Сделает дизайн упаковки и «подслушает» разговор с клиентом: реальные кейсы применения ИИ для бизнеса

Чем поможет ИИ уже сейчас?

Сделает монотонную работу за вас

У сотрудников появляется время на более «‎тонкую» работу, которая требует эмпатии и творчества.

Например, застройщик «Лиго» поставил перед собой цель: автоматически отсеивать нецелевые обращения, выделив из общей массы заявки на покупку квартиры.

С помощью виртуального ассистента компания за первые два месяца обработала 133 запроса из разных каналов. ИИ позволил быстро выявить реальные заявки на покупку квартиры — их оказалось всего три.

Другой пример: в сентябре 2024 года Благовещенский городской суд Амурской области завершил проект по распознаванию документов с помощью искусственного интеллекта.

Если раньше сотрудникам приходилось обрабатывать бумажные постановления вручную, то теперь решение на базе SaluteRРА делает это автоматически. Информация находится быстрее, риск ошибок минимальный — качество и эффективность работы судей выше.

Проследит за качеством продукции

Показательный пример: производитель шин «Кордиант» использует компьютерное зрение для контроля качества своей продукции. Данные с камер в реальном времени обрабатываются обученным алгоритмом, система автоматически выявляет дефекты изделий.

Найдет новые решения на основе аналитики

ИИ может обрабатывать любые типы накопленных данных — о продажах, ценах, изменении спроса и не только — и выявлять в них закономерности.

Это помогает прогнозировать будущее поведение клиентов, продажи, выявлять потенциальный отток и находить общие тренды. И, как итог, принимать обоснованные решения на стратегическом и операционном уровнях, а также создавать новые продукты и услуги.

Например, производитель напитков «Абрау-дюрсо» использует ИИ для прогнозирования продаж. Это позволяет планировать процессы на 2,5 месяца вперед, рассчитывая нагрузку на производство и сроки поставки.

Пообщается с клиентами

Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта обрабатывают запросы клиентов, отвечают на вопросы и направляют пользователей в процессе покупки. Эти инструменты предлагают мгновенные ответы и помощь, повышая удовлетворенность клиентов.

Авиакомпания «Азимут» для обработки самых разных запросов пассажиров использует решение с применением технологии RAG (Retrieval Augmented Generation, генерация с дополненной выборкой), которое прошло обучение на пассажирской документации компании.

ИИ-ассистент предоставляет актуальную информацию о рейсах, объясняет правила перевозок и консультирует по бронированиям — отвечает на 86% вопросов. Решение доступно пользователям в мобильном приложении, на сайте авиаперевозчика и во «ВКонтакте». ИИ-помощник отвечает в любое время, а при необходимости переключает запрос на оператора.

Выполнит творческие задачи

ИИ уже помогает бизнесу создавать тексты, изображения и видео для социальных сетей, корпоративных сайтов и рассылок. Маркетологи, авторы и дизайнеры используют нейросети, чтобы придумывать идеи статей и публикаций, а также визуальный ряд под них.

Часть компаний идет дальше и задействует искусственный интеллект для разработки упаковки. Одним из первых на российском рынке стал «ВкусВилл», выпустив привычные продукты с новым дизайном в феврале 2024 года.

Как отмечают представители компании, разработка упаковки дизайнером занимает в среднем неделю. Нейросеть справляется за 10 минут, главное — составить подробный запрос.

Проследит за уровнем сервиса

Инструменты управления производительностью на основе ИИ могут анализировать данные об эффективности сотрудников. Это помогает определить их сильные стороны и зоны роста и давать обратную связь в реальном времени — рекомендовать планы развития на основе показателей производительности, целей или отзывов коллег.

Застройщик «Энко» использует платформу речевой аналитики Voice AI, в том числе для оценки работы операторов кол-центра. Все звонки записываются, а ИИ анализирует их по разным метрикам — эмоциональному фону клиента, категории звонка (например первичный или повторный, целевой или нет), показателям внутри звонка (отработаны ли возражения, определен ли бюджет, есть ли договоренность о встрече, и так далее).

Это дает понять, хорошо ли сотрудник справился со своей задачей и соответствует ли его поведение принятым в компании стандартам.

Та же ИИ-платформа помогла скорректировать цены на жилье в одном из новых объектов застройщика. Еще до старта продаж на основе аналитики Voice AI компании удалось выявить ожидания потенциальных покупателей.

Какие сложности?

До повсеместного использования ИИ как в бизнесе, так и в государственных учреждениях, еще далеко. В случае внедрения готового решения, которое оказалось эффективным у другой компании, нужно помнить про индивидуальность кейсов. Гарантий, что результат будет таким же, нет: на него влияет специфика бизнеса и его уникальные данные.

Часто компании выделяют недостаточно времени на подготовку или переоценивают свои возможности по оперативному сбору необходимых данных. Это негативно сказывается на ИИ-модели. А если она плохо обучена, то не может качественно решать бизнес-задачи.

Чтобы использовать искусственный интеллект полноценно, с видимыми результатами, необходимо убедиться, что инструменты интегрированы в существующие процессы, а сотрудники умеют с ними работать.

Допустим, когда компания заменяет операторов ботом, нужно убедиться, что он достаточно хорошо распознает «естественный язык» пользовательских запросов и действительно помогает решать возникшие проблемы. Здесь ключевую роль играют обновляемые в реальном времени данные и экспертиза IT-специалистов.

Уже упомянутый «ВкусВилл» проводил опрос среди пользователей приложении на тему того, насколько покупателям нравится новый ИИ-дизайн упаковки, — чтобы одновременно оценить работу нейросети и погасить возможный негатив в будущем.

Искусственный интеллект не может быть универсальным средством и ответом на все вопросы, он должен меняться вместе с бизнес-целями и задачами. И это — одна из причин, по которой он не заменит человека.