Нейросети для бизнеса: какие задачи они закрывают

В план на квартал кто-то в компании уже вписал строку «внедрить ИИ» — рядом с обновлением сайта и наймом второго менеджера. Строка звучит как задача, но задачей не является: непонятно, что именно должно измениться и по какому числу это проверят в конце квартала.

Ниже — какие задачи бизнеса нейросети действительно закрывают сегодня, где результат видно сразу, а где его приходится выцарапывать из косвенных признаков.

Где сегодня реально работает ИИ в бизнесе

Практика делится на два лагеря, и границу между ними проводит тип задачи, независимо от отрасли компании.

Первый лагерь — это общение с внешним миром: клиент пишет, звонит, оставляет заявку. У каждого такого диалога есть начало, конец и результат, который легко зафиксировать: ответили, записали, передали менеджеру.

Второй лагерь спрятан внутри компании и разворачивается до или после разговора с клиентом: найти пункт в договоре, свериться с регламентом, набросать текст письма. Результат здесь тоже есть, только он размыт по времени. Обычно его ни с чем не сравнивают: просто стало немного быстрее или осталось так же, как было.

Задачи, где агент общается с клиентом за вас

Это переписка в мессенджерах и на сайте, звонки и первичный отбор заявок — то, что в руководстве Савви называется каналами и действиями агента, а само устройство агента описывает «Что такое ИИ-агент».

Здесь агент ведёт диалог по инструкции, ищет ответ в базе знаний компании и выполняет действия: ставит тег, вызывает менеджера, создаёт запись в CRM. Голосовой агент делает то же самое по телефону и определяет момент, когда звонок стоит перевести на сотрудника.

Отбор заявок, частая и отдельная задача, где агент читает входящее обращение, задаёт уточняющие вопросы и передаёт менеджеру уже размеченный лид вместо сырого текста. Конкретные сценарии такого отбора собраны в статье «Примеры ИИ-агентов».

Измерить эту группу задач проще всего:

Больше половины обращений происходит тогда, когда штатного менеджера в офисе физически нет. Для этой задачи агент закрывает заодно вопрос присутствия, а с ним и вопрос скорости.

Задачи внутри компании, которые тоже решает нейросеть

Внутренние задачи — это работа с тем, что уже накопилось у компании: договоры, регламенты, переписка сотрудников.

Обработка файлов у платформы устроена так: документ приходит агенту, экспортируется в текст, а сканы распознаются отдельным режимом за 0,5 ₽ за страницу. Тот же принцип работает и для базы знаний — большие файлы разбиваются на фрагменты, и агент ищет в них нужный кусок вместо того, чтобы держать весь текст в памяти. Разбор этой механики — в статье «Агент читает файлы клиента».

Черновик письма, сводка встречи, поиск формулировки в регламенте — тоже нейросетевые задачи, только решают их обычно в общем чате с моделью, отдельно от платформы для диалогов с клиентами. Компания получает эффект, но не получает числа: никто не сравнивает, сколько времени ушло на письмо до и после.

Это не повод отказываться от таких задач. Это повод сначала договориться, по какому признаку вы будете судить, что задача решена лучше, чем раньше, прежде чем записывать её в выигрыш.

Как понять, что задача готова к агенту

«Внедрить нейросеть» не работает как формулировка задачи, потому что у неё нет ни входа, ни результата, ни способа проверки. Работает формулировка уровня «отвечать на вопрос о наличии товара» или «отбирать заявки с сайта по трём критериям» — у такой операции есть начало и конец.

Проверить готовность задачи помогают три вопроса.

Если задача проходит все три проверки, она обычно уже готова к передаче агенту в виде инструкции и файла базы знаний. Провал хотя бы одной проверки означает, что сначала нужно уточнить условие, при котором результат станет виден.

Сколько стоит подключить нейросеть к одной задаче

Оплата идёт за токены: тысяча токенов стоит 1 ₽, и типовой диалог укладывается примерно в 15 ₽. Стоимость складывается из текста входящего сообщения, инструкции, истории диалога и самого ответа — чем короче и точнее прайс или регламент в инструкции, тем дешевле выходит каждое следующее сообщение.

Для внутренних задач цена считается отдельно: распознавание скана документа стоит 0,5 ₽ за страницу, а поиск по большой базе знаний зависит от того, сколько фрагментов текста возвращается на каждый запрос. Модель для задачи выбирается в настройках агента — список доступных моделей и их особенности собраны в руководстве по выбору модели.

Порядок подключения, от одного сценария до полного потока обращений, описан по этапам в статье «Внедрение ИИ-агента», пересказывать его здесь смысла нет.

Вспомните строку «внедрить ИИ» в своём плане на квартал

Вспомните, что стояло рядом с этой строкой, когда её вписывали: обычно там нет конкретной операции, только общее ощущение, что пора что-то сделать.

Выпишите вместо неё одну реальную задачу — тот самый повторяющийся вопрос клиента или ту самую сверку с регламентом, которая отнимает время каждую неделю. Прогоните её через три признака из раздела выше. Если задача проходит проверку, у неё уже есть кандидат на решение: агент, который отвечает клиенту, или база знаний, которая ищет ответ вместо человека. Если нет — пока рано говорить о внедрении, стоит сначала договориться, что считать результатом.

Частые вопросы