Каковы наиболее распространённые сценарии использования генеративного ИИ в бизнесе?
Самые распространённые способы применения в бизнесе связаны с текстом: подготовка черновиков, кратких изложений, переработка текста для другой аудитории, извлечение структурированных фактов из документов и объяснение материалов простыми словами. В исследовании внедрения ИИ, проведённом правительством Великобритании, 85% компаний, уже использующих ИИ, сообщили, что применяют обработку естественного языка и генерацию текста — намного чаще, чем любые другие типы ИИ. Самыми распространёнными сферами, где ИИ уже используют или планируют использовать, стали маркетинг и административная работа (по 72%), а также информационные технологии (64%). Это данные со слов респондентов, полученные при опросе 3,500 британских компаний в начале 2025 года.
Это совпадает с тем, что большинство команд обнаруживает на практике. Генеративные помощники лучше всего работают там, где уже есть исходный материал и человек, который понимает, каким должен быть хороший результат. Хуже всего они справляются с задачами, для которых нужны факты, недоступные инструменту, суждение о конкретном клиенте или коллеге либо точность, которую никто не проверяет.
Как отличить подходящий сценарий использования от неподходящего?
Хороший первый сценарий использования отвечает четырём условиям: задача часто повторяется, есть исходный материал для работы, конкретный человек может проверить результат, а ошибку можно обнаружить до того, как она причинит вред. Задача, не отвечающая одному из этих условий, всё ещё может быть полезна позже, когда у команды появится привычка проверять результаты. Задача, не отвечающая двум условиям, обычно плохо подходит для начала.
Проверьте каждую предлагаемую задачу по этим критериям, прежде чем одобрить её. 'Сгруппируйте обращения в поддержку за эту неделю по темам для совещания в понедельник' соответствует всем четырём критериям. 'Напишите наш ответ на юридическую претензию клиента' не соответствует третьему и четвёртому без проверки квалифицированным специалистом, поэтому такая задача не подходит для начала.
Повторяется ли это?
Для еженедельных или ежедневных задач усилия на составление хорошего запроса и контрольного списка окупаются. Для разовых задач — редко.
Есть ли исходные материалы?
Техническая спецификация, заметки со встречи, внутренние правила или таблица данных дают помощнику фактическую основу для работы. Тогда вы проверяете, как он использует факты, а не как он их выдумывает.
Может ли кто-нибудь это проверить?
Укажите, кто проверяет результат и что именно он проверяет. Если никто в команде не может определить, верен ли результат, задачу пока рано передавать ИИ.
Что будет, если результат окажется неверным?
Отдавайте предпочтение задачам, в которых ошибку можно обнаружить внутри компании. Всё, что отправляется клиентам, регулирующим органам или кандидатам, требует более тщательной проверки.
Какие сценарии использования генеративного ИИ полезны для разных команд?
В каждом подразделении есть несколько задач, которые хорошо подходят под эти условия. В таблице перечислены варианты для начала и необходимые проверки для каждого из них. Это составленный редакцией исходный список, а не рейтинг; каждая команда найдёт свои варианты. В наших руководствах по ролям работа каждого подразделения рассмотрена подробнее.
| Команда | Подходящие сценарии для начала работы | Сопутствующая проверка |
|---|---|---|
| Маркетинг | Подготовка черновиков по техническому заданию, адаптация текстов для нового канала, обобщение обратной связи по кампании | Каждое утверждение соответствует заданию или утверждённому источнику; тон бренда проверен |
| Продажи | Сводки по результатам изучения клиентов, приведение в порядок заметок со звонков, черновики писем по итогам общения | Факты о клиенте сверены с CRM; нет выдуманных обязательств или цен |
| Поддержка клиентов | Черновики ответов на основе базы знаний, сводки обращений для передачи коллегам, изменение тона текста | Формулировки правил соответствуют актуальной базе знаний; ответ отправляет сотрудник, а не инструмент |
| Операционная деятельность | Преобразование заметок в SOP, краткое изложение документов поставщиков, список действий по итогам встреч | Шаги проверены человеком, который их не писал; положения договора сверены с оригиналом |
| Кадровая работа и сотрудники | Краткие изложения внутренних правил простым языком, черновики объявлений о вакансиях, контрольные списки для адаптации сотрудников | Не используется для принятия решений об отдельных людях; формулировки проверены на отсутствие предвзятости |
| Финансы | Объяснение отклонений в предоставленной таблице, подготовка комментариев, помощь с формулами | Все числовые показатели пересчитаны; причины указаны только там, где они подтверждаются данными |
Хотите узнать, как это связано с конкретной должностью?
Ознакомиться с планируемой пробной программой для команды ↗Какие сценарии применения ИИ подходят малому бизнесу?
Малые компании получают наибольшую пользу от сценариев, которые восполняют отсутствие специалиста: того, кто пишет первые черновики, кратко излагает документы или терпеливо объясняет сложное. Компания из пяти человек без маркетолога может готовить рассылки по заметкам владельца; компания без операционного руководителя — превращать его голосовые заметки в письменные инструкции для новых сотрудников.
Пусть владелец компании продолжает проверять все материалы для внешней аудитории, пока кто-то другой не покажет, что способен выполнять такую проверку. В нашем руководстве по ИИ для малого бизнеса разобран месяц работы компании из семи человек, включая задачу, для которой она решила не использовать ИИ.
Как на практике выглядит сценарий применения с чётко заданными рамками?
«Халден Логистикс», вымышленная транспортно-экспедиторская компания с 45 сотрудниками, хочет использовать ИИ в обслуживании клиентов. Первая идея — «пусть ИИ отвечает на письма клиентов» — не проходит две проверки: никто не проверяет ответ перед отправкой, а ошибочное обещание по срокам доставки ведёт к прямым расходам. Команда сужает задачу: «подготовить черновик ответа на основе статуса отправления и наших стандартных формулировок; сотрудник редактирует и отправляет».
Первый запрос, 'Ответьте клиенту, который спрашивает, где его отправление', даёт доброжелательный ответ, в котором сказано, что посылка 'должна прибыть в течение 2–3 рабочих дней', хотя такого обещания никто не давал. В доработленном запросе указаны строка со статусом отправления, три утверждённых блока формулировок для задержек и правило: 'никогда не указывайте дату доставки, если её нет в строке статуса; если её нет, сообщите, что мы предоставим обновлённую информацию до конца дня'. Сотрудник проверяет два пункта: есть ли каждая дата и каждое обещание в строке статуса и подходит ли тон этому клиенту? Через две недели команда сохраняет этот сценарий использования и добавляет второй: кратко пересказывать длинные цепочки писем перед передачей жалобы руководителю.
От каких способов использования бизнесу стоит отказаться или какие стоит отложить?
Отложите сценарии, в которых результат определяет или существенно влияет на решение о человеке, отправляется без проверки либо представляет информацию как факт тому, кто будет на неё полагаться. Примеры: отбор кандидатов на работу, подготовка писем о дисциплинарных мерах, предоставление клиентам регулируемых законом консультаций и публикация статистики или ссылок на источники, которые команда не открывала. В профиле генеративного ИИ NIST среди рисков, присущих генеративному ИИ, перечислены конфабуляции и вредоносная предвзятость; оба риска наиболее значимы именно в таких случаях.
Некоторые из этих сценариев могут стать приемлемыми при надлежащих мерах контроля, использовании специализированных инструментов и, в отдельных случаях, после юридической консультации. Это не начальные задачи для универсального помощника, а эта страница содержит общую информацию, а не юридические рекомендации.
Как внедрить сценарий использования в повседневную работу?
Сценарий применения становится частью повседневной работы, когда для него есть записанный запрос, назначенный проверяющий, контрольный список и место в еженедельном распорядке. Без этого он остаётся демонстрацией, которую время от времени проводит один увлечённый сотрудник. В нашем руководстве по рабочим процессам с ИИ показано, как всё это описать, чтобы работу мог подхватить другой человек.
Чтобы новый способ работы вошёл в привычку, людям также нужна практика на собственных задачах. Tosheo.ai создаётся, чтобы предлагать сотрудникам на каждой должности короткие уроки, которые заканчиваются практическим заданием с реальным ИИ-инструментом и оцениваются по открытым критериям. Продукт ещё не разработан, а планируемые цены указаны на странице тарифов.
Источники и границы рассмотрения
NIST, AI 600-1: профиль рисков генеративного ИИ, июль 2024 ↗