Маркетинг, продажи, логистика, разработка продуктов и стратегическое планирование — с помощью ИИ выстраиваются процессы и растут показатели в самых разных сферах. Но если внедрять его «для галочки», результата ждать не стоит, необходимо четко понимать, что вы хотите получить.
Мы собрали 10 примеров того, что получить реально. С конкретикой и цифрами.
Сергей Галямов, исполнительный директор компании Аспро:
«Проблема, с которой мы столкнулись, знакома многим: контроль качества работы менеджеров был дорогим и медленным. Раньше этим занималась внешняя компания, вручную оценивавшая звонки по десяткам критериев. Мы решили найти способ автоматизировать процесс без потери точности.
Сначала протестировали восемь готовых сервисов. Большинство предлагали жесткие чек-листы и не позволяли подстроить аналитику под наши стандарты общения. Тогда мы пошли дальше — создали собственную систему на базе Zoom, n8n и GPT-моделей.
Теперь каждое онлайн-совещание автоматически транскрибируется, анализируется языковой моделью и оценивается по заданным критериям: задавал ли менеджер ключевые вопросы, уточнял ли бюджет, выявлял ли потребности клиента. Результаты сохраняются прямо в CRM, где руководитель видит оценку и комментарии.
Конечно, система не идеальна: ИИ не всегда точно понимает контекст, особенно если разговор продолжается в другой день. Но с регулярной корректировкой критериев точность растёт. Главное — мы сняли рутину с людей. Руководители больше не тратят часы на прослушку звонков, а менеджеры получают быструю обратную связь.
Результаты превзошли ожидания. Время на анализ сократилось вдвое, качество коммуникации выросло, а общая выручка отдела — на 28% всего за месяц.
Этот кейс показал: внедрение ИИ — это не просто эксперимент ради тренда. Это инструмент, который помогает принимать решения на основе данных, повышает прозрачность и напрямую влияет на прибыль. Мы продолжаем развивать систему, тестируем новые модели и видим, что за такой автоматизацией — будущее продаж».
Аяпов Аблайхан, CEO imperyiacvetov.ru
«Мы начали активно внедрять искусственный интеллект в 2023 году, и могу сказать одно — это не модная игрушка, а инструмент, который действительно меняет бизнес. У нас компания занимается доставкой цветов по всей России, и кажется, что тут всё просто — продал букет, отправил, доставил. Но на деле логистика, сезонность и человеческий фактор делают этот процесс гораздо сложнее, чем кажется со стороны.
Начали мы с малого — решили, что ИИ поможет нам лучше прогнозировать спрос. Раньше в предпраздничные дни мы работали вслепую: заказы шли потоком, а цветов то не хватало, то оставались лишние. Сейчас система на основе данных за несколько лет сама считает, сколько роз, тюльпанов и хризантем нужно закупить под конкретные даты. Она учитывает погоду, регион, праздники и даже активность в соцсетях. В итоге мы снизили перерасход закупок почти на 20%, а недопоставки — на 30%. Это прямая экономия и рост выручки.
Второй шаг — оптимизация логистики. У нас доставка работает по всей России, в том числе в малых городах, где курьерская сеть не всегда стабильна. Мы обучили систему анализировать заказы и распределять маршруты с учетом времени, пробок и даже особенностей регионов. Если раньше курьер мог потратить полдня на хаотичные поездки, то теперь маршрут строится автоматически. Это сократило время доставки и позволило делать больше заказов в день без увеличения штата.
Ещё один интересный кейс — автоматизация клиентской поддержки. Мы внедрили ИИ-чат, который понимает, что хочет клиент, и решает типовые запросы без участия менеджера. Но сделали мы это аккуратно: наш чат не сухой бот, а «человекоподобный помощник», который умеет отвечать просто и по-доброму. Клиенты часто даже не замечают, что общаются не с человеком. Это позволило разгрузить сотрудников и ускорить ответы на 40%.
ИИ также помогает в рекламе. Мы используем алгоритмы для анализа эффективности кампаний: система сама подбирает ключевые слова, время показов и даже тексты, исходя из статистики. Раньше этим занимались маркетологи вручную, теперь они больше думают о стратегии, а не о цифрах. За счёт этого снизили расходы на рекламу примерно на 15%, но при этом выросла конверсия».
Елена Артеменко, начальник отдела обучения и развития персонала ИТ компании BIA Technologies
«Использование ИИ-инструментов в процессах подбора персонала позволяет значительно повысить эффективность. По нашим наблюдениям, внедрение ML-скоринга увеличивает количество релевантных отобранных резюме на 31% и ускоряет процесс найма на 15%. Алгоритмы анализируют анкеты из различных источников, ускоряя отбор и улучшая качество подбора подходящих кандидатур. Это помогает HR-специалистам быстрее находить нужных сотрудников, экономя время и ресурсы, и создавать высококвалифицированные команды для современных вызовов. При этом такие технологии легко масштабируемы и подходят как для массового, так и для точечного найма в любых сферах».
Ирина Мельникова, предприниматель, бизнес-коуч, разработчик и ведущая обучающих программ и тренингов в области Искусственного интеллекта и маркетинга, лектор курса по ИИ в МГИМО
«У меня в день бывает по три-четыре встречи. Раньше всё записывала вручную блокнот, ручка, стрелочки, хаотичные заметки на полях. Казалось, удобно, пока не начала ловить себя на том, что упускаю важные детали.
Я изменила подход и сейчас просто включаю запись, а нейросеть потом присылает полную транскрибацию и короткую сводку. Если в разговоре были договорённости, она аккуратно фиксирует их, без потери смысла.
По моим подсчётам, экономия времени минимум пару часов в день. Не нужно переслушивать аудио, вспоминать, кто что обещал. Всё уже структурировано: можно сразу писать письма, сообщения, заметки, кидаешь транскрибацию в Chat GPT и текст готов. Когда есть еженедельные совещания, это экономия ресурсов и нервов: можно вести все встречи в одном чате, а нейросеть будет отслеживать, что сделано, что провисло, где прогресс. Получается, не просто помощник, а полноценный участник команды».
Валерий Перфильев, основатель Mindboard — ИИ-сервиса мгновенной аналитики по CRM-маркетингу для PDP Mindbox, генеральный директор CRM-агентства BusinessBox
«Современные CRM-команды ежедневно сталкиваются с огромным объёмом данных: десятки кампаний, сотни сегментов, тысячи рассылок, миллионы клиентов, сотни миллионов действий и заказов. В компании Mindboard, которая разрабатывает решения для мгновенной CRM-аналитики и имеет бесшовную интеграцию с PDP Mindbox, искусственный интеллект используется для того, чтобы превращать эти данные в конкретные управленческие решения, обеспечивающие непрерывный рост выручки. ИИ позволяет мгновенно находить аномалии и закономерности в данных рассылок, рассчитывать прогноз uplift по выручке и подсказывать, как перераспределить давление между сегментами, чтобы увеличить доход от рассылок без увеличения бюджета».
Как это работает на практике:
Mindboard автоматически рассчитывает все метрики по CRM-маркетингу за выбранный период с декомпозицией по любой комбинации бизнес-срезов, будь то канал, тип рассылки, сегмент, уровень участника в программе лояльности, категория продаж или товар. Сопоставляет их с прошлым периодом или планом по KPIs и рассчитывает отклонения по каждой метрике. А модуль ИИ анализирует все метрики, их отклонения и динамику, и предлагает сценарии оптимизации.
Так на одном из проектов ИИ выявил, что давление на базу (количество и частота отправок) распределяется неоптимально между сегментами. После корректировки частоты и перераспределения отправок в пользу более высокодоходных сегментов uplift по доходу составил более 10 млн ₽ в месяц в прогнозе без увеличения бюджета на рассылки.
В другом кейсе ИИ проанализировал RFM-коммуникации и предложил повысить частоту касаний в сегментах с давностью «1–6 мес» при одновременном снижении активности по «спящим» клиентам. В результате доход от письма вырос более чем в 3 раза, а общий оборот по CRM-каналу — почти на 80% при сокращении объема рассылок более чем наполовину».
Дмитрий Мирошников, эксперт по оптимизации бизнес-процессов и развитию отделов продаж, генеральный директор Симедика РУ
«В 2023 году я начал внедрять ИИ не ради моды, а из необходимости: нужно было поднимать продажи «Симедика РУ». Первым шагом стал проект по росту оборота: я искал новых поставщиков, пересобирал коммерческие условия и параллельно тестировал ИИ в продажах и маркетинге. И сразу столкнулся с реальностью: советы ИИ звучали эффектно, но не работали. Причина проста — он не знал наших нюансов: цикл закупок, сезонность спроса, логистика и кассовые «окна». В маркетинге было так же: часть идей выстреливала, но большинство — нет. По моим оценкам, около 60% «креативных» предложений влечёт кассовые разрывы при честном просчёте ДДС и оборачиваемости, поэтому внедрять их вслепую — опасно.
Вывод оказался очевидным: дело не в «плохом ИИ», а в том, что у него нет контекста. Чтобы машина давала решения, пригодные к делу, ей нужен полный «портрет компании». Так родилась идея цифровой копии бизнеса — управленческого симулятора, где соединены продажи, маркетинг, финансы, закупки, склад, логистика, поставщики и команда. Когда ИИ видит всё целиком, он начинает связывать причины и следствия: от скидки — к марже, от задержки поставки — к SLA клиентам, от медиаплана — к нагрузке на склад и кассу.
Практический пример. Весной, формируя заказы, мы прогнали сценарии «что-если». Алгоритм показал вероятность сбоев в логистике и рекомендовал повысить страховой запас на ключевых SKU. Мы так и сделали — и прошли пик сезона без сорванных отгрузок, пока конкуренты теряли клиентов. После этого еженедельные симуляции стали «ритуалом управления»: три сценария — Base / Shock / Anti-Shock — и короткий список действий с ожидаемым эффектом по деньгам и срокам.
Как это устроено на практике. На старте достаточно «диеты данных»: выгрузки из CRM и Битрикс24, Google Sheets, платёжный календарь, остатки и оборачиваемость, AR/AP. Модель строит прогнозы, ловит узкие места и подсвечивает цену ошибки. Раз в неделю мы проводим «совет двойника» — 30 минут: риски и решения по отделам; совещания короче.
Что изменилось. Прогноз кассовых потоков стал точнее на 100%: теперь это «до дня», без сюрпризов и «внезапных дыр». Время реакции на риски сократилось: чтобы увидеть картину и принять решение, мне хватает 5–10 минут. ИИ берёт на себя аналитику, а я задаю вопросы: почему он предлагает именно это, что я не заметил, где скрыта цена ошибки. Отдельная ценность — «зеркало слепых зон»: ИИ подсвечивает то, куда руководитель не смотрит, в отличие от сотрудников.
Итог. Мы не заменили людей — мы убрали туман вокруг цифр и процессов. Цифровая копия компании стала базовым инструментом планирования, а ИИ перестал быть советчиком «про всё и ни о чём» и стал точным механизмом, который учитывает реальность бизнеса и помогает масштабироваться без кассовой боли».
Алексей Крайнов, директор AI-студии EdTech
«В нашей компании мы сделали ставку на искусственный интеллект — и внедрили ежедневное использование нейросетей во все ключевые процессы. Это не просто тренд, а реальный инструмент повышения эффективности.
Нейросети стали нашим «цифровым аналитиком». Мы регулярно загружаем в них данные о рынке, конкурентах, проводим SWOT-анализ и тестируем гипотезы — всё это происходит в разы быстрее, чем вручную, и с высокой точностью. Во-вторых, общение с клиентами теперь частично автоматизировано: наш ИИ-бот отвечает на типовые запросы, собирает обратную связь и даже помогает квалифицировать лиды, освобождая время для команды.
Особенно впечатляют возможности нейросетей в создании визуального контента. Мы делаем нейрофотосессии сотрудников и генерируем стильные, релевантные изображения для соцсетей без привлечения фотографов и дизайнеров — быстро, бюджетно и в едином фирменном стиле.
Вот еще пример из практики: рынок студий ландшафтного дизайна на Урале. Мы собрали всё, что нашли: статьи, транскрибации интервью с экспертами, записи обучающих вебинаров, PDF-инструкции — и «скормили» этот массив нейросети. Результат? Чёткие, структурированные пошаговые руководства для сотрудников, которые раньше заняли бы недели исследований».
Алина Шапина, руководитель по развитию бизнеса и внешним связям GS Labs
«Внедрение ИИ-инструментов в процессы технической поддержки программных комплексов и решений GS Labs стало необходимым шагом на пути повышения внутренней эффективности компании. Виртуальный помощник на основе анализа внутренней базы знаний предлагает инженеру технической поддержки варианты ответов на поступающие запросы.
Интеллектуальная система анализирует обращения пользователей и предлагает инженеру подходящие варианты, сокращая время обработки заявок. Виртуальный помощник мгновенно находит необходимую информацию или решение, помогая специалисту быстро и точно отвечать на вопросы. А автоматическое создание текстового отчета по итогам разговора с клиентом стало основой для анализа обращений и контроля качества сервиса. Благодаря внедрению виртуальных помощников GS Labs добилось ускорения решения запросов на 47%.
«Применение ИИ-инструментов служит для GS Labs драйвером роста и повышения конкурентоспособности за счет повышения лояльности сотрудников и клиентов», — отметили при проведении исследования после внедрения системы в департаменте интеграции и технической поддержки GS Labs.
Следующим этапом планируется внедрение ИИ в системы мониторинга работы продуктов компании с целью автоматической сортировки и приоритизации алертов и недопущения ложных аварийных оповещений».
Андрей Антонов, генеральный директор ООО «КРЕДО»
«Регистрацией медицинских изделий традиционно занимались специализированные консалтинги или внутренние отделы производителей медицинской техники и изделий. Подобная работа требовала сочетания юридических, медицинских и технических компетенций. Процедура очень длительная (порой доходит до года и более), трудоемкая и во много зависит от человеческого фактора. При этом объем рынка не велик – в РФ ежегодно регистрируется около 3000 МИ. Каждая ошибка и возврат досье от Росздавнадзора напрямую влияют на сроки вывода продукции на рынок, а значит могут привести к упущенной выгоде и падению финансовых показателей компании.
Инструменты ИИ позволили кардинально повысить эффективность. Так, алгоритмы специальной обученной модели помогают теперь анализировать объемные пакеты документов, в т.ч. на иностранных языках, проверять их соответствие различным требованиям, выявляют неточности и ошибки еще до подачи в Росздравнадзор. В результате, по нашим оценкам, риск возвратов снижается с 50% до 5-10%.
Автоматизация также увеличила производительность труда специалистов. Теперь один специалист с подобным ИИ-продуктом способен выполнять объем работы, который раньше требовал участия целого отдела сотрудников. Применение ИИ сократило время подготовки в 2-3 раза и снизило издержки примерно на 40%.
По данным консалтинговой компании Triada Partners (бывшие консультанты McKinsey&Company), около 70% исследованных компаний на рынке РФ пока не окупили инвестиции в технологии ИИ. В то же время в нише регистрации МИ мы уже видим заметный экономический и операционный эффект. Кроме того, растет и количество досье: ведь число отклонений и возвратов минимально, а структура работы становится прозрачнее и легко проверяемой.
Конечно, ИИ не заменяет работу профессионала, а лишь усиливает его возможности. ИИ-продукт берет на себя, прежде всего, анализ, проверку документов и структурирование данных, оставляя за человеком итоговое принятие решений, такие как взаимодействие с клиентом и регулятором (РЗН), контроль качества».
Александр Быстров, руководитель по внедрению ИИ «Слетать.ру»
«Автоматизация рутинных операций позволила значительно сократить временные затраты. Система оценки качества диалогов автоматически анализирует переговоры с клиентами, выявляет проблемные места и формирует единый дашборд для руководителей. Это экономит ресурсы на ручной разбор и ускоряет принятие решений.
Корпоративная платформа, объединяющая различные ИИ-модели в одном интерфейсе, упрощает контроль доступа и стандартизирует рабочие процессы.
В области клиентского сервиса запущены несколько ассистентов, которые снижают нагрузку на сотрудников. ИИ-оператор обрабатывает запросы партнеров, ассистент подбора туров помогает клиентам, а RAG-ассистент осуществляет поиск по внутренней базе знаний. Это сокращает время ответа и позволяет сотрудникам сосредоточиться на сложных кейсах.
Аналитические возможности ИИ активно используются для работы с данными. Система анализирует отзывы об отелях и формирует сжатые выводы для разных типов туристов, что повышает релевантность рекомендаций. Автоматическое обновление информации об отелях и классификация номеров ускоряют обработку заявок и делают клиентский путь более прозрачным.
Для руководителей ИИ стал инструментом быстрого анализа больших данных. Современные модели способны за 30-60 минут подготовить конкурентный обзор, сводку трендов и черновик гипотез, что значительно ускоряет процесс принятия решений. Перед запуском новых идей ИИ помогает проводить тестирование на типичных сценариях клиента, что предотвращает очевидные ошибки и экономит время».
Какие выводы можно сделать?
ИИ не заменяет людей, но дает им инструмент для принятия решений.
ИИ-аналитика помогает перейти от «движения на ощупь» к построению точных и понятных прогнозов.
Искусственный интеллект — это не расходы, а инвестиции. А значит, необходимо точно понимать, что вы от него ждете.
