Нейросети в бизнесе

По заголовку понятно, что речь пойдет о нейросетях. Да, мы знаем, что информации о ИИ стало слишком много, она слишком часто повторяется, слишком поверхностна, часто слишком бесполезна. Не волнуйтесь, мы не будем мучить вас очередным списком “Самых полезных нейросетей для.. ” 

Поговорим о нейронках и бизнесе с точки зрения повышения эффективности продаж. Кому нейросети помогут, а кому они не нужны. Кто уже вовсю внедряет и какие результаты получает. Как подготовиться к внедрению AI в свой бизнес, и заменит ли он сотрудников. А в конце - полезный бонус. 

Поехали.

Ответ: как угодно. Количество и разнообразие задач, которые уже успешно решает ИИ, впечатляет! Нейросети давно ушли от генерации картинок и перевода текстов. Они создают швейные лекала, рассчитывают страховые премии и убытки, находят новые продукты в нише, “ходят” вместо сотрудников на созвоны. 

Большая часть компаний использует нейронки для похожих задач:

1. Сокращение времени на рутину.
2. Экономия денег на время сотрудников.
3. Сокращение количества ошибок из-за человеческого фактора.
4. Повышение качества обслуживания клиентов.
5. Повышение производительности труда.
6. Обработка большого массива данных.
7. Помощь в принятии бизнес-решений.
8. Повышение продаж.

‍

Согласно исследованию «Искусственный интеллект в России — 2023: тренды и перспективы» от «Яндекса» и компании «Яков и Партнёры» крупные российские компании используют ИИ для:

• генерации контента на постоянной основе 20%
• маркетинга и продаж 66%
• улучшения клиентского сервиса 54%
• исследований и разработок 49%
• в IT 29%

94% участников исследования сократили затраты благодаря использованию нейросетей в бизнес-процессах. А около 30% планируют повысить выручку за счет повышения эффективности процессов. 

Еще одно исследование провела компания ЮKassa, принадлежащая Юмани. Согласно опросу, 72% российских компаний используют нейронки для генерации контента и написания кода, 7% изучают возможности и только 2% заявили, что ИИ им не подошел.  

При этом, большинство (73%) отмечают, что ИИ экономит время на разные задачи, в том числе за счет исключения болезней, отпусков и лимитов рабочего времени. Интересно, что 15% признали, что освобожденное время тратится опять-таки на сами нейросети, а 25% используют ИИ только потому, что это тренд. 

Самостоятельно изучить исследования можно здесь и здесь

Чем больше компаний внедряет нейросети, тем больше нюансов и трудностей становятся видимыми. Конечно, все зависит от специфики бизнеса, но можно выделить общие моменты.

1. Высокая цена внедрения. 

Даже если вы не разрабатываете собственное решение, то вам понадобятся средства на внедрение, обучение и обслуживание сервиса. А разработку с нуля могут позволить себе только крупные игроки рынка.

2. Необходимость обучения/найма сотрудников. 

На рынке не так много специалистов, способных качественно заниматься разработкой, внедрением, обучением, поддержкой нейронок. И они всегда в дефиците.

3. Сложность создания техзадания.

Даже если вы нашли компетентного сотрудника, то на формирование адекватного промта потребуется время, а результат все равно до конца не предсказуем. 

4. Необходимость изменения бизнес-процессов.

Как и с любым серьезным внедрением, необходимо оценить, как AI-сервисы повлияют на бизнес-процессы. И нередко эта оценка приводит к необходимости значительных изменений в структуре компании, а не все к этому готовы.

5. Качество и объем данных.

Для обучения нейросети нужно много данных, действительно много. Качественных, достоверных, полных. Если их нет, то возникают ошибки, неточности, а то и юридические проблемы.

6. Ограниченная компетентность ИИ.

Если у вас узкая ниша, то добиться нужных результатов от нейросети может быть непросто. Более того, исследования показывают, что даже компании с массовым продуктом используют нейросети в основном для решения отдельных, а не системных задач. 

7. Безопасность и этика.

Загружая конфиденциальные данные в нейросеть, нужно быть уверенным, что не будет утечек. Но, увы, от этого не застрахованы даже самые надежные сервисы. Также возникает и этический вопрос использования личной информации и ответственности за принятие решений на базе этих данных. Не скрывайте от своих клиентов, что вы пользуетесь нейросетями, это повысит доверие.

8. Ограниченный доступ.

Санкции привели к тому, что не все сервисы AI доступны на российском рынке. С другой стороны, это стимулирует российских разработчиков выводить на рынок отечественные решения, и многие российские компании уже используют их без боязни ограничений.

Поговорим о самом тяжелом - встраивании нейросеток в существующие бизнес-процессы. Как сделать это наиболее безболезненно? Вот несколько советов.

1. Определите круг решений, которые подходят для вашего бизнеса. Часть предпринимателей считает, что сторонние сервисы не смогут качественно решать их задачи, поэтому решаются на разработку своей нейросети. Нанимают разработчиков в штат, тратят много ресурсов, но не получают ожидаемого результата. 

На самом деле, собственное решение не всегда необходимо, тем более, малому бизнесу с ограниченными ресурсами. На рынке уже много готовых решений под разные задачи, но придется провести исследования и тесты.

2. Определите цели и бизнес-задачи, которые вы хотите решить. А также не забудьте выделить значимые для вас метрики, по которым вы будете оценивать результат.
3. Определите особенности вашего бизнеса и убедитесь, что выбранное решение может подстраиваться под сезонность, ЦА, специфику продукта и т.д.
4. Проверьте, какие данные вы будете “скармливать” моделям. Насколько они качественные и правдивые и достаточен ли их объем.
5. Попробуйте AI на небольшой, разовой задаче. Результат удовлетворяет? Идем дальше.
6. Проведите более масштабный тест с участием разных отделов компании. 

Здесь вы точно найдете узкие места, о которых не подозревали. Оцените, сможете ли вы решить эти проблемы и получить ожидаемые результаты.

7. После запуска продолжайте отслеживать работу AI, фиксируйте результаты. Здесь понадобится специалист, а то и не один. 
8. Масштабное обучение сотрудников работе с нейросетью.
9. Постоянная поддержка работы и дообучение ИИ.

Модели необходимо постоянное внимание, техническая поддержка, проверка данных и результатов. Не можете обеспечить это силами компании? Выбирайте решение, которое включает техподдержку. Именно здесь понадобится живой специалист, который быстро и гибко отреагирует на изменение внутренних и внешних условий.

В июне 2023 американское карьерное агентство Challenger, Gray & Christmas провело исследование рынка труда в США, которое выявило, что всего за 1 месяц работу из-за ИИ потеряли около 4000 человек. Впечатляет!

А что в России?

Согласно материалу RBC, Россия входит в топ-5 стран по количеству пользователей AI-продуктов. Почти половина (45%) представителей малого и среднего бизнеса уже используют нейросети для решения отдельных задач. 

Большая часть внедрений приходится на банки, ритейл и телеком, по материалам исследования Авито Работа. Компании в этих нишах уже используют или планируют использовать нейросети в маркетинге и продажах в 55% случаев. 

В этих нишах часто речь идет о ИИ-помощниках на базе LLM (Large language model, большая языковая модель).

Количество отечественного софта на базе LLM постоянно растет, он помогает компаниям повышать продажи, улучшать клиентский сервис и клиентский опыт, снижать издержки. 

Например, 20% крупных телеком-компаний уже планируют потратить около 10% бюджета на разработку и внедрение ИИ, отслеживая показатель ROI. 

Если говорить конкретно про телеком, то Tele2 и Мегафон уже вовсю используют речевую аналитику: Tele2 в розничных продажах, а Мегафон в обработке звонков клиентов. МТС также использует речевую аналитику и потоковые переводы, но также и готова вкладываться в развитие мощностей для обучения ИИ.

Небольшие бизнесы пока не так продвинулись в освоении AI-сервисов, как гиганты, но вовсю используют готовые no-code-решения. Это позволяет экономить ресурсы и время собственных сотрудников. 

Так как насчет “вкалывают роботы, а не человек”?

Зарубежные и российские HR-специалисты считают, что искусственный интеллект не может заменить специалиста, но только поможет оптимизировать, автоматизировать, облегчить выполнение конкретных, чаще черновых задач. Сценарии поведения, обучение, конечный результат и принятие решений остаются за человеком. 

ИИ - лишь инструмент, который позволяет вам оптимизировать продажи и улучшить клиентский сервис. Однако уже сейчас работодатели все чаще ищут специалистов, умеющих и готовых работать с нейросетями. Исследование американской платформы для продаж HubSpot показывает, что 66% предпринимателей уже наняли сотрудников со знанием ИИ. А вот исследование Авито Работа выявило, что российские работодатели не спешат заменять сотрудников нейронками, но планируют с помощью них перераспределить нагрузку внутри команды.

И речь идет не только о написании текстов, генерации картинок или ответах на комментарии, но и о сложных маркетинговых и технических задачах.

‍

Как мы уже писали выше, у крупных компаний больше возможностей (и интереса) для внедрения нейросетей. Больше денежных, человеческих и временных ресурсов, больше продуктов, больше амбиций. 

Но малый и средний бизнес тоже привлекают ИИ-технологии - почти половина небольших российских компаний используют AI. Но часто - это конкретные, однократные, черновые задачи, которые напрямую не помогают продавать. 

Но именно малый бизнес больше всего ощущает на себе все кризисные проблемы: падение продаж, рост инфляции, подорожание производства и маркетинга, дефицит квалифицированных кадров, недостаток современных технологий, рост конкуренции, санкционные ограничения.. 

Тут на помощь приходят no-code-решения. Не нужны собственные разработчики и техподдержка, быстрое внедрение и обучение, небольшая стоимость, простота и гибкость в использовании. 

Мы в ПраймГейт знаем об этих проблемах и разработали уникальное решение. Знакомьтесь - это Рика. 

ИИ-помощник, который круглосуточно обрабатывает ваши лиды, конвертируя их в реальные продажи.

Это не чат-бот, а полноценный помощник, обученный на ваших данных. Вы сами определяете размер, качество и вид базы данных. Вы сами задаете сценарии поведения и тон общения. 

Настройка Рики  - это всего 4 простых шага:

• Загрузка данных по вашему выбору
• Создание промтов по нашему шаблону
• Размещение простого кода на сайте и подключение Telegram-бота
• Старт работы и финальные доработки, если это необходимо

Рика полностью интегрирована в экосистему PrimeGate, а значит, связана с CRM и всеми каналами коммуникации.

Нет лимитов на количество обращений.

Нет сложных блок-схем и кода.

Нет нерабочих часов и выходных.

Нет ошибок и недопониманий.

Нет саботажа и кражи лидов.

Не нужна адаптация и мотивация.

Рика работает 24/7 над повышением продаж и улучшением клиентского сервиса.

Интересно, но не очень понятно? Звоните, и мы подробно проконсультируем по продукту. 

Подробнее о Рике читайте здесь