Нейросети уже перестали быть забавной игрушкой для технарей. Именно они берут на себя черновую работу, помогают точнее считать деньги, удерживать клиентов и принимать решения в реальном времени. Поэтому разговор о том, «нужны ли они вообще», сменился куда более приземлённым: «как внедрять и где брать отдачу».
Это наглядный пример того, как современные компании могут получить промышленный уровень генеративного ИИ без необходимости в дорогой инфраструктуре и штате дата-инженеров.
При этом 79% представителей бизнеса уверены, что ИИ радикально перестроит маркетинг, сделав его более стратегическим и ориентированным на узкую сегментацию и продуктовые инновации; 86% отмечают рост эффективности маркетинговых команд, а 82% – улучшение взаимодействия с конечным потребителем благодаря автоматизации трудоёмких задач.
Прибыль, а не модный хайп: зачем сегодня бизнесу нейросети
Крупные аналитические исследования уверенно подтверждают: между внедрением искусственного интеллекта и ростом доходов компаний прослеживается устойчивая прямая связь. В опросе Forrester, в котором участвовали более 700 топ-менеджеров американского бизнеса, на первое место среди причин инвестиций в ИИ они поставили именно стремление ускорить рост выручки.Если даже небольшое увеличение показателя удержания на 5% способно дать рост прибыли на уровне 25–95%, то игнорировать возможности персонализированной автоматизации становится попросту невыгодно. Неудивительно, что три из четырёх компаний, уже внедривших ИИ-решения, планируют ежегодно увеличивать вложения в эту сферу как минимум на 5%.Один из главных факторов здесь – удержание клиентов: нейросети помогают выстраивать более точную, уместную и своевременную коммуникацию, а значит, повышают шансы на повторные покупки и долгосрочное взаимодействие.
При этом на рынке стремительно развиваются платформы, которые делают вход в работу с нейросетями проще и доступнее. К примеру, на https://jaycopilot.com/ собрано сразу несколько ведущих моделей – от GPT‑4o и Claude 3.5 до отечественных решений и инструментов аналитики в едином рабочем интерфейсе.
Это наглядный пример того, как современные компании могут получить промышленный уровень генеративного ИИ без необходимости в дорогой инфраструктуре и штате дата-инженеров.
Рабочий день короче, решений больше: как ИИ снимает рутину с сотрудников
Когда маркетолог, юрист, аналитик или разработчик передаёт нейросети повторяемые задачи, освобождаются часы, которые раньше уходили на переписывание писем, разбор таблиц или первичную вёрстку кода. Платформенный подход с готовыми AI-приложениями и продуманными промптами решает ещё одну проблему: не требуется месяцами учиться «правильно формулировать запрос».Сотрудник ставит задачу так, как поставил бы коллеге, а система отрабатывает её, позволяя уточнять и дорабатывать результат итерациями.
Барьер в головах, а не в технологиях: как компании переходят от сомнений к must have
Сопротивление переменам по-прежнему велико. В исследованиях фиксируется целый букет страхов: 66% руководителей говорят о недостатке технических навыков в командах, 65% – о том, что не обладают продакт-экспертизой для внедрения инноваций, ещё 65% видят ИИ как слишком сложную и негибкую систему, 64% уверены, что это инструмент исключительно для аналитиков данных, а 63% просто не считают, что найдут подходящего провайдера.Парадоксально, но именно дружественные платформы с готовыми сценариями, объяснимой экономикой «плати за результат» и поддержкой нескольких моделей снимают значительную часть этих опасений. Тем временем рынок не ждёт сомневающихся: 42% компаний уже запустили хотя бы базовые программы по использованию ИИ, ещё 37% интересуются, но пока не сделали шага вперёд. И именно они рискуют оказаться на обочине.
При этом 79% представителей бизнеса уверены, что ИИ радикально перестроит маркетинг, сделав его более стратегическим и ориентированным на узкую сегментацию и продуктовые инновации; 86% отмечают рост эффективности маркетинговых команд, а 82% – улучшение взаимодействия с конечным потребителем благодаря автоматизации трудоёмких задач.
