Как построить классную и рабочую AI-стратегию для бизнеса

Искусственный интеллект перестал быть «возможностью на будущее» — он уже влияет на то, как компании работают, продают, обрабатывают данные и общаются с клиентами. Но внедрение ИИ ради галочки не даёт результата. Чтобы получить реальную пользу, нужна не просто попытка «что-то подключить», а стратегия, основанная на задачах бизнеса, ресурсах и процессах. В этой статье — как подойти к этому системно.

Первый шаг — не выбирать между ChatGPT и Midjourney, а честно ответить: «Что в нашей работе можно сделать быстрее, точнее или проще?»

Такие зоны почти всегда есть:

• документы, которые пишутся по шаблону (ответы клиентам, инструкции, юридические формы);
• повторяющиеся коммуникации (рассылки, обращения в поддержку, FAQ);
• поиск нужной информации (по базе знаний, продуктам, закупкам);
• подготовка контента (описания, посты, лендинги, КП).

ИИ не заменяет сотрудников, но он отлично справляется с рутиной и ускоряет выполнение типовых задач. Поэтому ключ — искать, где сегодня люди тратят время на одинаковое, и проверять, можно ли это автоматизировать с помощью ассистента.

Следующий этап — не запуск, а разбор. Где в процессе можно встроить ИИ так, чтобы это не мешало, а помогало?

Пример: если отдел продаж уже работает в CRM, не нужно «учить» менеджеров новой платформе. Лучше сделать, чтобы ИИ-ассистент появлялся внутри привычного окна и подсказывал:

• как ответить клиенту;
• какие аргументы сработают;
• что стоит уточнить перед отправкой КП.

То же с отделом закупок, HR, юристами, маркетингом. ИИ должен не дублировать процессы, а дополнять их — в точке, где это удобно.

На рынке много продуктов с ИИ внутри. Но далеко не все из них подходят для реальных бизнес-задач:

• У одних нет конфиденциальности;
• У других — нет гибкости под процессы;
• У третьих — нет поддержки и возможности обучения на своих данных.

Поэтому важно определиться: нужен готовый инструмент или кастомный ассистент?

Мы в Grinit.ru чаще всего делаем второй вариант — ИИ-помощников, встроенных в систему клиента, обученных на внутренних данных и адаптированных под реальную нагрузку. Это дороже на старте, но даёт результат: меньше ручной работы, меньше ошибок, быстрее отклик.

Не нужно переписывать весь бизнес под ИИ. Достаточно выбрать один понятный сценарий, где:

• есть повторяющаяся задача;
• можно измерить эффект;
• есть сотрудник, который готов работать с новым инструментом.

Например: автоматизация подготовки типовых писем в клиентский отдел. Или поиск информации по тендерам для отдела закупок. Или генерация карточек товаров по шаблону. Сначала — один процесс, потом — следующий.

Главное — измерять: сколько времени сэкономлено, как изменилась скорость, уменьшилось ли число ошибок. Это и будет базой для принятия решений о масштабировании.

ИИ не работает «сам по себе». Даже самые умные ассистенты требуют:

• настройки и дообучения;
• контроля качества;
• обновления промптов и сценариев под изменения в бизнесе.

Поэтому стратегия внедрения ИИ — это не «один проект», а часть развития цифровой инфраструктуры компании. Как CRM, как BI-система. И это нормально: ИИ — это инструмент, а не волшебник. Он работает, когда встроен в процесс, проверяется и развивается вместе с бизнесом.

Если вы понимаете, что в вашей компании много повторяющихся задач, и хотите встроить ИИ туда, где это действительно имеет смысл — мы в Grinit.ru помогаем сделать это. Настраиваем, подключаем, адаптируем!

Сделаем классный проект вместе?