LLM в виде различных моделей эмбеддингов, векторных БД и промтингов.
• Проведите тестирование и оценку модели.

Интеграция в бизнес-процессы

Зачастую работа ИИ-модели в отрыве от текущих бизнес-процессов компании или информационной инфраструктуры не приносит большой выгоды. Поэтому часто требуется именно интеграция и встраивание работы моделей именно в существующие информационные системы (CRM, ERP, BI и проч.), где пользователи будут работать с данными решениями уже в существующем интерфейсе.

• Настройте взаимодействие ИИ-модели с существующими системами, с которыми требуется интеграция. Обычно она необходимо, когда ИИ-модель должна автоматически получать на входе данные из какой-либо системы, либо наоборот, в качестве результата работы записывать новые “прогнозные” данные в эту систему.
• Обучите сотрудников - должны быть созданы инструкции пользователей для работы с новым модулем системы, использующим ИИ-модель.

Масштабирование

Когда пилот был признан успешным после анализа метрик, можно задумываться о масштабировании пилота:

• Расширяйте ИИ на другие схожие процессы и задачи.
• В рамках масштабирования также возможна доработка решения до целевого, улучшение функциональности системы, нефункциональных требований и проч.
• Осуществляйте постоянный мониторинг и оптимизацию. Здесь важно не допустить момент, при котором будет узкое место в системе по масштабированию. Поэтому настройка мониторинга очень важная вещь, которая позволит следить за узкими местами и не допустить проблем при масштабировании.

5. Преодоление барьеров и рисков

Типичные ошибки

• Недостаток данных. Зачастую данных не хватает, чтобы обучить свою модель. В таких случаях есть возможность использовать готовые модели, однако есть риск более худшей работы этих моделей на реальных данных. Также возможно использование LLM-моделей для некоторых типов задач, где как правило не требуется дообучение, а можно применить подходы на базе все того же вышеупомянутого RAG.
• Отсутствие четких KPI.Если KPI выставлены не четко или неизмеримо, сложно справедливо оценить успешность пилота.
• Сопротивление сотрудников.Здесь может возникнуть чувство конкуренции - когда “ИИ займет мое место” и прочее. Необходимо проводить работу с сотрудниками, что ИИ - это не заместитель, а скорее помощник, в то время как освободившееся время сотрудников можно направить на другие, нужные бизнесу задачи. Тем самым бизнес получит гораздо большую. выгоду от такого сотрудничества.
• Несогласованность стратегии по ИИ (или ее отсутствие) с целями пилотного проекта.

Как минимизировать риски?

Начните с небольшого пилота, оценивайте его успешность и масштабируйте. Не тратьте сразу большие бюджеты, потому что многие кейсы могут оказаться убыточными или провальными, не приносящими нужные результаты.

• Внедряйте ИИ поэтапно.
• Обучайте сотрудников и показывайте выгоду. На базе каждого кейса важно показать эффект для бизнеса - отдельно оценивайте, сколько получилось сэкономить времени и бюджета.
• Постоянно анализируйте и корректируйте стратегию с учетом всех новых технологий и развития сферы ИИ, трендов.
• Настраивайте с ранних стадий мониторинг моделей и следите за качеством работы. Принимайте решения и дорабатывайте, когда и если это необходимо.

6. Примеры успешного внедрения ИИ

Специально для вас собрали некоторые наши успешные примеры внедрения ИИ в реальные задачи бизнеса:

• задачи класса Computer Vision для детектирования нарушений техники безопасности на объектах стройплощадки
• задачи на базе LLM-моделей - ассистент сотрудника Технической поддержки в ЖКХ сфере и сфере E-com
• задача прогнозирования загрузки серверов (классический ML)
• HR-Tech: автоматизация форматирования резюме

Ниже перечислены наши кейсы и ссылки для детального изучения:

Кейс 1: Детектирование нарушений техники безопасности

• Сокращение времени обнаружения нарушений в 15 раз.
• Ускорение формирования отчетов в 30 раз.

Кейс 2: Умный чат-бот помощник сотрудника технической поддержки

• 70% точность ответов.
• В два раза меньше нагрузки на сотрудников поддержки.

Кейс 3: Система прогнозирования загрузки серверов: рост эффективности управления вычислительными ресурсами

• Планирование закупки оборудования на 6 месяцев вперед.
• Снижение рисков поломок на 3%.

Кейс 4: Оптимизация форматирования резюме

• В 5 раз экономия времени HR на обработку резюме
• 93% точность модели генерации резюме

Кейс 5: Проектирование и разработка цифрового помощника на базе искусственного интеллекта

• Более 90% составила точность ответовВ 3 раза снизилась нагрузка на техподдержку

Заключение

ИИ — это не просто инструмент, а стратегический актив, который может кардинально изменить ваш бизнес. Начните с малого - с пилотного внедрения на базе одной небольшой, но трудоемкой задачи, на которую уходит очень много времени и которую можно автоматизировать. Ставьте реальные, измеримые и достижимые критерии успешности пилота. Протестируйте технологии и постепенно интегрируйте их в ваши процессы и информационные системы для более бесшовной интеграции для конечных пользователей и удобства использования ИИ-решений. Если не уверены и не знаете, с чего начать — обратитесь к экспертам.