Внедрение искусственного интеллекта даёт бизнесу три типа эффекта: быструю экономию, рост выручки на существующей базе и выход на новые рынки. В статье Кирилл Гурбанов, основатель SFER AI, на реальных примерах показывает, как работает модель less money — more money — new money.
Less money — сокращение издержек
Эффект быстрой окупаемости достигается за счёт автоматизации повторяющихся операций: компания тратит меньше на текущие процессы без изменения продукта и привлечения новых клиентов.
В эту категорию попадают поддержка клиентов, бэк-офис, юридические рутины и разработка — всё, что можно описать правилами и передать алгоритму. Такие задачи называют Intelligence. В отличие от задач типа Judgment, где требуются опыт и экспертиза человека, Intelligence легко автоматизируется.
Например: распределение запросов по категориям, подготовка стандартной отчётности, извлечение данных из внутренних систем, проверка и сортировка входящих документов.
В эту категорию попадают поддержка клиентов, бэк-офис, юридические рутины и разработка — всё, что можно описать правилами и передать алгоритму. Такие задачи называют Intelligence. В отличие от задач типа Judgment, где требуются опыт и экспертиза человека, Intelligence легко автоматизируется.
Например: распределение запросов по категориям, подготовка стандартной отчётности, извлечение данных из внутренних систем, проверка и сортировка входящих документов.
Почему это работает
Успешные примеры — это в первую очередь проекты по сокращению издержек. В них автоматизируют одну конкретную задачу, а не пытаются охватить все процессы сразу. Такие решения не требуют перестройки бизнеса или сложных интеграций. Достаточно выделить рутинную операцию, передать её алгоритму и получить измеримый результат.
Это не значит, что остальные направления не работают. Начинать разумнее с задачи, эффект от которой измерим и наступает быстро, а затем двигаться дальше.
Это не значит, что остальные направления не работают. Начинать разумнее с задачи, эффект от которой измерим и наступает быстро, а затем двигаться дальше.
More money — больше выручки на той же базе
Второй уровень эффекта — рост выручки на существующей клиентской базе. Продукт и аудитория остаются прежними, но AI помогает продавать эффективнее: персонализирует предложения, настраивает программы лояльности, адаптирует продукты под конкретного клиента и сокращает время вывода новинок на рынок.
Например, персонализированные предложения, которые сервис подбирает под каждого клиента, увеличивают частоту и сумму покупок.
Как это работает
Разберем на примере супервизии продаж. Без искусственного интеллекта проверке доступно не более 2% звонков, остальные не контролируются. AI устраняет этот пробел: агент полностью анализирует все диалоги , даёт менеджеру обратную связь сразу после звонка, а руководителю — сводку по темам обращений, этапам срыва сделок, типичным возражениям и проблемным зонам в работе сотрудников.
В крупных компаниях, которые уже внедрили такие системы, результаты одинаковы:
В крупных компаниях, которые уже внедрили такие системы, результаты одинаковы:
- Все звонки проходят автоматическую проверку — AI анализирует каждый диалог.
- Время, которое руководители тратят на контроль, сокращается на 70%.
- Аналитика собирается автоматически — маркетинг и продукт получают данные без дополнительных запросов.
- Скрипты корректируют быстрее, менеджеры получают обратную связь сразу — конверсия растёт.
- AI освобождает менеджеров от контроля, аналитики и передачи данных, чтобы они сосредоточились на закрытии сделок.
New money — новые источники дохода
Третий уровень — когда AI перестаёт быть внутренним инструментом и становится самостоятельным продуктом. Компания из традиционного сектора превращается в цифровую платформу для других участников рынка, создавая новый источник дохода там, где раньше его не было.
В логистике автоматизация начинается с перевода документов в цифру. Это экономия. Но если готовое решение отдать рынку, появляется новый источник дохода — система становится продуктом, который покупают другие компании. Вместо внутренней автоматизации получился новый бизнес-юнит с собственной выручкой.
В эту категорию попадают:
В логистике автоматизация начинается с перевода документов в цифру. Это экономия. Но если готовое решение отдать рынку, появляется новый источник дохода — система становится продуктом, который покупают другие компании. Вместо внутренней автоматизации получился новый бизнес-юнит с собственной выручкой.
В эту категорию попадают:
- коммерческое использование данных, которые компания собирает в процессе работы;
- сервисы, созданные на базе AI-моделей;
- продажа доступа к обученным моделям для смежных отраслей.
Практический вывод
Большинство компаний сегодня находится на уровне сокращения издержек. Это оправданно: проекты по автоматизации рутины дают быстрый ROI и не требуют сложных интеграций. Но если ограничиться только экономией, можно упустить главное.
По данным McKinsey, лишь 6% компаний можно назвать AI-гиперформерами. Они в три раза активнее перестраивают операционные модели, а не просто внедряют отдельные инструменты. Разрыв уже заметен.
Чтобы перейти от экономии к росту, нужен системный подход. Для первого проекта выбирайте задачи, которые отвечают четырём условиям: алгоритмичны, регулярны, масштабны и освобождают время для действительно важной работы. Если задача не повторяется, уникальна или её можно вообще не делать — автоматизация не имеет смысла.
Лучше начать с одной задачи и получить измеримый результат — это даст быструю окупаемость и понимание, что делать дальше. А чек-лист ниже поможет определить, на каком уровне сегодня находится ваш бизнес и куда двигаться.
Лучше начать с одной задачи и получить измеримый результат — это даст быструю окупаемость и понимание, что делать дальше. А чек-лист ниже поможет определить, на каком уровне сегодня находится ваш бизнес и куда двигаться.
На основе этих данных AI формирует рекомендации: кому, что и когда предложить, чтобы повысить средний чек и частоту покупок. Без дополнительных усилий со стороны маркетинга или продаж.
Уровень 3. New money — новые источники дохода
- Какие внутренние наработки можно превратить в продукт для внешних клиентов?
- Какие данные или модели можно монетизировать?
- Где AI может стать не инструментом, а самостоятельным бизнесом?
Чек-лист показал, на каком вы уровне. А что с этим делать поможет решить новый AI-трек ЭВОЛЮТ. На треке разбираем реальные кейсы внедрения ИИ — без воды, только цифры и инструменты, которые работают.
Редактор текста: Ксения Попова
