5 способов применить генеративный ИИ в бизнесе уже сегодня

В этой статье вы узнаете, как современные компании внедряют генеративный искусственный интеллект для автоматизации рутинных задач, анализа данных, поддержки клиентов, перевода и повышения эффективности команд.

Вокруг генеративного искусственного интеллекта сейчас большой ажиотаж, и команды по работе с данными и машинному обучению ощущают серьезное давление.
Во многих отраслях руководители требуют от специалистов по данным создавать продукты на базе искусственного интеллекта, которые смогут экономить время, увеличивать доход или давать конкурентное преимущество.

Крупные технологические компании активно выпускают на рынок новые функции, основанные на больших языковых моделях и моделях генерации изображений. Такие инструменты помогают компаниям анализировать данные в больших объемах, быстро объединять и пересказывать информацию, генерировать контент и менять подходы к ведению бизнеса.

Возникает вопрос: с чего большинству компаний начинать внедрение генеративного искусственного интеллекта? Какие реальные задачи можно решать с его помощью и что действительно приносит отдачу от вложений?

Команда внимательно изучила опыт тех, кто первым начал использовать эти технологии, чтобы узнать, как компании применяют их в 2025 году и что нужно для того, чтобы внедрить генеративный искусственный интеллект на уровне всей команды данных.

Оптимизация рабочих процессов: меньше рутины, больше результата

В разных отраслях компании начинают использовать генеративный искусственный интеллект, чтобы автоматизировать и упростить трудоемкие процессы для сотрудников, которые работают с информацией.

Благодаря тому, что большие языковые модели умеют понимать и извлекать полезные данные из неструктурированной информации, компании видят пользу в быстром создании кратких обзоров, анализе, поиске и выделении важных сведений из больших объемов внутренних данных.

Рассмотрим, как некоторые ключевые секторы применяют генеративный искусственный интеллект в 2025 году.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Юрфирмы

В юридической сфере системы на основе искусственного интеллекта помогают компаниям решать следующие задачи:

Автоматическое отслеживание изменений в законодательствах для того, чтобы клиенты всегда были в курсе новых требований.
Подготовка и проверка стандартных документов, таких как завещания и контракты.
Помощь при проведении комплексной проверки, когда нужно проанализировать большие объемы документов и выявить возможные риски и проблемы.
Анализ контрактов с целью обнаружения спорных моментов или предложения изменений.
Поддержка при юридических исследованиях — поиск, анализ и краткое изложение важной информации из судебной практики, законов, журналов, нормативных актов и других источников.
Для этих целей юридические команды используют специализированные решения с доработанными или обученными языковыми моделями, созданными специально для работы с юридическими документами.

Пример из практики: юридическая фирма в Лондоне использует искусственный интеллект для поддержки исследовательской работы, анализа и краткого изложения документов, а также для создания черновиков писем и служебных записок, включая работу с клиентами. Все полученные результаты затем проверяются специалистами фирмы.

Финансы

В начале 2023 года крупные финансовые организации ввели запрет на использование некоторых языковых моделей из-за опасений по поводу безопасности данных. Несмотря на такие новости, финансовая отрасль уже много лет использует алгоритмы машинного обучения, например, для выявления мошенничества и принятия кредитных решений. Финансовые продукты и компании обладают большим потенциалом для применения генеративного искусственного интеллекта.

По оценкам специалистов, к середине 2025 года около 80% случаев применения генеративного искусственного интеллекта в финансовых услугах направлены на оптимизацию процессов с целью экономии времени и ресурсов. В частности, это:

Финансовые чат-боты, которые используют внутренние документы компании как базу знаний.
Автоматизация базовых бухгалтерских функций, например, обработка счетов и их регистрация.
Анализ, создание кратких обзоров и извлечение важных данных из документов, таких как годовые отчеты, страховые контракты и стенограммы звонков по итогам отчетных периодов.

Эксперты считают, что возможность искусственного интеллекта обнаруживать и предотвращать финансовые преступления и мошенничество — одно из самых перспективных направлений применения технологий.

Для этого появляются специализированные решения, созданные для финансовой сферы, например, языковые модели с большим количеством параметров, разработанные специально для работы с финансовыми услугами.

Пример из практики: осенью 2023 года одна из крупнейших инвестиционных компаний внедрила помощника на базе искусственного интеллекта для поддержки своих финансовых советников. С помощью этого инструмента сотрудники могут быстро получать ответы на вопросы о рынках, внутренних процессах компании и аналитических рекомендациях, используя обширную внутреннюю базу данных отчетов и документов.

Отдел продаж

Команды продаж и маркетинга используют генеративный искусственный интеллект для следующих задач:

Написание первых версий писем, страниц сайтов, блогов и другого контента.
Персонализация материалов для индивидуальных обращений на основе данных из системы управления клиентами.
Анализ взаимодействий с клиентами с целью обучения сотрудников отдела продаж.
Автоматическая оценка потенциальных клиентов по демографическим и поведенческим данным.
Составление кратких обзоров по звонкам и видеовстречам.
Для подобных задач применяются специализированные платформы, которые создают отчеты по разговорам, рекомендуют дальнейшие действия, а также автоматически формируют ответы на письма и обновляют данные по клиентам.

Пример из практики: платформа управления работой с клиентами использует искусственный интеллект для переписки с потенциальными клиентами, что формирует около 10% нового объема привлеченных клиентов после взаимодействия с маркетингом.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Автоматизация инженерных задач и обработки данных с помощью ИИ

Благодаря автоматизации рутинных и однообразных задач в программировании и обработке данных, генеративный искусственный интеллект помогает упростить рабочие процессы и повысить производительность для инженеров-программистов и специалистов по данным.

Например, команды используют генеративный искусственный интеллект для следующих задач:

Автоматическая генерация участков кода и проверка кода на наличие ошибок.
Автоматический поиск и исправление мелких ошибок, а также прогнозирование мест, где могут возникнуть баги.
Генерация большого объема синтетических данных, похожих на реальные, чтобы тестировать модели без риска для конфиденциальности.
Автоматическое создание подробной документации по коду и проектам.
Быстрое обновление устаревшего программного обеспечения, например, перевод с языков вроде COBOL на современные языки программирования.

Большие языковые модели также интегрируют непосредственно в инструменты для разработчиков, чтобы повышать уровень автоматизации и качества работы. Например, некоторые платформы используют языковые модели для поиска ошибок в проверках качества данных и для предложений по созданию новых правил проверки.

Даже внутри ведущих компаний специалисты используют языковые модели для поддержки DevOps и внутренних процессов. Команды анализируют такую информацию, как серверные логи и события из социальных сетей, чтобы понять опыт пользователей при работе с продуктами. Этот подход значительно эффективнее традиционного ручного разбора инцидентов инженерной командой по надежности сайтов.

Инженерные команды все активнее внедряют специальные инструменты, которые помогают получать фрагменты кода и подсказки на популярных языках программирования в ответ на текстовые запросы.

Пример из практики: команда инженеров по данным в крупной международной медиа-компании применяет большие языковые модели для классификации запросов на изменение кода в разные категории в своих рабочих процессах. В зависимости от классификации, модель запускает подходящую команду для тестирования изменений, что значительно упрощает процесс разработки по сравнению с ручным написанием сложных правил разбора изменений.

Как сделать данные доступными для всех в компании

В сфере работы с данными одной из самых перспективных возможностей для компаний становится обеспечение доступа к данным для сотрудников без технического образования. Большие языковые модели позволяют участникам команды вводить запросы на обычном языке и автоматически получать SQL-запросы для поиска нужных данных или для получения ответов на сложные вопросы.

Этот способ выделяется как наилучший первый шаг для внедрения генеративного искусственного интеллекта в компании. Во многих отраслях, где имеется огромное количество документации, важно дать внутренним командам возможность находить ответы среди тысяч страниц записей. Такой подход имеет низкий риск, приносит ощутимую пользу и позволяет быстро получить практический опыт работы с технологией. Внутренние чат-боты помогают сотрудникам разобраться в данных и получать нужную информацию, что уже приносит положительные результаты.

Платформы для работы с данными разрабатывают встроенные инструменты, которые позволяют пользователям формулировать запросы к данным на обычном языке без знания технических деталей.

Хотя эти технологии продолжают развиваться, команды по работе с данными могут адаптировать модели на основе внутренних документов или баз знаний, создавая индивидуальные возможности для своей организации. Генеративный искусственный интеллект также помогает сотрудникам быстрее и проще формировать собственные запросы к данным.

Пример из практики: платформа для прямых покупок в эфире поощряет всех сотрудников осваивать SQL, чтобы они могли самостоятельно работать с запросами, создавать собственные панели и разрабатывать модели для работы с данными, даже если речь идет о сотрудниках из маркетинга, финансов или операционного отдела. Генеративный искусственный интеллект используется для обучения сотрудников, помогая быстро осваивать нужные навыки даже тем, кто приходит без технической подготовки. Сотрудники могут описать, какую задачу хотят решить, получить автоматически сгенерированный SQL-запрос, а затем использовать его с корпоративными данными. Это позволяет сотрудникам быстро учиться и использовать сложную аналитику, не имея предварительных знаний.

ИИ-помощники в поддержке клиентов

Команды поддержки клиентов считаются одной из наиболее подходящих областей для внедрения рабочих процессов на основе больших языковых моделей. Благодаря использованию семантического поиска в чат-ботах и рабочих процессах, специалисты по данным позволяют сотрудникам поддержки быстрее находить нужную информацию, формировать ответы и эффективно решать запросы клиентов.

Некоторые платформы для работы с клиентами уже интегрируют возможности генеративного искусственного интеллекта. Например, системы могут использовать внутренние данные для генерации мгновенных ответов на запросы клиентов с учетом истории их обращений, а также предлагать новые материалы для базы знаний в ответ на появление новых вопросов по обслуживанию.

Пример из практики: инженеры одной из компаний использовали генеративный искусственный интеллект для создания прототипа чат-бота поддержки. Этот инструмент индексирует внутренние статьи компании, размещенные на платформе для поддержки, и связывает их с поставщиком языковых моделей. Если клиент не получает нужной помощи от существующего чат-бота, запись разговора передается большой языковой модели для дополнительной обработки. Модель формулирует основную суть проблемы в виде вопроса, ищет релевантные статьи и использует полученные материалы для создания итогового, краткого и понятного ответа для клиента.

Поддержка на 100+ языках

Генеративный искусственный интеллект позволяет компаниям автоматизировать мгновенный перевод и поддержку разных языков. Компании по всему миру ежегодно тратят большие суммы на языковые услуги, но при этом переводят лишь небольшую часть создаваемого контента. Большие языковые модели, такие как GPT-4, могут помочь организовать многоязычное общение с клиентами, проводить анализ мнений по всему миру и локализовать материалы в больших масштабах.

В настоящее время большинству языковых моделей не хватает данных для работы с редкими языками или для распознавания профессиональных терминов и разговорных выражений. Поэтому многим командам может понадобиться дообучение моделей для получения качественных результатов. В то же время ведется разработка универсальных языковых моделей, охватывающих сотни языков, чтобы создать инструмент глобального перевода.

Пример из практики: компания из сферы здравоохранения внедрила решение на основе искусственного интеллекта, которое мгновенно переводит сложную медицинскую терминологию на понятный язык для общения между врачом и пациентом.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

3 главных правила при внедрении генеративного ИИ

По мере того как ваша команда будет осваивать постоянно меняющийся ландшафт искусственного интеллекта, необходимо учитывать несколько ключевых моментов.

Дополните свой технический стек

Наличие правильного технического стека для поддержки генеративного искусственного интеллекта помогает быстро масштабировать проекты и создавать ценность для бизнеса. Помимо стандартных компонентов современной инфраструктуры для работы с данными, стоит обратить внимание на следующие элементы:

Векторные базы данных

Векторные базы данных являются одним из самых эффективных инструментов для построения масштабируемых приложений на базе больших языковых моделей. Эти базы данных позволяют использовать векторные представления данных, которые содержат семантическую информацию и помогают искусственному интеллекту понимать взаимосвязи и закономерности в ваших данных. Команды могут использовать специализированные векторные базы данных или применять соответствующие функции в уже существующих платформах для хранения данных.

Дооптимизация моделей

Если есть индивидуальные задачи, следующим шагом после векторного представления может стать дообучение моделей — обучение уже существующей модели на специфичных для вашей компании данных. Для этого подойдут такие инструменты, как Tensorflow и HuggingFace.

Обработка неструктурированных или потоковых данных

Генеративный искусственный интеллект хорошо работает с большими объемами неструктурированной информации. Если вы еще не используете инструменты для работы с такими данными, стоит рассмотреть внедрение платформы для пакетной или потоковой обработки.

Формирование команды и ресурсов

Запуск пилотного проекта по искусственному интеллекту требует времени и ресурсов. Даже если руководство компании готово инвестировать в новые технологии, важно реально оценивать сроки и стоимость внедрения.

Организация работы команды

Зачастую удобнее переориентировать существующих сотрудников на создание прототипов или тестовых решений, чем сразу искать специалистов с глубоким опытом в генеративном искусственном интеллекте (так как рынок таких специалистов только формируется). Обычно такие команды формируются из инженеров по данным с навыками в машинном обучении.

Таким образом, часть ключевых сотрудников потребуется переключить с текущих бизнес-задач на работу над пилотным проектом, что требует учитывать потери в текущей эффективности. Лучше всего, если за командой будет закреплен бизнес-наставник, который будет поддерживать проект с точки зрения пользы для бизнеса.

Учет стоимости оборудования

Если планируется дообучение моделей, стоит заранее спрогнозировать и учитывать затраты на вычислительные ресурсы, особенно если речь идет о длительном кастомном обучении, поскольку такие задачи быстро увеличивают нагрузку на оборудование.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Уделяйте внимание качеству данных

Независимо от того, какую технологическую инфраструктуру, модель или сферу применения вы выбрали, важно следить за качеством входящих и исходящих данных. В противном случае существует риск распространения некорректной информации внутри компании, как напрямую через текстовые запросы, так и через продукты на основе генеративного искусственного интеллекта.

Генеративный искусственный интеллект может значительно изменить работу любого бизнеса, но с этим связаны определённые риски и возможные проблемы. Регулярное тестирование данных, мониторинг состояния данных, управление работой искусственного интеллекта и контроль за качеством информации помогают использовать технологии максимально эффективно и избежать нежелательных последствий.