Как ИИ помогает справиться с рутиной и операционкой?
Сколько времени в вашей компании ежедневно тратится на рутинные задачи? Подготовка отчетов, работа с данными, заполнение таблиц — часы, которые можно было бы посвятить развитию бизнеса и стратегии, растворяются в бесконечной операционке.
Сегодня нейросети и цифровая трансформация — это не просто модные слова, а полноценные инструменты бизнеса, меняющие подход к управлению и оптимизации процессов в компании. Искусственный интеллект перестает быть абстрактной идеей — он становится важным ресурсом, способным кардинально изменить подход предпринимателей к ведению бизнеса.
Пример автоматизации: помогаем начинающим менеджерам по продажам выходить на 500 000 рублей в месяц
У вашего бизнеса огромная база клиентов, собранная за много лет? При этом она не систематизирована, и ваши сейлзы не могут понять, как с ней работать? Искусственный интеллект может помочь с выбором контактов для допродажи.
Кейс внедрения ИИ в работу с «мертвой» клиентской базой
Это реальная история российской компании, специализирующейся на внедрении Битрикс24 в бизнес клиентов. За более чем 10 лет работы у неё сформировалась внушительная база — свыше 100 тысяч контактов. С кем-то велась переписка по электронной почте, с кем-то — общение по телефону.
Ищем лучшие лиды среди тысяч
Что делать, когда продажнику достается старая база?
Для руководителя любого бизнеса очевидно: с накопленной клиентской базой нужно работать постоянно — делать допродажи, предлагать новые продукты. Но на практике задача оказывается гораздо сложнее.
Когда менеджерам по продажам поручили «расшевелить» базу в 100k контактов, процесс быстро зашел в тупик. С некоторыми клиентами из базы были негативные отношения, другие были неплатежеспособны, третьи компании вообще были неактивны. Итог: искать в базе такого размера релевантные лиды — это десятки или даже сотни часов ручной работы.
Решение
Чтобы не тратить огромные усилия впустую, в компании решили задействовать искусственный интеллект: провели автоматизацию хороших лидов.
Вся переписка и аудиозаписи звонков за годы работы были сохранены — это и стало золотой жилой для анализа.
Какие технологии применили:
- Yandex SpeechKit — расшифровка аудиозаписей звонков.
- Yandex GPT — обработка всей текстовой информации: писем, звонков, сообщений.
Продуманные промпты позволили отобрать клиентов по ряду критериев:
- Объем бизнеса (например, выручка более 1 млрд рублей).
- Упоминания ключевых технологий в диалогах (React, JavaScript, верстка — для предложения услуг фронтенда).
- Уровень лояльности (по фразам вроде «нам всё нравится» или «мы недовольны»).
ИИ проанализировал массив данных и помог менеджерам компании автоматически сформировать сегментированные аудитории в Unisender. Теперь — дело за менеджерами. Можно настроить рассылку или взять телефон и начал звонить!
Результаты — в цифрах:
После внедрения ИИ:
- Рассылка ушла по уже отфильтрованной базе — без случайных и проблемных клиентов.
- В базе остались только те, кто готов обсуждать покупки: крупный бизнес, заинтересованный и лояльный.
- Каждая рассылка начала приносить по 20–30 целевых заявок.
- Новички в отделе продаж уже в первый месяц стали закрывать сделки на 500 000 рублей.
Что можно оптимизировать и автоматизировать с помощью ИИ?
Сокращение ручного труда и повышение эффективности — главные задачи ИИ для автоматизации бизнес процессов. Нейросети помогают автоматизировать бухгалтерскую отчетность, логистику, клиентский сервис, онбординг новых сотрудников.
И все это — без необходимости расширять штат. Так бизнесы снижают вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором, и экономят ресурсы.
Клиентский сервис
ИИ-технологии помогут вашему бизнесу сократить расходы на поддержку клиентов в три раза. Умный бот, разработанный на основе LLM, даст пользователю ответы на все вопросы, и специалисту поддержки не придется подключаться в чат.
Интеграция чат-бота с вашей базой знаний и данными интернет-магазина позволяет давать покупателям мгновенные ответы о товарах и услугах компании. Уменьшается время ожидания ответа. К примеру, если пользователь задает вопрос «Есть ли у вас в наличии платье размера S», ИИ-агент сможет мгновенно заглянуть в вашу базу данных и дать правильный ответ.
Также вы можете провести автоматизацию цепочки напоминаний. Например, настроить чат-бот так, чтобы он напоминал клиенту о записи в салон красоты.
Аналитика бизнес процессов
Инструменты на базе ИИ способны анализировать бизнес процессы, отслеживать эффективность выполнения задач и давать оценку результатам.
С помощью нейросетей можно автоматизировать оценку эффективности сотрудников: нажмите одну кнопку, чтобы узнать, кто из сейлз-менеджеров в этом месяце добился лучших результатов.
Еще одна возможность — проанализировать воронку продаж и CJM: узнать, на каком этапе «отваливались» клиенты.
Управление знаниями и помощь сотрудникам
Умные чат-боты используются не только для общения с клиентами, но и для помощи сотрудникам компании. Также существуют цифровые ассистенты, которые подсказывают оптимальные действия в разных рабочих ситуациях, включая коммуникацию с клиентами.
Искусственный интеллект — помощник бизнеса в задаче онбординга новых сотрудников. Внедрив в HR-процессы нейросети и их алгоритмы, вы можете провести оптимизацию трудозатрат отдела кадров. Для этого нужно провести интеграцию чат-бота с базой знаний компании.
Это позволяет сделать новых сотрудников более самостоятельными: им не понадобится постоянно задавать вопросы коллегам, ведь все ответы уже будут под рукой. HR-менеджер сможет в освободившееся время спокойно заняться наймом и задачами, направленными на развитие команды.
Геоаналитика
Системы машинного обучения могут анализировать данные по различным географическим точкам. Это особенно полезно для бизнесов, которые работают офлайн, — например, при выборе места для открытия новой торговой точки, оценке потенциальной проходимости, качества связи или инфраструктуры.
Технологии ИИ автоматизации
Искусственный интеллект не обучается сам. Вместо этого, разработчики могут постоянно дообучать его, выполнять тонкую настройку или подключать его к дополнительным базам данных.
Возможно, уже в ближайшем будущем мы увидим появление «общего искусственного интеллекта», или AGI. Такая система сможет развиваться и обучаться без участия человека: однако, несмотря на все прогнозы, AGI все еще находится в сфере научной фантастики.
Однако, хорошо знакомые нам нейросети уже сейчас решают множество задач бизнеса. Ниже мы расскажем, какими бывают нейросети, или, как их правильнее называть, «модели ИИ» — и какие бизнес процессы им можно доверить.
Обработка естественного языка и LLM
Обработка естественного языка (natural language processing, NLP) — это технология, позволяющая компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать текст на человеческом языке.
Инструменты NLP могут обрабатывать текстовые данные из самых разных источников — от соцсетей до электронных писем — и извлекать из них полезную информацию. В рамках интеллектуальной автоматизации бизнеса NLP применяется для анализа клиентской обратной связи, автоматической категоризации сообщений, создания чат-ботов и многого другого.
Большие языковые модели (large language models, LLM) работают на основе технологии NLP. Вы знаете, что это за модели — те самые ChatGPT, Claude или российский Gigachat. Именно они лежат в основе ставших уже привычными чат-ботов.
Компьютерное зрение (Computer Vision)
Технологии компьютерного зрения позволяют программам «видеть» и интерпретировать визуальные данные — изображения и видео. Это помогает решать такие задачи, как распознавание объектов, идентификация лиц, товаров, а также — обнаружение брака на производстве.
Компьютерное зрение широко применяется в медицине (например, при анализе медицинских снимков), на производстве (для контроля качества продукции), в ритейле и даже в беспилотных системах.
В одном из наших проектов мы использовали компьютерное зрение, чтобы помочь европейским маркетологам анализировать проходимость мест, где установлены рекламные билборды. Это позволяет бизнесу точечно находить эффективные размещения наружной рекламы.
Оптическое распознавание символов (OCR)
OCR — это технология, которая преобразует напечатанный или рукописный текст с изображений в цифровой формат, пригодный для редактирования и автоматической обработки.
Она особенно полезна для работы с бумажными документами, сканами, фотографиями форм или заметок. С помощью OCR можно интегрировать между собой бумажный документооборот и цифровые процессы.
Генерация изображений и видео
Такие нейросети позволяют создавать новые изображения или видео с нуля, основываясь на текстовом описании. Например, вы можете написать «фэнтези кот»: искусственный интеллект сгенерирует соответствующую картинку или даже короткий ролик.
Интеллектуальные системы «понимают» слова и превращают их в визуальные образы. Они используют огромные наборы данных, чтобы научиться рисовать реалистично или в заданном стиле.
Компании в самых разных сферах бизнеса используют генеративный ИИ, чтобы работать с контент-маркетингом и SMM.
Генерация речи (text-to-speech)
Эта технология превращает написанный текст в речь. Вы вводите фразу, а система озвучивает её голосом, который может звучать как человек — с интонацией, паузами и эмоциями.
Такие технологии используются в навигаторах, голосовых помощниках и озвучке книг. Современный искусственный интеллект может имитировать конкретные голоса и говорить на разных языках. В бизнесе эта технология часто используется для создания голосовых помощников, которые будут общаться с покупателями или сотрудниками.
Распознавание речи: speech-to-text
Эта технология переводит устную речь в текст. Вы говорите, а система «слушает» и автоматически «печатает» за вами, как диктофон со встроенной расшифровкой. Speech-to-text модели используются в голосовых помощниках и сервисах транскрибации. Современные нейросети могут распознавать речь с разными акцентами и в шумной обстановке.
Комбинация моделей speech-to-text и LLM позволяет создавать саммари длинных лекций или созвонов. Вы можете интегрировать корпоративный мессенджер с ИИ, чтобы сразу после встреч получать краткую выжимку, о чем был разговор.
Ниже мы рассказываем, как использовали систему из нескольких нейросетей, чтобы помочь одному из своих заказчиков автоматизировать расшифровку видео.
Преобразование видео в текст для увеличения охвата
Если вы регулярно записываете подкасты, нейросети могут помочь вашему бизнесу быстро переупаковать контент из видео/аудио формата в текст. Зачем ограничиваться роликом в ВК-видео, если можно выложить еще и статью на VC.RU с тем же материалом? Так вы сможете собрать больше просмотров, реакций, а в перспективе — лидов.
Наш кейс по разработке сервиса
Один из клиентов Unistory — миссионер Бхакти Викаша Свами, ученик основателя Международного общества сознания Кришны, ведёт YouTube-канал с более чем 100 тысячами подписчиков. Он решил разместить видео также на собственном сайте, чтобы дать доступ к лекциям последователям в удобном формате.
Многие из его аудитории предпочитают читать, а не смотреть видео, поэтому мы автоматизировали процесс транскрибации. Перевели сотни часов лекций из видео в текст с помощью нейросети Whisper AI. После первичной расшифровки текст проходил дополнительную обработку через ChatGPT для улучшения качества и исправления ошибок.
Автоматизация позволила обработать тысячи часов контента — это заняло бы у человека невероятно много времени. Для удобства пользователей был добавлен поиск по ключевым словам: например, запрос «любовь» подсвечивает все места в расшифровках лекций, где упоминается это слово.
Результат для клиента
Последователи чаще заходят на платформу, чтобы найти ответы на свои вопросы. Пользователю не нужно искать нужную информацию вручную: нейросеть найдет, в каком ролике, на какой минуте был разговор по интересной человеку теме. Автоматическая транскрибация сэкономила заказчику тысячи долларов, которые пришлось бы заплатить расшифровщикам.
Давайте обсудим вместе
Спасибо, что ознакомились с нашей статьей о том, как искусственный интеллект может помочь с автоматизацией бизнеса. Если у вас остались вопросы или вы хотите обсудить AI разработку для вашей компании — напишите нам, воспользовавшись формой ниже.
