По данным InClient, 55% компаний во всём мире используют искусственный интеллект, а 64% утверждают, что ИИ помог им увеличить эффективность. AI-инструменты помогают закрывать всё больше задач. В статье рассказываем, как происходит автоматизация бизнес-процессов с помощью ИИ: какие инструменты сейчас есть и как их использовать. В теме помогли разобраться:
- Андрей Шапран — основатель b2bport.ru, автор ТГ-канала «Продажник +1»
- Алексей Дёмин — более 20 лет в IT-сфере, системный аналитик в dyomin.ru, автор ТГ-канала «Автоматизация процессов с ПланФикс»
Что такое искусственный интеллект и его роль в бизнесе
Искусственный интеллект — метод или технология, которая позволяет машинам выполнять поставленные задачи, имитируя интеллектуальные функции человека. К примеру, ИИ может решить уравнение, сгенерировать текст, собрать данные и свести их в отчёт. Самостоятельно думать искусственный интеллект пока не умеет — он выполняет работу, опираясь на алгоритм, которому его обучили.
Искусственный интеллект используют, чтобы собирать и обрабатывать данные, автоматизировать работу с клиентами, выполнять разнообразные команды. Например, автоматизация бизнес-процессов с ИИ помогает:
- прогнозировать спрос
- автоматизировать найм сотрудников, снижая нагрузку на HR-отдел
- упростить работу с клиентами, снижая нагрузку на менеджеров
- создавать индивидуальные предложения для клиентов
- оптимизировать логистику, подбирать лучшие маршруты
- анализировать маркетинговую стратегию конкурентов
- обучать сотрудников, повышать уровень их знаний
Как ИИ влияет на бизнес-процессы
Искусственный интеллект выполняет задачи быстрее, чем люди, а ещё не ошибается, если всё настроено как надо. Есть несколько основных направлений использования искусственного интеллекта.
Обработка информации. Искусственный интеллект может анализировать поведение клиентов или стратегии конкурентов, собирать данные или сортировать письма. Например, в одной производственной компании искусственный интеллект помогает сортировать письма. Раньше письма пачками приходили в CRM-систему и сотрудник вручную отсеивал спам, а заявки направлял менеджерам. Это отнимало много времени. После внедрения искусственного интеллекта сортировка писем занимает считанные минуты, заявки быстрее попадают к менеджерам.
Работа с клиентами. Искусственный интеллект помогает отвечать клиентам, обрабатывать и оформлять заказы. В call-ценрах используют голосовых роботов, которые отвечают на вопросы клиентов или обзванивают их, чтобы донести определённую информацию. Также сейчас появляются чат-боты с ИИ-функциями, которые отвечают на вопросы людей, опираясь на информацию из своей базы знаний.
Искусственный интеллект также умеет оценивать качество обслуживания. Например, нейросеть поможет оценить разговоры менеджеров с клиентами, найти упущенные заявки и увеличить конверсии. Или проанализировать, помогают ли специалисты технической поддержки решать проблемы клиентов.
Так, к площадке Авто.ру Бизнес подключили инструмент YandexGPT «Анализ качества звонков». Теперь он помогает дилерам найти звонки с критическими ошибками менеджеров, чтобы быстро повторно связаться с клиентами и заключить сделки.
Искусственный интеллект умеет распознавать голосовые сообщения и переводить их в текст. Например, в OkoCRM ИИ делает транскрибацию записей разговоров с клиентами, а ещё делает саммари — краткую выжимку, суть разговора. Чтобы менеджер вспомнил, что говорил клиент, не нужно переслушивать запись. Достаточно нажать на кнопку, искусственный интеллект выдаст расшифровку и саммари.
Так выглядит расшифровка записей разговора с ИИ, кейс OkoCRM.
Создание контента. Искусственный интеллект помогает генерировать иллюстрации и текст. Например, используя нейросети, можно создать обложку для статьи или придумать контент-план на месяц. Такие задачи пока автоматизированы частично, то есть нужен человек, который будет писать промпты и дорабатывать материал.
Оптимизация разнообразных задач. Искусственный интеллект может посчитать сроки и стоимость доставки точнее, чем это сделал бы человек. Или будет анализировать остатки на складе, определяя, какой товар нужно закупить и в каком объёме. Искусственный интеллект может автоматизировать многие задачи и для этого уже есть готовые решения, о которых мы расскажем дальше.
Классификация AI-решений для бизнеса
ИИ-ассистенты
ИИ-ассистенты помогают людям выполнять задачи. Они начинают работу после того, как человек даст команду, например, напишет в чат-бот, какое нужно выполнить действие.
Примеры ИИ-ассистентов:
- чат-боты для клиентов
- голосовые помощники и роботы
- алгоритмы, которые помогают сотрудникам: заполняют документы, обучают, находят информацию в базе данных
Чат-бот с ИИ заменит менеджера. Источник: suvvy.ai
ИИ-агенты
ИИ-агенты выполняют задачи без вмешательства человека, они более автономные. Например, в компании настроили ИИ-агента, который сортирует входящие обращения, распределяет их по сотрудникам. В этом случае, чтобы алгоритм запустился, его настраивают, а дальше он действует самостоятельно и принимает решения без людей, как в случае с ИИ-ассистентами.
Примеры ИИ-агентов:
- автоматизирует найм сотрудников: анализирует резюме, оценивает кандидатов, прогнозирует их успешность
- упрощает работу с задачами: ставит их сотрудникам, контролирует дедлайны, напоминает о сроках
- контролирует работу на производстве
- сортирует письма, обращения, заявки
- робот, который собирает заказы на складе
Мультиагентные системы
Когда нужно выполнить сложную задачу или несколько разных задач, используют мультиагентные системы. По сути это несколько ИИ-агентов, каждый из которых выполняет свою задачу.
Допустим, компании нужно автоматизировать логистику. Один агент не справится со всей цепочкой задач, но несколько агентов смогут закрыть все потребности компании:
- первый агент будет следить за складскими запасами и создавать заявку на закупку
- второй — проконтролирует обработку заявки и доставку на склад
- третий — распределить товар по нескольким складам, пересчитает и обновит остатки
Как внедрить ИИ в компанию: пошаговое руководство
1 этап. Выберите задачу
В первую очередь нужно понять, какую работу нужно автоматизировать всвязке с искусственным интеллектом. Это может быть обработка и сортировка лидов, производственные операции, логистика, взаимодействие с клиентами.
Обычно начинают с оптимизации тех задач, которые влияют на результаты бизнеса и их нужно выполнять часто. Например, сортировка лидов или их скоринг влияют на выручку, делать это нужно каждый день, поэтому есть смысл внедрять ИИ.
2 этап. Описать желаемый результат
Опишите, как выглядит выполнение задачи сейчас, как вы хотите, чтобы это выглядело после внедрения искусственного интеллекта. Также нужно описать, какой результат получит компания. Давайте разберём на примере. Допустим, мы хотим сортировать письма, которые приходят на почту.
Было. Сейчас это делает сотрудник. В 9 утра он открывает CRM-систему и до обеда просматривает письма: какие-то отправляет в спам, какие-то менеджерам, другие — руководителю. Иногда не вчитываясь в текст, сотрудник по ошибке отправляет письмо от потенциального клиента в спам. Иногда менеджеры получают письма слишком поздно — клиент уже передумал, ушёл к клиентам или просто перестал выходить на связь.
Стало. Искусственный интеллект сортирует письма, которые приходят на почту, в момент их поступления. Тут же отправляет коммерческие запросы менеджерам, важные письма — руководителям, рекламу — в спам. Искусственный интеллект не ошибается, так как его обучили, по каким параметрам анализировать текст письма.
Результат. Все коммерческие запросы сразу попадают менеджерам, клиенты не теряются из-за долгого ожидания. Анализируя содержимое, Искусственный интеллект не ошибается — в спам уходят только некоммерческие запросы.
3 этап. Выбрать инструмент
Теперь нужно подобрать сервис, который поможет реализовать описанный сценарий работы. Есть несколько вариантов автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ.
Готовые решения. Проще всего внедрить искусственный интеллект, если найдёте подходящий сервис со всеми готовыми ИИ-инструментами. Обычно у инструментов вроде SalesAI, Naimee AI или mymeet.ai есть инструкции по внедрению и настройке. Иногда есть и команда интеграторов, которая поможет встроить искусственный интеллект.
Конструкторы. Это платформы, в которых сценарий оптимизации можно настроить самостоятельно, в конструкторе. Уметь писать код не нужно, но работать с конструктором сложнее, чем с готовым решением.
Например, Yandex B2B Tech представила AI Studio — это сервис, в котором вы сможете создать ИИ-агента в конструкторе. Реализовать сценарий вы сможете, добавляя и настраивая блоки действий.
Пример конструктора от Яндекса. Источник: habr.com/ru/news/950068
Разработка решения на базе готовых моделей. Вы можете создать решение для своего бизнеса, опираясь на готовые инструменты. Например, сделать чат-бота для клиентов на основе ChatGPT. Для этого понадобится нанять команду и потратить много денег. Такой вариант ИИ-инструмента больше подходит для крупных компаний с уникальными задачами, которые не могут найти подходящее готовое решение.
4 этап. Внедрить ИИ-инструмент
Теперь нужно внедрить ИИ-сервис и настроить его работу. Допустим, вы хотите контролировать качество продаж в SalesAI. Тогда вам нужно пройти внедрение в несколько этапов:
- Разработать совместно с экспертами чек-лист по внедрению инструмента.
- Настроить дашборд и интеграции с инструментами компании по API.
- Провести демо-сессии и вебинары для сотрудников.
- Провести более точную настройку SalesAI.
Большую часть задач выполняют аналитики SalesAI, но сотрудники компании также должны подключаться к работе.
5 этап. Выстроить новую систему работы команды
С внедрением ИИ меняются бизнес-процессы, задачи сотрудников. Важно донести команде, как теперь выстроена работа и следить за тем, чтобы специалисты не саботировали новый инструмент.
Желательно после внедрения искусственного интеллекта проводить консультации с интеграторами, которые выстраивали работу. Это поможет команде быстрее адаптироваться к измененениям.
Примеры задач, которые можно автоматизировать с помощью ИИ
Квалификация лидов
Сервисы: SalesAI, kwAI
Искусственный интеллект оценивает лиды, опираясь на заданные параметры: действия на сайте, источник заявки, история обращений. Также алгоритм анализирует успешные сделки, чтобы понять, какие клиенты чаще покупают, а какие — сливаются. На основе всех проанализированных данных искусственный интеллект присваивает лиду балл, чтобы менеджеры понимали, насколько вероятно заключение сделки, насколько клиент «горячий».
Квалификация лидов позволяет сотрудникам сосредоточить внимание на тех клиентах, которые готовы покупать, а не на тех, кому «только спросить». Благодаря такому инструменту удаётся увеличить конверсию в сделку, сократить цикл сделки.
Найм сотрудников
Сервисы: BRain HR, Naimee AI
Искусственный интеллект оценивает кандидатов на соответствие требованиям компании и отсеивает неподходящих кандидатов. Представьте, что на вакансию откликнулось 5000 человек, из них минимум 70% не подходят компании. Чтобы изучить все анкеты и отсеять неподходящие заявки HR-менеджерам нужно потратить уйму времени.
Искусственный интеллект справится с задачей намного быстрее и не допустит ошибок. Подходящих кандидатов он оценит по уровню навыков и выстроит по соответствию вакансии. Искусственный интеллект также согласует с подходящими кандидатами время проведения интервью и передаст их анкеты HR-менеджеру.
Пример того, что умеет ИИ для HR.
Персонализация email-кампаний
Сервисы: DashaMail, Carrot quest
Искусственный интеллект может создавать письма для разных сегментов или даже для отдельных клиентов, подбирая подходящие товары, акции, составляя тексты писем. ИИ не просто подставит в шаблонный текст имя клиента, а сгенерирует текст и подберёт содержимое письма под его потребности.
Искусственный интеллект может отправлять цепочки писем и анализировать, какие письма сработали лучше всего, чтобы понимать, какие варианты сработали лучше всего. Возможности ИИ позволят увеличить открываемость и кликабельность.
Анализ конкурентов
Сервисы: ChatGPT
Искусственный интеллект может собирать и анализировать любую информацию о конкурентах, которая есть в интернете. Например, может мониторить цены. Или будет собирать и анализировать отзывы, составляя отчёты о сильных и слабых сторонах конкурентов.
Самый простой вариант анализа — использовать ChatGPT. Например,он поможет провести SWOT-анализ конкурентов. Для этого нужно составить промпт, например такой ↓
Проведи подробный SWOT-анализ для компании-конкурента [Название], которая конкурирует с моей компанией в [указать отрасль]. Структура анализа должна быть следующей:
Сильные стороны. Перечисли 5-7 ключевых преимуществ компании. Обоснуй каждый пункт на основе известных фактов или данных.
Слабые стороны. Перечисли 5-7 слабых мест. Обоснуй каждый пункт.
Возможности. Опиши 4-6 возможностей для роста. Укажи, как компания может их использовать.
Угрозы. Опиши 4-6 угроз. Обоснуй, почему они актуальны.
Используй актуальные данные из открытых источников: [список сайтов], отзывы, отчёты, исследования. Напиши, как я могу использовать слабые стороны конкурента в своей стратегии. Создай таблицу, где будут перечислены сильные и слабые стороны конкурента [название конкурента].
Информацию после ChatGPT стоит перепроверять, так как нейросеть иногда придумывает информацию самостоятельно.
Оптимизация встреч
Сервисы: mymeet.ai, AIGenda
Искусственный интеллект умеет расшифровывать речь спикеров на встречи. Такой инструмент можно использовать для собеседований, интервью, созвонов команды. Кроме транскрибации разговора ИИ может разделить встречу на главы, составить отчёт с задачами и ответственными, которых назначили во время созвона.
Есть и другие удобные функции. Например, в mymeet.ai есть чат-бот, который отвечает на вопросы по встрече. И в mymeet.ai, и в AIGenda можно составлять протоколы встреч в боте в Telegram.
Так работает mymeet.ai. Источник: mymeet.ai
Так работает бот AiGenda. Источник: aigenda.tech/ru
Управление логистикой и запасами
Сервисы: Storm
Искусственный интеллект анализирует спрос и помогает определить товары, которые нужно закупить. ИИ учитывает много факторов: тренды, сезонность, предпочтения покупателей, предложения конкурентов. Учитывая всё это, ИИ формирует заказы и точно знает, что заказывать нужно, а что — нет.
Также ИИ может автоматизировать приёмку товаров на складе: проверит, зафиксирует и разместить по складам. Или проконтролирует отгрузку, оплаты, комплектацию товара.
Возможные сложности при внедрении AI
Есть несколько моментов, из-за которых внедрение ИИ усложняется.
Сопротивление сотрудников. У многих людей внедрение новых инструментов вызывает сопротивление, а внедрении ИИ-инструментов приводит к дополнительным переживаниям о потере рабочего места. Поэтому важно объяснять сотрудникам, какие именно задачи вы планируете перепоручить ИИ, а ещё проводить обучение по работе с новыми инструментами.
Отсутствие стратегии. ИИ нужно внедрять с определёнными целями, а под них расписывать весь процесс внедрения, доработок, оценку успешности нового инструмента. Иначе автоматизация бизнес-процессов с ИИ просто не даст ожидаемого результата.
Безопасность данных. Если ИИ работает с данными компании и клиентскими данными, есть риск утечки. Поэтому важно выбирать надёжные решения и продумывать систему безопасности, которая убережёт от утечек данных.
В отчёте LayerX рассказали: ИИ может стать серьёзной угрозой. Один из главных каналов утечки информации — операции копирования и вставки. Старое доброе Ctrl+C, Ctrl+V.77% сотрудников вставляют данные в инструменты GenAI, и 82% этой активности приходится на неуправляемые учётные записи.
Ошибки. Вообще ИИ работает точнее людей и не совершает ошибки, но так бывает не всегда. Например, ChatGPT может придумывать информацию из воздуха, из-за чего сгенерированные им тексты или анализ конкурентов окажутся искажены. Такие результаты работы ИИ стоит перепроверять.
Стоит ли пробовать нейросети уже сейчас
Если есть задачи, для которых уже создан подходящий инструмент, можно внедрять ИИ уже сейчас. Главное, правильно оценить риски, чтобы ИИ действительно помогал автоматизировать работу, а не добавлял головной боли сотрудникам.
В компании могут самостоятельно определить, стоит ли уже сейчас внедрять возможности искусственного интеллекта.
FAQ
Как ИИ помогает автоматизировать бизнес-процессы
Есть несколько основных направлений использования искусственного интеллекта.
- Обработка информации. Искусственный интеллект может анализировать поведение клиентов или стратегии конкурентов, собирать данные или сортировать письма.
- Работа с клиентами. Искусственный интеллект помогает отвечать клиентам, обрабатывать и оформлять заказы. В call-ценрах используют голосовых роботов, которые отвечают на вопросы клиентов или обзванивают их, чтобы донести определённую информацию.
- Создание контента. Искусственный интеллект помогает генерировать иллюстрации и текст. Например, с помощью нейросетей можно создать обложку для статьи или придумать контент-план на месяц.
- Оптимизация разнообразных задач. Искусственный интеллект может посчитать сроки и стоимость доставки точнее, чем это сделал бы человек. Или будет анализировать остатки на складе, определяя, какой товар нужно закупить и в каком объёме.
Какие ИИ-инструменты используют компании
Для квалификации лидов подходят сервисы SalesAI, kwAI. Искусственный интеллект оценивает лиды, опираясь на заданные параметры: действия на сайте, источник заявки, история обращений. Также алгоритм анализирует успешные сделки, чтобы понять, какие клиенты чаще покупают, а какие — сливаются. На основе всех проанализированных данных искусственный интеллект присваивает лиду балл, чтобы менеджеры понимали, насколько вероятно заключение сделки, насколько клиент «горячий».
Для найма сотрудников есть сервисы BRain HR, Naimee AI. Искусственный интеллект оценивает кандидатов и отсеивает неподходящих, согласует с подходящими специалистами время проведения интервью и передаст их анкеты HR-менеджеру.
Для анализа конкурентов используют ChatGPT. Он может собирать и анализировать любую информацию о конкурентах, которая есть в интернете. Например, может мониторить цены. Или будет собирать и анализировать отзывы, составляя отчёты о сильных и слабых сторонах конкурентов.
Для оптимизации встреч есть mymeet.ai, AIGenda. Сервисы выполняют транскрибацию разговора, составляют отчёт с задачами и ответственными, которых назначили во время созвона.
Какие задачи можно автоматизировать с помощью ИИ
Вот несколько примеров задач, которые может выполнять искусственный интеллект:
- прогнозировать спрос
- автоматизировать найм сотрудников
- упростить работу с клиентами
- создавать индивидуальные предложения для клиентов
- оптимизировать логистику, подбирать лучшие маршруты
- анализировать маркетинговую стратегию конкурентов
- обучать сотрудников
