Когда-то искусственный интеллект был исключительно темой научной фантастики. Сегодня компании внедряют нейросети, чтобы автоматизировать коммуникацию с клиентами, обработку заказов или анализ данных. Например, в банковском приложении ИИ-помощник может принять запрос на выдачу кредита и дать ответ за несколько минут.
В этой статье разберём, как устроены нейросети, зачем они бизнесу и какие задачи помогают решить в создании контента, автоматизации процессов, маркетинге, поддержке.
Что такое нейросети
Нейросеть — это модель машинного обучения, которая обрабатывает информацию, по принципу, похожему на работу нейронных связей человеческого мозга.
В отличие от обычных алгоритмов, которые обрабатывают информацию по заранее прописанным правилам, нейросеть учится самостоятельно находить закономерности, зависимости и шаблоны. Например, для изображений — комбинации цвета, формы, текстуры, а для текста — связи между словами.
Нейронки обучают на больших объёмах данных, которые заранее размечивают. Например, для нейросетей, которые работают с изображениями, специалисты вручную отмечают, что на картинке.
Чтобы справляться с задачами точнее, нейросети устроены слоями:
- Входной слой получает данные — например, картинку или текст.
- Скрытые слои обрабатывают и анализируют данные.
- Выходной слой делает вывод: «Это собака», «Это вопрос клиента», «Это зелёная кофта в горошек».
Такой подход применим к большинству современных нейросетей, которые используют для обработки изображений, текста и других материалов, хотя детали архитектуры скрытых слоёв могут отличаться.
Как работает искусственный интеллект
Чтобы было понятно, как именно работает ИИ, рассмотрим, как генерируется ответ на текстовый запрос. Для этого возьмём одну из наиболее популярных нейросетей — ChatGPT.
Когда человек создаёт запрос (промт), модель не воспринимает его как цельную фразу. Она разбивает текст на маленькие части, которые называются токенами. Это отдельная единица текста, которая может быть: целым словом (кот), частью слова (терми + натор) или даже знаком препинания («», . ?).
Это нужно нейросети, чтобы работать с текстом по шагам и находить связи между токенами. Например, для промта: «Рыжий кот в костюме терминатора» токенизация может выглядеть так: [Рыжий, кот, в, костюме, тер, мин, атора]. На основе этой последовательности модель соединяет образы (кота и терминатора), действия и контекст, чтобы сгенерировать ответ.
Пример. Попросим ChatGPT написать описание кота в костюме Терминатора, в стиле одноимённого кино. И разберём пошагово действия нейросети.
Шаг 1. Получить запрос. Пользователь вводит текст: «Опиши рыжего кота в костюме Терминатора на улицах Лос-Анджелеса».
Шаг 2. Проанализировать запрос и понять контекст. Нейросеть распознаёт ключевые элементы:
- Объект: кот.
- Цвет: рыжий.
- Атрибут: костюм Терминатора (металл, красный глаз, киборг).
- Стиль: кино «Терминатор» на улицах Лос-Анджелеса (что значит — неон, ночные улицы, индустриальный и постапокалиптической атмосферой).
Шаг 3. Найти и сгенерировать контент. Запрос разбивается на токены, и модель ищет в своей базе связи между ними. Это позволяет:
- Соединить образ рыжего кота с элементами Терминатора — то есть описать пушистое животное с металлическими вставками и красным глазом.
- Вписать действие в конкретную локацию — улицы Лос-Анджелеса. Это активирует ассоциации с ночным городом, огнями, машинами.
- Учесть стилистику фильма. Модель подбирает описания, связанные с индустриальностью, холодной цветовой палитрой, напряжённой кинематографической атмосферой.
Шаг 4. Выдать результат пользователю. Нейросеть формирует ответ, например: «По тёмным улицам Лос-Анджелеса медленно идёт рыжий кот. Половина его морды скрыта под металлическим каркасом, в глазу вспыхивает красный огонёк, словно лазер прицела. Его шаги звучат уверенно и тяжело, как удары машинного механизма. Неоновые вывески отражаются на блестящей стали, а вокруг царит напряжение будто кадр из культового боевика о Терминаторе».
Midjourney и прочие нейросети для генерации изображений преобразуют текстовый запрос в картинку через несколько этапов: распознавание текста, поиск визуальных паттернов и генерацию пикселей. Текст сначала превращается в набор признаков, которые служат инструкцией для нейросети. Затем шаг за шагом ИИ превращает хаотичные пиксели в картинку, добавляет композицию, стиль и детали.
Если использовать запрос из предыдущего примера про рыжего кота в костюме Терминатора, то получаются такие изображения.
.png)
Как разный бизнес использует нейросети
40% компаний по всему миру используют ИИ в своей деятельности. А 82% либо уже внедрили искусственный интеллект, либо изучают его возможности.
Как показали результаты опроса, чаще всего ИИ используют:
- В клиентском сервисе (55% среди опрошенных компаний, преимущественно в нише В2С: банкинг, торговля, e-commerce).
- В маркетинге и продажах (52% — в основном В2С).
- В производстве (46% — преимущественно «тяжёлые» индустрии: металлы и горная добыча, нефть и газ, автомобильная промышленность).
Ниже — примеры того, как применяется искусственный интеллект в разных отраслях.
- Медицина. Google Health использует ИИ (DeepMind) для диагностики заболеваний глаз и онкологии на основе анализа изображений. В 2023 году Google представил обновлённые модели для анализа рентгеновских и МРТ-сканов, точность которых сравнима с работой врачей.
- Образование. Чтобы разгрузить преподавателей, онлайн-школа Skillbox использует персонального ассистента на базе ИИ. Его главная задача — адаптировать уроки под каждого студента.
- Банки. Сбер использует нейросети для кредитного скоринга и борьбы с мошенничеством: ИИ оценивает кредитоспособность заёмщиков и автоматизирует обработку заявок.
- Маркетинг и реклама. «ОТП Банк» задействовал нейросеть для разработки рекламных объявлений. Тесты показали, что объявления, созданные с помощью ИИ, получили высокую кликабельность и привлекли лиды по низкой стоимости.
Для каких задач используют нейросети
Задачи бизнеса могут быть разные, и в каждой есть возможность использовать нейросеть. Разберём несколько примеров.
Генерация контента
ИИ помогает создавать тексты, изображения, видео и звук. Это сокращает время на подготовку контента, снижает расходы на продакшен и позволяет быстро разрабатывать идеи. Под каждую задачу есть модели, которые можно использовать через веб-интерфейс, мобильные приложения или API.
Ниже — примеры нейросетей для генерации разных форматов контента.
YandexGPT. Нейросеть для генерации текстов на русском языке. С её помощью можно создавать статьи, рекламные тексты, описания товаров, инструкции и другие виды текстового контента. Аналоги: GigaChat, DeepSeek, ChatGPT.
Kandinsky. Нейросеть для генерации изображений: баннеров, постеров, креативов для соцсетей, мерча и прочего визуала. Есть сайт, бот в Telegram и «ВКонтакте». Аналоги: «Шедеврум», Stable Diffusion, DeepAl, Craiyon.
.png)
Kling. Нейросеть поможет создать короткие видео по текстовому описанию или изображениям. Поддерживает настройки звука, длительности клипа, эффектов и переходов в видео. А также совмещает создание видео, картинки и звука на одной платформе. Аналоги: Runway, PixVerse, Luma Dream Machine.
Пример использования нейросетей от «Пятёрочки»
В декабре 2022 года бренд использовал программу с ИИ-функционалом DeepFaceLab, чтобы создать рекламный ролик. С его помощью заменили лицо актрисы-дублёра на лицо Ольги Медынич, что помогло оптимизировать бюджет за счёт экономии на участии звезды в съёмках.
Suno. Нейросеть для генерации аудио: музыкальные треки, звуковые дорожки, озвучка роликов и сторис. Поддерживает различные жанры и стили музыки. Аналоги: Mubert, MusicLM.
Пример использования нейросетей от EPICA
Подключили нейросети к созданию контента в соцсетях (постов и сторис) и музыкальных дорожек. Для этого использовали DALL-E 2, Midjourney, Mubert.
Автоматизация бизнес-процессов
С помощью нейросетей можно автоматизировать ответы на обращения, анализировать тональность сообщений, сортировать запросы, отслеживать звонки, оптимизировать бизнес-процессы, логистику и многое другое. Это помогает бизнесу экономить время на обработку рутинных задач, снижать нагрузку на сотрудников и улучшать качество обслуживания клиентов.
Ниже собрали примеры нейросетей, которые помогут автоматизировать бизнес-процессы.
ChatPlace. ИИ для создания чат-ботов и автоматизации ответов. Анализирует и распознаёт намерения пользователя, даже если они сформулированы по-разному. Это значит, что клиент может написать «Сколько стоит?», «Какая цена?», «А почём это?» — бот поймёт, что речь про одно и то же. Также может передать запрос менеджеру и сформировать краткое резюме диалога, экономя время сотрудника. Аналоги: Aimylogic, Yellow.ai, Tiledesk.
.png)
Yandex SpeechSense. Облачный сервис анализирует голосовые и текстовые каналы (звонки, чаты и сообщения). Помогает сократить время обработки запросов, изучить диалоги по разным параметрам, отследить работу операторов или собрать обратную связь от клиентов. Аналоги: CallMiner, Verint.
Пример использования нейросетей от «Атлас Девелопмент»
Компания использует речевую аналитику на базе нейросетей для анализа звонков отдела продаж. Это позволяет повысить эффективность работы менеджеров и улучшить качество обслуживания клиентов.
Обработка и анализ данных
Прогнозировать спрос, оценить риски, обработать большой объём данных для отчётности и прогнозирования — здесь тоже помогут нейросети.
H2O.ai. Платформа на базе ИИ для анализа данных, прогнозирования спроса, оценки рисков и автоматизации решений. Подходит компаниям, которым важно быстро обрабатывать большие массивы данных без команды дата-сайентистов. Поддерживает загрузку из разных источников: таблиц, баз данных, CRM, API.
- Как использовать. Загрузить информацию (например, продажи из CRM или таблицы с финансовыми показателями). Настроить задачу — прогноз, классификацию, анализ сегментов.
.png)
Пример использования нейросетей от X5 Group
Компания внедрила нейросеть, которая помогает покупателям правильнее распознать и отсканировать товары на кассах самообслуживания. Доля ошибок при покупках на кассах самообслуживания снизилась на 10%.
Яндекс DataSphere. Платформа для разработки, обучения и развёртывания моделей машинного обучения. Подходит компаниям и специалистам, которые работают с большими данными, автоматизацией бизнес-процессов и предиктивной аналитикой. Поддерживает структурированные таблицы, тексты, изображения и видео.
- Как использовать. Загрузить данные в облачное хранилище Yandex Cloud. Настроить ML-модель через DataSphere. Получить прогнозы, визуализацию и дашборды для принятия решений.
.png)
Пример использования нейросетей от Яндекс DataSphere
Яндекс Погода представила сервис, который прогнозирует распространение вулканического пепла. Модель, отслеживает момент выброса пепла и определяет, где именно будет находиться облако. В сервис интегрированы дашборды с информацией о выбросах за предыдущие периоды. Можно выбрать вулкан и следить за передвижением облака пепла — сервис покажет его границы на разных высотах.
Оптимизация маркетинговых задач
Нейросети и сервисы с ИИ-инструментами помогают маркетологам анализировать поведение аудитории, тестировать гипотезы, персонализировать предложения, генерировать контент и оценивать эффективность рекламных кампаний.
Пример использования нейросетей от Netflix
Нейросети анализируют поведение пользователей и подбирают индивидуальные рекомендации, что увеличивает вовлечённость на 80%. Также ИИ помогает оптимизировать качество стриминга в зависимости от скорости интернета.
GrowthBar. Инструмент для создания SEO-контента. Анализирует конкурентов и ключевые слова, пишет текст, работает на разных языках.
- Как использовать. Выбрать тему, на которую будет статья, настроить параметры SEO и начать генерацию контента.
.png)
Personadeck. Платформа помогает создать аватар клиента на основе анализа:
- демографических данных аудитории — возраст, местоположение, пол;
- психографических данных — ценности, интересы, образ жизни;
- поведенческих паттернов — привычки покупок, онлайн-активность.
Для того нужно выбрать тип персоны (пользователь, отрицательный персонаж, покупатель), описать товар или услугу, указать конкурентов и характеристики аудитории.
На основе данных об аудитории маркетолог может точнее сегментировать базу и создавать персонализированные рассылки. Для этого нужно, чтобы платформа рассылки собирала максимум информации о подписчиках.
Например, омниканальная платформа Sendsay интегрируется с CRM, сайтами и мобильными приложениями, что позволяет собирать информацию о клиентах в единый 360-профиль. Информацию из этого профиля затем можно использовать для персонализации писем и сегментации клиентов по разным критериям.
Gamma. Помогает создать презентации с использованием нейросети. Быстро генерирует слайды на основе текста и загруженных данных.
Собрали нейросети в таблице и распределили по задачам, которые они помогут решить.
| Бизнес-задачи | Подзадачи | Нейросети |
| Генерация контента | Тексты, статьи, посты, рекламные материалы, инструкции | YandexGPT, GigaChat, DeepSeek, ChatGPT |
| Изображения, баннеры, постеры, карточки | Kandinsky, «Шедеврум», Stable Diffusion, DeepAl, Craiyon, Midjourney | |
| Видеоконтент | Kling, Runway, PixVerse, Luma Dream Machine | |
| Аудио, музыка, звуковые дорожки | Suno, Mubert, MusicLM | |
| Автоматизация процессов | Чат-боты и поддержка клиентов | ChatPlace, Aimylogic, Yellow.ai, Tiledesk |
| Анализ звонков, распознавание речи | Yandex SpeechSense, CallMiner, Verint | |
| Анализ данных | Обработка больших массивов данных, прогнозирование | H2O.ai, Яндекс DataSphere |
| Оптимизация маркетинговых задач | SEO-контент | GrowthBar |
| Создание презентаций | Gamma | |
| Портрет аудитории, создание персонажа | Personadeck |
Главное о нейросетях и их пользе для бизнеса
Нейросеть — это модель машинного обучения, которая обрабатывает информацию по аналогии с работой нейронных связей человеческого мозга. Она обучается на больших объёмах данных, умеет находить закономерности, которые помогают распознавать текст и изображения, анализировать речь, прогнозировать поведение и так далее.
Искусственный интеллект активно используют в медицине, образовании, банках, безопасности, производстве, строительстве, IT, логистике, а также в маркетинге и рекламе. Например: Google Health применяет ИИ для диагностики заболеваний, Skillbox — для персонализации обучения, Сбер — для кредитного скоринга.
Нейросети помогают экономить время и ресурсы, сокращать нагрузку на сотрудников, тестировать идеи, улучшать качество взаимодействия с аудиторией.
Какие бизнес-задачи можно решить с помощью ИИ:
- Генерация контента — тексты, изображения, видео, аудио.
- Автоматизация процессов — написание чат-ботов, обработка запросов в поддержку, распознавание звонков.
- Анализ данных — обработка больших массивов данных, прогнозирование.
- Оптимизация маркетинговых задач — генерация SEO-контента и презентаций, создание портрета аудитории.
