Нейросети в бизнесе: с какими проблемами можно столкнуться на деле

В условиях роста объемов данных, компании все чаще внедряют в свои процессы технологии автоматизации. Одним из ключевых направлений стал искусственный интеллект (ИИ), позволяющий не просто заменить рутинные действия, но и кардинально изменить подход к управлению информацией. Однако даже такие перспективные технологии сопровождаются рядом вызовов — особенно в современных реалиях, зачастую не готовых к нейросетям. 

Меня зовут Кирилл Пшинник, я сооснователь и CEO Онлайн-Университета «Зерокодер» и научный сотрудник Университета Иннополис. Я хочу рассказать о том, с какими вызовами довелось столкнуться мне и моей команде при внедрении ИИ-автоматизации в наши бизнес-процессы. 

Автоматизация и ИИ-автоматизация

Автоматизация давно перестала быть редкостью — многие процессы в компаниях уже выполняются с участием цифровых решений. Пример — автоматическая рассылка подтверждений по электронной почте при оформлении заказа в интернет-магазине: понятно, что никто не делает это вручную. Однако использование искусственного интеллекта открывает новый этап развития — ИИ-автоматизацию.

Под этим термином понимается внедрение ИИ-инструментов в существующие бизнес-процессы. Это может быть как программное обеспечение, использующее машинное обучение, обработку естественного языка (NLP), компьютерное зрение, так и физические устройства, функционирующие на базе ИИ.

Основной принцип ИИ-автоматизации заключается в том, что алгоритмы способны анализировать большие объемы данных, строить модели и принимать решения без участия человека. Такие подходы уже широко применяются в ряде отраслей: от разработки лекарств до управления беспилотным транспортом.

Чем эффективнее ИИ справляется с анализом информации, тем выше его прикладная ценность для бизнеса.

Практическое применение нейросетей в «Зерокодере»

В качестве примера приведу то, как искусственный интеллект используется у нас. Прежде всего, ИИ-автоматизация используется при создании контента. Ранее в разработке материалов для блога компании участвовала команда копирайтеров, редакторов и контент-менеджеров. Сейчас цикл контент-производства ведется с участием нейрокопирайтера, который способен генерировать до 300 статей в месяц — против 30 материалов до начала автоматизации. Кстати, эту статью написал человек!

Качество контента при этом остается стабильным: сохраняется среднее время чтения, тексты индексируются поисковыми системами, а трафик демонстрирует положительную динамику.

ИИ также интегрирован в маркетинг. До 90% рутинных задач в этой сфере переведены на автоматический режим. Среди них:

• анализ потребностей аудитории;
• прогнозирование спроса;
• тестирование маркетинговых гипотез;
• генерация рекламных материалов;
• запуск и анализ рекламных кампаний.

Раньше полный цикл работы над рекламной стратегией занимал до трех месяцев, сегодня он осуществляется за 3–4 недели при меньших ресурсных затратах.

Кроме того, ИИ используется в образовательных продуктах: нейросети транскрибируют видеоуроки, создают текстовые материалы и генерируют обучающий контент с использованием аватаров.

Все это экономит время сотрудников и деньги компании, и помогает потихоньку увеличивать темпы роста, в том числе, благодаря уменьшению трудозатрат на каждую отдельную задачу на всех уровнях. Да, мы все пользуемся нейросетями в рутинных делах!

Основные вызовы при внедрении ИИ на практике

Несмотря на высокую эффективность, ИИ-автоматизация сопряжена с рядом сложных моментов. В процессе реализации проектов в «Зерокодере» были выделены три ключевых вызова.

1. Низкое качество исходных данных

ИИ требует корректных и структурированных данных. При наличии ошибок в разметке, неоднородных форматах или рукописных комментариях, результаты обработки становятся непредсказуемыми и нестабильными.

Один из кейсов — анализ аудиодиалогов между менеджерами и клиентами. Для транскрибации использовалась нейросеть Whisper, однако она не обеспечивала разделение реплик по спикерам, что искажало контекст. Проблему удалось решить переходом на другой инструмент Speech2Text, который поддерживает идентификацию спикеров. Количество ошибок при этом сократилось в четыре раза.

Сегодня единственный путь решения проблемы — предварительная очистка и стандартизация данных вручную или с помощью ИИ. Однако прогресс в области технологий позволяет ожидать повышения точности обработки уже в ближайшем будущем.

2. Устаревшие системы

Внедрение ИИ-решений зачастую осложняется несовместимостью с существующей IT-инфраструктурой, особенно если используются устаревшие системы без поддержки API. В таком случае приходится разрабатывать обходные методы, включая парсинг интерфейсов, что увеличивает затраты на техническую реализацию и сопровождение.

Так, при реализации проекта по исследованию рынка труда возникла необходимость сбора данных с сайта hh.ru. Отсутствие доступа к API вынудило команду использовать HTML-парсинг. Позднее, после получения официального доступа к API, процесс был оптимизирован, однако не вся информация доступна даже так — часть данных пришлось собирать вручную.

На текущем этапе универсальных решений для подобных кейсов не существует. Приходится учитывать ограничения старых систем и использовать гибкий подход к интеграции.

3. Этические и юридические риски

Использование ИИ в коммуникации с клиентами требует особого внимания к вопросам этики и регулирования. В рамках одного из проектов были внедрены чат-боты, имитирующие диалог с менеджерами. Однако пользователи воспринимали их как реальных сотрудников, что вызывало недоумение и негативные реакции при нестандартных ситуациях.

Для повышения прозрачности было принято решение обозначать, что диалог ведется с виртуальным ассистентом. Это снизило уровень недоверия и повысило удовлетворенность клиентов.

При этом важно учитывать, что в ряде юрисдикций использование ИИ без соответствующего уведомления пользователей может нарушать законы страны. Оценка юридических и этических рисков должна проводиться до начала использования таких решений.

Перспективы внедрения ИИ в бизнес-процессы

Сегодня ИИ-автоматизация выходит за рамки эксперимента и становится полноценной частью операционной модели бизнеса. При этом ее влияние носит не только технологический, но и стратегический характер — меняются подходы к управлению, модели занятости, форматы клиентского взаимодействия и даже корпоративная культура.

Рост эффективности и масштабируемости

Одним из ключевых преимуществ ИИ-автоматизации остается способность значительно увеличивать производительность без повышения затрат. Это особенно актуально для компаний, находящихся в фазе активного роста: ИИ позволяет масштабировать ключевые бизнес-функции — от контента до аналитики — без необходимости расширения штата или увеличения инфраструктурных расходов. При этом ИИ-инструменты легко адаптируются под задачи разных подразделений, будь то маркетинг, продажи, HR или клиентская поддержка.

Глубокая персонализация и качество решений

ИИ способен обеспечить новый уровень персонализации бизнес-процессов. Речь идет не только о генерации персонализированного контента или таргетированной рекламы, но и о построении интеллектуальных рекомендаций, адаптивных стратегий взаимодействия с клиентами, обучающих траекторий и так далее. Это формирует принципиально иной пользовательский опыт и может становиться конкурентным преимуществом на перегретых рынках.

Кроме того, ИИ способен усиливать качество принимаемых решений — за счет анализа больших объемов исторических и текущих данных, моделирования сценариев и прогнозирования последствий. При правильной постановке задач ИИ может функционировать не как замена, а как «второе мнение» для управленцев, дополняя их экспертизу.

Рынок труда и трансформация компетенций

С распространением ИИ возрастает спрос на новые профессиональные компетенции: от работы с биг дата и ИИ-моделями до этики взаимодействия с автономными системами. Компании, которые инвестируют в переобучение персонала и адаптацию организационной структуры под новые реалии, получают возможность гибко реагировать на изменения и сохранять устойчивость в условиях трансформации рынка труда.

В то же время ИИ-автоматизация требует более системного подхода к управлению человеческим капиталом. Освобождение сотрудников от рутинных операций должно сопровождаться их вовлечением в более сложные, креативные и управленческие задачи — иначе существует риск потери мотивации и продуктивности.

Регуляторная зрелость и доверие пользователей

С ростом внедрения ИИ на первый план выходит вопрос доверия. Пользователи хотят понимать, как работают алгоритмы, на каких данных принимаются решения, кто несет ответственность за ошибки. Это требует прозрачности, соблюдения принципов этики и соответствия регуляторным нормам.

Развитие законодательства также влияет на перспективы рынка. В ближайшие годы можно ожидать ужесточения требований к использованию ИИ — как в части защиты персональных данных, так и в аспектах уведомления пользователей, аудита ИИ-моделей и прозрачности алгоритмических решений. Компании, которые начнут выстраивать процессы с учетом этих требований заранее, окажутся в более выгодной позиции.

ИИ-автоматизация — не временный тренд, а долгосрочное направление трансформации бизнеса. На текущем этапе она сопровождается рядом вызовов — от качества исходных данных до правовых рисков — однако в долгосрочной перспективе она станет основой для повышения операционной устойчивости, конкурентоспособности и динамичного роста.

Компании, которые уже сейчас начинают осмысленно интегрировать ИИ в свои процессы, получают шанс не просто оптимизировать текущие задачи, но и переосмыслить саму архитектуру бизнеса — сделать ее более гибкой, адаптивной и ориентированной на будущее.