Арсенал ИИ‑инструментов: какие сервисы использовать бизнесу
Использование искусственного интеллекта в бизнесе — наша новая реальность. О необходимости его внедрения говорят все: от небольшого бизнеса до корпораций. Компании в 2024 году потратили на ИИ‑решения $13 млрд — в шесть раз больше, чем годом ранее. Но есть нюанс: треть руководителей признаются, что не понимают, как именно нейросети будут работать в их организациях. В этой статье разберем, какие инструменты существуют, как они могут поменять бизнес и почему одних инвестиций недостаточно, чтобы ИИ начал приносить пользу.
Зачем внедрять ИИ‑инструменты сейчас
Мировой бизнес уже активно использует решения на базе ИИ в своих процессах. Так, в 2025 году 73% организаций уже используют ИИ‑решения, а 35% внедрили их хотя бы в один процесс. При этом российский рынок труда сталкивается с низким уровнем безработицы и кадровым голодом в отношении квалифицированных специалистов с опытом. В таких условиях работа над эффективностью текущих сотрудников становится не опцией, а необходимостью. ИИ‑инструменты здесь выступают не как замена людей, а как усилитель их возможностей — как в свое время Excel заменил калькулятор.
Ключевые игроки рынка уже используют или активно планируют внедрение ИИ‑решений. Быстрорастущие компании‑новаторы часто первыми осваивают эти технологии и получают конкурентное преимущество, даже если сфера кажется сложной для ИИ‑экспериментов, например, безопасность.
Какие инструменты доступны бизнесу
Сейчас рынок ИИ вышел на достаточный уровень зрелости, чтобы компаниям было из чего выбрать. Сами технологии становятся умнее и учатся решать задачи, на которые были не способны еще год назад. Кроме того, появляется все больше сервисов, позволяющих взаимодействовать с нейросетями в разных форматах. Чтобы подступиться к инструментам, стоит разобраться, какие решения присутствуют на рынке сейчас.
ИИ‑сервисы можно условно разделить на несколько больших категорий.
Базовые модели. К ним относятся, например, известные многим сервисы на базе больших языковых моделей (LLM) — такие как ChatGPT, DeepSeek, Gemini или Алиса AI. Они способны работать с разными типами данных (текст, изображения, иногда звук) и решают сотни задач через простой интерфейс.
Для чего использовать: подходят для мозгового штурма, быстрого создания текстов, обобщения информации и решения нестандартных задач, где нет готового узкоспециализированного инструмента.
Особенности: сотрудники могут использовать такие чаты сами, не дожидаясь интеграции в инфраструктуру компании. При этом для эффективной работы обычно нужно поработать над промптом — на простой запрос нейросеть может выдать такой же простой ответ, от которого не будет пользы.
Это универсальный инструмент, который, однако, не всегда заточен под решения конкретных рабочих задач. Например, у подобных сервисов нет данных о внутренних документах компании: принятых шаблонах, прошлых проектах и другой информации, которая может быть важна для работы. К тому же они могут периодически «галлюцинировать» — то есть выдумывать факты.
RAG‑системы. RAG (Retrieval‑Augmented Generation) — надстройка над базовой моделью, которая позволяет нейросети работать с данными пользователя. Такие системы генерируют ответы на основе информации, которую им предоставляет человек — например, внутренних документов компании.
Пользователь может собрать собственную базу знаний для работы: для этого подходят, например, NotebookLM от Google или Алиса Про от Яндекса. Но есть и RAG‑системы, изначально дообученные для конкретной задачи. В таких инструментах, как Нейроюрист, интегрированы справочно‑правовые базы, которые своевременно обновляются — с ними юрист может быстрее искать и сравнивать нужные данные, смотреть, как изменятся нормативно‑правовые акты в связи с новыми законами, и готовить письма на основе нужной информации.
Для чего использовать: любые задачи, требующие обращения к большому массиву заданной информации, чтобы исключить ошибки: умный поиск и генерация ответов по ней, пересказ документов, написание отчетов, создание текстов по определенному образцу.
Особенности: RAG‑системы больше подходят для профессиональных задач, потому что строят ответ с опорой на предоставленные данные. Это защищает пользователя от того, что система предложит устаревшую или просто выдуманную информацию. По сути бизнес получает собственную интерактивную базу знаний, дополненную искусственным интеллектом. В такую базу могут войти почтовые вложения, регламенты, отчеты и другая корпоративная информация.
ИИ‑агенты. Агенты — это системы на базе ИИ, способные самостоятельно взаимодействовать с цифровой средой. Они способны понимать многоступенчатые задачи от пользователя и сами выполнять их, обращаясь к другим системам в интернете или на устройстве человека.
Агенты можно адаптировать под конкретную специальность и компанию. Например, агент для текстовых служб поддержки Нейросаппорт ускоряет работу операторов: анализирует вопросы клиентов и на основе базы знаний предлагает оператору вариант ответа, либо отправляет его автоматически, самостоятельно оценив его качество. Другие агенты способны собирать материалы по заданным источникам и формировать из них саммари по заданным критериям и получать в указанное время. Это удобно, когда нужно регулярно получать новости по конкретным темам, а времени просматривать все источники информации нет.
Более того, крупные разработчики уже представили платформы для сборки собственных агентов для конкретных задач. Так, можно создать агента‑бухгалтера для подготовки отчетности или агента‑маркетолога — для создания креативных материалов.
Для чего использовать: подходят для сложных многоэтапных задач, требующих рассуждений и работы с разными источниками. Агенты позволяют решать не отдельный вопрос, а автоматизировать целый процесс.
Особенности: агенты глубже остальных ИИ‑сервисов встраиваются в инфраструктуру компании. Они настраиваются под разные специальности — становятся вторым пилотом для сотрудников и ускоряют их работу. Но чтобы интеграция прошла эффективно, процессы в компании должны быть хорошо формализованы, а нужные документы и протоколы — подробно описаны.
Как интегрировать ИИ в работу
Одних инвестиций в покупку сервисов недостаточно, чтобы ИИ начал приносить видимую пользу. Перед их внедрением нужно ответить на несколько вопросов.
В какие процессы встраивать ИИ? Изучите, как устроены рабочие процессы сотрудников — что отнимает у них больше всего времени и какие задачи эффективнее всего автоматизировать. Конечным потребителем большинства ИИ‑продуктов будет человек, поэтому важно, чтобы новый сервис решал его боли и был удобен в использовании.
С какими данными будет работать ИИ? Результат работы ИИ (от базового чат‑бота до настроенного агента) во многом зависит от того, как поставлена задача и какие данные были ему предоставлены. К примеру, чтобы ИИ‑агент предложил хороший вариант ответа оператору техподдержки, ему нужен доступ к уже сформированной базе знаний, а вся информация в ней должна быть хорошо структурирована и актуальна. Эти данные важно подготовить перед началом интеграции.
Что считать успехом? Технологии не могут просто «сделать хорошо». Заранее определите, на какие метрики будете ориентироваться и что считать успехом. При этом учитывайте, что определенный процент ошибок неизбежен, а сотрудникам нужно время, чтобы привыкнуть к новому инструменту и начать им пользоваться.
Бесплатная рассылка: как использовать ИИ в бизнесе
Узнайте, как писать эффективные промпты, создавать ИИ‑агентов для решения бизнес‑задач, и проходите мини‑практикумы в популярных сервисах. Всего — семь писем, которые помогут разобраться, как работать с нейросетями
Чего ждать от рынка ИИ
ИИ‑сервисы отвечают на запрос автоматизации бизнеса и все лучше адаптируются под его потребности. Сейчас ИИ постепенно начинает решать не отдельные задачи, а автоматизировать целые процессы. По прогнозам Gartner, к 2028 году треть корпоративных приложений будут включать агентный AI, а минимум 15% рабочих решений — приниматься автономно.
Если сейчас нейросети в работу внедряют в основном early adopters, то со временем они будут все шире проникать на разные рынки. В конце концов, ИИ‑сервисы станут привычной частью цифровой экосистемы компаний — такой, как сегодня Microsoft Office.
Но технологии — это только половина уравнения. Конкурентное преимущество получают не просто компании с доступом к технологиям, а те, чьи сотрудники умеют эффективно их использовать. Обучение работе с ИИ‑инструментами становится общей ответственностью бизнеса и специалистов. Компаниям важно инвестировать в развитие этих компетенций у команды, а самим сотрудникам — осваивать новые инструменты, чтобы работать продуктивнее и быстрее решать задачи.
