Что получает малый и средний бизнес от внедрения ИИ?

Логотип компании
Что получает малый и средний бизнес от внедрения ИИ?
изображение создано нейросетью на shutterstock.com
Искусственный интеллект уже не просто модный тренд, а насущная необходимость для бизнеса любого масштаба. Благодаря развитию Open Source-моделей и доступности технологий, ИИ-инструменты становятся реальностью даже для малых и средних компаний. В материале IT-World — реальные кейсы от студентов AI Talent Hub, которые показывают, как с помощью ИИ автоматизировать процессы, экономить ресурсы и ускорять рост бизнеса.

В 2024 году стало понятно, что искусственный интеллект теперь не модный тренд, а необходимость. По данным исследования McKinsey, 72% организаций используют ИИ в своих бизнес-процессах. Развитие информационных технологий и высокая конкуренция заставляют предпринимателей искать новые способы оптимизировать работу. В этом им помогают Open Source-модели — например, LlaMA, DeepSeek, Qwen.

Небольшие компании активно внедряют ИИ

Сегодня искусственный интеллект доступен не только крупному, но и малому бизнесу. Это стало возможным благодаря активному развитию новых технологий. Например, локальные LLM теперь можно обучать на доступных видеокартах, таких как Nvidia 4090, а качество Open Source-моделей значительно выросло. Небольшие организации могут использовать их, чтобы упрощать работу сотрудников, ускорять выпуск продуктов и быстрее добиваться успеха.

Для успешного внедрения ИИ компаниям необходимо перестраивать работу команды, повышать ее квалификацию, а также развивать культуру сотрудничества с AI — это ключевые компетенции, которые помогут оптимизировать бизнес-процессы как в корпорациях, так и в SMB.

Организации из разных сфер уже используют технологии искусственного интеллекта. Например, в здравоохранении с их помощью проводят диагностику по медицинским снимкам, в ретейле создают персонализированные предложения, а в банках анализируют транзакции. Рассмотрим несколько кейсов малого бизнеса из области транспортного моделирования, строительства и продаж. Эти проекты реализовали студенты AI Talent Hub — магистратуры по искусственному интеллекту университета ИТМО и компании Napoleon IT.

Simetra: как упростить транспортное моделирование с помощью ИИ

О проекте. Компания Simetra занимается транспортным планированием и моделированием. Георгий Киселев, студент AI Talent Hub, инженер-аналитик в Simetra, рассказывает, что ранее оценка спроса на транспортные услуги проводилась вручную и занимала много времени. Чтобы решить проблему, в компании создали автоматизированный инструмент на основе OpenStreetMap (OSM) — он похож на Википедию, где любой пользователь может добавлять данные.

Как работает инструмент. Упрощенно алгоритм выглядит так:

  1. Пользователь вводит координаты или название местности.
  2. Open Source-библиотеки выгружают данные из OSM. Для обработки информации используется библиотека GeoPandas с открытым исходным кодом.
  3. Недостающие данные дополняются из других открытых источников о зданиях и территориях. Алгоритм кластеризации DBSCAN формирует кластеры строений.
  4. ML-модель CatBoostClassifier определяет тип землепользования и здания, а CatBoostRegressor оценивает население и количество рабочих мест в районе.

На каких данных обучалась модель. Специалисты Simetra разработали датасеты для классификации землепользования и типов зданий на основе данных из OSM. Для этого использовали специальные скрипты, которые собирали информацию из разных регионов. Датасеты о населении и рабочих местах брали из внутренней базы знаний компании и на официальном сайте администрации Санкт-Петербурга.

Какие плюсы у инструмента. Он ускоряет реализацию внутренних проектов и создание моделей, улучшает точность прогнозов и экономит время специалистов на разработку.

ПАЗЛ ДОМ: как построить частный дом и сэкономить ресурсы с ИИ-помощником

О проекте. ПАЗЛ ДОМ — цифровая платформа, которая упрощает процесс строительства частного дома. Система автоматизирует выбор проекта, поиск подрядчиков, делает процесс возведения жилья прозрачным и предсказуемым. Платформа включает систему управления строительством и ИИ-ассистента, который 24×7 консультирует пользователей.

Что получает малый и средний бизнес от внедрения ИИ?. Рис. 1

Как работает инструмент. Разработчик решения Алексей Кушнир, магистрант AI Talent Hub, основатель ПАЗЛ ДОМ, рассказывает, что сервис решает главные проблемы, с которыми сталкиваются люди при строительстве:

  • отвечает на вопросы и предоставляет экспертную информацию через ИИ-ассистента;
  • анализирует подрядчиков, их рейтинги и отзывы, чтобы заказчик мог выбрать надежную команду;
  • помогает планировать расходы и избегать неожиданных трат благодаря умной смете и функции прогнозирования бюджета.

На каких данных обучалась модель. В разработке применяли Open Source-решения и коммерческие PaaS/SaaS/IaaS-сервисы. Для обучения моделей использовались данные о стоимости строительных материалов, пользовательские запросы и справочная информация системы. Также разработчики анализировали юридические документы и типовые контракты для автоматизации правовых процедур.

Какие плюсы у инструмента. ПАЗЛ ДОМ ускоряет и упрощает процесс строительства: пользователи получают экспертную информацию о рынке, могут планировать бюджет и время на возведение жилья. Платформа востребована и в B2B-сегменте — например, подрядчики и банки получают доступ к аналитическим данным.

Как использовать нейросети для автоматизации клиентских взаимодействий

«Ударник»: как передать ручные задачи и аналитику ИИ-менеджеру по продажам

О проекте. «Ударник» — это экосистема AI-сотрудников, которые автоматизируют аналитические и ручные задачи, повышая эффективность работы бизнеса. Первым ИИ-помощником стала менеджер по продажам «Ева».

Как работает инструмент. «Ева» интегрирована с 40+ источниками данных по типу налоговой и Росстата, способна за 7 секунд определить ценность и болевые точки продукта и сформировать персонализированные письма для клиентов. Это позволяет ИИ полностью заменить человека в процессе поиска контактов, изучения бизнеса клиентов и написания «холодных» писем.

На каких данных обучалась модель. Даниил Волков, студент магистратуры AI Talent Hub, сооснователь и CTO проекта, рассказывает, что решение построено на LLM с применением Open Source-моделей — Llama, Mistral, Falcon, и API — GigaChat, YandexGPT, GPT, DeepSeek, Claude. Платформа LangChain используется для оркестрации агентов, а инструменты вроде Copilot и Zed ускоряют разработку. Повышать качество писем от «Евы» помогают подходы prompt-tuning, fine-tuning, agents, RAG.

Какие плюсы у инструмента. ИИ-менеджер экономит тысячи часов работы сотрудников компаний и при этом стоит в 6 раз дешевле человека.

ChatBoost: как голосовой помощник общается с клиентами и увеличивает поток ценных лидов

О проекте. ChatBoost — голосовой AI-менеджер по продажам. Он общается с клиентами от лица бизнеса, сокращает потерю лидов и оптимизирует задачи отдела продаж.

Как работает инструмент. По статистике, компании теряют в среднем 20% потенциальных клиентов из-за задержек в ответах, а 60% времени менеджеры тратят на нецелевые контакты. По словам Рустема Хакимуллина, магистранта AI Talent Hub и основателя проекта, ChatBoost решает проблему несвоевременной обработки лидов: он работает круглосуточно, мгновенно отвечает на запросы и передает в CRM только ценные обращения.

На каких данных обучалась модель. ChatBoost использует нейросетевые модели для распознавания речи и синтеза голоса, а также NLP для генерации диалогов. В основе лежат OpenAI Whisper и EdgeTTS для работы с речью, FastAPI + PostgreSQL для управления данными, ChatGPT и Claude AI для генерации диалогов, PyTorch для обучения и оптимизации моделей, Docker для облачного развертывания.

Что получает малый и средний бизнес от внедрения ИИ?. Рис. 2

Какие плюсы у инструмента. ChatBoost помогает быстро и эффективно обрабатывать запросы, интеграция с CRM оптимизирует работу отдела продаж. ИИ-помощник работает круглосуточно, а значит, клиенты в разных часовых поясах могут оперативно получить консультацию.

ИИ-решения на основе Open Source-моделей — новый тренд в разработке для бизнеса

Использование ИИ-сервисов значительно ускоряет и упрощает бизнес-процессы. Сотрудники компаний из разных сфер могут передать часть обязанностей алгоритмам и сфокусироваться на более интересных задачах. Рассмотренные кейсы показывают, что:

  1. Искусственный интеллект автоматизирует трудоемкие процессы или ручную работу, которая отнимает много ресурсов. Это повышает эффективность бизнес-процессов и снижает затраты.
  2. ИИ-помощники можно интегрировать с базами данных, CRM-системами и другими программами, что улучшает функциональность сервисов.
  3. Open Source-решения делают разработку доступной даже для небольших компаний. Разработчики проектов признаются, что такие модели ускорили создание продуктов и снизили расходы на их производство.
  4. Форматы ИИ-помощников разнообразны и продолжают совершенствоваться. Создатели стремятся внедрить больше инструментов, расширить функциональность и адаптировать модели к потребностям различных целевых аудиторий.

Теперь искусственный интеллект доступен не только крупным компаниям, но и небольшим организациям, которые готовы вкладывать ресурсы в развитие. Чтобы оставаться востребованным в быстро меняющемся мире и найти свое место в технологическом будущем, любому бизнесу стоит задуматься над внедрением ИИ-технологий.

Опубликовано 25.03.2025

Похожие статьи