Рассказываем, как применение ИИ усиливает преимущества крупных опытных игроков и почему он может оставить робких новичков за бортом бизнеса.
Еще недавно все обсуждали, как извлечь пользу из статистических данных, превратив их из мертвого груза в полезную аналитику. Сейчас процесс извлечения пользы из данных в разы ускоряет искусственный интеллект (ИИ). Лидеры рынка уже вовсю применяют технологию и вот что у них получилось.
Кому и сколько экономит ИИ
Практика доказывает, что ИИ экономит миллионы. Это демонстрируют примеры в снабжении, логистике, производстве, клиентском сервисе и ИТ‑операциях. Walmart, Google, GE, Netflix и Bank of America подтверждают это, а провалы чаще всего вызваны некорректными данными и организацией работы, а не математикой.
ИИ глубже всего укоренился в тех сегментах, где стоимость ошибки исторически высока: в цепочках поставок он прогнозирует спрос и ведёт переговоры с поставщиками, на заводах — предсказывает поломки станков, в контакт‑центрах — берёт на себя рутину, а в дата‑центрах — режет счета за электричество. Логика проста: там, где сенсоры и ERP уже собирают терабайты телеметрии, алгоритм мгновенно превращает один процент точности в реальные миллионы на P&L.
Своими данными по оптимизации с помощью ИИ поделились и российские гиганты: Яндекс.Маркет экономит 15% операционных затрат на ассистентах суппорта, в МТС на 90% вопросов к кадровикам отвечают боты, компания “Инфомаксимум” прогнозирует, что ИИ сэкономят российскому бизнесу до 4 трлн рублей в год.
Как конкретно ИИ экономит
Экономия проявляется тремя потоками.
Во‑первых, прямое снижение OPEX: DeepMind охладил ЦОДы Google на 40% тепловой нагрузки, Pactum сберёг Walmart 1,5 % на закупках, а роботизированные склады Amazon сокращают расходы на логистику почти на четверть.
Во‑вторых, рост выручки за счёт персонализации: рекомендательная система Netflix удерживает клиентов на миллиард долларов в год. Покупатели в Яндекс.Маркете кладут в корзину на 3% больше, а покупают на 5% чаще товары, к которым их подтолкнули алгоритмы рекомендации.
В‑третьих, предотвращение убытков: предиктивное обслуживание GE и «Северстали» убирает внеплановые простои тяжёлого оборудования.
Все три эффекта легко переводятся в финансовые метрики, поэтому CFO становится главным евангелистом ИИ, а не скептиком.
Однако каждая четвёртая компания разочарована первым AI‑пилотом. Причины банальны: данные разбросаны по углам, цель проекта описана туманно, команду не научили работать по‑новому, а модель негде поддерживать.
Лечится это привычным «инженерным» набором — единая дата‑платформа, KPI в реальных деньгах ещё до начала кодинга, MLOps‑конвейер и change‑management с понятным ответом на вопрос «что будет делать человек, когда появится машина?». Именно такой порядок превращает PoC в промышленный сервис, а «парадокс продуктивности» — в норму.
Что нового даёт Big Data вместе с ИИ
Накопленные данные — некопируемое конкурентное преимущество. Исторические датасеты, собранные старожилами за годы, становятся барьером для новичков: алгоритм видит слабые сигналы, которые конкурент “без прошлого” просто физически не распознает.
Уже сейчас мультимодальные модели фарм‑R&D ускоряют поиск молекул, цифровые двойники, подобные сети Unilever, симулируют 124 фабрики в реальном времени, а Copilot‑ы Microsoft или Cursor превращают петабайты отчётов и кода в релиз‑кандидаты за считанные часы. Так ИИ превращает собранные данные в сокровища для бизнесменов.
Для директора ИИ — личный стратег. Современные BI‑панели сами поднимают тревогу при аномалиях, GPT‑ассистент мгновенно консолидирует внутреннюю документацию, а геоаналитика системно рекомендует, где открывать следующий магазин или отделение. Финансовые стресс‑сценарии теперь пересчитываются за минуты, и риск‑комитет работает почти в реальном времени. Так скорость и обоснованность решений становятся конкурентным оружием.
Этика и закон в применении ИИ. Любой крупный AI‑продукт обязан соблюсти конфиденциальность (GDPR, ФЗ‑152), доказать отсутствие дискриминации и быть объяснимым. «Чёрный ящик» без расшифровки логики больше не проходит комплаенс. Нужно предусмотреть human‑in‑the‑loop в критических процессах, страхование на случай ошибки модели и, главное, программы переквалификации сотрудников: без них ИИ превращается из двигателя роста в источник социальной турбулентности и репутационных рисков.
Наконец, все еще не решен вопрос, кто несет юридическую ответственность в случае, если техника под управлением ИИ причиняет вред человеку: создатель техники, алгоритма или… сама машина?
Когда же компания строит этику «by design», она не только избегает штрафов, но и укрепляет доверие клиентов, партнёров и регуляторов — а значит, получает пространство для дальнейших экспериментов и роста.
С чего начать внедрение ИИ
Президент подразделения Microsoft, отвечающего за инструменты для разработчиков, дала указание менеджерам оценивать производительность сотрудников на основе использования ими внутренних ИИ-инструментов. То есть применение ИИ в работе стало для разработчиков не опциональным, а обязательным. Вы можете начать внедрение с этого же шага.
Начните с обучения всех сотрудников азам промтинга. Для этого на рынке есть даже бесплатные инструменты, например, Гайд по промтингу от Яндекс.Образование. Изучая основы общения с ИИ-машинами, сотрудники смогут понять, какую часть своей работы они могут делегировать виртуальному помощнику.
После того, как коллеги пройдут все стадии отрицания неизбежного и смирятся с присутствием ИИ в своей работе, переходите к следующему шагу.
Вместе спроектируйте цели использования ИИ, метрики оценки этой работы и эффективность в деньгах. Для разных отделов цели и метрики могут отличаться. Совместное проектирование вовлечет коллег в работу и снизит сопротивление.
Дальнейшая работа будет более творческой и технической одновременно. Вместе с СТО и HR вам предстоит выбрать платформу, возможно, доработать систему мотивации и итерационно развивать использование ИИ в вашей компании.
Автор: Андрей Решетников, СТО Omni.Sale
Статья опубликована: https://secrets.tbank.ru/blogi-kompanij/ii-v-krupnyh-kompaniyah/