Блог

Внедрение ИИ в бизнес: как правильно использовать, чтобы потом не жалеть о потраченных средствах и времени

19.10.2025 Кирилл Березовский в разделе ИИ и нейросети

Кризис доверия бизнеса к ИИ

Вероятно, вы не единожды из новостей или от коллег слышали, что искусственный интеллект ныне переживает кризис доверия. Для 80% компаний (а по некоторым данным – даже до 95%) внедрение ИИ не принесло ощутимого роста финансов, хотя на интеграцию американский бизнес потратил от 35 до 40 миллионов долларов. Схожая картина наблюдается и в России: до 75% компаний не получают необходимой отдачи от внедрения искусственного интеллекта и не окупают свои инвестиции. В 2024 году менее половины проектов в области ИИ, которые запускал бизнес в США, были доведены до конца, а доля разработок, показывающих окупаемость, упала до 47%. Причина не в технологиях, а в подходе. Компании внедряют ИИ под давлением фактора новизны, не имея четкого понимания целей и ожидаемых результатов.

Понять, почему сложилась такая ситуация, можно, если рассмотреть особенности практического применения ИИ со стороны бизнеса. В первую очередь, успешность зависит от того, насколько ИИ-системы коррелируют с бизнес-целями и насколько четко выстроены процессы внедрения. Важно комплексные задачи разбивать на узкие сегменты; таким образом можно соотнести тех же AI-агентов к их решением.

Компании, которые не адаптируют свои процессы и не интегрируют ИИ как инструмент, а воспринимают его лишь как модный тренд, обычно не получают ожидаемой экономии времени и ресурсов.

Недостаточная подготовленность и отсутствие грамотного управления внедрением лишают проекты эффекта быстрого возврата инвестиций. С точки зрения полезных и практичных внедрений рекомендуется сосредоточиться на конкретных задачах для автоматизации повторяющихся, рутинных процессов, где ИИ-агенты показывают максимальную эффективность. Это обработка и анализ больших данных, поддержка клиентов в режиме 24/7, автоматизация взаимодействия с партнерами и оптимизация логистики. ИИ-агенты выполняют задачи циклически: восприятие, анализ, действие, освобождая сотрудников от рутинных операций и позволяя сосредоточиться на стратегических и творческих аспектах работы.

Почему проваливаются ИИ-проекты

Основная ошибка заключается в завышенных ожиданиях и неправильной постановке задач. Успешность индивидуального использования ИИ сотрудниками достигает 40%, в то время как у громоздких корпоративных пилотов этот показатель составляет всего 5%. Люди на местах оказываются эффективнее в поиске реальной пользы, чем централизованные проекты. Более половины белорусских и российских компаний называют плохо прогнозируемые эффекты от внедрения ключевым барьером для применения искусственного интеллекта. Отсутствие методологии оценки, нечеткие критерии успеха и попытки автоматизировать процессы, которые еще не формализованы, приводят к разочарованию и финансовым потерям.

Во многом проблематика внедрения AI-автоматизаций в бизнесе сталкивается с довольно низкой квалификации исполнителей. Речь не столько про техническую подготовку (в этом плане все в целом неплохо), сколько про отсутствие понимания сути и реальных целей интеграции ИИ в бизнес-процессы).

Еще одна проблема – неправильный выбор инструментов. Большинство компаний переплачивают за LLM на 40–60%, используя слишком избыточные модели для решения базовых задач. Далеко не в каждом случае требуется передовая версия, особенно с функциями рассуждения (Reasoning.  Стремление внедрить самые передовые технологии там, где достаточно простого решения, “съедает” бюджет без видимой и ощутимой отдачи. Современные крупные модели, включая перспективные LLM, в реальности способны обеспечить персонализацию коммуникаций, улучшение маркетинговых стратегий и повышение точности прогнозов спроса на основе глубокого анализа данных. Однако даже при наличии высокотехнологичных решений главным фактором продолжает оставаться их эффективность интеграции в бизнес-процессы с учетом особенностей отрасли и специфики компании.

Изображение, сгенерированное AI

В каких сферах бизнеса ИИ работает эффективно

Успешные внедрения объединяет общая черта: точечное решение конкретной бизнес-задачи с измеримыми результатами. Компании, успешно внедрившие ИИ-агентов, повышают операционную эффективность в среднем на 35% и сокращают время выполнения рутинных задач на 40-60%.

Перспективные направления, показывающие реальную отдачу:

• Автоматизация клиентского сервиса. Банк ВТБ достиг автоматизации бизнес-процесса на 85%, что при масштабе банка дает миллиардную экономию. Важно не стремиться к полной автоматизации сразу. Даже частичное снятие нагрузки с операторов приносит ощутимый эффект.
• Оптимизация внутренних процессов. Главные драйверы инвестиций в 2025 году – повышение эффективности разработки ПО (41%), усиление кибербезопасности (40%) и стимулирование инноваций (37%). Фокус сместился с внешних эффектов на прагматичные внутренние задачи.
• Работа с документами и данными. LLM эффективны там, где нужно обработать большие массивы текстовой информации. Министерство финансов применяет LLM-модель для адаптации бюджетных статей, освобождая аналитиков от рутинной работы. Анализ договоров, извлечение данных из документов, проверка соответствия требованиям – задачи с четкими критериями и измеримым результатом.

ИИ-агенты: ключевые инструменты автоматизации бизнеса

ИИ-агенты планируют последовательность действий, взаимодействуют с внешними системами и адаптируются к изменяющимся условиям. В них можно заложить ровно такой функционал, какой нужен вашей компании. По прогнозам Gartner, к 2027 году половина бизнес-решений будет дополнена или автоматизирована при помощи ИИ-агентов. Они уже демонстрируют измеримую эффективность в телекоме, финансах и ретейле, сокращая издержки и ускоряя процессы. У нас постоянно заказывают именно AI-агентов. Среди лидеров (по направлениям) следующие:

• Управление клиентскими запросами. Агенты не просто отвечают на вопросы, но и решают задачи: бронируют услуги, оформляют заказы, координируют с разными подразделениями. ИИ-агент, интегрированный в канал поддержки, способен обрабатывать до 90% типовых обращений.
• Аналитика и принятие решений. Агенты анализируют данные из множества источников, выявляют закономерности и предлагают руководителям решения. В производстве они предсказывают поломки оборудования, в логистике оптимизируют маршруты, в финансах выявляют аномалии.
• Автоматизация продаж. Уже сейчас многие крупные компании-продавцы внедряют мультиагентные системы для взаимодействия с клиентами. Информационная поддержка, предоставление информации, сравнение товаров, ответы на вопросы, помощь в оформлении заявок.
• Сбор информации. О конкурентах, новостях и ключевых собвтиях сферы, обо всем, что угодно. Структурирование данных и передача их в подготовленном и обработанном (при необходимости) формате ответственному специалисту.

Как правильно внедрять ИИ в бизнесе

Рекомендуем начать с системного подхода и реалистичных ожиданий. Свяжитесь с потенциальным испольнителей (например, обратитесь в студию Berezovski.by). Компании, которые активно внедряют ИИ, демонстрируют рост выручки в 1,5 раза быстрее конкурентов. Но важно двигаться поэтапно. Сперва мы помогаем оценить целесообразность внедрения ИИ и готовность клиента. Анализируются данные, техническая инфраструктура, готовность сотрудников к использованию технологий, связанных с искусственным интеллектом. По статистике 38% проектов терпят неудачу только лишь из-за некачественных данных, 29% компаний не могут интегрировать ИИ со своими существующими системами. Подготовьте почву, прежде чем сеять.

Далее важно определиться с актуальными задачами, в которые можно интегрировать ИИ. Например, это могут быть AI-агенты автоматизаций, аналитики, структурирования данных, поддержки клиентов и много иного. Ищите процессы с высоким эффектом при низкой сложности внедрения. Должны быть четкие критерии оценки результата и понятный алгоритм действий, который можно сформулировать в виде инструкции. Избегайте размытых целей вроде “улучшить эффективность”. Формулируйте конкретно: сократить время обработки заявки с 10 до 2 минут.

Оптимальная стратегия – запускать небольшие фичи с коротким циклом разработки, проверять гипотезы и постепенно масштабировать решения. 58% компаний переходят от пилотного проекта к полномасштабному производству менее чем за год. То есть лучше делить на этапы и постепенно двигаться к итоговому решению, нежели сразу браться за комплексный проект, не довести его до ума и бросить из-за потери интереса либо расходования бюджета. Еще один важный момент – при действительно сложных сценариях разумнее оставлять человека в контуре принятия решений, чтобы оптимизировать его работу, а не пытаться сразу полностью заменить специалистов. Это так не работает.

Автоматизация на 85% часто сама по себе эффективнее с участием человека, чем стремление к полной автономности и независимости от него. Вывод, основанный на собственном опыте и практике.

Важно понимать, ИИ не работает в вакууме. Истинная польза – в интеграции с уже используемыми системами и данными. Крайне важно собрать, обработать, подготовить и адаптировать такую информацию для ИИ-агента. Во-первых, чтобы создать ему, если отите, “мозги”, во-вторых информационную базу для взаимодействия с данными,. В-третьих, для прописывания промта и сценария агенту, чтобы задать алгоритм его корректного функционирования и отсутствия галлюцинаций.

Изображение, сгенерированное AI

Расчет экономической эффективности

Экономия от внедрения LLM-моделей и AI-агентов в бизнес-процессы составляет от 5 до 15% по самым консервативным оценкам. Стоимость разработки варьируется, но инвестиции обычно окупаются в течение одного-двух лет, а порой и раньше. Важно учитывать не только прямую экономию расходов, но и косвенные эффекты: повышение скорости принятия решений, снижение ошибок, появление времени у сотрудников или, что более важно, у руководителей и владельцев бизнеса, улучшение качества обслуживания клиентов. Компании-лидеры по внедрению ИИ и наши клиенты демонстрируют доходность для акционеров выше в 1,6 раза и рентабельность капитала выше в 1,4 раза.

Выбор между готовыми решениями и индивидуализированной разработкой (на заказ)

Многие придерживаются мнения, что достаточно бесплатно скачать LLM на свой корпоративный сервер, дообучить самостоятельно и использовать в периметре информационной системы компании. Казалось бы, стоит немного погрузиться в тему, все просто, решения лежат на поверхности. Как бы не так!

Есть еще соблазн использования так называемых готовых (коробочных) решений, которые действуют по подписке. Все это тоже, как правило, не то. При подобном общем подходе без конкретизации сложно рассчитывать на эффективность и реальную отдачу в той либо иной степени. Это должно быть очевидно всем, но в реальности оказывается иначе. Важна индивидуализация (индивидуальная разработка AI-агентов и автоматизаций – для конкретной компании, с учетом ее особенностей, потребностей, специфики. Для этого как раз-таки и обращаются к разработчикам AI-агентов и внедряющим ИИ-автоматизации.

Критика ИИ, включая заявления о мыльном пузыре, имеет основание в том, что на рынке присутствует множество стартапов с недоказанной перспективой и некоторый хайп на фоне технологической революции. Как и в случае доткомов в 90-х, происходит естественная консолидация: большинство игроков уйдет, а на плаву останутся только те, кто действительно создаст ценность. В то же время, истинные прорывы в ИИ уже сегодня меняют бизнес, и грамотное внедрение помогает сокращать издержки, повышать производительность и укреплять конкурентные позиции.

Таким образом, рекомендация студии Berezovski.by для компаний и бизнеса – отходить от универсальных и масштабных проектов без чёткого понимания целей, обращая внимание на внедрение ИИ в конкретные процессы с измеримым эффектом. Контроль результатов по ключевым метрикам, таким как экономия времени, снижение затрат, рост выручки или повышение качества обслуживания, позволяет обоснованно оценивать эффективность и корректировать стратегию развития ИИ в бизнесе.

Эффективное использование ИИ — это сочетание чёткой стратегии, выбора подходящих инструментов и обучения персонала, что делает искусственный интеллект не просто модным трендом, а реальным инструментом для устойчивого роста и повышения конкурентоспособности компании. Такой подход снижает риск потерь и минимизирует влияние «пузыря», превращая инвестиции в ИИ в долгосрочную ценность.

Внимание! Важная информация: Перед тем как скопировать и незаконно использовать данный текст, ознакомьтесь с правилами пользования материалами сайта Berezovski.by.