Как ИИ и машинное обучение применяются в цифровых продуктах
Бизнес и эффективность
03 октября 2025
Содержание
Что такое искусственный интеллект
Искусственный интеллект (AI, или ИИ) — это технология, которая позволяет цифровым системам учиться и помогать человеку принимать решения, а также выполнять задачи быстрее и точнее. По сути, это шаг от ручного управления к автоматизированным процессам. Модели анализируют большие массивы информации и предлагают решения там, где раньше работал только человек.
Как устроен искусственный интеллект
AI состоит из трех компонентов:
- Данные — сбор и обработка информации. Качество сведений определяет результат — для чат-ботов важны ясные и корректные инструкции, а для машинного обучения (ML) — актуальный датасет и точная разметка.
- Модели — это математические алгоритмы, которые обучаются на данных и решают задачи. Это и есть машинное обучение — ключевая технология внутри системы.
- Инфраструктура — сервисы и инструменты, которые помогают запускать, обучать, обновлять модели и отслеживать их работу.
Большинство решений строится именно на машинном обучении: чем больше у модели примеров и обратной связи, тем лучше она справляется с задачей. Например, AI может подбирать товары в интернет-магазине, анализировать обращения клиентов, находить закономерности в продажах и помогать специалистам с идеями.
Зачем бизнесу нужен ИИ
Интерес к AI и ML резко вырос после того, как появились доступные и удобные сервисы. Например:
- зарубежные — ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, DeepSeek, DALL-E, Midjourney и другие;
- российские — YandexGPT, GigaChat, Kandinsky.
Компании могут внедрять ИИ в привычные рабочие процессы — для поиска информации, генерации текстов и изображений, подготовки писем и принятия сложных решений.
Вариант работы в YandexGPT
По данным McKinsey, к марту 2025 года 78% компаний уже используют AI хотя бы в одном бизнес-процессе. Согласно оценке TAdviser, инвестиции в ИИ выросли на 36% и достигли 305 млрд рублей в 2024 году. Искусственный интеллект уже стал частью ежедневных операций — бренды активно вкладываются в развитие и внедрение новых инструментов.
Создание изображения
Эффект от внедрения уже видно на рынке:
- Повышается скорость работы команд. ИИ берет на себя рутину, освобождая время для решения более сложных задач.
- Снижается риск ошибок. Системы анализируют данные и предупреждают о потенциальных проблемах.
- Легче масштабировать процессы. К примеру, при работе с тысячами заявок, товарами или клиентскими обращениями.
Как ИИ используется в цифровых продуктах
ИИ избавляет от рутины, ускоряет поддержку и аналитическую работу. Помогает быстро готовить материалы, находить ответы и закономерности. Внедряйте модели там, где много повторяющихся действий и важна скорость принятия решений.
Типовые сценарии
- Персонализированный поиск. Строка поиска понимает смысл запроса, подстраивает результаты под контекст и собирает рекомендации в короткий список релевантных ответов.
- Самообслуживание. Чат-помощник отвечает на частые вопросы, показывает статусы заказов и подбирает товары.
- Аналитика. Подготовка отчетов и расчет ключевых показателей для клиентов и администраторов.
- Качество данных и безопасность сервиса. Автоматическая проверка форм, изучение подозрительных действий и снижение операционных ошибок.
- Генерация материалов. Работа с текстами, изображениями и инфографикой для черновиков страниц или постов. К примеру, в CMS можно с помощью ИИ создать новую страницу, а в сервисе LiveDune — получить готовый пост для соцсети.
Внедрение AI на калифорнийском маркетплейсе промышленного оборудования
Наша команда пересобрала сценарии каталога и добавила умный поиск и ассистента на базе ИИ. Пользователь вводит запрос, выбирает уточнения и получает список подходящих позиций. AI-помощник в чате дает быстрые ответы, показывает статусы заявок и собирает заказы. Так часть типовых обращений уходит на самообслуживание пользователя.
При разработке дизайна наша команда сгенерировала стили иконок через нейросеть Recraft и довела их вручную до единого набора. Это ускорило работу над UI kit и страницами сайта.
Проведение предпроектной аналитики с помощью нейросетей
На этапе предпроектной аналитики команда Атвинты готовит требования и рекомендации к новому сайту. Мы провели аудит и интервью с клиентами и сотрудниками. ИИ помог быстро транскрибировать опросы, собрать выжимку, разложить цитаты по критериям и подсветить важные инсайты. В результате получается быстрее работать с данными, готовить отчеты и фокусироваться на гипотезах.
Использование ИИ внутри Атвинты
Для всех сотрудников агентства есть корпоративный бот на базе ИИ в Telegram, который помогает уточнять формулировки, готовить черновики писем, проверять тексты, делать короткие выжимки документов и создавать изображения. Это экономит время в ежедневных задачах.
Чат-бот для сотрудников Атвинты
Помимо универсального чат-бота, мы создаем AI-агентов, которые берут на себя точечные задачи и ускоряют работу команд. Например:
- оценивают проекты и подсвечивают риски;
- собирают выжимки из интервью и анализируют инсайты;
- готовят презентации, структуру слайдов и тезисы для спикера;
- помогают в работе с аудитами;
- анализируют данные из Яндекс.Метрики, структурируют тренды и гипотезы без ручной сводки;
- собирают информацию по базе знаний и проектам;
- автоматизируют работу HR и проводят скоринг резюме.
Решения с искусственным интеллектом на российском рынке
- Wildberries. Маркетплейс тестирует персонального AI-ассистента в мобильном приложении. Он подбирает товары по описанию задач и сравнивает альтернативы. Для продавцов доступны инструменты на базе нейросетей для анализа данных, автогенерации описаний и улучшения фото. В сентябре 2025 года компания анонсировала виртуальную примерочную.
- Сбер. В экосистеме SberBusiness запущен ассистент на базе GigaChat для малого бизнеса и микроклиентов. Он анализирует документы и отчетность, помогает в операционных задачах и предлагает рекомендации.
- Avito. Площадка обновила алгоритм поиска и ранжирования Avito Ranker 3. По данным компании, количество нерелевантных объявлений в выдаче сократилось примерно на 50%, улучшены поиск и персональная лента.
Как ИИ ускоряет работу в команде: на примере диджитал-агентства
Модели помогают точнее ранжировать результаты, находить смыслы в тексте и данных, а также выявлять ошибки и аномалии. В агентстве мы используем ИИ как помощника, потому что системы не могут заменить экспертов.
Дизайн
Когда нужно быстро показать клиенту дизайн-концепцию или оживить презентацию, мы используем Runway Gen-4. Благодаря такому подходу команда видит, как идея может работать, еще до того, как появится финальный вариант. В случае, если нет нужного кадра или элемента для изображения — дорабатываем его нейросетью, например, в Nano Banana от Google.
Алексей Нибо
Арт-директор в Атвинте
На последнем интенсиве у нас был челлендж: нужно было собрать референсы и на их основе сделать задания. В конце каждый защищал свою работу как дипломный проект. Для финального видеоролика я собрал все 40 работ и несколько макетов прогнал через нейросеть, чтобы задать динамику в презентации и интереснее показать идеи дизайнеров.
Разработка
В отделе разработки ИИ помогает автоматизировать рутину и оперативно собрать нужный инструмент. Это удобно для небольших решений и вайб-кодинга, когда нужно быстро закрыть точечную задачу для клиента.
Отдел продаж
В отделе продаж AI помогает при подготовке коммерческого предложения и сравнительных анализов. На ранних этапах прогрева клиента это дает фору: быстро собрать информация о рынке, подобрать аналоги решений, оценить выгоду и проверить, насколько коммерческое соответствует ТЗ клиента. Это позволяет показать первичные идеи уже на старте.
Отдел аналитики
Аналитикам ИИ помогают на каждом шаге — от подготовки интервью до финального отчета. Можно формировать скрипты для кастдевов, готовить структуру исследований и прорабатывать недостающие ответы и инсайты.
Ирина Богданова
Аналитик в Атвинте
Самое важное — это свежий взгляд. Когда глаз замылился, модель замечает то, что мы уже не видим, и помогает задать дополнительные вопросы или иначе структурировать гипотезу. Так мы экономим время на переписки и повторные брифы.
SEO-продвижение
В SEO искусственный интеллект помогает доработать стратегию и минимизировать время на рутинные процессы:
- расширить семантическое ядро;
- найти неочевидные кластеры запросов;
- структурировать контент и исследования;
- сформировать метатеги;
- придумать новую формулировку УТП;
- генерировать изображения;
- и другие задачи.
SMM и продвижение
В SMM нейросети помогают посмотреть на задачу с разных сторон. Например, выбрать релевантную тему для поста, подобрать альтернативные формулировки и сделать черновой вариант объявления.
Елизавета Абрамова
SMM-специалист в Атвинте
Сервисы ИИ адекватно работают, только если вы четко описываете задачу — иначе результат получается банальным, а порой — не соответствующим действительности. К примеру, я сделала два идентичных чата в AI Studio с запросом рассказать про изменения в законе о рекламе. Один отвечал уверенно и корректно, а другой твердил, что эти поправки так и не приняли, хотя закон уже действует. Обязательно проводите фактчекинг, потому что получите противоречивые рекомендации.
QA-отдел
QA-специалисты используют AI для изучения новых инструментов, автоматизации написания запросов и формирования кратких отчетов по задачам. Это снимает нагрузку на команду и позволяет оперативно решать вопросы.
Базовые сценарии, которые используются во всех отделах:
- быстрое создание черновиков;
- переписывание тяжелых формулировок в понятные тексты;
- резюмирование и структурирование больших массивов данных;
- первичный ресерч по рынку или аналогичным решениям конкурентов;
- подсказки, помощь и автоматизация рутинных задач.
Вызовы и риски при внедрении ИИ в цифровые продукты
С увеличением числа проектов на базе ИИ большинство команд сталкивается с типичными ошибками. Собрали ключевые сложности, которые часто мешают получить реальную пользу от внедрения ИИ.
Качество и полнота данных
Если данных не хватает или они устарели, модель ошибается и ведет себя непредсказуемо. Она путается в терминологии и работает нестабильно, даже если кажется, что все настроено правильно.
Интеграция и поддержка
Внедрение ИИ в продукт требует отдельной работы по настройке: фиксируйте ошибки, настраивайте систему логирования и регулярно обновляйте сценарии использования. Без этого любые сбои становятся незаметными и затрудняют развитие продукта.
Безопасность и хранение данных
В процессе работы система может хранить пользовательские данные, логи и историю обращений. Продумайте на старте, какую информацию можно собирать, как ее защитить и кто имеет к ней доступ.
Авторские права
Сгенерированный ИИ-контент может совпасть с чужими материалами. Перед публикацией проверяйте оригинальность и соблюдайте лицензионные соглашения.
Метрики
Определите, чем будет подтверждать результат: доля валидных заявок, скорость ответа, процент автоматически решенных обращений или точность рекомендаций. Без привязки к метрикам сложно понять, действительно ли ИИ помогает пользователю.
Ожидания и ответственность
ИИ — это инструмент, который требует детального сценария. Всегда должен быть понятный маршрут обращения к специалисту, если автоматический вариант не сработал.
Типичные ошибки внедрения:
- Запускать систему без четкого сценария и целевой метрики. Без этого трудно понять, есть ли результат.
- Не обновлять данные и логику — система быстро устаревает и перестает решать задачи.
- Перекладывать весь поток задач на ИИ без возможности обратиться к менеджеру.
- Не закладывать расходы на поддержку, модерацию и доработки — итоговая стоимость окажется выше расчетной.
Будущее ИИ и машинного обучения в цифровых продуктах
Искусственный интеллект становится частью продукта: берет на себя повторяющиеся шаги, работает с данными компании и помогает пользователю найти ответы. Автоматизация с ИИ экономит время, снижает нагрузку на команду и повышает качество сервиса.
Как развиваются модели:
- Переход к ИИ-агентам. Все больше продуктов переходят от простых чат-ботов к автономным AI-агентам. Они умеют отвечать на вопросы, выполнять задачи, подбирать нужные инструменты и доводить процесс до результата.
- Локальные модели под конкретные задачи. Вместо универсальных решений компании внедряют небольшие языковые модели (SLM), заточенные под свою отрасль и бизнес-процессы. Также поиск по внутренней базе знаний (RAG), чтобы ИИ работал на данных компании и выдавал релевантные ответы.
- ИИ всегда под рукой. Часть ИИ-процессов переключают с облака на устройства сотрудников или клиентов. Это ускоряет отклик, сохраняет приватность и повышает доверие.
- Ассистенты точнее понимают контекст. В интерфейсе модели можно отправить голосовое сообщение, скриншот, видео или документ — ассистент обработает запрос вне зависимости от формата.
- Персонализация в режиме реального времени. Сервисы учатся распознавать пользователя и давать подсказки на основе событий, которые происходят прямо сейчас.
Частые вопросы по внедрению ИИ и машинного обучения в цифровые продукты
Зачем бизнесу нужна разработка с помощью ИИ, если и так все работает?
Чтобы ускорить решения, избавиться от рутины и поддерживать качество сервиса. ИИ помогает там, где много повторяющихся действий и данных.
Как выбрать первую задачу?
Ищите узкое место, которое тормозит процессы и команду: ручные отчеты, однотипные запросы или валидация заявок. Там лучше всего видно проблемы.
Какие данные нужны?
Актуальные примеры процессов: тексты обращений, результаты поиска, формы заявок и ответы операторов. Структурируйте данные, чтобы получить корректные результаты.
Что выбрать: готовый сервис или собственное решение?
Если нужна скорость — берите готовый инструмент. Если есть особые требования к данным, безопасности и логике — имеет смысл собрать свое решение.
Как снизить риск неверных ответов?
Дайте системе доступ только к проверенным материалам, настройте проверку фактов для критичных сценариев и оставляйте человека последней точкой принятия решения там, где это важно.
Что с безопасностью и персональными данными?
Определите, какие данные действительно нужны, а какие можно анонимизировать. Ограничьте доступ, включите журнал действий и храните материалы в разрешенных контурах.
Можно ли использовать ИИ без потери «человеческого» уровня сервиса?
Да. ИИ берет на себя рутину, а люди — сложные и чувствительные кейсы. Такое разделение ответственности повышает удовлетворенность и сокращает время ожидания.
Как поддерживать качество после запуска?
Регулярно обновляйте базу знаний, пересматривайте метрики и проверяйте примеры, на которых учится система. Раз в квартал актуализируйте сценарии: что работает и уже устарело, а где требуются изменения.
0
0
0
Подпишись и будь в курсе новых статей!
Услуги
Читайте также
Как оценить эффективность IT-продукта после релиза: основные метрики
7 шагов: как выбрать метрики под релиз, не запутаться в цифрах и отследить результат.
B2B-портал: как автоматизировать бизнес и увеличить продажи
Особенности внедрения B2B-портала и ключевой функционал платформы.
Каким должен быть поиск для интернет-магазина
Подсказки, категории, исправление ошибок и другие приемы для создания эффективного поиска в интернет-магазине.
