Как бизнес получает выгоду от ИИ? Что учитывать и какие есть кейсы

ИИ в 2025 году уже утилита: как интернет, CRM или бухгалтерия. Но не каждый бизнес извлекает из него пользу. По отчётам McKinsey, только четверть компаний получают ощутимую отдачу. Остальные — тратят деньги на пилоты, которые не доходят до практики.

Почему? Потому что с ИИ нужно выстраивать системную работу. Мы в Grinit ежедневно видим это на практике, создавая корпоративных ассистентов для госструктур, банков, HR и производственных компаний.
Почему ИИ окупается не у всех
Ошибка №1 — слепое следование тренду. Компания внедряет ИИ, не имея цели и KPI. Вместо конкретной задачи — абстрактное «улучшить бизнес».

Ошибка №2 — игнорирование данных. Без структуры, очистки и согласования внутри компании даже лучшая модель даст нулевой результат.

Ошибка №3 — отсутствие операционного внедрения. MVP запущен, но не встроен в бизнес-процесс. В итоге — простой прототип без пользы.
Что делают компании, у которых получается
  • Начинают с одной понятной задачи: «сократить время обработки заявки», «уменьшить нагрузку на команду», «стандартизировать документацию».
  • Внедряют ассистентов — не как замену людей, а как поддержку.
  • Подключают пилот к реальному процессу, а не к тестовой среде.
  • Меряют: если нет метрики, нет улучшения.
Что умеют корпоративные ИИ-ассистенты в 2025 году
Мы в Grinit создаём ассистентов, которые:

  • помогают писать документы,
  • ускоряют онбординг,
  • снижают нагрузку на техподдержку,
  • автоматизируют HR и закупки,
  • находят нужные формулировки и ошибки,
  • отвечают на внутренние запросы по регламентам.

Все решения разворачиваются в облаке или на стороне клиента, работают на русском языке, соблюдают корпоративные стандарты безопасности и масштабируются по мере роста задач.
Для крупного предприятия с большим потоком откликов Grinit разработал ИИ-ассистента, который полностью берёт на себя первичную работу с кандидатами.

Ассистент анализирует резюме, задаёт уточняющие вопросы в чате, собирает информацию и передаёт финальный профиль рекрутеру. Это не просто бот с анкетой — система понимает контекст и может адаптировать сценарии.

В результате клиент сократил воронку ручной работы на 70% и ускорил подбор в 2,5 раза.
В одном из банков мы внедрили ИИ-ассистента, который обрабатывает обращения в онлайн-чатах. Система строится на архитектуре из трёх агентов: классификатор определяет тему, генератор формирует ответ по базе знаний, контролирующий агент решает, когда нужно подключить оператора.

Ассистент интегрирован с API банка и работает с персональными данными без хранения — все обращения обрабатываются через защищённые каналы.

В результате:
  • до 30% обращений обрабатываются без участия операторов,
  • среднее время ответа сократилось с 12–15 до 1–2 минут,
  • уровень удовлетворённости сервисом вырос на 8 пунктов.
Вывод: как внедрять ИИ с пользой
ИИ приносит результат, когда:

  • У бизнеса есть цель и метрика успеха
  • Сотрудники вовлечены и обучены
  • Данные подготовлены
  • Процесс внедрения контролируется

В Grinit мы проектируем корпоративных ИИ-ассистентов, которые выполняют необходимые для вас действия. Мы сопровождаем проект от пилота до полной интеграции.
  • Если вы ищете своё решение — давайте сделаем его вместе!
Хочешь своего крутого ИИ-ассистента?
Оставь заявку и мы обсудим, как
автоматизировать рутину в твоем отделе.
Нажимая кнопку «Отправить», ты даёшь согласие на обработку Персональных данных