Автоматизация процессов на основе искусственного интеллекта позволяет компаниям быстрее выполнять задачи и сокращать ежедневные операционные расходы. Узнайте, что следует учитывать для достижения желаемых результатов.
Статья содержит
Чего мы ожидаем от внедрения ИИ в организации?
Как внедрить ИИ в компании для достижения максимальных бизнес-преимуществ
Пример из практики: Автоматизация процесса составления коммерческих предложений с помощью системы искусственного интеллекта.
Пример из практики: Искусственный интеллект в сфере обслуживания клиентов B2B.
Подводные камни, которых следует избегать при внедрении ИИ в бизнесе
Вкратце, вот что вам нужно знать о внедрении искусственного интеллекта в вашей компании.
Чего мы ожидаем от внедрения ИИ в организации?
Во время «бума» ИИ многие компании одновременно тестировали несколько инструментов, использующих эту технологию, что привело к организационному хаосу и сделало невозможным получение каких-либо значимых выводов. Сейчас, в 2026 году, когда каждый из нас уже столкнулся с искусственным интеллектом как в профессиональной, так и в личной жизни, мы можем подойти к внедрению ИИ немного спокойнее. Мы уже знаем, по крайней мере в большинстве случаев, как работают такие системы и каких результатов можно ожидать.
В действительности нам не нужен еще один набор «8 инструментов ИИ, которые должен знать каждый» — как бизнесу, нам в первую очередь нужны решения, которые помогут нам:
Сокращение операционных расходов — это, пожалуй, первый аспект, который рассматривает большинство компаний. Ведение бизнеса становится все дороже, поэтому, естественно, мы ищем способы сэкономить деньги. Искусственный интеллект может быть одним из таких способов, хотя и не всегда, но мы обсудим это подробнее в статье.
Ускорьте внутренние процессы – ведь как долго можно ждать, пока финансовый отдел подготовит отчет или отдел кадров подведет итоги последнего квартала? Как предприниматели, мы требуем возможности принимать решения на основе данных здесь и сейчас, а не через месяц, и решения на основе искусственного интеллекта действительно могут нам в этом помочь.
Как повысить прибыльность компании – увеличить продажи без постоянного увеличения маркетингового бюджета и найма новых специалистов? Благодаря автоматизации и системам искусственного интеллекта это возможно, хотя, безусловно, пока еще не просто.
При всем этом внедрение искусственного интеллекта в наши процессы, безусловно, должно также обеспечивать безопасность данных и безопасность существующих ИТ-систем.
Как внедрить ИИ в компании для достижения максимальных бизнес-преимуществ
Если предположить, что наша бизнес-цель — изучить как можно больше инструментов искусственного интеллекта, понять, как, например, работают программы для генерации графики или визуализации данных, то, безусловно, стоит приобрести как можно больше подписок, передать инструменты сотрудникам и через несколько недель спросить их, как они работают с ИИ.
Однако, если вы хотите использовать ИИ в своей компании для достижения целей, упомянутых в предыдущем абзаце, таких как повышение прибыльности или ускорение выполнения задач, — это не тот путь.
К внедрению ИИ-технологий следует подходить так же, как и к любому другому процессу или изменению внутренних правил. Прежде всего, необходимо определить проблему, которую вы хотите решить с помощью ИИ. И нет, высокие операционные издержки — это не ваша проблема, проблема заключается в том, что их порождает, и во всех препятствиях, мешающих масштабированию продаж.
Далее необходимо проанализировать, какие технологические решения будут оптимальными для вашего бизнеса. Искусственный интеллект — не панацея; иногда простая автоматизация рабочих процессов или просто смена программного обеспечения для выставления счетов окажутся более эффективными.
Пример: Если ваша компания продает консультационные услуги, и выставление счетов включает расчет ставки на основе количества отработанных специалистами часов, то вам, вероятно, не нужно внедрять для этого ИИ. Простая автоматизация, которая будет дешевле и быстрее в реализации, может вам помочь.
Только когда вы поймете, какие проблемы необходимо решить для достижения ваших целей, вы сможете по-настоящему начать разрабатывать стратегию. Звучит как большая работа? Иногда так и есть. Все зависит от сложности ваших процессов и количества бизнес-инструментов, которые ваша компания использует в настоящее время. Компания Sagiton Automation — одна из тех, кто предлагает комплексное внедрение ИИ для бизнеса в Польше — от анализа процессов и рекомендаций до развертывания автоматизации на основе ИИ.
В следующих практических параграфах мы рассмотрим примеры так называемой автоматизации на основе искусственного интеллекта , то есть систем автоматизации, частично основанных на искусственном интеллекте.
Пример из практики: Автоматизация процесса составления коммерческих предложений с помощью системы искусственного интеллекта.
Одним из проектов, наглядно демонстрирующих поэтапное внедрение ИИ в компанию, стало создание агента на основе искусственного интеллекта, поддерживающего процесс составления коммерческих предложений для клиента в сфере продаж металлических компонентов.
Когда клиент обратился к нам, он уже был в курсе современных технологий. Он знал, что модель искусственного интеллекта может помочь ему увеличить количество обрабатываемых запросов на коммерческие предложения, ускорить работу отдела продаж и сократить потребность в найме дополнительного персонала. Однако он не был уверен, какие элементы процесса действительно стоит автоматизировать, где ИИ принесет реальную пользу, а где может даже ухудшить качество обслуживания клиентов. Именно поэтому он обратился к нам.
И это очень важный момент, о котором мы упоминали ранее: эффективное внедрение ИИ начинается не с выбора инструмента. Оно начинается с понимания того, как компания действительно работает и что лучше всего поможет нам решить нашу конкретную проблему.
В запросе, направленном нам менеджером компании-клиента, было описано, что основная проблема заключалась в большом количестве запросов на коммерческие предложения, поступающих в небольшую команду продаж. Каждый запрос требовал телефонного разговора с клиентом, сбора технических деталей, проверки истории взаимодействия, анализа данных из систем продаж и подготовки индивидуального предложения. Продавцы тратили много времени не только на непосредственный контакт с клиентом, но и на ведение записей вручную, поиск информации и составление предварительных смет. У компании был потенциал продаж, но бизнес-процессы не справлялись с объемом запросов. Некоторые сделки обрабатывались с задержками, а некоторые просто терялись.
От анализа процессов и аудита до принятия решений
Мы начали свою работу с аудита бизнес-процессов и тщательного составления карты пути формирования коммерческого предложения — от момента получения запроса, через переговоры с продавцом, до подготовки и отправки предложения. Мы проверили, как работают продавцы, какие инструменты они используют, какие задачи выполняют вручную и где чаще всего возникают задержки.
Подобный анализ процессов позволил нам отделить задачи, которые действительно могут быть решены с помощью ИИ, от тех, которые по-прежнему должны оставаться задачами, выполняемыми человеком.
Например, изначально использование голосового бота для телефонных звонков могло показаться вполне логичной идеей. Однако после анализа мы вместе с клиентом пришли к выводу, что в данном случае это не лучшее решение. Компания работает в специализированном сегменте B2B, и продажи касаются технических продуктов, часто требующих экспертных знаний продавца. Кроме того, клиенты этой компании ценят прямой человеческий контакт, поэтому замена разговоров голосовым ботом может снизить качество обслуживания и негативно повлиять на продажи.
Вместо этого мы разработали программное обеспечение таким образом, что ИИ работает «в фоновом режиме» — внутри организации, не меняя способ взаимодействия с клиентами. Конечный клиент по-прежнему общается с менеджером по продажам, но со стороны компании агент ИИ берет на себя большую часть аналитической и подготовительной работы.
Как работает реализованное решение?
Созданный нами агент сочетает в себе несколько элементов автоматизации и искусственного интеллекта. После завершения разговора с клиентом модель искусственного интеллекта использует интеграцию с VoIP для записи звонка, а затем передает его в инструмент транскрипции. На основе этого агент ИИ составляет краткое изложение разговора и извлекает наиболее важную информацию, необходимую для формирования предложения.
Далее система анализирует данные из нескольких источников, включая Subiekt, HubSpot и историю предыдущих покупок. Это означает, что продавцу не нужно вручную проверять, покупал ли клиент ранее аналогичные товары, каковы были условия сотрудничества, каков его покупательский потенциал и какую информацию следует включить в предложение.
На основе этого ИИ-агент готовит проект предложения, который отправляется в отдел продаж для проверки и утверждения. Важно отметить, что ИИ не отправляет предложение самостоятельно. В этой модели система ускоряет процесс, но окончательное решение все равно принимает человек (так называемый «человек в цикле»).
Кроме того, мы внедрили внутренние чат-боты на основе ИИ, которые служат модулем контроля тестирования. Клиент может самостоятельно проверить правильность сгенерированных предложений, задать вопросы о работе системы и проверить ее ответы, не обращаясь каждый раз в техническую поддержку. Этот дополнительный уровень безопасности в виде чат-бота на основе ИИ позволяет быстрее выявлять потенциальные ошибки и дает команде больший контроль над работой решения.
Результаты реализации
Весь проект был завершен за 6 недель, а стоимость внедрения составила 10 500 евро. Благодаря автоматизации клиент в настоящее время экономит примерно 60–80 рабочих часов в месяц, что позволило нам рассчитать окупаемость инвестиций примерно за 5 месяцев.
Однако, что наиболее важно, внедрение системы напрямую способствовало достижению двух бизнес-целей, упомянутых в начале статьи:
Во-первых, клиент значительно ускорил внутренние процессы . Благодаря работе с ИИ, менеджеры по продажам могут быстрее готовить коммерческие предложения, обрабатывать больше запросов и тратить меньше времени на административные задачи.
Во-вторых, компания увеличила свой потенциал продаж, не расширяя штат на 3-4 человека. Это реально влияет на повышение прибыльности компании – объем продаж растет, но операционные расходы отдела продаж не увеличиваются с той же скоростью.
Внедрение ИИ в компании наглядно демонстрирует, что использование этой технологии не всегда должно быть очевидным для конечного клиента. Иногда ИИ показывает наилучшие результаты, работая в фоновом режиме: организуя данные, анализируя разговоры, подготавливая черновики документов и освобождая сотрудников от рутинных задач. Это позволяет людям продолжать концентрироваться на отношениях с клиентами, в то время как система позволяет им работать быстрее, точнее и обрабатывать большее количество запросов одновременно.
Пример из практики: Искусственный интеллект в сфере обслуживания клиентов B2B.
Второй пример, демонстрирующий эффективное использование ИИ в компании, — это проект, реализованный для клиента из сектора B2B-услуг, отдел продаж которого испытывал трудности с обработкой большого количества потенциальных клиентов и чрезмерно трудоемким процессом обработки каждого запроса.
Проблема, с которой компания к нам обратилась, заключалась в следующем:
Проблема заключалась не в отсутствии интереса к предложению. Напротив, многие потенциальные клиенты связывались с компанией. Однако узким местом был процесс обслуживания после первоначального контакта. Каждая онлайн-встреча обычно длилась около часа, но после ее завершения продавцу все равно приходилось вручную составлять резюме, писать последующее сообщение, обновлять CRM, создавать задачи и начинать подготовку предложения.
На практике это означало, что для обработки одного потенциального клиента, еще не принявшего решения о дальнейшем сотрудничестве, требовалось до 3 часов дополнительной работы. При большом количестве запросов менеджеры по продажам, следовательно, не могли быстро заключать сделки, и некоторые потенциальные клиенты слишком долго ждали конкретного ответа.
Как и в предыдущем примере, мы не начинали сотрудничество с клиентом с вопроса: «Какой инструмент ИИ вы хотели бы использовать?». Сначала мы изучили бизнес-процессы отдела продаж и определили, какие действия действительно можно ускорить без ущерба для качества отношений с клиентами . В данном случае мы намеренно не заменяли онлайн-встречу личным общением с продавцом. В сфере B2B-услуг разговор с консультантом остается одним из важнейших элементов процесса продаж. Грамотное внедрение ИИ в компании заключается не в исключении людей из каждого этапа взаимодействия, а в освобождении их времени там, где оно используется неэффективно.
Поэтому мы разработали решение, в котором система в первую очередь функционирует после встречи – она организует информацию, подготавливает материалы и обновляет данные в бэкэнде отдела продаж.
Предложенные клиенту решения в области искусственного интеллекта
В рамках проекта мы реализовали следующее:
Автоматическая расшифровка онлайн-встреч и телефонных звонков – система записывает ключевые моменты обсуждения, извлекает основные потребности клиента и подготавливает структурированное резюме.
Создание PDF-резюме для клиента – после встречи менеджер по продажам может быстро отправить потенциальному клиенту профессиональное резюме достигнутых договоренностей, что сокращает количество дополнительных вопросов и улучшает первое впечатление.
Автоматизированные задачи в CRM — решение анализирует переписку и создает задачи, например, отправку предложения, контакт в определенное время или подготовку дополнительных материалов.
Система оценки потенциальных клиентов на основе искусственного интеллекта оценивает потенциал продаж потенциального клиента на основе данных о переписке, истории работы с аналогичными клиентами и критериев, определенных компанией.
Поддержка в подготовке предложения – продавец получает предварительный проект сообщения и структуру предложения, адаптированную к условиям встречи.
Автоматизированные последующие действия – система предлагает или подготавливает сообщения для клиентов, которые запросили контакт в определенное время или не ответили после получения предложения.
Цель заключалась не в замене отдела продаж, а в оптимизации его повседневной работы. Продавец по-прежнему ведет беседы, выстраивает отношения и отвечает за принятие решений о продажах, но ему больше не нужно выполнять всю административную работу с нуля после каждой встречи. В результате обработка одного потенциального клиента сократилась до половины. Вместо часовой встречи и нескольких дополнительных часов ручного ввода информации, подготовки сводок и организации CRM, команда может выполнить базовую обработку потенциального клиента примерно за 1,5–1 час беседы и около 30 минут работы после встречи.
На практике это означает, что продавцы могут обрабатывать вдвое больше запросов без увеличения штата. Важно отметить, что это не происходит в ущерб качеству. Клиенты быстрее получают сводки, предложения составляются эффективнее, а последующие действия больше не зависят исключительно от памяти продавца. Это хороший пример использования искусственного интеллекта и ИИ для автоматизации не для замены продаж, а для устранения повторяющихся задач, замедляющих заключение сделок.
Подводные камни, которых следует избегать при внедрении ИИ в бизнесе
Как вы, возможно, уже поняли из этой статьи, применение ИИ в компании имеет смысл только тогда, когда мы знаем, для какой цели мы его используем. Внедрение ИИ просто ради того, чтобы эта технология присутствовала в ваших бизнес-процессах, не имеет смысла.
Однако следует учитывать еще несколько аспектов:
1. Внедрение ИИ таким образом, который может нанести ущерб имиджу компании.
Не каждое применение ИИ должно быть видимым для конечного клиента. Иногда лучше «скрыть» технологию внутри внутренних процессов, как это было в случае с внедрением инструментов ИИ для поддержки торговых представителей наших клиентов.
Некоторые компании уже допустили ошибку, слишком быстро заменив людей решениями на основе искусственного интеллекта в тех областях, где клиенты ожидали человеческого взаимодействия, подлинности или персонализированного подхода. К сожалению, вместо оптимизации это привело к ухудшению качества обслуживания клиентов и риску потери доверия.
Интересно, что в маркетинге сегодня мы наблюдаем даже противоположную тенденцию. Поскольку объем контента, созданного с помощью ИИ, огромен, аутентичные материалы, демонстрирующие реальных людей, реальные продукты и закулисную работу компании, все чаще воспринимаются положительно. Именно поэтому бренды все чаще записывают короткие видеоролики о процессе создания контента, чтобы показать, что их контент действительно создан с участием команды, а не только с помощью ИИ.
2. Неспособность оценить эффективность ИИ в масштабах всей компании.
Внедрение ИИ в вашей компании — это не конец работы. Напротив, именно на этом этапе начинается проверка того, действительно ли технология приносит ожидаемые результаты.
Важно помнить, что простое предоставление сотрудникам инструмента не означает автоматического успешного внедрения ИИ или внезапного ускорения работы компании. Некоторые члены команды могут почувствовать угрозу со стороны новой технологии, не использовать её регулярно или использовать лишь поверхностно. Также может случиться так, что ИИ действительно экономит время, но освободившееся время не используется для других задач, и процессы продолжаются в том же темпе.
Следовательно, эффективность необходимо измерять. И в идеале это должно основываться на конкретных данных, а не просто на общем впечатлении о том, что «работа выполняется быстрее»:
Если вы внедряете ИИ для управления потенциальными клиентами, проверьте, сколько потенциальных клиентов обрабатывает продавец еженедельно с помощью ИИ, по сравнению с тем, сколько он обрабатывал до использования этого решения.
Если вы автоматизируете создание отчетов, сравните время, необходимое для их создания до и после внедрения этой системы.
Если ИИ используется для поддержки обслуживания клиентов, следует проанализировать время ответа, количество решенных заявок или уровень удовлетворенности клиентов.
Только тогда можно будет по-настоящему оценить, используется ли потенциал ИИ должным образом или проект нуждается в изменениях.
3. Кибербезопасность решений на основе ИИ.
О безопасности систем искусственного интеллекта можно было бы написать отдельную статью – и мы, собственно, именно это и сделали. Однако самое важное – это то, что ИИ не следует внедрять без технического контроля, особенно если он имеет доступ к данным клиентов, приложениям для продаж, CRM-системам, корпоративным документам или внутренней переписке.
Проблема в том, что внедрение ИИ внутри компании часто осуществляется нетехническими специалистами. Хотя на этапе тестирования идей или поиска путей их улучшения в этом нет ничего плохого, если решение начинает работать с реальными данными компании, его необходимо тщательно проверить на безопасность.
Негативные последствия плохо спроектированной системы часто проявляются только после того, как что-то уже произошло: утечка данных, получение агентом ИИ доступа к информации, к которой он не должен иметь доступа, или выполнение автоматизированным процессом действия, которое никто не предвидел. Поэтому, прежде чем запускать решение в «производство», крайне важно проверить, помимо прочего, какие данные поступают в модель, кто имеет к ним доступ, какие права доступа имеет агент ИИ, регистрирует ли система историю действий и есть ли способ быстро остановить автоматизированный процесс в случае ошибки.
Вкратце, вот что вам нужно знать о внедрении искусственного интеллекта в вашей компании.
Внедрение искусственного интеллекта в компанию имеет смысл только тогда, когда оно решает реальную бизнес-проблему, а не просто желание «иметь ИИ». Крайне важно сначала проанализировать процессы, выявить области, где возникают затраты или задержки, и только потом выбрать правильные решения – это может быть агент ИИ или просто автоматизация. Наиболее успешными являются те компании, которые измеряют результаты внедрения, уделяют приоритетное внимание безопасности данных и используют ИИ там, где он действительно помогает сотрудникам и повышает прибыльность. М.Михальский