Как использовать ИИ в бизнесе в 2025 году?
Какие должности больше не понадобятся с внедрением ИИ
Ручной труд, не требующий сильного погружения в контекст и глубокой экспертизы, будет заменяться искусственным интеллектом во многих компаниях. Такие должности, как ассистент, секретарь, менеджер по обработке заявок и другие позиции, подразумевающие рутинную работу и возможность стандартизации, с внедрением ИИ-технологий больше не понадобятся.
Подобные преобразования уже происходят в российских компаниях, и это не новость. Например, ИИ успешно заменяет менеджеров, автоматизируя обработку заявок, анализ данных и генерацию ответов на частые вопросы — необходимость в человеческом ресурсе для исполнения этих функций просто отпадает. Многие задачи, связанные с планированием встреч, управлением распорядком дня и обработкой корреспонденции, уже автоматизируются с помощью ИИ и виртуальных помощников. Так, в некоторых фирмах уже начали использовать возможности ChatGPT для выполнения ассистентских задач. Чат-бот может напоминать о важных событиях в определенный день и время и выполнять другие подобные задачи, заменяя живого ассистента.
ИИ и чат-боты успешно обрабатывают значительную часть запросов клиентов, уменьшая потребность в большом количестве операторов кол-центров. Системы CRM с поддержкой ИИ способны самостоятельно управлять процессами квалификации лидов, оптимизации предложений и прогнозирования продаж, выполняя работу менеджеров по продажам.
Инструменты искусственного интеллекта способны быстро обрабатывать информацию и генерировать отчеты, что снижает спрос на традиционных финансовых аналитиков. Автоматизация логистических процессов, включая управление запасами и распределение товаров, уменьшает потребность в сотрудниках на этих должностях. И таких примеров множество.
Интересно, что корпорация Google начала внедрять инструменты ИИ во все свои сервисы. Даже сейчас, открыв браузер, можно запустить искусственный интеллект. Например, приложение Google Sheets для работы с таблицами уже позволяет анализировать данные, строить графики и выполнять другие вычисления с помощью ИИ.
Также Google начал внедрять ИИ-инструменты в формате персонализации. Например, компания может загрузить всю базу данных по клиентам, а искусственный интеллект проанализирует ее и предложит персонализированные сообщения для каждого клиента. Вариантов использования ИИ в сервисах Google — огромное множество, и возможности ИИ будут только увеличиваться.
Почему сократится потребность в Python-разработчиках
Если в прошлом существовала высокая потребность в Python-разработчиках для создания сервисов на базе искусственного интеллекта, то текущие тренды показывают, что многие задачи можно выполнять с помощь ИИ.
Искусственный интеллект становится более доступным и мощным. Изобилие готовых ИИ-сервисов и библиотек позволяет пользователям с ограниченными навыками программирования создавать собственные решения. Таким образом, ИИ берет на себя часть задач, ранее выполняемых программистами.
Все больше компаний начинают использовать ноу-код- и лоу-код-инструменты, которые позволяют создавать приложения, не имея глубоких знаний в программировании. Это значит, что люди без специального образования могут разрабатывать программное обеспечение, автоматизировать процессы или создавать сервисы.
В результате потребность в высококвалифицированных Python-разработчиках снижается, поскольку для работы с этими инструментами достаточно базового понимания программирования и грамотного использования возможностей ИИ.
С переходом к новым технологиям и адаптацией бизнес-моделей компании станут чаще обращаться к аутсорсингу или фриланс-услугам для решения специфических задач, связанных с разработкой. Это тоже влияет на спрос на постоянных Python-разработчиков.
Как использовать ИИ для предиктивной аналитики
Некоторое время назад только крупные компании могли позволить себе команды аналитиков, которые работали с данными и прогнозировали клиентское поведение. А сегодня благодаря доступности ИИ даже небольшие продавцы на маркетплейсах (Ozon, Wildberries и других) могут воспользоваться этим инструментом.
Вот несколько вариантов применения ИИ в предиктивной аналитике:
-
Поиск корреляций и трендов. Используя мощь ИИ, малый и средний бизнес может провести анализ данных для выявления корреляций и трендов. Например, ИИ поможет определить, какие факторы влияют на увеличение продаж или какие особенности продукта пользуются наибольшим спросом.
-
Создание прогнозов. На основе выявленных корреляций и ранее собранных данных ИИ способен генерировать прогнозы относительно будущих продаж, поведения клиентов и других ключевых показателей. Эти прогнозы помогут бизнесу принимать более обоснованные решения.
-
Выявление слабых мест. ИИ также используется для анализа слабых сторон бизнеса. Он может указать на возможности для оптимизации, например, необходимость в улучшении ассортимента продуктов или изменении стратегии взаимодействия с клиентами.
Использование ИИ для предиктивной аналитики открывает новые горизонты для малого и среднего бизнеса, позволяя не только эффективно анализировать большие объемы данных, но и конкурировать наравне с крупными игроками отрасли.
Как автоматизировать задачи с использованием ИИ
Автоматизация задач с использованием искусственного интеллекта — важный тренд, влияющий на ведение бизнеса. Этот подход открывает новые возможности для компаний, позволяя им улучшать эффективность, сокращать затраты и повышать качество обслуживания клиентов.
Если еще год назад ИИ в основном прредназначался для автоматизации рутинных задач (например, работа чат-ботов), то сегодня ситуация изменилась. Бизнес может не только автоматизировать ответы на вопросы клиентов, но и задействовать ИИ для более комплексных задач, что существенно расширяет его функционал. Примером такой автоматизации служат интеграции ИИ в процесс обработки данных. Раньше анализ больших объемов информации требовал много времени и ресурсов. Теперь с помощью ИИ можно оперативно анализировать данные, выявлять паттерны и тренды, а также предсказывать потребительское поведение. Это позволяет компаниям принимать более обоснованные решения на основе фактических данных.
Чат-боты стали основой для автоматизации взаимодействия с клиентами. Они помогают отвечать на запросы пользователей, предоставляют информацию о продуктах и услугах и даже обрабатывают заказы. Однако на этом возможности ИИ не заканчиваются. Искусственный интеллект можно интегрировать в CRM-систему для автоматизации продаж, управления клиентами и анализа клиентского опыта.
Кроме того, ИИ начинает активно использоваться в сфере маркетинга. Он способен автоматически генерировать контент для социальных сетей, разбивать аудиторию на сегменты для таргетированного продвижения, а также анализировать результаты кампаний. Это не только экономит время, но и существенно повышает качество взаимодействия с клиентами.
Компании, внедряющие ИИ для автоматизации задач, получают значительное конкурентное преимущество. Они становятся более адаптивными и способны быстрее реагировать на изменения рынка и потребности клиентов. Искусственный интеллект помогает не только оптимизировать процессы, но и масштабировать бизнес, минимизируя ошибки и увеличивая скорость выполнения задач.
Как использовать ИИ для повышения квалификации сотрудников
Применение искусственного интеллекта для повышения квалификации сотрудников открывает новые перспективы для компаний, и это становится доступным даже для организаций с ограниченным бюджетом. Данный тренд может кардинально изменить корпоративную культуру и подходы к обучению.
ИИ предлагает множество инструментов и решений, которые позволяют автоматизировать и оптимизировать процесс обучения, снижая затраты на разработку программ. Например, компании могут использовать ИИ для создания персонализированных учебных материалов, которые адаптируются под уровень подготовки и индивидуальные потребности сотрудников. Это позволяет значительно повысить эффективность обучения и вовлеченность.
Когда я возглавляла отдел маркетинга Mercedes-Benz Financial в России, мы разрабатывали тренинги для дилерской сети, и это был крайне трудоемкий процесс. Мы тратили массу времени и ресурсов на создание программ — порядка миллиона рублей уходило на разработку одного обучающего курса.
С введением инструментов ИИ процесс упростился: сейчас можно автоматизировать составление учебных планов и контента, а также отслеживать результаты обучения с помощью аналитических инструментов для быстрого внесения коррективов.
Кроме того, ИИ помогает организовывать обучение в формате онлайн-тренингов и вебинаров, учитывая график работы сотрудников и их предпочтения. Такой подход не только сокращает стоимость обучения, но и делает его более доступным.
Важно отметить, что внедрение этих инструментов не требует огромных финансовых вложений. Даже небольшие компании с ограниченным бюджетом могут начать с применения базовых функций ИИ, постепенно расширяя свои возможности по мере накопления опыта и ресурсов.
Таким образом, использование ИИ для обучения сотрудников — это не только экономия времени и денег, но и возможность создать динамичную и адаптивную корпоративную культуру, где обучение и развитие становятся естественной частью рабочего процесса. При этом инвестиции — минимальные, а результат — колоссальный.
Как использовать ИИ в рекрутинге
Каждый HR знает, как сложно (а иногда и очень дорого) подбирать релевантных кандидатов, особенно на некоторые позиции. Но сегодня процесс найма заметно упростили ИИ-технологии, которые можно использовать для следующих целей:
- Автоматизация обработки резюме. ИИ способен эффективно обрабатывать большое количество откликов на вакансию и быстро анализировать резюме, выявляя ключевые навыки и соответствие кандидатов требованиям компании. Это значительно экономит время HR-специалистов, позволяя им сосредоточиться на наиболее перспективных кандидатах.
- Фильтрация откликов. При публикации вакансии на онлайн-платформах часто возникает проблема спама, когда приходит огромное количество неподходящих резюме. ИИ может фильтровать эти отклики, отсекая нерелевантные варианты до того, как HR начнет глубже изучать резюме, что ускоряет процесс отбора.
- Проведение первичных интервью. С помощью ИИ можно создавать чат-боты для проведения предварительных интервью с кандидатами. Такие боты могут задавать заранее определенные вопросы и собирать информацию о кандидате, что тоже помогает уменьшить нагрузку на HR и сделать процесс найма более эффективным.
- Анализ данных и предсказание успеха. ИИ может анализировать данные о прошлых кандидатах, помогая предсказать результативность новых сотрудников. Опираясь на накопленные сведения, он предложит профили тех кандидатов, которые вероятнее всего будут успешными на конкретной позиции.
Использование искусственного интеллекта в рекрутинге не только улучшает качество найма, но и существенно (до 60%) сокращает временные затраты, позволяя HR-специалистам сконцентрироваться на стратегических задачах и построении отношений с кандидатами.
***
Все вышеперечисленные тренды по использованию искусственного интеллекта в бизнесе будут актуальны в 2025 году. Сейчас самое время вооружиться передовыми возможностями ИИ, чтобы оптимизировать бизнес-процессы, сократить расходы и превзойти конкурентов.
Опубликовано 31.01.2025
