Искусственный интеллект в бизнес-процессах: новые подходы к автоматизации взаимодействия с клиентами

Мировая экономика в ХХI веке подвержена ускоренной цифровой трансформации, что влияет на привычные схемы ведения бизнеса. Давление конкурентов заставляет компании непрерывно искать новые решения, сокращающие затраты и поддерживающие прямой контакт с рынком. В этом списке уже закрепился искусственный интеллект (ИИ), чьи алгоритмы постепенно занимают место в логистике, производстве, финансах.

Наибольший эффект отмечается в продажах и маркетинге. Здесь ценятся мгновенный отклик и точная формулировка предложения. Системы на базе ИИ анализируют массивы данных быстрее любого отдела аналитиков, формируют персональные предложения и прогнозируют спрос. Это разгружает персонал, стабилизирует сервис и поднимает средний чек.

В данной работе оценивается, как такие технологии меняют взаимодействие с клиентом. В фокусе внимания – торгово-строительная фирма, работающая на рынке кирпича. Сектор достаточно консервативный и маржа ограничена, поэтому любой прирост эффективности весьма заметен. Если решение работает здесь, его потенциал в более динамично растущих отраслях будет только выше.

Теоретические основы применения ИИ в бизнесе

Искусственный интеллект трактуется как комплекс программных и математических методов, воспроизводящих обучение, анализ, прогноз и выбор альтернатив. В корпоративной практике эти методы предназначены для автоматизации повторяющихся операций, ускоренной обработки массивов данных, уточнения управленческих выводов и создания новых каналов работы с клиентом.

За последние годы удельный вес ИИ-решений в управлении процессами вырос, но доля компаний, использующих подобные технологии, по-прежнему остается небольшой. По данным опроса, проведенного в 2025 году бизнес-школой МИРБИС совместно со «Сбер бизнес софт», доля организаций, использующих ИИ или CRM хотя бы в одной бизнес-функции, составляет 25–30% [1]. Наибольший экономический эффект наблюдается в блоке продаж, где скорость обработки запросов и точность персонализации напрямую определяют конкурентную позицию компании.

Практика показывает четыре ключевых вектора внедрения:

• 1.    CRM-платформы с предиктивной аналитикой. Хранение истории контактов дополняется оценкой вероятности сделки и подбором индивидуальной схемы коммуникации.

• 2.    Диалоговые интерфейсы: чат-боты и голосовые ассистенты. Они обеспечивают круглосуточный отклик, разгружают менеджеров и выравнивают стандарты обслуживания.

• 3.    Генеративные модели. Автоматически формируются коммерческие предложения, маркетинговые тексты и управленческая отчётность.

• 4.    Аналитика больших данных. Алгоритмы выявляют скрытые поведенческие паттерны, сопоставляют их с рыночными индикаторами и строят прогнозы спроса.

Тем самым искусственный интеллект закрепляется как обязательный компонент цифровой трансформации. В сфере продаж он переводит управление клиентским портфелем в количественную плоскость и повышает результативность без пропорционального роста затрат.

Внедрение ИИ для автоматизации справочных и операционных процессов: кейс «Сегежа Групп»

Российские промпредприятия переводят искусственный интеллект из клиентских сервисов в глубину операционного контура. В «Сегежа Групп» за-пущён проект по управлению нормативно-справочной информацией на базе отечественной платформы AI MasterData, разработанной «Норбит» [4].

Задача сформулирована чётко: нормализовать записи, выделить категории, удалить дубли в справочниках, применяемых закупками, логистикой и финансовым блоком. Рутинные операции переданы алгоритмам машинного обучения.

Разработчик фиксирует до 95% автоматической обработки. Среднее ускорение - десятикратное по сравнению с устаревшими методами. Дополнительный результат - падение стоимости нормализации и сопровождения данных: расчёты показывают кратность до тридцати [7].

Экономический эффект оценивается широким коридором - от 5 до 40% по совокупности трудозатрат и качества данных. Точные цифры по «Сегежа Групп» пока не раскрыты; метрики уточняются по мере прохождения этапов [7].

В корпоративных комментариях акцент сделан на трёх векторах: снижение операционных расходов, рост точности справочников, устойчивость биз-нес-процессов. Степень влияния будет понятна после закрытия пилотной фазы.

Кейс свидетельствует: ИИ рассматривается как инструмент системного повышения эффективности. Чистые данные ускоряют циклы, уменьшают количество ошибок, формируют основу для предиктивной аналитики. Выбор отечественного решения поддерживает курс на технологическую автономию и долговечность цифровой инфраструктуры.

Практический пример: строительная компания (перепродажа кирпича)

Строительно-торговая фирма средних размеров, работающая на рынке кирпича, ещё недавно опиралась почти целиком на личные встречи и телефон. Менеджеры сами принимали запрос, вручную готовили расчёт, формировали коммерческое письмо, заполняли отчётность. Паузы затягивались, клиенты уходили к более быстрым поставщикам.

С переходом к цифровой модели ситуация изменилась. В ядро ИТ-ландшафта была добавлена CRM с прогнозным модулем. Контакты фиксируются автоматически, вероятность повторного заказа вычисляется по истории сделок, условия контракта подбираются системой без участия сотрудника.

Параллельно были запущены чат-боты в корпоративном мессенджере и на сайте. До семи из десяти стандартных вопросов закрываются мгновенно: наличие товара, срок поставки, базовая цена. Результатом этого стало снижение нагрузки на менеджеров.

Третий элемент - генеративный блок. Алгоритм собирает данные из каталога и прайс-листа, формирует коммерческое предложение, добавляет расчёт логистики, выводит документ в формате PDF. На подготовку уходит примерно на 40% меньше времени, число исправлений в отчётности сократилось на треть.

Эффект от внедрения был измерен: конверсия заявок в сделки выросла на восемнадцать процентов. Среднее время отклика упало с нескольких часов до десяти минут. Около 60% повторяющихся операций передано системе. Качество управленческой аналитики прибавило четверть по внутренней шкале точности. Сам профиль работы менеджера сместился: две трети дня теперь заняты переговорами, расширением базы, укреплением партнёрств.

Этот пример показывает: даже в консервативном сегменте стройматериалов искусственный интеллект служит ощутимым рычагом - снижает издержки, ускоряет цикл сделки, укрепляет конкурентную позицию.

Проблемы и барьеры внедрения

Переход к интеллектуальным решениям оказывается неровным: на пути организации встречаются четыре узловых препятствия:

• 1)    финансовый порог. Капитальные затраты на лицензии, интеграцию и последующие обновления остаются главным ограничителем. На это указывают 34% респондентов «К2 НейроТех» [10];

• 2)    дефицит компетенций. Недостаток профильных специалистов тормозит проекты не меньше денег. В аналитическом материале форума CNnews 2025 года подчёркивается, что «дефицит кадров и нехватка компетенций» - одна из системных проблем при попытках внедрить ML и ИИ-модели в российских организациях [10];

• 3)    внутреннее сопротивление. В недавнем обзоре платформы «Секрет фирмы» в качестве причин неудач ИИ-проектов в России указывается, что одна из ключевых проблем - несоответствие ожиданий, идеализация технологии, когда руководство и сотрудники рассчитывают на «вау-эффект» сразу, но не получают его [9];

• 4)    юридические и этические ограничения. Работа с персональными данными требует строгого соблюдения норм конфиденциальности. Эксперты компании GSL отмечают, что одним из препятствий остаётся «неподготовленность данных, разрозненность источников, некорректная организация хранения и защиты данных» - что включает юридические и технические риски. Для российского рынка проблема усилена более жёстким регулированием в сфере цифровой безопасности [12].

Каждый из перечисленных факторов требует отдельной управленческой программы; иначе цифровая инициатива застрянет на уровне эксперимента.

Перспективы развития

Можно выделить несколько перспектив развития: ускорение внедрения; трансформация функций; снижение затрат, рост эффективности; новая роль человека; риски и управление. Рассмотрим их подробнее.

• 1.    Ускорение внедрения. Компании переходят от пробных запусков к поточной эксплуатации. McKinsey & Company фиксирует: около 88% организаций уже используют ИИ хотя бы в одной функции. Кроме того, по данным исследования PwC, в отраслях, наиболее подверженных ИИ, рост производительности и дохода на одного сотрудника в 3 раза выше, чем в менее «ИИ-экспони-рованных» отраслях [11].

• 2.    Трансформация функций . Граница автоматизируемых задач стремительно раздвигается. В том же исследовании McKinsey & Company отмечается, что ИИ всё чаще используется не только в «пилотных» задачах или отдельных отделах, а в нескольких ключевых бизнес-функциях одновременно – от IT и производства до маркетинга, продаж и обслуживания клиентов [11].

• 3.    Снижение затрат, рост эффективности. Согласно PwC, индустрии, наиболее подверженные ИИ-автоматизации, например финансы и сфера услуг, показывают значительный рост производительности: за 2018–2024 гг. рост в «ИИ-экспонированных» отраслях вырос с 7% до 27% годовых [11].

• 4.    Новая роль человека. По мере автоматизации рутины за сотрудником остаются творческие и стратегические блоки: переговоры, развитие партнёрств, бренд-концепции. Реализация сценария потребует масштабного переобучения, прежде всего в областях интеграции моделей и аналитики данных. Кто запустит эти программы раньше, получит преимущество скорости и устойчивости.

• 5.    Риски и управление. Расширение применения усилило регуляторное и этическое давление: защита данных, распределение ответственности, контроль качества решений. Без процедур AI-governance – рисковая зона. Практика показывает: пилотные проекты с жёсткими метриками и поэтапное масштабирование уменьшают вероятность дорогостоящих сбоев.

Подведем итог: искусственный интеллект выведен из разряда перспективных проектов. Он уже встроен в базовую инфраструктуру и рассматривается наравне с системами учёта, корпоративной связью, логистическими контурами и бухгалтерским модулем. Алгоритмами закрываются повседневные операции. Приём запросов, первичная квалификация клиентов, расчёт спроса, персональная конфигурация предложений, контроль стандартов сервиса – эти функции постепенно переводятся на машинную обработку. Эффект фиксируется метриками: время реакции сокращено, число ошибок снижено, влияние субъективных колебаний исключено из регламентных процедур. Управленческие решения опираются на актуальные данные, а не только на персональный опыт исполнителей.

Кейс кирпичного дилера доказывает: даже консервативный рынок способен прибавить за счёт ИИ-CRM, чат-ботов и генеративных модулей. После запуска метрики сдвинулись: путь лида по воронке укорочен, конверсия поднята, ручные операции у менеджеров сведены к минимуму. Генеративная модель формирует коммерческое предложение, описание партии, смету и сопроводительные материалы – вместо часов требуются минуты. Можно сказать, что даже при низкой цифровой зрелости точное внедрение ИИ повышает операционную эффективность.

Выводы

Первичная обработка обращений переведена на автоматический режим. Алгоритм определяет релевантность, классифицирует данные, распределяет поток между менеджерами. К специалисту попадает уже прогретая заявка, лишённая лишнего шума. Каждый шаг процесса продаж проходит быстрее, риск потери клиента снижен. Чем короче пауза между обращением и ответом, тем выше доля сделок. Искусственный интеллект удерживает интервал в допустимых пределах и поддерживает оперативность, к которой рынок уже привык.

Часть рутинных разговоров уже перенесена на алгоритмы. Диалоговый модуль уточняет детали, собирает факты, выдаёт ответы и не «устаёт», значит, ошибок меньше. Подсказки в интерфейсе выводят нужные параметры: номенклатуру, сроки доставки, актуальные скидки. Менеджер видит всё на одном экране, лишние переходы отпадают. Поток обращений распределяется автоматически, заявка сразу отправляется специалисту с нужным профилем. Очереди сглажены, ресурс используется равномерно. Результат очевиден: затраты на операционные операции падают, сервис работает быстрее и без скачков качества.

Механическая часть работы передана системе. Контакты заносятся автоматически, документы формируются в пару кликов, карточка клиента обновляется параллельно. У человека остаётся то, что создаёт ценность – переговоры, снятие возражений, выстраивание доверия, поиск нестандартного хода. Роль менеджера смещена: из оператора он становится консультантом и партнёром. Коммуникации углубляются, а профессиональный вес растёт.

Внедрение искусственного интеллекта по-прежнему ограничено рядом факторов. Решения оцениваются как затратные, дефицит квалифицированных специалистов ощущается остро, внутри команд сохраняется скепсис. Технологии воспринимаются частью сотрудников как угроза рабочему месту. Тем не менее динамика рынка меняет расстановку сил. Стоимость платформ снижается, функциональность бесплатных модулей растёт, корпоративные программы по развитию цифровых навыков вводятся всё чаще. Боязнь инвестиций ослабевает, сопротивление персонала смягчается. Барьеры постепенно размываются. Искусственный интеллект перестаёт быть факультативом и становится требованием к качеству сервиса.

Ближайшие пять–десять лет усилят разрыв между теми, кто интегрирует ИИ сейчас, и теми, кто откладывает это на потом. Ранний переход обеспечивает экономию, скорость и устойчивость, поздний – борьбу за ускользающее равенство условий. Можно сказать, что в выигрыше будут те компании, которые первыми начнут этот процесс. ИИ больше не тестовая опция. Он встроен в инфраструктуру и напрямую влияет на выживаемость бизнеса. Преимущество удерживается теми, кто запускает проекты первым, выстраивает процессы вокруг данных и параллельно обучает команду. В условиях плотной конкуренции ранний переход меняет расстановку сил: отрыв перестаёт быть тактическим и превращается в границу между ростом и стагнацией.