Автоматизация бизнеса с помощью ИИ: принципы + 5 наглядных примеров

Ангелина

Буваева

Автор статьи

Многие компании до сих пор работают по старинке и выполняют кучу рутинных задач вручную, хотя можно сделать проще — внедрить автоматизацию с помощью ИИ. Сбор и анализ данных, подготовку отчетов, шаблонные ответы клиентам, создание контента — все это можно делегировать нейросетям. Такие изменения помогут существенно снизить трудозатраты и операционные расходы, повысить маржинальность бизнеса и быстрее масштабироваться.

В статье расскажем, что на самом деле подразумевают под автоматизацией бизнеса с помощью ИИ. Разберем модные термины простыми словами, приведем наглядные примеры и покажем, как ускорять повторяющиеся бизнес-процессы нейросетями.

Что такое автоматизация с помощью ИИ и зачем она бизнесу

Автоматизация с помощью ИИ — полная или частичная передача нейросетям задач, которые раньше сотрудники выполняли вручную. Например, ИИ может самостоятельно обрабатывать заявки с сайта, находить ошибки в коде, писать тексты по шаблону или рекомендовать товары клиентам.

Важно! Нейросети помогают бизнесу тратить меньше времени на рутину, ускоряют процессы и снижают издержки. Сейчас они могут взять на себя отдельные простые задачи или частично упростить существующие процессы. Но до полной замены человека ИИ еще далеко.

 Автоматизация рутинных задач нейросетями

Многие компании стремятся автоматизировать не просто отдельные задачи, а целые процессы. Вот несколько примеров успешного внедрения:

• Компания X5 Retail Group, которой принадлежит «Пятерочка», «Перекресток» и «Чижик», внедрила модели машинного обучения для прогнозирования спроса и управления запасами. Благодаря автоматизации и использованию ИИ удалось снизить списания на 2% и увеличить выручку примерно на 1% — это помогло сэкономить порядка 5 млрд ₽ за год. По прогнозам совета директоров, внедрение нейросетей окупится менее чем за год.
• Сбербанк использует ИИ для автоматизации задач более масштабно. Крупнейший банк страны уже использует автоматический скоринг кредитов, антифрод-системы, чат-боты и генеративные модели (GigaChat). На сегодняшний день более 70% решений по кредитам принимается без участия человека. Благодаря точному оцениванию рисков с помощью нейросетей и автоматизации процессов, компания смогла существенно сократить долю просроченных задолженностей.
• МТС тоже активно занимается автоматизацией бизнес-процессов с помощью ИИ. Компания внедрила чат-боты для обслуживания клиентов — сейчас 77% запросов в техподдержке закрывается без участия оператора. А автоматическая расшифровка звонков сэкономила 20% рабочего времени операторов. А AI-рекрутер ускорил процесс найма на 90% и уменьшил «прогулы» кандидатов на 30%.
• «АтомЭнергоСбыт» использует голосового AI-помощника, который разбирает около 70% звонков без участия оператора. В результате среднее время ожидания ответа сократилось на 33% и снизился объем дебиторской задолженности. А проект по автоматизации бизнеса с помощью нейросети окупился за год и продолжает сокращать операционные расходы компании.
• Еще один успешный пример — у сети «Додо Пицца». Компания внедрила двойное AI-решение: прогноз спроса на основе машинного обучения и голосового робота, который напоминает «спящим клиентам» о повторных заказах. Точность прогноза снизила списания на 18%, что дало около 4,5 млн ₽ экономии ежемесячно. А робот за два месяца обзвонил 150 000 человек и вернул более 5000 клиентов.

Истории крупных компаний показывают эффективность нейросетей в решении конкретных проблем: избыточные запасы, пропущенные продажи, человеческие ошибки и высокая нагрузка на персонал.

Какие бизнес-процессы чаще всего автоматизируют

Автоматизацию через ИИ можно внедрить почти в любой процесс, где есть рутинные действия, повторяемость и достаточный объем данных для анализа и разработки сценария. Однако чаще всего компании начинают с направлений, которые напрямую влияют на выручку, клиентский опыт и эффективность команды:

• Обработка заявок и обращений. ИИ помогает быстро сортировать обращения, отвечать на типовые вопросы и направлять клиента к нужному менеджеру без участия оператора.
• Маркетинг и генерация контента. Сервисы создают тексты, баннеры, описания товаров, письма, презентации и публикации для соцсетей по заданным шаблонам. С учетом специфики бизнеса, особенностей стратегии и Tone of Voice. 
• Анализ данных и прогнозирование. Алгоритмы выявляют тренды, прогнозируют спрос, анализируют поведение клиентов и помогают принимать более точные бизнес-решения.
• Управление складом и логистикой. Автоматизация с помощью ИИ позволяет рассчитывать оптимальные маршруты, контролировать запасы, предотвращать дефицит или излишки на складе. Это особенно важно, если бизнес закупает товары из-за рубежа, продает их с наценкой на маркетплейсах и следит за тем, чтобы маржа не падала ниже допустимых значений.
• Обучение и адаптация сотрудников. AI‑платформы выдают индивидуальные задания, проверяют ответы и помогают новичкам быстрее вливаться в работу. А еще многие компании и кадровые агентства используют нейросети для автоматизации поиска и найма новых сотрудников. Это позволяет серьезно снижать операционные расходы — в виде зарплат штатных HR-менеджеров и вознаграждений аутсорс-рекрутерам.

Как автоматизировать рутинные задачи с помощью ИИ: 6 принципов с примерами

Чтобы автоматизация бизнеса с помощью нейросетей дала ощутимую пользу, важно использовать системный подход. Не стоит внедрять ИИ ради тренда — начните с конкретной задачи, которую действительно нужно оптимизировать и автоматизировать. Разберем шесть принципов, которые помогут избежать типичных ошибок и получить конкретный измеримый результат в короткие сроки.

Автоматизируйте рутинные задачи поочередно

Выберите одну повторяющуюся задачу с понятными метриками и предсказуемым объемом — например, обработку входящих заявок или первичных документов, генерацию отчетов. Такие процессы проще оптимизировать на узком участке, а затем внедрить на всех уровнях организации.

По результатам первых тестов можно судить, во сколько вам обойдется автоматизация всего бизнеса с помощью нейросетей и как быстро окупятся вложения. Причем неважно, чем именно вы занимаетесь: продажами в B2C или B2B, IT-разработкой, производством или перепродажей товаров. Главное — у вас будут данные, на основе которых можно пересобрать бизнес-модель и финансовую модель.

Выбирайте инструменты под конкретную задачу

Универсального ИИ-инструмента, который решит все проблемы, нет. Сервисы нужно выбирать под конкретный бизнес-процесс. Например, если вам важно снизить расходы на создание контента, подойдет любая GPT-подобная модель вроде ChatGPT или Claude. Главное — написать качественные промпты под конкретные задачи и научить сотрудников использовать нейросети в ежедневной работе.

А чтобы решать сложные задачи вроде управления проектами или общения с клиентами, придется разрабатывать ИИ-агентов и интегрировать их в процессы компании через API.

Пишите понятные промпты и фиксируйте инструкции

ИИ нужно объяснять задачу так же, как и человеку. Это значит: конкретика, структура, формат ожидаемого результата. Например, чтобы тексты на всех каналах продвижения, в поддержке и отделе продаж соответствовали tone of voice, нужно сначала написать промпт для разработки ToV. Далее — отредактировать полученный результат, обновить настройки нейросети и только после этого сгенерировать сами тексты для разных каналов коммуникаций.

Автоматизировать создание контента в едином tone of voice можно, но эту задачу тоже придется разбить на подзадачи. Например, если вы продвигаете интернет-магазин и регулярно добавляете десятки позиций в каталог, должны заранее подключить по API GPT-подобную модель, в которую уже будут вшиты инструкции по созданию новых описаний.

Контролируйте результат

ИИ ошибается, особенно если работает с некорректными данными или плохо описанными задачами. Чаще всего ошибки возникают при генерации текстов (фактические неточности), классификации данных (неверное распределение) и распознавании документов.

Чтобы избежать проблем, настройте промежуточные проверки. Например, перед публикацией сгенерированного текста делайте автоматическую проверку по чек-листу, а в чат-ботах — логику эскалации при нестандартных запросах. Также полезно отслеживать, как часто сотрудники исправляют результат работы ИИ — это поможет улучшить промпты и настройки.

Автоматизируйте коммуникации

Один из самых понятных и быстрых кейсов — автоматизация клиентских коммуникаций. Например, ИИ может сегментировать подписчиков по интересам и автоматически отправлять релевантные письма каждой группе пользователей.

Еще один пример, но уже более сложный, затрагивает работу нескольких сервисов, ИИ и человека. Вот так может выглядеть процесс пошагово:

• потенциальный клиент оставляет заявку в форме на сайте или в мессенджерах;
• бот задает уточняющие вопросы, выясняя, к какому сегменту относится лид;
• ИИ анализирует ответы, готовит и отправляет письмо с персональным предложением;
• сделка переходит на следующий этап в CRM-системе;
• ответственный менеджер получает уведомление о том, что у клиента необходимо запросить обратную связь через некоторое время.

В службе поддержки чат-боты с GPT-моделью могут закрывать до 70% обращений без участия оператора, как это реализовали в «АтомЭнергоСбыте». Более сложные вопросы лучше передавать менеджерам, но уже с готовой информацией, собранной нейросетями. Это позволит сэкономить часы работы и улучшить клиентский опыт.

Считайте экономию ресурсов

Автоматизация и ее внедрение должны быть измеримы. Один из главных показателей — ROI: сколько рублей сэкономили или заработали на каждый вложенный рубль.

Также важно считать количество сэкономленных часов сотрудников, сокращение времени на выполнение рутинных операций, рост конверсии или снижение количества ошибок. Например, если автоматизация с помощью ИИ позволила сократить 2 часа на разработку в день — это 40−44 часа в месяц. Экономическую выгоду будет несложно определить, если вы считали unit-экономику.

5 наглядных примеров автоматизации с ИИ в разных сферах

Автоматизация с помощью ИИ меняет правила игры в бизнесе на всех уровнях — от маркетинга до поддержки и управления проектами. Вот пять реальных примеров, которые показывают, как внедрять такие решения и получать ощутимый бизнес-эффект.

Маркетинг: генерация контента, персонализация, рассылки

Команда социальной сети «Одноклассники» разработала сервис для автоматического создания персональных поздравительных видеороликов к различным праздникам. Нейросети определяют людей, с которыми пользователь часто взаимодействует или находится в родственных связях, а затем интегрируют их фотографии в готовый ролик.

Пользователям не нужно создавать видео вручную — ролики автоматически появляются у автора над лентой новостей с предложением опубликовать. Отмеченные люди получают уведомление о своей отметке на видео.

Такое решение позволило «Одноклассникам» увеличить долю персонализированного контента в ленте, собрать 1,4 млрд просмотров поздравительных видеороликов, а также увеличить число авторов на площадке.

Продажи: обработка лидов, автоворонки, CRM

Skillbox уже больше года использует ИИ-бота в службе заботы. Он автоматически обрабатывает 25% обращений и позволяет экономить на 5 сотрудниках.

Для бота пришлось расписывать логику и настраивать шаблоны, интегрировать сервис с хелпдеском и мессенджерами. Бот заработал корректно не сразу — команда потратила примерно 6 месяцев на сбор и устранение багов, внедрение KPI успешных ответов, разработку тегов для автоматического подсчета показателей.

По словам руководителя отдела, стоимость обслуживания бота не больше, чем оплата труда одного сотрудника, поэтому вложения в автоматизацию уже показали реальную экономию для бизнеса в деньгах.

HR: фильтрация резюме, предварительное интервью, адаптация

ИИ-алгоритмы могут автоматически сканировать резюме, подбирать кандидатов по ключевым навыкам, отправлять автоматические welcome-письма со ссылками на опросник и инструкциями. HR-менеджер получает готовый отчет с анкетами, датами интервью и оценками. Это освобождает рекрутера от рутинной работы и существенно ускоряет процесс найма.

Поддержка клиентов: чат-боты, ответы на типовые вопросы

Чат-бот «Лия» от «Самоката» в Telegram обрабатывает более 80% стандартных запросов: статусы заказов, условия доставки, проблемы с приложением. Бот самостоятельно отвечает на вопросы, а при сложных запросах направляет клиента оператору. Результат: более 60 000 обращений закрыто ботом.

Сложность внедрения — настройка сценариев из 25 часто задаваемых вопросов, а затем обучение ИИ на реальных обращениях пользователей. Вы можете сделать так же.

Управление проектами: анализ задач, автоотчеты, дедлайны

Еще один пример автоматизации — внедрение Dinabot в проектный менеджмент. Отечественная разработка позволяет в автоматическом режиме:

• отправлять каждому сотруднику типовые сообщения — например, подготовить отчет с результатами прошедшей недели или план на следующую неделю;
• собирать данные в единый Excel-файл с дашбордом, на котором отображаются показатели за последние 10 недель;
• формировать рекомендации по управленческим решениям для ответственного менеджера.

Эти примеры демонстрируют, что ИИ‑автоматизация помогает ускорить коммуникации, повысить качество работы, сократить загрузку сотрудников и усилить результат без дополнительных ресурсов.

Какие инструменты использовать для автоматизации с помощью нейросетей

Чтобы начать автоматизацию с ИИ, не обязательно разрабатывать собственные решения, нанимать команду разработчиков и вкладывать приличные деньги в обучение сотрудников. Сейчас есть десятки готовых сервисов, которые позволяют выстраивать рабочие процессы без кода. Вот несколько проверенных связок:

• Make.com + ChatGPT — автоматизация процессов без кода. Эти платформы позволяют настроить цепочку действий. Например, пришла заявка → сработал триггер → GPT сгенерировал письмо → письмо отправлено клиенту. Все настраивается через визуальный интерфейс — достаточно понимать логику бизнес-процесса. Подходит для маркетинга, HR, клиентского сервиса, аналитики и других направлений.
• ChatGPT / Claude — генерация текстов, сценариев, шаблонов. Используются как интеллектуальные ассистенты: пишут письма, брифы, маркетинговые тексты, FAQ, автоответы, скрипты для поддержки. Claude лучше справляется с длинными и логичными текстами, ChatGPT — быстрее и гибче подстраивается под формат.
• Recraft / Midjourney — визуальный контент по текстовому запросу. Сервисы позволяют создавать баннеры, иллюстрации, обложки и постеры на основе промптов. Интеграция простая: используют как внешний генератор, а готовые визуалы вставляют в рассылки, соцсети и лендинги.
• Looka / Flair.ai — генерация бренд-айдентики. Эти сервисы помогают создавать логотипы, брендбуки, шаблоны для визуала и контента. Подходит малому бизнесу и стартапам: за пару часов можно собрать айдентику без дизайнера. Внедрение точечное — достаточно одного захода для генерации, результат можно скачать в нужном формате.

Современные AI-инструменты закрывают задачи маркетинга, визуала, коммуникации и аналитики на 80% — быстро, гибко и без кода. Главное — выбрать понятную задачу и не бояться экспериментировать.

С чего начать внедрение ИИ в бизнес

Внедрение ИИ — это не про глобальные реформы и замену людей роботами, а про оптимизацию расходов за счет уменьшения доли рутинных задач. Необязательно нанимать разработчиков или тратить миллионы: можно начать с одной задачи и простого инструмента. Вот как подойти к этому без стресса и с реальной пользой:

• Выберите 1–2 повторяющиеся задачи, которые отнимают время, но не требуют уникального мышления. Например, обработка заявок, составление отчетов или создание черновиков писем.
• Найдите подходящий AI-инструмент — тот, с которым справится ваша команда без кода и лишних сложностей. Сейчас большинство сервисов работает по принципу «настрой и пользуйся».
• Протестируйте на малом масштабе. Выберите один процесс, подключите ИИ, проверьте, как изменилась скорость выполнения операций и нагрузка на команду.
• Фиксируйте ошибки и дорабатывайте процессы. Не все будет работать идеально с первого раза. Сравнивайте метрики до и после, улучшайте сценарии, настраивайте под себя.
• Масштабируйте только после успешной обкатки. Если эффект подтвержден цифрами, постепенно расширяйте автоматизацию на другие процессы.
• Не стремитесь автоматизировать все подряд. Креатив, стратегия, переговоры и другие нестандартные задачи пока лучше работают в связке «человек + ИИ».

ИИ — это не замена людям, а помощник, который может усилить команду и вывести бизнес на новый уровень. Но чтобы он действительно помогал, важно подходить к автоматизации поэтапно и осознанно.

Подписывайтесь на наш телеграм-канал Awake Journal, чтобы не пропустить разборы новых AI-инструментов, практик автоматизации, а также анонсы статей про маркетинг, разработку, управление и дизайн 🤘