Искусственный интеллект в бизнесе: как правильно использовать

По данным Inclient, в 2026 году уже 71% компаний используют ИИ для разных задач. Это логично: искусственный интеллект экономит время и деньги бизнеса. В статье рассказываем, как именно можно использовать ИИ и что это даст. В теме нам помог разобраться партнер OkoCRM Александр Аманкулиев.

От 65 000 ₽ экономии на оплате труда

Поручите общение с клиентами искусственному интеллекту и освободите до 41% рабочего времени линейных сотрудников.

Узнать подробнее

Искусственный интеллект (ИИ) — это технологии, которые позволяют компьютерным системам выполнять разные задачи: анализировать информацию, распознавать объекты и речь, находить закономерности, делать прогнозы, рекомендовать решения или генерировать контент.

Допустим, ИИ в CRM-системе может оценивать потенциальных клиентов и прогнозировать, насколько они готовы к покупке. ИИ-агенты могут консультировать клиентов или выяснять их потребности.

Вот пример — в OkoCRM есть встроенные ИИ-агенты, которые собирают информацию о клиентах или отвечают на их вопросы. Есть готовые шаблоны агентов для разных ниш, их легко адаптировать под цели вашего бизнеса. Такой инструмент помогает разгрузить менеджеров и вместо большого отдела продаж вы сможете оставить несколько сотрудников и ИИ-агентов.

Что может делать ИИ:

• отвечать на типовые вопросы клиентов в чате
• анализировать отзывы и обращения покупателей, находить негатив
• прогнозировать спрос на товары
• искать аномалии в финансовых или операционных данных
• составлять черновики писем, инструкций и рекламных материалов
• расшифровывать звонки и выделять из них важную информацию
• помогать сотрудникам искать данные во внутренних документах
• генерировать изображения, тексты, программный код и другие материалы

ИИ помогает быстрее выполнять задачи, освобождать время сотрудников и снижать расходы на ФОТ. Ниже — основные преимущества внедрения ИИ.

Экономия времени и снижение затрат

ИИ выполняет задачи быстрее, чем люди. Например, чтобы найти в документах нужную информацию и пересмотреть десятки договоров, сотруднику нужно полчаса, а ИИ — минута. Так ИИ экономит время и разгружает сотрудников. Соответственно, для выполнения большого объёма задач понадобится меньше людей, нужно будет платить меньше зарплат.

Но экономия не всегда означает сокращение штата. Часто речь идет о том, чтобы сотрудник просто успевал больше: вместо десятков однотипных операций он занимается клиентами, контролирует результат и решает нестандартные вопросы. Если поток лидов растёт, благодаря ИИ не приходится расширять отдел продаж.

Рост эффективности

ИИ может не только выполнять отдельные операции, но и помогать сотрудникам работать с большим объемом информации. Например, менеджер по закупкам может использовать алгоритм для анализа продаж, остатков и истории заказов, чтобы заметить товары, которые заканчиваются быстрее обычного.

HR-специалист может применить ИИ для первичного анализа большого количества откликов. Допустим, если раньше он тратил 3 часа в день, чтобы разобрать отклики, ИИ проанализирует их за 5 минут и передаст эйчару анкеты лучших кандидатов.

Повышение точности всех операций

ИИ умеет находить закономерности и отклонения в больших массивах данных, которые человеку сложно постоянно контролировать вручную.

Например, может заметить необычное изменение спроса, подозрительную транзакцию, отклонение производственного показателя или ошибку в большом наборе данных. В производстве компьютерное зрение может использоваться для автоматического обнаружения дефектов продукции.

Для важных бизнес-операций нужен контроль результата. Например, ИИ может найти подозрительные операции в бухгалтерских данных, но окончательное решение о том, является ли операция ошибочной, принимает специалист.

Быстрая адаптация к изменениям

Вводные могут постоянно изменяться. Допустим, у компании меняется спрос или условия работы, появляются новые товары и конкуренты. ИИ помогает быстрее обрабатывать эту информацию и корректировать процессы. Например, если ИИ может заметить, что меняется спрос, ещё до того, как это увидят сотрудники.

Внедрение инноваций

ИИ можно использовать не только для оптимизации уже существующей работы. Он позволяет создавать новые продукты, сервисы и способы взаимодействия с клиентами.

Например, онлайн-магазин может использовать ИИ для настройки персональных рекомендаций, чтобы показывать покупателю подходящие товары. А производитель будет применять возможности искусственного интеллекта для прогнозирования поломок оборудования и переходить от устранения неисправностей к их профилактике.

Нейросеть для отдела продаж

Не теряйте время на общении с клиентами и прослушивании диалогов. Поручите переписки с лидами ИИ-агенту. Уже доступно в OkoCRM.

Узнать больше

По данным НИУ ВШЭ, технологии чаще всего используют в маркетинге, продажах, управлении персоналом и производством ↓

Маркетинг

В маркетинге искусственный интеллект помогает анализировать целевую аудиторию, продумывать рекламные кампании и генерировать контент. Например, нейросети используют, чтобы:

• сегментировать клиентов по поведению и истории покупок
• анализировать отзывы и упоминания компании
• находить закономерности в поведении аудитории
• создавать черновики текстов, изображений и рекламных объявлений
• планировать и анализировать результаты рекламных кампаний

Например, искусственный интеллект можно использовать, чтобы быстро находить инфоповоды и тренды для вирусного маркетинга. А дальше генерировать картинки, тексты для постов, составлять сценарии для видеороликов.

Продажи

В продажах ИИ может стать помощником менеджера на разных этапах работы с клиентами. Например, искусственный интеллект, встроенный в CRM-систему умеет:

• квалифицировать лиды
• отвечать клиентам
• расшифровывать звонки и делать саммари — сжатый пересказ
• заполнять карточки
• прогнозировать повторные продажи
• анализировать отказы

Например, в OkoCRM есть сразу несколько ИИ-инструментов. Агенты работают с заявками: консультируют, перенаправляют на сотрудников, помогают решать типовые проблемы клиентов вроде «не могу оформить заказ». Ещё есть расшифровка записей разговоров с помощью ИИ.

А в модуле «Клиенты» искусственный интеллект помогает спрогнозировать, когда клиент снова вернётся за покупкой. И вы сможете напомнить ему о заказе заранее с помощью автоматического письма или сообщения в мессенджер.

Так ИИ в продажах помогает работать с клиентами, удерживать их и мотивировать возвращаться к вам снова и снова.

Аналитика

ИИ быстрее, чем сотрудники, анализирует информацию. Например, ИИ-агентов подключают к сервисам финансового учёта, чтобы они находили закономерности в данных или подсвечивали риски.

Система может сопоставлять продажи, остатки, цены, рекламные расходы и другие показатели, находить отклонения и строить прогнозы. Например, ИИ может обнаружить, что у компании слишком выросли расходы по определённым направлениям.

ИИ также можно применять для поиска аномалий. Если показатель резко отклоняется от обычного значения, система сообщает об этом сотруднику, который уже разбирается в причине.

Автоматизация бизнес-процессов

ИИ можно встроить в процессы, где сотрудники постоянно выполняют похожие действия: обрабатывают документы, заявки, письма, обращения или данные из разных систем.

Например, компания получает заявки по электронной почте. ИИ может определить тему обращения, извлечь из письма имя клиента и параметры заказа, занести информацию в CRM и отправить заявку ответственному сотруднику.

HR и адаптация персонала

В HR-сфере ИИ помогает автоматизировать работу с кандидатами и сотрудниками.

Например, рекрутер может использовать его для:

• первичного анализа резюме по заданным критериям
• составления текстов вакансий
• подготовки сообщений кандидатам
• планирования интервью
• оценки навыков и компетенций
• составления карьерного трека

Сейчас во многих CRM-системах для HR и подбора персонала есть ИИ-рекрутеры, которые собирают заявки и оценивают анкеты, отбирая лучшие. Их они передают реальным сотрудникам.

Логистика

В логистике ИИ работает с маршрутами, запасами, загрузкой транспорта и прогнозированием спроса.

Например, алгоритм может учитывать историю заказов, сезонность, текущие остатки и сроки поставок, чтобы прогнозировать потребность в товаре. ИИ умеет анализировать данные о маршрутах и загрузке машин, помогать выбирать более подходящий вариант доставки.

Склад тоже может стать источником данных для ИИ: система анализирует скорость движения товаров и помогает определить, какие позиции разместить ближе к зоне комплектации.

Маркетинг и ретейл

Для розничной торговли ИИ особенно интересен благодаря большому объему данных о покупателях и товарах.

С его помощью можно:

• прогнозировать спрос
• управлять ассортиментом
• персонализировать рекомендации
• анализировать привычки покупателей
• определять товары, которые часто покупают вместе
• контролировать наличие продукции и делать заказы автоматически

В интернет-магазине ИИ может анализировать поведение посетителя и показывать ему товары, которые соответствуют его интересам. В офлайн-рознице компьютерное зрение можно использовать для контроля выкладки и наличия товаров на полках.

ИИ для общения с клиентами

Нейросеть, которая ведёт диалоги с лидами, заводит сделки, ставит задачи и экономит от 65 000 ₽ для бизнеса. Прямо в OkoCRM.

Узнать подробнее

Кадровое дело

Здесь много документов и операций, которые выполняются по установленному порядку. Поэтому ИИ можно использовать прежде всего как инструмент для работы с информацией.

Например, система может распознавать данные из документов: вытягивать текст из сканов. Или находить нужные сведения во внутренних правилах и отвечать на типовые вопросы сотрудников.

Еще один вариант — интеллектуальный поиск. Вместо того чтобы просматривать десятки файлов, кадровик задает вопрос обычным языком и получает ответ со ссылкой на нужный ему документ.

Промышленность

В промышленности ИИ используют, чтобы замечать проблемы с оборудованием до поломки. Допустим, датчик фиксирует разные показатели, в какой-то момент станок начинает работать более шумно, это замечает алгоритм и выдаёт рекомендацию — проверить оборудование.

На производстве часто используют компьютерное зрение. Камера фиксирует продукцию на конвейере, а алгоритм проверяет ее на соответствие заданным параметрам и находит видимые дефекты. ИИ также используют для контроля запасов сырья, загрузки станков или изменения спроса.

Сельское хозяйство

В сельском хозяйстве ИИ помогает анализировать данные о почве, погоде, состоянии растений и работе техники.

Например, изображения с дронов или камер можно использовать для обнаружения участков с признаками заболеваний или недостатком влаги. На основе данных о погоде, почве и предыдущих урожаях алгоритмы прогнозируют урожайность.

Финансы

ИИ используют для анализа операций, прогнозирования и управления рисками. Например, алгоритм может находить необычные транзакции и передавать их на проверку. Банки и финансовые организации также применяют машинное обучение для оценки рисков и обнаружения признаков мошенничества.

Компании могут применять ИИ для анализа денежных потоков, прогнозирования поступлений и платежей, обработки финансовых документов и поиска ошибок.

Экономия времени. Сотрудники меньше времени тратят на поиск информации, подготовку типовых документов, обработку обращений и другие повторяющиеся операции.

Экономия денег. В примере выше мы показали, как подключение ИИ-агентов OkoCRM помогает сэкономить от 45 000 ₽ в месяц на зарплатах сотрудникам. ИИ-агент работает с заявками за 10 000-15 000 ₽ в месяц, а работа реального менеджера стоит от 60 000 ₽ в месяц.

Снижение нагрузки на сотрудников. ИИ берет на себя часть рутинных задач, а специалисты могут сосредоточиться на работе, где нужны экспертиза, коммуникация и принятие решений.

Работа с большими объемами данных. Алгоритм способен быстро обработать массив информации, который сложно регулярно анализировать вручную.

Более быстрые решения. Руководитель получает данные, прогнозы и выявленные отклонения быстрее и может оперативнее реагировать на изменения.

Персонализация. Благодаря ИИ-инструментам можно учитывать особенности конкретного клиента, чтобы создавать персональные товарные рекомендации.

Масштабирование. Если автоматизированный процесс работает стабильно, его можно распространить на большее количество операций без пропорционального увеличения ручной работы.

Шаг 1: Оцените свои потребности

Сначала составьте список процессов, которые отнимают у сотрудников много времени или регулярно приводят к ошибкам. Например, HR-специалисты просматривают сотни резюме и упускают часть откликов, или служба поддержки отвечает на одни и те же вопросы. Это потенциальные задачи для ИИ.

Для каждой проблемы определите:

• сколько времени сотрудники тратят на нее сейчас
• сколько операций выполняется за день или месяц
• где чаще всего возникают ошибки
• какие данные используете
• можно ли измерить результат после автоматизации
• насколько критична ошибка для бизнеса

После этого выберите одну-две задачи, которые нужно автоматизировать с помощью ИИ в первую очередь.

Шаг 2: Исследуйте рынок инструментов

Теперь проанализируйте, какие сервисы могут закрыть вашу задачу. Например, для генерации текстов и картинок можно использовать нейросети, нужно выбрать подходящую, которая справится лучше всего. А для работы с клиентами есть ИИ-агенты. Их можно подключать самостоятельно или использовать уже встроенных агентов внутри CRM-систем.

При выборе инструмента сравните:

• какие задачи он умеет решать
• насколько хорошо работает с нужными форматами данных
• можно ли подключить его к CRM, ERP, сайту или другим решениям, которые вы уже используете в работе
• какие есть ограничения по объему данных
• где хранятся данные — в России или на серверах в других странах
• какие предусмотрены настройки доступа
• сколько стоит инструмент

Выберите решение, которое будет работать в текущей инфраструктуре компании. В идеале — протестировать несколько нейросетей или других продуктов, чтобы выбрать лучший вариант из всех, что есть на рынке.

Шаг 3: Начните с малого

Необязательно сразу перестраивать весь бизнес. Начните с пилотного проекта, внедрите искусственный интеллект в один процесс. Например, компания может сначала внедрить ИИ для консультации клиентов, а со временем использовать технологии в финансах и аналитике.

Такой подход позволяет проверить не только возможности ИИ, но и готовность самой компании: как сотрудники реагируют на инновации, сколько стоит переход на новые инструменты и какие проблемы возникают.

Шаг 4: Учитесь сами и обучайте команду

Даже хороший ИИ-инструмент не даст результата, если сотрудники не понимают, как с ним работать. Сотрудникам важно показать:

• какие задачи можно отдавать ИИ
• как проверять результат работы
• какие данные запрещено передавать во внешний сервис
• когда решение ИИ обязательно должен проверить человек
• как сообщать об ошибках и улучшать рабочий сценарий

Можно подготовить внутренние инструкции и примеры промптов для нейросетей для типовых задач.

Шаг 5: Постоянно адаптируйтесь к изменениям

ИИ развивается очень быстро. Появляются новые модели, улучшается качество работы, появляются новые функции. Периодически проверяйте:

• появились ли более подходящие инструменты
• какие функции сотрудники используют чаще всего
• где людям по-прежнему нужно слишком активно включаться в процессы
• какие новые процессы можно автоматизировать
• не изменились ли требования к безопасности и работе с данными

Например, изначально в компании использовали чат-ботов, чтобы отвечать клиентам. Но со временем появились ИИ-агенты — они умнее, помнят контекст, опираются на информацию из базы данных, чтобы отвечать клиентам. Поэтому, когда появился новый инструмент, имеет смысл переходить с ботов на ИИ-агентов.

Шаг 6: Оцените результаты

После запуска сравните процесс с тем, как он работал до внедрения.Для разных задач показатели будут отличаться. Можно измерять:

• время выполнения операции
• стоимость обработки одной заявки
• количество ошибок
• количество обращений, обработанных без участия сотрудника
• скорость ответа клиенту
• производительность команды
• конверсию и выручку
• удовлетворенность клиентов

Важно заранее зафиксировать исходные показатели. Если сначала внедрить ИИ, а потом решать, как оценивать его эффективность, сравнить результаты будет значительно сложнее.

CRM-системы с ИИ

В CRM-системе с искусственным интеллектом уже встроены агенты или нейросети. Например, в OkoCRM ИИ расшифровывает записи звонков и делает саммари, работает с заявками, помогает решить проблемы клиентов, прогнозирует повторные покупки.

Все функции уже подключены к OkoCRM, не нужно настраивать интеграции или использовать API. Это удобно, так как упрощает внедрение искусственного интеллекта. А ещё это экономия денег компании.

В примере выше мы показали, как подключение ИИ-агентов OkoCRM помогает сэкономить от 45 000 ₽ в месяц на зарплатах сотрудникам. ИИ-агент работает с заявками за 10 000-15 000 ₽ в месяц, а работа реального менеджера стоит от 60 000 ₽ в месяц.

У каждого продукта свои встроенные ИИ-функции. Это могут быть:

• генерация текстов и картинок
• скоринг сделок
• анализ показателей продаж
• заполнение карточек клиентов и сделок
• работа с клиентами

CRM-системы с ИИ подходят компаниям, которые хотят быстрее обрабатывать поток заявок или сократить расходы на выплату зарплат отделу продаж.

Плюсы:

• ИИ не нужно подключать отдельно, он уже встроен в продукт
• проще контролировать работу менеджеров
• можно автоматизировать повторяющиеся действия
• не нужно переносить данные между несколькими сервисами

Минусы:

• возможности ИИ зависят от конкретной CRM-системы
• для качественной работы нужно правильно настроить процессы и данные
• работу ИИ всё равно нужно проверять

Нейросети

Нейронные сети помогают сотрудникам выполнять разные задачи: писать и редактировать тексты, составлять документы, анализировать информацию, обрабатывать таблицы, придумывать идеи, готовить инструкции. Для этих целей используют Chat GPT, Claude, Deep Seek, Midjourney и другие подобные сервисы.

Их можно использовать как дополнительного помощника практически в любом отделе. Например, маркетолог может подготовить с помощью ИИ несколько вариантов рекламного текста, HR — составить описание вакансии, а руководитель — превратить заметки в план работы над проектом.

Плюсы:

• подходят для большого количества задач: можно и код писать, и создавать рекламные материалы
• помогают быстро создавать черновики и обрабатывать информацию
• их могут использовать сотрудники разных отделов
• легко протестировать на небольшой задаче

Минусы:

• результат нужно проверять и иногда сильно корректировать
• ИИ может ошибаться или неверно интерпретировать запрос
• без чётких инструкций ответы могут получаться слишком общими

Такой вариант подходит практически любому бизнесу, который хочет начать использовать ИИ и проверить его пользу на отдельных задачах.

Платформы для создания ИИ-агентов

ИИ-агент, в отличие от обычного чат-бота, может не только отвечать на запросы, но и выполнять последовательность действий: получить информацию от клиента, обработать её, принять решение по заданным правилам, дать ответ или инструкцию и передать информацию о запросе клиента сотруднику.

Специализированные платформы позволяют собирать таких агентов под свои задачи. Например, можно настроить агента, который будет собирать информацию о финансовом состоянии компании или разработает сайт

Плюсы:

• позволяют автоматизировать цепочки действий, а не отдельные операции
• могут работать с корпоративными базами и сервисами
• сокращают нагрузку на сотрудников
• подходят для круглосуточной обработки типовых запросов

Минусы:

• настройка сложнее, чем использование обычной нейросети
• агенту нужны понятные инструкции и доступ к актуальным данным
• ошибки в сценариях могут приводить к неправильным действиям
• нужно контролировать результат

ИИ-инструменты для аналитики

Такие сервисы помогают находить закономерности в больших объёмах данных. ИИ может анализировать продажи, расходы, маркетинговые показатели, поведение клиентов и другие данные, а также помогать формулировать выводы. Можно настроить ИИ-агента и подключить его к CRM-системе или сервису финансового учёта.

Плюсы:

• ускоряют обработку больших массивов данных
• помогают находить закономерности, которые сложно заметить вручную
• экономят время на подготовке отчётов

Минусы:

• качество выводов зависит от качества исходных данных
• результаты нужно проверять перед принятием важных решений
• не каждый инструмент подходит для работы с конфиденциальной информацией

Закрывайте до 78% чатов с клиентами без менеджеров

Поручите диалоги с клиентами в CRM искуственному интеллекту и экономьте до 65 000 ₽ на одном сотруднике.

Узнать подробнее

У разных моделей отличаются качество работы с текстом, изображениями и кодом, скорость, стоимость, контекст, возможности интеграции и требования к инфраструктуре. Правильнее сначала определить задачу, а уже потом искать инструмент под нее.

Шаг 1: Определите конкретные задачи

Сформулируйте, что именно должна делать нейросеть. Опишите задачу подробно, чтобы были понятнее детали — что именно вы хотите получить и как это сделать.

❌ Нужна транскрибация звонков.

✅ Нужно автоматически составлять краткое резюме звонка менеджера с клиентом и сохранять его в CRM.

После формулировки задачи опишите требования к результату. Чем точнее требования, тем проще сравнивать инструменты. Например, нужно расписать, что резюме звонка должно запускаться нажатием одной кнопке, а после сохраняться в карточку сделоки.

Шаг 2: Оцените текущие ресурсы

Если компания уже работает в CRM, использует корпоративный мессенджер, облачное хранилище и систему электронного документооборота, возможно, подходящий ИИ уже можно подключить к этой инфраструктуре. Оцените, есть ли в текущих инструментах доступные интеграции с ИИ и как они работают.

Если ИИ нет, подумайте, как его можно подключить. Или изучите продукты, у которых есть нужные вам ИИ-функции.

Шаг 3: Изучите требования к безопасности

До передачи данных выясните, что происходит с информацией после загрузки. Особенно внимательно нужно отнестись к персональным данным, коммерческой тайне, финансовой информации, договорам, клиентским базам и другой конфиденциальной информации.

Проверьте:

• где обрабатываются и хранятся данные
• используют ли пользовательские данные для обучения модели
• у кого есть доступ к информации
• предусмотрено ли разграничение прав
• можно ли удалить данные
• какие есть настройки корпоративной безопасности
• соответствует ли решение внутренним требованиям компании и законодательству

Шаг 4: Проведите тестирование

Перед полноценным внедрением протестируйте несколько инструментов на одинаковом наборе реальных задач. Например, если компания выбирает ИИ для работы с клиентами, протестируйте, как разные агенты отвечают на одни и те же вопросы, опираясь на одинаковые базы данных и настройки.

Внедрение ИИ начинается не с выбора нейросети, а с бизнес-задачи. Сначала определите процесс, который занимает много времени или приводят к появлению ошибок. Затем выберите подходящий инструмент, протестируйте его на одном процессе и после тестов внедряйте ИИ.

Что может делать ИИ:

• отвечать на типовые вопросы клиентов в чате
• анализировать отзывы и обращения покупателей, находить негатив
• прогнозировать спрос на товары
• искать аномалии в финансовых или операционных данных
• составлять черновики писем, инструкций и рекламных материалов
• расшифровывать звонки и выделять из них важную информацию
• помогать сотрудникам искать данные во внутренних документах
• генерировать изображения, тексты, программный код и другие материалы

В первую очередь это помогает компаниям экономить деньги. Пример: компания, которая производит столы для швейного оборудования, внедрила ИИ-агентов OkoCRM для работы с заявками c Avito и сайта.

ИИ-агент уточняет, сколько столов нужно и какого размера, а дальше по прайсу считает стоимость и озвучивает её. Клиент оставляет заказ и дальше к работе подключается менеджер, ему падает задачка в OkoCRM — оформить заказ. Если клиент говорит, мол, ещё подумаю, ИИ-агент не бросает диалог, а продолжает его. И дожимает человека до заказа.

Подключение ИИ-агентов OkoCRM помогает сэкономить от 45 000 ₽ в месяц на зарплатах сотрудникам. ИИ-агент работает с заявками за 10 000-15 000 ₽ в месяц, а работа реального менеджера стоит от 60 000 ₽ в месяц.