Когда мы говорим о бизнесе, сложно не вспомнить печальную тенденцию: по данным Бюро трудовой статистики США, около 20% новых компаний закрываются в течение первых двух лет, 45% — не дотягивают до пятилетия, а 65% — до десяти лет. Лишь четверть компаний существует дольше 15 лет.
По информации Statista, основные причины неудач — это инфляция, налоги, низкий уровень продаж, высокая конкуренция, немалая стоимость рабочей силы и государственные ограничения.
Топ проблем, с которыми сталкиваются компании (август 2024, Statista)
Может показаться, что если компания успешно проработала 15 лет и выросла до масштабов корпорации, дальше все пойдет легче. Но, к сожалению, это не так. Даже крупные игроки, включая компании из списка Global 500, продолжают сталкиваться с теми же препятствиями — а порой и с проблемами куда более серьезного масштаба.
Раньше, чтобы справиться с увеличивающейся нагрузкой и систематизировать процессы, использовались ERP-системы, CRM-платформы и BI-решения.
Но со временем и этого оказалось недостаточно. Сегодня компании, стремящиеся не просто остаться на плаву, но и уверенно расти, все чаще обращаются к искусственному интеллекту.
Роль систем искусственного интеллекта в современных компаниях
Искусственный интеллект — это инструмент, способный имитировать работу человеческого интеллекта. ИИ-системы «учатся» на предыдущем опыте, анализируют данные, понимают речь, принимают решения и решают задачи.
Сегодня под искусственным интеллектом в основном понимают машинное и глубокое обучение — направления, которые охватывают такие технологии, как генеративный ИИ, обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение и другие.
На сегодняшний день объём мирового рынка ИИ оценивается примерно в $244 миллиарда, и, по прогнозам, к 2030 году он превысит $800 миллиардов, увеличившись более чем втрое.
Рост рынка ИИ (2023-2030)
Компании, которые начинают внедрять решения на базе искусственного интеллекта, получают значительные конкурентные преимущества. ИИ помогает автоматизировать повседневные задачи, прогнозировать спрос и поведение клиентов, улучшать пользовательский опыт, принимать более взвешенные управленческие решения и в целом работать быстрее и эффективнее.
Например, в сфере обслуживания клиентов ИИ-модели позволяют использовать чат-ботов, которые отвечают на запросы круглосуточно. В финансах ИИ-модели выявляют мошеннические операции в режиме реального времени. В логистике — автоматизируют управление запасами и прогнозируют риски. А в HR — помогают быстрее находить подходящих кандидатов и оптимизировать процесс найма.
В каких случаях имеет смысл создавать индивидуальную модель ИИ?
Готовые ИИ-решения могут справляться с базовыми задачами, но, как правило, у них есть существенные ограничения — они плохо адаптируются под конкретные бизнес-процессы и не учитывают особенности вашей компании.
Создание собственной ИИ-модели позволяет разработать инструмент, который точно соответствует вашим целям и задачам. Такой подход дает возможность решать узкоспециализированные проблемы: от выявления мошенничества и оптимизации логистики до построения персонализированных рекомендаций для клиентов.
Еще одна важная причина — полный контроль над данными. Контроль необходим для сфер, где конфиденциальность имеет решающее значение, например в здравоохранении или финансовой отрасли.
Собственное решение позволяет безопасно использовать внутреннюю информацию, обучать модель на закрытых данных и соблюдать все требования законодательства, включая нормы GDPR и HIPAA.
Кроме того, кастомная модель дает конкурентное преимущество. Универсальные решения доступны всем — в том числе вашим конкурентам. А если вы разрабатываете свою ИИ-модель, то можете внедрять уникальные функции, которые недоступны другим.
Например, ритейлер может создать рекомендательную систему, которая будет работать точнее и персонализированнее, чем у других магазинов.
Как создать высокоэффективную ИИ-модель для бизнеса: ключевые шаги
Компании, которые первыми начинают применять ИИ, получают значительное преимущество. Но чтобы раскрыть весь потенциал этой технологии, важно правильно организовать процесс разработки модели.
Шаг 1: Четко сформулируйте задачу и цели
Перед тем как приступать к проектированию ИИ-модели, нужно понять, какую именно бизнес-проблему вы хотите решить. Это может быть прогнозирование продаж, снижение оттока клиентов или выявление аномалий. Цели должны быть конкретными и измеримыми — от этого будет зависеть весь процесс.
Шаг 2: Соберите и подготовьте качественные данные
Модель не будет работать корректно без качественных данных. Поэтому на старте важно собрать релевантную и достоверную информацию, устранить дубликаты, пробелы и несоответствия. Далее данные нужно привести к единому формату, чтобы обеспечить стабильность на этапе обучения модели.
Шаг 3: Найдите партнера для разработки ИИ-модели
Самый надежный и эффективный способ создать свою ИИ-модель — обратиться к профессиональной команде, специализирующейся на разработке решений на базе искусственного интеллекта.
Эксперты берут на себя все технические сложности, обеспечивая вам готовое решение, точно соответствующее вашим требованиям.
Команда подберет подходящий алгоритм под задачу (например, контролируемое обучение — для прогнозов продаж, неконтролируемое — для выявления скрытых закономерностей); подскажет оптимальную архитектуру модели (глубокое обучение — для сложных кейсов вроде распознавания изображений, деревья решений — для более простых сценариев); структурирует и подготовит данные для обучения модели, проведет тестирование, а также настроит параметры обучения и добьется нужной точности.
Шаг 4: Внедрите модель в бизнес-процессы
После завершения всех этапов тестирования готовую ИИ-модель можно внедрять в бизнес-процессы компании. По сути, развертывание модели — это её интеграция с уже используемыми системами и проверка способности эффективно работать с реальными данными.
Шаг 5: Поддерживайте и дорабатывайте модель
Со временем модель может терять точность из-за изменения входных данных и трендов (это называется «дрейф модели»). Поэтому важно регулярно следить за ее работой, переобучать модель и тестировать разные гипотезы, чтобы сохранить ее эффективность и актуальность.
Возможные сложности при создании ИИ-моделей для бизнеса
В 2023 году основной проблемой внедрения искусственного интеллекта в корпоративной среде была нехватка специалистов. Почти 40% компаний тогда жаловались на трудности с поиском и наймом таких экспертов, как дата-инженеры, аналитики и архитекторы данных.
К 2025 году кадровый дефицит начал постепенно снижаться, однако на смену ему пришли другие, не менее важные проблемы.
Прежде всего — это вопросы безопасности данных и конфиденциальности. ИИ-модели не застрахованы от уязвимостей, а компании обязаны всегда соблюдать требования законов о защите персональных данных (например, GDPR или CCPA) и внедрять надежные механизмы кибербезопасности для защиты коммерческой информации.
Еще одна проблема — это интеграция новых моделей в существующую ИТ-инфраструктуру, особенно если она устарела. Да, использование API, микросервисной архитектуры и контейнеризации может упростить внедрение, но чаще всего требует привлечения внешних специалистов с нужной экспертизой.
Лучшие подходы к интеграции ИИ-модели в бизнес
Внедрение моделей искусственного интеллекта в бизнес-процессы требует тщательной подготовки — только так можно обеспечить устойчивую пользу от таких решений.
Первое, на что стоит обратить внимание, — это выбор масштабируемой инфраструктуры. ИИ-модели требуют больших вычислительных ресурсов, поэтому оптимальным вариантом будет размещение в облаке. Такой подход позволит легко наращивать мощности по мере увеличения объемов данных и числа пользователей.
Кроме того, чтобы ИИ-проекты не теряли в точности и эффективности, за ними необходимо регулярно следить. Со временем модель может «устаревать» из-за изменения данных или контекста — тогда потребуется ее дообучение и адаптация.
Очень важно наладить постоянное взаимодействие между бизнес-подразделениями, ИТ-отделом и командой, отвечающей за ИИ. Только в этом случае можно быть уверенным, что модель действительно работает в интересах компании и помогает достигать стратегических целей.
Наконец, интеграция искусственного интеллекта — это не единоразовое действие, а постоянный процесс, требующий регулярного обновления и адаптации в ответ на изменения внутри бизнеса и во внешней среде.
Зачем привлекать экспертов для разработки ИИ-моделей
Сотрудничество с опытными командами, специализирующимися на разработке решений в области искусственного интеллекта, позволяет значительно ускорить процесс внедрения ИИ, сократить затраты и добиться высокой точности моделей.
Однако одного только технического мастерства мало. Ключевой аспект любого проекта с использованием ИИ — это защита данных. Важно, чтобы архитектура модели не создавала рисков утечки конфиденциальной информации и соответствовала требованиям информационной безопасности.
Тем, кто особенно обеспокоен вопросами приватности при использовании ИИ-инструментов, команда СКЭНД может запускать модели ИИ локально — прямо на стороне заказчика.
Мы работаем с большими языковыми моделями, такими как LLama (3B/8B параметров), StarCoder и DeepSeek-R1, что позволяет использовать возможности искусственного интеллекта без необходимости передавать корпоративные данные на внешние серверы.
Часто задаваемые вопросы (FAQs)
В чем основные преимущества использования ИИ в бизнесе?
Одним из ключевых плюсов является рост выручки за счет автоматизации процессов, поддержки принятия решений и повышения общей эффективности работы. ИИ также может использоваться в службах поддержки клиентов и в системах выявления мошенничества.
С чего начать разработку собственной ИИ-модели?
Первый шаг — четко определить, какую задачу должна решать модель, и поставить измеримые цели. Затем важно собрать качественные и релевантные данные, так как именно от них зависит способность модели к обучению.
Какие типы ИИ-моделей чаще всего применяются в компаниях?
Наиболее востребованы нейросети глубокого обучения, деревья решений и алгоритмы кластеризации.
Как убедиться, что ИИ-модель безопасна и соответствует нормативам?
Для этого следует использовать инструменты защиты данных — например, шифрование и анонимизацию, а также соблюдать требования таких регламентов, как GDPR или HIPAA.
Как СКЭНД обеспечивает безопасность при использовании ИИ?
Если предприятие не хочет рисковать конфиденциальными данными, а использование публичных ИИ-инструментов запрещено, можно обратиться к разработке локальных LLM-систем. Мы используем локальных ИИ-ассистентов в рамках VSCode, Ollama, LM Studio и llama.cpp.