Как внедрить ИИ в бизнес, чтобы это приносило деньги, а не просто хайп?

Мы все любим начинать “новую жизнь” с понедельника, с дня рождения или, конечно, с нового года. В бизнесе это часто называется “стратегией” – этаким сборником фантастических историй о том, каким может быть будущее компании.

И, конечно, планируя 2025 год, представить стратегию без упоминания об искусственном интеллекте – ну это почти как моветон. Кто же хочет выглядеть “динозавром”? Хотя, если честно, я видел компании, которые работают без CRM, в Excel, и зарабатывают так много, что могут позволить себе купить настоящий скелет динозавра для офиса.

Реальность такова, что ИИ уже как минимум два года плотно вошел в нашу жизнь. И если открыть соцсети, там найдется множество молодых “визионеров, амбассадоров и евангелистов”, которые с радостью расскажут, как трансформировать бизнес всего за один клик: сократить расходы на 90%, увеличить доход на 300%. Но есть одна маленькая проблема – если им позвонить, ответит живой человек, а не ИИ. И премии “Лидеров маржинальности” они, почему-то, тоже не получили. Потому что бизнес – это немного сложнее, чем просто подключить новую технологию.

Почему бизнес начинает что-то внедрять?

С чего начинается стратегия? В нашем случае – с владельца или руководителя. Со времен создания сайтов, автоматизации или CRM-систем мало что изменилось. Это все те же технологии. Я выделяю четыре основные причины, которые толкают бизнес на внедрение нововведений:.

“Цыганский квадрант” внедрения технологий (так и назовем его):

1. “Как у соседа”.
   Пожалуй, это самый популярный двигатель прогресса. Все делают, значит, и нам нужно. Это своеобразный “карго-культ”, слепое копирование без понимания глубинных причин. Иногда это из-за FOMO (страх что-то пропустить), а иногда – из-за желания “не опозориться перед друзьями в бане”. Редко такое заканчивается успехом.
2. Трансформационный зуд.
   Это когда у владельца прям чешется что-то внедрить. Добрый день, меня зовут Андрей, и да, я именно такой 🙂 Я обожаю технологии, и да, бизнес для меня иногда похож на полигон для экспериментов. Здесь важно найти баланс между “гениальным визионером” и “сумасшедшим бизнесменом”. Но такие люди обычно “в теме”, многое видели, и хотя не все проекты взлетают, но кое-что точно выстреливает.
3. “Тушим пожар”.
   Этот сценарий всем понятен. Технология внедряется как оптимальный “огнетушитель”. В любом случае это уже задача, которую нужно решать. Главное – выбрать то, что действительно поможет.
4. Взвешенная стратегия.
   Это когда провели анализ, выслушали разные мнения, выбрали горизонт планирования, разработали стратегию и начали действовать по ней. Если вы такие – напишите мне, я хочу с вами дружить 🙂 Но, к сожалению, это редкость в нашем изменчивом мире.

Главное – честно ответить себе, в каком квадранте вы сейчас находитесь. Это поможет понять, как действовать дальше.

Зачем вообще внедрять искусственный интеллект?

Окей, давайте подумаем, зачем все это нужно. Заглянем в устав вашей компании – вряд ли там есть что-то про искусственный интеллект или “мир во всем мире”. Но точно есть главная цель бизнеса – прибыль. Остальное – это лишь инструменты, которые помогают ее получить.

Любое решение или проект должен заканчиваться фразой: “И это нам принесет прибыль”. Если же у вас “зуд изменений ради изменений”, то это принесет удовольствие владельцу, но называть это “инвестицией” – это немного приукрашенные дивиденды.

Самый правильный подход – определить, какие сейчас перед вами задачи и как их решение повлияет на доход. Забудьте на минутку обо всех этих технологиях, Python или Excel. Представьте: вы сидите на серьезной стратегической сессии, где все выглядит очень официально. Теперь все это отбросьте и подумайте о “7 гномах”. Так, вот представьте, что у вас есть 7 гномов, которые могут делать магические вещи. Что они должны выполнить в вашей сфере? Здесь нужна фантазия – не ограничивайте себя реальностью.

Но не надо мечтать, что “гномы отменят НДС” или “клиенты будут покупать в 3 раза дороже без возражений”. Это уже письма к Деду Морозу, а не бизнес-задачи.

Если у вас даже в голове, а лучше на бумаге, нет хотя бы 10 конкретных задач, нет смысла даже начинать внедрение каких-либо инноваций. Если вы руководитель или собственник, давайте честно: сможете ли вы постоянно заниматься этим самостоятельно? Скорее всего, нет. У вас куча других задач: маршрут закрыли, деньги “зависли” – это надо решать здесь и сейчас.

Как и в спортзале, можно месяц активно тренироваться, а потом год есть фастфуд. Результат, мягко говоря, не впечатлит. Поэтому, как и в любом деле, вам нужна команда.

Искусственный интеллект – это не одна технология, а целый набор знаний. Есть множество инструментов, и ваша задача – “сопоставить” свои потребности с этими инструментами. Как в Tinder: нужно найти идеальный “метч”. Для этого вам понадобится специалист – тот, кого я называю “архитектором”.

II-модели: выбираем оптимальную

А теперь о главном: что такое модель и почему ChatGPT – это далеко не все?

Модель – это алгоритм, натренированный на конкретных данных. Вы подаете ей информацию (промпт), она обрабатывает ее (магия!), и вы получаете результат. Но это еще не все: есть интерфейс, который определяет, как и где вы взаимодействуете с моделью; есть ее стоимость, назначение и т.д..

Давайте на примере автомобиля:

• Двигатель – это модель. С виду авто с двигателем 1 литр и 5 литров выглядят одинаково, но ездят очень по-разному. Больший двигатель дает больше скорости, но и больше “ест”. То же самое и с моделями LLM: более мощные стоят дороже.
  
• Кузов – это интерфейс. Например, на сайте ChatGPT можно выбрать несколько моделей, но интерфейс останется тем же. Интерфейсы бывают разные: вебсайт, Telegram-бот, голосовой помощник, API-консоль.
  
• Тюнинг – это адаптация моделей под конкретные задачи. Например, как в гараже “перепрошивают” двигатели для максимальной скорости, так и ИИ-модели можно “дотюнинговать” для узких задач.
  
• Комплектация – дополнительные функции. Например, автопилот или удержание в полосе. В ИИ это может быть анализ Excel, голосовой ввод или другие удобства, которые добавляют разработчики.

Моделей сейчас множество, для текста, изображений, видео, голоса. И, конечно, все боятся ошибиться: если уж брать, то “самую лучшую”. Но нет, самой лучшей не существует. Есть только оптимальная под ваши задачи оптимальная под ваши задачи. Вот поэтому и возвращаемся к первому пункту: определите, что именно вам нужно.

Данных много не бывает

Сейчас все стремятся создать крутых голосовых ботов. Уже есть OpenAI Realtime API, ElevenLabs тоже предлагают свои решения. Да, они пока что немного сыроваты, есть задержки. Но согласитесь, к концу 2025 года мы будем иметь ИИ-ассистента, который сможет общаться на любом языке без проблем.

Но вот что дальше? Перед вами идеальный бот, готовый заменить call-центр, и остается лишь одно: “Загрузите свои данные о продукции, клиентах, компании и т.д.”И на этом моменте все останавливается. Потому что пока AGI (общий искусственный интеллект) не может сам пойти в вашу CRM, найти нужные диалоги, просмотреть сайты или базу знаний. Это придется сделать вам.

Этот этап – не самый сексуальный в процессе внедрения технологий. Он рутинный, скучный, но стратегически сверхважный.

Подготовьте свои данные уже сегодня, чтобы использовать технологию завтра.

Чем больше качественных данных вы соберете сейчас, тем быстрее сможете адаптировать под них технологию. Универсальные модели не знают, как правильно взаимодействовать с вашими клиентами, какие продукты у вас лучшие или как вы обычно решаете проблемы. Это все нужно тщательно собрать в структурированном виде, чтобы модель поняла ваш бизнес.

Памните: у моделей есть множество ролей, но экстрасенсами они точно не станут. В головы вам или вашим сотрудникам они заглянуть не смогут.

Для fine-tuning или любой работы с вашими базами данных вам нужны нормальные, упорядоченные данные.

OpenAI недавно показали, что скоро можно будет обучать модели типа o1, которые способны “думать”. Что это значит? В упрощенной форме, вы подаете модели запрос и желаемый ответ, собираете 100-500-1000 таких примеров, и модель настраивается под ваши задачи. Проблема в том, что при таком подходе модель больше “подгоняет” ответы, чем учится мыслить, как вы.

А во многих процессах – юридических, технических, аналитических – важна именно логика, ход мыслей. И вот, совсем скоро, появится возможность тренировать модель так, чтобы она мыслила как вы.

Что для этого нужно? Данные. Конкретные кейсы. Логические цепочки. Начинайте собирать их уже сейчас.

Сколько денег нужно для счастья?

Или вот еще: “Подскажи, пожалуйста, бесплатный сервис, который и проанализирует всех конкурентов, и напишет сценарии, и сгенерирует персонажей, и видео, и монтаж сделает, и сам все выложит в сеть”. Этот запрос стабильно выигрывает приз зрительской антипатии, потому что я слышу его по несколько раз в неделю.

Это напоминает мне о поиске SMM-менеджеров: “Ты выведи нас в топ, но денег на рекламу не будет, потому что с деньгами и дурак справится”. Да, деньги – это не единственная часть успеха, но без них точно ничего не получится.

Итак, если вы здесь дочитали, то, вероятно, вы настроены серьезно. Давайте прикинем, сколько нужно денег, чтобы ваша команда была на уровне.

Сколько денег понадобится для старта?

1. Текстовые модели:
   Архитектору нужны доступы к нескольким моделям, например, ChatGPT, Claude или Gemini. У них разные функции, и сравнивать их – важно. Две платные модели будут стоить примерно 50 долларов в месяц.
2. Визуальный контент:
   Необходимо создавать изображения, видео, музыку. Это можно сделать через агрегатор, например FAL (там платишь только за выполненную работу), или через сервисы: MidJourney, Runway, ElevenLabs, HeyGen. Это еще около 50 долларов ежемесячно – в зависимости от ваших потребностей.
3. Запас на новинки:
   Минимум 100 долларов в месяц должно быть свободными. Как только появляется новая сеть или сервис, его нужно протестировать: купить токены, попробовать и решить, стоит ли платить дальше.

Да, есть еще одна проблема – некоторые сервисы не принимают наши карты. Но ведь вы же умные! Если нашли способ привезти товар из Парижа так, чтобы он “якобы из Бишкека”, но через Стамбул, то и здесь решение найдете.

Выводы

1. Технология – это лишь инструмент.
   Она классная, но станет ли вам лучше без нее? Не факт. Будет ли лучше с ней? Возможно, а может и нет. Это зависит от того, как вы ее примените. Сам по себе инструмент ничего не меняет. У кого-то Excel – это хаос с цифрами, а у кого-то – идеальный учет на 50 листах с субтаблицами.
2. Готовность к рискам.
   Все эти расходы – это венчурные инвестиции. Будьте готовы к тому, что через полгода результаты могут быть нулевыми. В таком случае проект придется переосмыслить, исправить ошибки и двигаться дальше. Гарантировать успех не сможет никто.
3. Конкуренция на новом уровне..
   Даже если появятся супер универсальные технологии, которые сами решают все задачи, у вас возникнет две проблемы:
   • Если это слишком дорого, вы не сможете их позволить.
   • Если дешево – ваши конкуренты тоже это внедрят.

И тогда начнется новый виток конкуренции: у всех будут лучшие сайты, лучшие предложения, лучшие менеджеры. Как тогда бороться за внимание потребителя? Это будет жесткая борьба на еще более высоком уровне.

Все сводится к одному – правильный процесс дает правильный результат. А начинается он с четко определенных задач.