Фото: пресс-служба
Объем рынка big data и искусственного интеллекта (ИИ) в России в 2024 году оценивался в 433 млрд руб., а по итогам 2025 года он может достичь 520 млрд руб., согласно исследованию Ассоциации больших данных, Б1 и TAdviser. В прошлом году лидерами по использованию технологий ИИ стали торговля, информационные технологии и связь, а также финансовый сектор, по данным Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ (ИСИЭЗ).
Российский бизнес, в том числе крупные компании, активно внедряет искусственный интеллект в свои бизнес-процессы. И это не только следование мировым трендам, но и ответ на экономические вызовы, которые заставляют оптимизировать расходы и рутинные задачи. В 2024 году доля российских организаций, использующих ИИ, выросла до 43%. Среди этих компаний 97% сообщают о положительном эффекте: улучшении качества обслуживания клиентов, ускорении бизнес-процессов, экономии ресурсов, — согласно докладу Национального центра развития искусственного интеллекта при правительстве Российской Федерации (НЦРИИ).
Искусственный интеллект оптимизирует в том числе работу высококвалифицированных и опытных сотрудников. Например, ИИ-редакторы кратно ускоряют процесс разработки: сотрудник может генерировать большее количество кода и быстрее проверять его качество. Для продакт-менеджеров ИИ способен создавать прототипы для быстрой проверки гипотез и, как следствие, сокращать за счет внедрения коротких пилотов время от идеи продукта до его выхода на рынок, или TTM проекта (от англ. time-to-market. — «РБК Отрасли»). Применять этот инструмент для разработчиков могут даже те, у кого нет навыков программирования, — это значительно снижает входной порог на рынок для компании.
По данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, более 50% компаний применяют ИИ-технологии в производстве продукции и оказании услуг, управлении персоналом, маркетинге и продажах. В частности, в продажах нейросети позволяют решить как технологические, так и организационные задачи. Рутинные операции, например ручной ввод данных, заполнение заявок клиентов, отправка типовых писем, отнимают у команды много времени, а данные в системах управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) остаются неструктурированными. Этап непосредственной работы с клиентом требует понимания его намерений, ответов на уточняющие вопросы и доведения до заключения контракта.
В результате все эти процессы без их оптимизации приводят к низкой конверсии, большим операционным затратам и нестабильному качеству сервиса. Клиент, столкнувшийся с паузой на этапе адаптации или с долгим ответом поддержки, с высокой вероятностью перейдет к конкуренту. Малый и средний бизнес (МСБ) при этом не может позволить себе поддерживать полноценную работу менеджеров и техподдержки — это остается прерогативой крупных игроков.
На нашей платформе десять корпоративных сервисов, с помощью которых более 165 тыс. компаний из сектора МСБ и крупного бизнеса решают свои административные задачи: например, организуют рабочие поездки сотрудников, корпоративное питание или срочные доставки в офис. Обработка запросов такого потока клиентов и привлечение потенциальных пользователей с помощью новых предложений — это большой объем работы для отдела продаж, поэтому использование нейросетей стало необходимым для снижения нагрузки на кадры.
Так, внедрение ИИ-помощника в работу службы продаж и развития платформы «Яндекс Go для бизнеса» позволило сократить 50% времени подготовки менеджеров к встречам: на сбор сведений и истории взаимодействия клиента с разными сервисами теперь уходит до пяти минут. Ранее сотруднику перед звонком нужно было вручную обработать массу информации. Теперь ИИ-помощник расшифровывает предыдущие разговоры с помощью технологии распознавания речи, анализирует их вместе с перепиской менеджера в почте и мессенджерах и заметками из CRM, а затем структурирует собранные данные.
В резюме, которое составляет LLM (от англ. Large Language Model — большая языковая модель. — «РБК Отрасли»), перечислены ключевые детали: запросы клиента, достигнутые договоренности и изменения по процессу сделки. ИИ-помощник не только позволяет понять контекст сделки, но и помогает менеджеру выстроить диалог с клиентом. Например, он подскажет, какую услугу предложить в той или иной ситуации, и посоветует, на что обратить внимание клиента. Если раньше у компании — пользователя сервиса возникали вопросы про алгоритм выставления счета заказчикам, то ИИ-помощник посоветует напомнить информацию, как их выставлять и оплачивать. Такой инструмент особенно полезен менеджерам, которые ведут несколько клиентов сразу, а также новичкам, которые только погружаются в работу.
Мы регулярно обмениваемся практиками и результатами с другими подразделениями, а также отслеживаем новинки и тестируем те нейросетевые модели и методики, которые показали эффективность у нас. Поэтому в наших планах внедрить ИИ-помощника в работу служб продаж других сервисов компании. Команда платформы продолжит развивать инструменты для повышения эффективности отдела продаж. К примеру, в будущем появится ИИ-симулятор переговоров. В нем менеджеры смогут тренировать навыки общения с клиентами, отрабатывать сложные сценарии и получать обратную связь в режиме реального времени.
Такие решения способствуют повышению качества рабочего процесса на нашей платформе: с их помощью удается снизить нагрузку на персонал, обеспечить поддержку клиентов и освободить временные ресурсы для более сложных задач.
