Где деньги, ИИ? Что действительно работает в бизнесе

За последние два года искусственный интеллект перестал быть темой только технологических конференций и вошел в повестку советов директоров. В большинстве стратегий цифровой трансформации есть пункт про внедрение ИИ для оптимизации процессов и повышения эффективности. Но для бизнеса главный вопрос остается прежним: где в этой истории реальные деньги, а где — модный тренд.

Практика показывает: ИИ дает наибольший эффект там, где он встроен в конкретный бизнес‑процесс и работает в связке с уже существующей инфраструктурой компании. 

Банк: ИИ в маршрутизации вместо «робота на первой линии»

Типичная задача крупного банка — снизить нагрузку на контакт‑центр и при этом не потерять в качестве сервиса. 

Классический подход — поставить голосового ассистента перед оператором и перевести часть диалогов на автоматический режим. На практике это часто ухудшает клиентский опыт: сложные IVR‑меню, ошибки распознавания, долгий путь до решения проблемы.

Один из российских банков выбрал другой путь. Вместо того чтобы заменять живое общение роботом, он использовал ИИ на уровне «невидимого слоя» — системы маршрутизации. Рекомендательная система анализирует цифровые следы клиента в банковских системах: продукты, история операций, предыдущие обращения. На этой основе модель прогнозирует тему звонка еще до соединения и передает ее в IVR. Далее система автоматически подбирает оптимальную группу операторов для обработки такого запроса.​​

В результате сокращается количество переводов между линиями и время решения задач, а клиент сразу попадает к специалисту, который понимает контекст обращения. ИИ в этом кейсе не подменяет сотрудников, а снимает с них рутинную нагрузку по распределению звонков и делает поддержку более предсказуемой и управляемой.

Общие тенденции: что отличает успешные внедрения ИИ

При всей разнице отраслей у этих кейсов есть несколько общих черт.​​

Во‑первых, в центре внимания находится конкретная бизнес‑задача: снизить нагрузку на контакт‑центр, повысить эффективность маркетинга, ускорить онбординг. ИИ рассматривается как один из инструментов ее решения, а не как самоцель.

Во‑вторых, решения опираются на уже накопленные данные и интеграции с внутренними системами. Рекомендательные модели используют реальные «цифровые следы» клиентов, HR‑бот — существующие регламенты и сценарии. Это снижает риски и ускоряет достижение заметного эффекта.

В‑третьих, результат измеряется в бизнес‑метриках: времени обработки обращения, конверсии в акцию, сроках адаптации новых сотрудников и снижении нагрузки на поддержку. Именно эти показатели позволяют обосновать инвестиции в ИИ перед акционерами и руководством.

Отдельно стоит упомянуть решения, которые изначально спроектированы с учетом этих принципов — например, управляемый AI в разработке Veai.

Российский рынок ИИ находится в стадии активного роста, и конкуренция за эффективные модели использования технологий только усиливается. Те компании, которые научатся соединять качественную экспертизу в данных с четким пониманием бизнес‑целей, будут задавать тон в своих отраслях в ближайшие годы.