Корректировать размер скидки и определить брак: в чем ИИ поможет даже малому бизнесу

Слова о том, что «ИИ берет на себя выполнение рутинных задач, освобождая сотрудников для более творческой работы», стали общим местом. Оставив за скобками идею о «творческой работе», стоит согласиться с тем, что первая часть этого утверждения сегодня уже не преувеличение, а подтвержденный факт.

Более того, в 2025 году все чаще внедряют еще более продвинутые решения на базе нейросетевых моделей, включающих модули «Reasoning» (для логических рассуждений) и «DeepSearch» (для глубокого поиска). Такие системы могут не только автоматизировать рутинные процессы, но и анализировать большие объемы данных, предлагая многошаговые выводы и мгновенно находя релевантную информацию.

Вот что именно ИИ делает для бизнеса уже сегодня.

Освобождает время

В e-commerce, к примеру, ИИ помогает предлагать товары на основе анализа истории покупок.

Представьте, вы регулярно заказываете продукты через приложение. На основе ваших прошлых заказов система формирует персональные рекомендации: «Вы часто берете молоко и булочки. Добавить их в корзину со скидкой?». Или, например, если вы часто покупаете кофе, система предложит вам кофемолку или подходящую посуду, основываясь на статистике поведения других клиентов.

В финансовом секторе чат-боты с ИИ давно заменили первые линии поддержки. Алгоритмы за секунды отвечают на популярные вопросы, помогают открыть счет или подать заявку на кредит. Если запрос сложный, бот передает диалог человеку, избавляя сотрудников от сотен однотипных обращений. В «Т-Банке», «Сбере», «Альфа-Банке» уже давно внедрены подобные решения.

Рекрутеры используют системы для автоматического анализа резюме и первичного скрининга кандидатов. Это особенно актуально при массовом найме: вместо того чтобы вручную просматривать сотни заявок, система выбирает подходящих кандидатов по ключевым критериям.

Анализирует большие данные

Возможности ИИ не ограничиваются умением предложить вам кофемолку, учитывая ваши предыдущие покупки. Он способен моментально анализировать поведение тысяч покупателей на огромных массивах обезличенных данных.

Умные системы могут предсказать, что понадобится конкретному покупателю с определенными характеристиками, основываясь на том, что заказывали другие клиенты с похожими предпочтениями и поведением. На основе анализа спроса, сезона, конкурентных цен и покупательской активности ИИ умеет в реальном времени корректировать скидки.

Например, такие инструменты, как Amazon Sellics и Feedvisor, автоматически регулируют цены, отслеживая динамику рынка. Продавец задает основные параметры ценообразования, а система самостоятельно оптимизирует скидки, чтобы увеличить продажи и прибыль, учитывая спрос, активность конкурентов и сезонные тренды.

ИИ выявляет паттерны, указывающие, что клиент может перестать пользоваться услугами. Например, если покупатель давно не заходил в приложение, система может автоматически предложить скидку или акцию, чтобы вернуть его внимание.

Для финансовых организаций ИИ стал незаменимым инструментом в борьбе с мошенничеством. Алгоритмы анализируют миллионы транзакций в реальном времени, ищут подозрительные операции и мгновенно уведомляют службу безопасности. Например, если система заметит, что с вашего счета внезапно списана крупная сумма в стране, где вы никогда не бывали, она может сразу заблокировать операцию и запросить подтверждение.

Если же в системе присутствует DeepSearch, она может по сути «прокапывать» внутренние и внешние базы данных, мгновенно находя связующие детали и документы. А «рассуждающая» модель помогает интерпретировать эти результаты и, скажем, выводить гипотезу о том, что конкретная транзакция является аномальной, объясняя логику рассуждений.

Экономит деньги

Упомянутые выше чат-боты помогают не только банкам. Совершенно разные компании (телеком-операторы, провайдеры, маркетплейсы) сегодня вместо большого штата работников колл-центров используют виртуальных помощников.

Они обрабатывают сотни или даже тысячи запросов одновременно, работают круглосуточно и не требуют оплаты сверхурочных. Системы на базе ИИ также отчасти заменяют работников автоматизированных складов.

В компаниях вроде Amazon используются роботизированные комплексы, которые переносят товары и помогают комплектовать заказы, что особенно важно в пиковые периоды.

«Яндекс Маркет» тоже разработал робота Dilectus для автоматизации складской логистики. Он берет коробки с товарами со стеллажей и доставляет их в зону сборки заказов. Dilectus способен поднимать до 35 кг, переносить до 9 коробок за раз и работать с товарами, расположенными на любой высоте. Сейчас робот проходит тестирование на складе в Софьине, и его внедрение может значительно ускорить обработку заказов.

Предотвращает ошибки

На самых современных заводах камеры с ИИ анализируют потоки деталей на производственных линиях и мгновенно определяют брак. Вместо того чтобы оператор вручную проверял каждую деталь, система автоматически отбраковывает дефектные изделия.

Благодаря «рассуждающей» модели такие системы могут выявлять не только факт ошибки, но и ее первопричину. Например, ИИ может «связать» данные о температурном режиме станка, времени простоя линии и конкретной серии бракованных изделий, выстраивая цепочку логических выводов. Это способствует более глубокой оптимизации производственного процесса.

Персонализация предложений — это еще одна сильная сторона ИИ. Но речь идет не о том, чтобы навязать клиенту кофемолку или сэкономить на персонале. Цель здесь — повысить лояльность. Например, Netflix анализирует поведение пользователей не только по тому, что они смотрели, но и по тому, где останавливались, что пропускали, какие жанры выбирали в разное время суток. Это позволяет рекомендовать контент с высокой точностью.

Amazon использует ИИ для формирования индивидуальных подборок товаров, учитывая историю покупок, поисковые запросы и даже сезонные предпочтения пользователя. А Spotify создает персонализированные плейлисты, такие как Discover Weekly, которые обновляются каждую неделю на основе вкусов конкретного слушателя. Такие механизмы работают благодаря алгоритмам, обученным на больших данных, и их можно применять в любом бизнесе — от e-commerce до медиа.

Люди хотят быстрого решения проблем. Голосовые помощники и текстовые чат-боты помогают отвечать на базовые запросы, решая мелкие проблемы, такие как сброс пароля. В отелях чат-боты могут заранее подготовить номер к заезду, предложить дополнительные услуги и даже напомнить об экскурсиях, если гость бронировал подобные мероприятия в прошлом.