Корректировать размер скидки и определить брак: в чем ИИ поможет даже малому бизнесу
При всех своих ограниченных возможностях, для многих ИИ уже стал конкурентным преимуществом и реальным помощником. В прошлом году технологию использовали 34% российских компаний. Какие задачи не страшно доверить умным системам уже сегодня, рассказали «Инк.» специалисты IT-компании Articul: технический директор Борис Кузьмин и директор по информационным технологиям Александр Зырин.
Слова о том, что «ИИ берет на себя выполнение рутинных задач, освобождая сотрудников для более творческой работы», стали общим местом. Оставив за скобками идею о «творческой работе», стоит согласиться с тем, что первая часть этого утверждения сегодня уже не преувеличение, а подтвержденный факт.
Более того, в 2025 году все чаще внедряют еще более продвинутые решения на базе нейросетевых моделей, включающих модули «Reasoning» (для логических рассуждений) и «DeepSearch» (для глубокого поиска). Такие системы могут не только автоматизировать рутинные процессы, но и анализировать большие объемы данных, предлагая многошаговые выводы и мгновенно находя релевантную информацию.
Вот что именно ИИ делает для бизнеса уже сегодня.
Освобождает время
В e-commerce, к примеру, ИИ помогает предлагать товары на основе анализа истории покупок.
Представьте, вы регулярно заказываете продукты через приложение. На основе ваших прошлых заказов система формирует персональные рекомендации: «Вы часто берете молоко и булочки. Добавить их в корзину со скидкой?». Или, например, если вы часто покупаете кофе, система предложит вам кофемолку или подходящую посуду, основываясь на статистике поведения других клиентов.
В финансовом секторе чат-боты с ИИ давно заменили первые линии поддержки. Алгоритмы за секунды отвечают на популярные вопросы, помогают открыть счет или подать заявку на кредит. Если запрос сложный, бот передает диалог человеку, избавляя сотрудников от сотен однотипных обращений. В «Т-Банке», «Сбере», «Альфа-Банке» уже давно внедрены подобные решения.
Рекрутеры используют системы для автоматического анализа резюме и первичного скрининга кандидатов. Это особенно актуально при массовом найме: вместо того чтобы вручную просматривать сотни заявок, система выбирает подходящих кандидатов по ключевым критериям.
Например, в компании, ищущей водителей, ИИ сразу отсеивает тех, кто не имеет прав нужной категории или необходимого опыта. Когда такие решения дополняются «рассуждающей» моделью, они способны не просто сортировать и сравнивать данные, но и давать разъяснения: почему кандидат прошел отбор, какие именно факторы оказались решающими.
Анализирует большие данные
Возможности ИИ не ограничиваются умением предложить вам кофемолку, учитывая ваши предыдущие покупки. Он способен моментально анализировать поведение тысяч покупателей на огромных массивах обезличенных данных.
Умные системы могут предсказать, что понадобится конкретному покупателю с определенными характеристиками, основываясь на том, что заказывали другие клиенты с похожими предпочтениями и поведением. На основе анализа спроса, сезона, конкурентных цен и покупательской активности ИИ умеет в реальном времени корректировать скидки.
Например, такие инструменты, как Amazon Sellics и Feedvisor, автоматически регулируют цены, отслеживая динамику рынка. Продавец задает основные параметры ценообразования, а система самостоятельно оптимизирует скидки, чтобы увеличить продажи и прибыль, учитывая спрос, активность конкурентов и сезонные тренды.