Преимущество искусственного интеллекта: 7 уроков от компаний-лидеров

Как Morgan Stanley, Klarna и другие лидеры рынка трансформируют бизнес с помощью ИИ

В современном быстро меняющемся бизнес-ландшафте искусственный интеллект перестал быть футуристической концепцией и стал реальным конкурентным преимуществом. Пока многие компании только начинают внедрять ИИ, избранная группа организаций уже добилась впечатляющих результатов, получив измеримую выгоду и трансформировав свои бизнес-процессы благодаря стратегическому использованию ИИ-технологий.

Недавнее исследование OpenAI, проанализировавшее опыт семи передовых компаний, демонстрирует, что ИИ обеспечивает существенные улучшения в трех ключевых направлениях: повышение продуктивности персонала, автоматизация рутинных операций и создание более клиентоориентированных продуктов. При этом наиболее успешные организации не рассматривают ИИ как обычное программное обеспечение или облачное решение — они воспринимают его как принципиально новую парадигму, требующую экспериментального подхода и постепенного совершенствования.

Основываясь на опыте этих компаний-первопроходцев, мы выделили семь ключевых уроков для руководителей, стремящихся реализовать полный потенциал искусственного интеллекта:

Для финансового гиганта Morgan Stanley внедрение ИИ в бизнес, построенный на отношениях с клиентами, началось с тщательно структурированных оценок (evals) для каждого предлагаемого решения.

«Оценка — это строгий, структурированный процесс измерения фактической эффективности ИИ-моделей по сравнению с базовыми показателями в конкретном сценарии использования», — поясняет Кейтлин Эллиотт, руководитель направления корпоративных решений на базе генеративного ИИ в Morgan Stanley. «Это также механизм постоянного совершенствования ИИ-процессов с экспертной обратной связью на каждом этапе».

Компания сфокусировала первую оценку на повышении эффективности работы финансовых консультантов. После проведения системных тестов в области перевода, обобщения информации и экспертных сравнений, Morgan Stanley приобрела уверенность для внедрения решений, которые радикально улучшили качество обслуживания клиентов.

Сегодня 98% консультантов Morgan Stanley ежедневно используют технологии OpenAI, доступность документов выросла с 20% до 80%, а последующие коммуникации с клиентами, ранее занимавшие дни, теперь происходят в течение нескольких часов. Успех стал результатом методичного подхода к оценке, который укрепил доверие и доказал эффективность в реальных условиях.

Indeed, крупнейшая в мире платформа по поиску работы, обнаружила, что применение ИИ для создания более человечного процесса поиска вакансий приносит измеримую бизнес-ценность. Внедрив модели GPT, Indeed усовершенствовала функцию объяснения «почему» в рекомендациях вакансий, предлагая персонализированные пояснения, как конкретные позиции соответствуют опыту и навыкам кандидатов.

Тесты показали впечатляющие результаты: количество начатых заявок на вакансии выросло на 20%, а эффективность трудоустройства увеличилась на 13% — работодатели чаще нанимали кандидатов, пришедших через эти усовершенствованные с помощью ИИ рекомендации. Учитывая, что Indeed ежемесячно отправляет более 20 миллионов сообщений соискателям, эти улучшения трансформировались в значительный бизнес-эффект.

В дальнейшем компания в сотрудничестве с OpenAI оптимизировала модель меньшего размера, которая обеспечивала сравнимые результаты, но использовала на 60% меньше вычислительных ресурсов, одновременно повышая производительность и экономическую эффективность.

Внедрение ИИ приносит наибольшую пользу при раннем начале экспериментов и последующем постоянном совершенствовании. Шведский финтех-гигант Klarna демонстрирует эффективность такого подхода: компания разработала ИИ-ассистента, который сейчас обрабатывает две трети всех запросов в клиентскую поддержку, заменяя работу сотен операторов и сокращая среднее время решения проблем с 11 до всего лишь 2 минут.

По прогнозам, только эта инициатива принесет компании дополнительную прибыль в размере 40 миллионов долларов, при этом сохраняя показатели удовлетворенности клиентов на уровне человеческой поддержки. Важно отметить, что 90% сотрудников Klarna уже интегрировали ИИ в свою ежедневную работу, создавая мультипликативный эффект в развитии корпоративных знаний и возможностей.

«Этот прорыв в использовании ИИ при взаимодействии с клиентами обеспечивает превосходный клиентский опыт по более выгодным ценам, создает интересные профессиональные задачи для наших сотрудников и повышает доходность для инвесторов», — отмечает Себастьян Семяткоски, соучредитель и генеральный директор Klarna.

Ритейлер товаров для дома Lowe's эффективно решил проблему несогласованности данных о продуктах от тысяч поставщиков, адаптировав ИИ-модели для улучшения маркировки товаров и повышения релевантности поисковых результатов.

«Энтузиазм команды был невероятным, когда мы увидели результаты тонкой настройки GPT 3.5 на наших товарных данных», — делится Нишант Гупта, старший директор по данным, аналитике и вычислительному интеллекту Lowe's. «Мы сразу поняли, что получили по-настоящему работающее решение!»

Адаптировав ИИ-модели для глубокого понимания специфических товарных категорий и поискового поведения потребителей, Lowe's повысил точность маркировки товаров на 20% и одновременно улучшил выявление ошибок на 60%. Кейс компании наглядно демонстрирует, как адаптация ИИ под конкретные бизнес-задачи может радикально повысить его практическую ценность.

Вместо централизованных ИИ-решений испанский банковский гигант BBVA предоставил инструменты искусственного интеллекта напрямую своим 125 000 сотрудникам. После глобального развертывания ChatGPT Enterprise и настройки безопасного использования совместно с юридическим департаментом, отделом комплаенс и ИТ-безопасности, банк предоставил сотрудникам возможность самостоятельно находить и реализовывать сценарии применения технологии.

«В нашем бизнесе создание даже прототипа обычно требует серьезных технических ресурсов и времени», — комментирует Елена Альфаро, руководитель направления глобального внедрения ИИ в BBVA. «С настраиваемыми GPT любой специалист может создавать решения для своих уникальных задач — это действительно просто начать».

Результаты превзошли ожидания: всего за пять месяцев сотрудники разработали более 2 900 кастомизированных GPT-приложений, трансформировавших процессы во всех подразделениях. Отдел кредитных рисков теперь оценивает кредитоспособность быстрее и точнее, юридический департамент обрабатывает 40 000 запросов в год по вопросам политик и нормативных требований, а служба поддержки клиентов автоматизировала анализ обратной связи в опросах NPS.

«Мы воспринимаем инвестиции в ChatGPT как инвестиции в наших сотрудников», — подчеркивает Альфаро. «ИИ усиливает наш потенциал и помогает работать эффективнее и креативнее».

Для крупнейшего маркетплейса Латинской Америки нехватка ресурсов разработчиков стала критическим узким местом в развитии. Mercado Libre решила эту проблему в партнерстве с OpenAI, создав платформу «Verdi» на базе моделей GPT-4o и GPT-4o mini, которая радикально ускорила разработку ИИ-приложений для 17 000 технических специалистов компании.

Объединив языковые модели, Python-компоненты и API в масштабируемую экосистему с естественным языком в качестве основного интерфейса, Mercado Libre обеспечила создание качественных приложений без необходимости глубокой технической экспертизы. Безопасность, ограничения и логика маршрутизации были интегрированы непосредственно в саму платформу.

Результаты трансформировали ключевые бизнес-процессы: GPT-4o mini Vision теперь маркирует и дополняет карточки товаров, позволяя Mercado каталогизировать в 100 раз больше продукции; точность выявления мошеннических схем выросла до почти 99% для подозрительных товаров; описания продуктов автоматически адаптируются с учетом региональных особенностей испанского и португальского языков.

«Мы спроектировали идеальную ИИ-платформу на базе GPT-4o mini, сосредоточившись на снижении когнитивной нагрузки и предоставлении всей организации возможности быстро итерировать, разрабатывать и внедрять инновационные решения», — поясняет Себастьян Барриос, старший вице-президент по технологиям.

Даже ведущие ИИ-компании могут извлечь выгоду из амбициозных целей автоматизации. OpenAI разработала собственную платформу автоматизации для устранения неэффективности в работе службы поддержки, где команды тратили избыточное время на доступ к системам, анализ контекста, составление ответов и выполнение действий по запросам клиентов.

Созданная платформа интегрируется с существующими рабочими процессами и системами, автоматизируя рутинные операции при одновременном ускорении получения информации и выполнения действий. В первой реализации система была подключена к Gmail для мгновенного доступа к клиентским данным и релевантным материалам базы знаний, что позволило автоматически включать эту информацию в ответы или инициировать конкретные действия — обновление учетных записей, создание заявок в техподдержку и другие.

Сегодня эта платформа автоматизации обрабатывает сотни тысяч задач ежемесячно, высвобождая специалист

Среди этих разнообразных примеров вырисовывается единая закономерность: успешное внедрение ИИ выигрывает от открытого, экспериментального мышления, поддерживаемого строгой оценкой и соответствующими механизмами безопасности. Вместо того чтобы спешить внедрять ИИ в каждый рабочий процесс, эти компании сосредоточились на сценариях с высокой отдачей и низкими усилиями, учились через итерации и применяли полученные знания к новым возможностям.

Результаты говорят сами за себя: более быстрые и точные процессы; более персонализированный клиентский опыт; и более вознаграждающая работа, поскольку сотрудники сосредотачиваются на уникальном человеческом вкладе.

По мере развития возможностей ИИ мы наблюдаем, как компании интегрируют рабочие процессы ИИ для автоматизации все более сложных процессов, часто используя инструменты, ресурсы и других агентов для выполнения комплексных задач.

Для бизнес-лидеров сообщение ясно: конкурентное преимущество получают не только организации с самыми передовыми технологиями, но и те, кто подходит к ИИ с правильным стратегическим мышлением, фокусируясь на измеримых результатах и постоянном совершенствовании.