Новости

Бизнес в РФ начал использовать ИИ не для картинок, а для рутины — аналитическое исследование

Российские компании начали активнее внедрять искусственный интеллект не в маркетинг и генерацию контента, а во внутренние операционные процессы — продажи, HR, клиентский сервис и документооборот. Главный мотив бизнеса — не «вау-эффект», а попытка сократить ручную рутину, ускорить процессы и компенсировать дефицит кадров.

Photo by BoliviaInteligente on Unsplash

К такому выводу пришли авторы исследования «Эффективные ИИ-решения в операционных процессах» «АРБ Про», основанного примерно на 50 кейсах российских компаний — от малого бизнеса до крупных корпораций.

По их данным, самые массовые сценарии внедрения сейчас сосредоточены в продажах, поддержке клиентов и внутренних коммуникациях. Компании внедряют голосовых и чат-ботов, речевую аналитику, базы знаний, системы автоматической обработки обращений и ИИ-помощников для сотрудников.

«Основной экономический эффект находится не в генерации контента, а в рутинных внутренних процессах, где человек каждый день вводит данные, ищет информацию, отвечает на типовые вопросы, проверяет документы, классифицирует обращения или контролирует выполнение регламента», — пояснил «Инку» Роман Копосов, заместитель директора компании стратегического консалтинга «АРБ Про».

Кейсы

Одним из самых популярных направлений остается автоматизация клиентского сервиса. В одном из кейсов внедрение голосового помощника позволило увеличить количество обработанных звонков на 30%, а четверть обращений перевести в полностью автоматический режим. Экономия на нагрузке контакт-центра составила около 1 млн руб. в месяц.

В сервисном центре DNS голосового ИИ-оператора использовали для сбора обратной связи после ремонта техники. В результате затраты на контакт-центр снизились в четыре раза, а скорость обзвона выросла в 2–3 раза.

Еще один кейс связан с компанией «Петрович», где ИИ-система помогает сотрудникам быстрее работать с обращениями клиентов через сайт, телефон, мессенджеры и соцсети. После внедрения среднее время обработки обращения сократилось почти на 10%.

Направления

ИИ начинают активнее внедрять и в HR-процессы. Одна из компаний-респондентов автоматизировала рекрутмент настолько эффективно, что смогла закрыть более 1,3 тыс. вакансий, сократить сроки найма на 20% и снизить нагрузку на рекрутеров.

Еще одно быстрорастущее направление — документооборот и обработка первичных документов. В одном из кейсов ИИ автоматически извлекал данные из счетов, писем и закупочной документации. В результате время обработки документов сократилось втрое, а подготовка отчетности для ФНС и внутренних проверок — с трех дней до двух минут.

В промышленности компании чаще используют машинное зрение и предиктивную аналитику. Например, в «Доброфлоте» ИИ применили для контроля качества консервных банок и учета продукции. После внедрения количество бракованных банок сократилось в 17 раз, а общий экономический эффект составил около 2 млн руб. в год.

Размер и цена

По словам Копосова, за последние годы стоимость входа в ИИ резко снизилась. Если раньше тестирование подобных решений требовало крупных вложений и долгих интеграций, то теперь многие сценарии можно проверить с помощью готовых инструментов и больших языковых моделей.

При этом подход к ИИ заметно отличается в зависимости от размера бизнеса. Крупные компании чаще внедряют сложные кастомизированные решения внутри собственного контура безопасности, средний бизнес быстрее тестирует инструменты с понятной экономикой, а малые организации используют готовые сервисы для продаж, контента и клиентской поддержки.

На фоне роста стоимости найма и давления на эффективность компании все чаще рассматривают ИИ не как экспериментальную технологию, а как способ разгрузить сотрудников от однотипной работы.

Что это значит для бизнеса

Если раньше генеративный ИИ воспринимался в основном как инструмент для маркетинга и создания контента, то теперь компании начинают внедрять его в процессы, где эффект можно быстро измерить в деньгах и времени — от контакт-центров и HR до документооборота и производственного контроля.

Для малого и среднего бизнеса это может стать одним из способов компенсировать дефицит кадров и сократить объем ручной работы без расширения штата.


Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.