Оставьте свои контакты
и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
Стратегическое внедрение нейросетей в бизнес
Практические решения и преимущества искусственного интеллекта в 2025 году
9 мин.
213 просмотров
Мир бизнеса стремительно меняется, и ИИ становится не роскошью, а необходимостью для выживания. По данным McKinsey (июнь 2024), уже 55% компаний активно внедряют нейросети, увеличивая прибыль в среднем на 23%. Проблема в том, что многие предприниматели теряются в море технологических решений, не понимая, как именно ИИ может решить их конкретные задачи. А ведь правильно подобранные нейросети способны кардинально улучшить аналитику, автоматизировать рутину и персонализировать взаимодействие с клиентами.
Вот пять проверенных на практике нейросетей, которые уже сегодня приносят ощутимую пользу бизнесу:
• Microsoft Dynamics 365 AI - интегрированное решение для бизнес-аналитики и автоматизации. Система анализирует клиентские данные и помогает выявлять скрытые закономерности в продажах, например, определяя, какие клиенты с большей вероятностью совершат повторную покупку или какие товары стоит рекомендовать конкретному сегменту.
• Salesforce Einstein - набор ИИ-инструментов для CRM. Автоматически ранжирует лиды по вероятности конверсии, что позволяет отделу продаж фокусироваться на наиболее перспективных клиентах, а также прогнозирует объемы продаж с точностью до 95%.
• HubSpot CRM AI - умный помощник для маркетинга и продаж. Анализирует взаимодействия клиентов с вашими каналами коммуникации и предлагает оптимальное время для отправки писем или звонков, повышая конверсию на 15-30%.
• Tableau с Einstein Discovery - аналитическая платформа с ИИ-компонентом. Помогает визуализировать бизнес-данные и автоматически находить неочевидные связи между показателями, например, как погодные условия влияют на покупательскую активность в различных регионах.
• UiPath - платформа для роботизированной автоматизации процессов с ИИ. Автоматизирует рутинные операции с документами, например, может обрабатывать входящие счета, извлекая ключевую информацию и распределяя их по соответствующим отделам без участия человека.
Нужна экспертная помощь для внедрения? Специалисты flexitech.ai помогут выбрать оптимальные ИИ-инструменты для вашего бизнеса.
• Microsoft Dynamics 365 AI - интегрированное решение для бизнес-аналитики и автоматизации. Система анализирует клиентские данные и помогает выявлять скрытые закономерности в продажах, например, определяя, какие клиенты с большей вероятностью совершат повторную покупку или какие товары стоит рекомендовать конкретному сегменту.
• Salesforce Einstein - набор ИИ-инструментов для CRM. Автоматически ранжирует лиды по вероятности конверсии, что позволяет отделу продаж фокусироваться на наиболее перспективных клиентах, а также прогнозирует объемы продаж с точностью до 95%.
• HubSpot CRM AI - умный помощник для маркетинга и продаж. Анализирует взаимодействия клиентов с вашими каналами коммуникации и предлагает оптимальное время для отправки писем или звонков, повышая конверсию на 15-30%.
• Tableau с Einstein Discovery - аналитическая платформа с ИИ-компонентом. Помогает визуализировать бизнес-данные и автоматически находить неочевидные связи между показателями, например, как погодные условия влияют на покупательскую активность в различных регионах.
• UiPath - платформа для роботизированной автоматизации процессов с ИИ. Автоматизирует рутинные операции с документами, например, может обрабатывать входящие счета, извлекая ключевую информацию и распределяя их по соответствующим отделам без участия человека.
Нужна экспертная помощь для внедрения? Специалисты flexitech.ai помогут выбрать оптимальные ИИ-инструменты для вашего бизнеса.
Содержание
В современных условиях конкуренции интеграция искусственного интеллекта стала ключевым фактором успеха для бизнеса любого масштаба. Согласно последним данным от Gartner (июль 2024), компании, внедрившие ИИ-решения, отмечают повышение операционной эффективности в среднем на 32% и сокращение затрат примерно на 25%.
Особенно эффективно ИИ зарекомендовал себя в следующих бизнес-процессах:
1. Оптимизация цепочек поставок — системы на базе ИИ от Blue Yonder и IBM Supply Chain Intelligence Suite анализируют рыночные тренды, погодные условия и геополитические факторы для точного прогнозирования потребностей в запасах. Как показывает практика компании Target, внедрение таких решений уменьшило издержки на логистику на 18% за первый квартал использования.
2. Персонализация клиентского опыта — нейросети от Twilio Segment и Bloomreach собирают и анализируют данные о поведении клиентов в реальном времени. Например, сеть кофеен Starbucks с их помощью создает индивидуальные предложения, увеличивая средний чек на 28%.
3. Автоматизация создания контента — инструменты вроде Writer.com и Jasper не просто генерируют тексты, но адаптируют их под тональность бренда и специфику аудитории. Medtronic использует их для создания технической документации, экономя до 1500 часов работы копирайтеров ежемесячно.
Кейс Unilever особенно показателен: компания внедрила комплексную ИИ-систему для анализа потребительских предпочтений по 50+ странам, что позволило сократить цикл разработки новых продуктов с 18 до 7 месяцев, одновременно повысив успешность запусков на 35%.
Особенно эффективно ИИ зарекомендовал себя в следующих бизнес-процессах:
1. Оптимизация цепочек поставок — системы на базе ИИ от Blue Yonder и IBM Supply Chain Intelligence Suite анализируют рыночные тренды, погодные условия и геополитические факторы для точного прогнозирования потребностей в запасах. Как показывает практика компании Target, внедрение таких решений уменьшило издержки на логистику на 18% за первый квартал использования.
2. Персонализация клиентского опыта — нейросети от Twilio Segment и Bloomreach собирают и анализируют данные о поведении клиентов в реальном времени. Например, сеть кофеен Starbucks с их помощью создает индивидуальные предложения, увеличивая средний чек на 28%.
3. Автоматизация создания контента — инструменты вроде Writer.com и Jasper не просто генерируют тексты, но адаптируют их под тональность бренда и специфику аудитории. Medtronic использует их для создания технической документации, экономя до 1500 часов работы копирайтеров ежемесячно.
Кейс Unilever особенно показателен: компания внедрила комплексную ИИ-систему для анализа потребительских предпочтений по 50+ странам, что позволило сократить цикл разработки новых продуктов с 18 до 7 месяцев, одновременно повысив успешность запусков на 35%.
Примеры успешных интеграций ИИ ботов
Американская финансовая технологическая компания, управляющая системой онлайн-платежей, столкнулась с необходимостью оперативной обработки претензий от пользователей для выполнения требований регулятора. FlexiTech.ai разработала AI-модель, которая автоматически распознает тему и контекст запросов по всем каналам коммуникации (live-chat, email, звонки) и передает информацию о претензиях соответствующим сотрудникам. В случае задержек система готовит краткое описание вопроса для передачи его другому специалисту.
Результаты: 29% экономия времени сотрудников службы поддержки и 100% удовлетворение требований регулятора, что позволило компании продолжить работу в текущем регионе.
Результаты: 29% экономия времени сотрудников службы поддержки и 100% удовлетворение требований регулятора, что позволило компании продолжить работу в текущем регионе.
Смотреть кейс
Для успешного внедрения ИИ требуются не просто технологии, а экспертное сопровождение. Как разработчики AI-решений с обширным опытом в различных отраслях, мы в FlexiTech создаем индивидуальные решения, учитывающие именно ваши бизнес-задачи. Обратившись к нам, вы получаете надежного партнера, который поможет не только внедрить подходящие нейросетевые инструменты, но и обеспечить их максимальную эффективность в контексте именно вашего бизнеса. Выбор FlexiTech — это выбор в пользу качественной и результативной интеграции искусственного интеллекта.
Преимущества работы с FlexiTech.ai
Мы реализовали множество успешных проектов, что подтверждает нашу высокую квалификацию
Экспертиза
Постоянно оцениваем результаты для повышения эффективности проектов
Проактивность
Опыт работы с крупнейшими клиентами позволяет нам адаптироваться к любым требованиям
Гибкий подход
Оптимизация процессов позволяет снизить затраты до 32%
Сокращение издержек
FlexiTech.ai — ваш надежный партнер для разработки и интеграции AI решений, обеспечивающий высокие результаты и выгодные условия сотрудничества
Мы применяем методологии Agile для быстрого и качественного выполнения задач
Эффективная команда
Применение AI решений может увеличить ваши продажи на 3,7%
Рост продаж
Пакетные предложения
Мы предлагаем различные пакеты для разработки ИИ на заказ, стоимость разработки зависит от сложности проекта и включает в себя:
* Стоимость указана для моделей без дообучения. Наценка за дообучение существующей модели - 30%
Оставьте свои контакты
и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
С ВЕДУЩИМИ КОМПАНИЯМИ
СОТРУДНИЧЕСТВО
НАШИ КЛИЕНТЫ
КЕЙСЫ
ПОРТФОЛИО
>90%
Точность без обучающего набора данных
с 16% до 83%
Увеличение покрытия списком атрибутов
АТРИБУЦИЯ БОЛЕЕ ЧЕМ 100 МЛН ТОВАРОВ ТЕХНОЛОГИЯМИ ML БЕЗ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ
Инновационная ML-модель размечает атрибуты товара (цвет, размер, материал, длина платья, модель рукава и др.), сопоставляя текстовое описание и изображение. Такой подход может быть особенно полезен для сайтов интернет-магазинов, если обучающий набор данных ограничен или вообще не доступен.
РЕЗУЛЬТАТ
Технология успешно интегрирована во внутренний пайплайн крупнейшего китайского интернет-магазина и используется для более чем 100 миллионов товаров.
РЕЗУЛЬТАТ
+3,7%
Рост продаж напитков в магазине
Улучшение расстановки товаров на полках с помощью AI
Мы предлагаем передовую ML-модель для распознавания изображений с видеокамер магазина для оптимизации размещения товаров.
Сотрудничая с одним из крупнейших производителей напитков, мы проводим анализ пути покупателей с видеокамер и статистики покупок, чтобы точно определить оптимальное расположение товаров на полках. Это позволяет улучшить визуальный маркетинг и повысить эффективность продаж.
На 6 минут
увеличилось среднее время, проведенное на сайте
+7%
рост конверсии
Анализ информации о поведении пользователя
Анализируя информацию о поведении пользователя, включая его историю просмотров и предпочтений, а также сопоставляя его поведение с поведением других пользователей на платформе, ML-модель предоставляет персонализированные рекомендации видео-уроков, которые отвечают его уникальным потребностям и предпочтениям.
РЕЗУЛЬТАТ
Также система может учитывать дополнительные данные, например, наличие спортивного инвентаря или уровень подготовки пользователя.
РЕЗУЛЬТАТ
29%
экономия времени сотрудников службы поддержки
модель для определения тональности обращения и тегирования сообщений
Для работы американской многонациональной финансовой технологической компании, управляющей системой онлайн-платежей, на иностранном рынке требовалось обязательное выполнение требований регулятора, а именно — обработка претензий от пользователей в отдельном порядке. Разработанная AI-модель автоматически распознает тему запроса в службу поддержки, готовит короткое описание для оператора и передает соответствующему сотруднику.
146 000 руб
экономии на профессиональной съемке одной линейки товара
1 день
на подготовку сотни уникальных изображений
Подбор и замена фона rich-контента для производителей
РЕЗУЛЬТАТ
Компании тратят миллионы на создание rich контента, изготовление дизайнерских фотографий товара в подходящей обстановке — это всегда большие расходы на фотографов, аренду, логистику. Наше решение: нейронная сеть, подбирающая и генерирующая подходящий фон для любого товара позволит существенно снизить себестоимость этого процесса без потери качества.
Аудит
Бизнес-анализ проекта, расстановка акцентов на задачах и возможных методах их решения.
Старт
Формулирование задачи в терминологии бизнес-value и технических задач.
Анализ данных
Подбор новейших подходов к решению поставленных технических заданий.
Разработка MVP
Разработка минимального продукта, решающего бизнес-задачу и демонстрирующее его эффективность.
Внедрение
Расширение MVP до полномасштабного решения, интегрированного в существующие системы.
Мы поможем оптимизировать ваши процессы.
Напишите какая сфера или задача требует решения и мы подберем для вас решение
Напишите какая сфера или задача требует решения и мы подберем для вас решение
Где применить ИИ в вашей сфере?
FAQ
Дело в том, что цифры говорят сами за себя — по последним данным McKinsey, уже 55% компаний активно используют нейросети и увеличивают прибыль в среднем на 23%. Это уже не просто модный тренд, а реальный инструмент выживания на рынке. Нейросети помогают бизнесу быстрее адаптироваться к изменениям, автоматизировать рутинные задачи и находить неочевидные закономерности в данных, которые человек просто не заметит (даже самый опытный аналитик, что уж тут скрывать).
Практика показывает, что наибольшую отдачу ИИ даёт в трёх ключевых направлениях. Во-первых, это оптимизация цепочек поставок (компания Target сократила логистические расходы на 18% всего за квартал!). Во-вторых, персонализация клиентского опыта — Starbucks умудрился поднять средний чек на 28% благодаря индивидуальным предложениям. И, в-третьих, автоматизация создания контента — в Medtronic экономят до 1500 часов работы копирайтеров каждый месяц. И это только начало списка возможностей.
На рынке есть несколько проверенных решений, которые уже доказали свою эффективность. Microsoft Dynamics 365 AI отлично справляется с анализом клиентских данных и выявлением закономерностей в продажах. Salesforce Einstein — настоящая находка для отделов продаж, он ранжирует лиды по перспективности. HubSpot CRM AI подскажет оптимальное время для коммуникации с клиентом. Tableau с Einstein Discovery визуализирует данные и находит неожиданные связи между показателями. UiPath автоматизирует обработку документов
По данным исследований, компании, внедрившие нейросети, отмечают рост прибыли в среднем на 23%. Кроме того, согласно отчёту Gartner от июля 2024, наблюдается повышение операционной эффективности примерно на 32% и сокращение затрат на 25%. Но важно понимать, что эти цифры — средние по рынку, а конкретные результаты зависят от отрасли, масштаба бизнеса и правильности подбора ИИ-решений под ваши задачи.
Сроки внедрения сильно варьируются в зависимости от сложности проекта и готовности самой компании к изменениям. Простые решения, например, внедрение чат-бота для клиентской поддержки, могут быть запущены за 2-4 недели. Комплексные системы, интегрированные с существующей ИТ-инфраструктурой, потребуют 3-6 месяцев. Кстати, кейс Unilever показывает, что грамотное внедрение ИИ может сократить цикл разработки новых продуктов с 18 до 7 месяцев
Самая распространённая ошибка — это покупка модных ИИ-инструментов без чёткого понимания, какие конкретные бизнес-задачи они должны решать. Получается как с тренажёрным залом — абонемент купили, а ходить некогда. Вторая частая проблема — недооценка необходимости обучения персонала работе с новыми технологиями. Третья — попытка внедрить слишком много решений одновременно, без поэтапного плана интеграции. И наконец — игнорирование этических вопросов и требований законодательства в области обработки данных.
На данный момент лидерами по эффективности внедрения ИИ являются ритейл (персонализация предложений и оптимизация запасов), финансовый сектор (оценка рисков и выявление мошенничества), производство (оптимизация процессов и предиктивное обслуживание оборудования), логистика (маршрутизация и управление цепочками поставок) и здравоохранение (диагностика и персонализированное лечение). Но, по сути, практически любой бизнес может найти свою нишу для применения нейросетей — это вопрос правильного подбора решений.
Автор статьи:
Project Manager
Руководила направлением Image Recognition в SFA-решении более 3 лет, ex Huawei Technologies
Руководила направлением Image Recognition в SFA-решении более 3 лет, ex Huawei Technologies
Элеонора Коновалова
