10 главных преимуществ генеративного ИИ для бизнеса в 2025 году

Использование генеративного искусственного интеллекта дает множество преимуществ, включая улучшение клиентского опыта, сокращение затрат и автоматизацию создания кода. Рассмотрим основные из них.

Генеративный искусственный интеллект или GenAI изначально разрабатывался для создания изображений и текста, но его возможности стали значительно шире. Эта технология может автоматизировать поддержку клиентов, помогать разработчикам писать код и даже способствовать разработке новых продуктов.  

Эти инвестиции создают основу для десяти ключевых преимуществ генеративного ИИ для бизнеса:  

1. Мгновенное создание контента  

Одним из первых и самых очевидных преимуществ GenAI стало быстрое создание контента. Компании используют ИИ для генерации бизнес-писем, маркетинговых рассылок и блогов. Индустрия медиа и корпоративный маркетинг будут все чаще применять GenAI для генерации текста, изображений, видео и аудио. Использование генеративного ИИ вышло далеко за рамки деловой переписки и цифрового маркетинга. Теперь технологии применяются и в киноиндустрии. Например, австралийская медиакомпания Kennedy Miller Mitchell использует GenAI для визуализации сцен перед съемками. 

2. Улучшение клиентского опыта

Одно из ключевых бизнес-применений генеративного ИИ — взаимодействие с клиентами. Компании все чаще используют чат-ботов, которые могут давать более естественные и содержательные ответы на запросы пользователей благодаря масштабным языковым моделям. Генеративный ИИ применяется в контакт-центрах и других точках взаимодействия с клиентами. Например, он способен полностью автоматизировать поддержку первого уровня, Tier 1, отвечая на стандартные вопросы без участия человека. Это снижает нагрузку на операторов и позволяет сосредоточиться на более сложных задачах.

3. Улучшение бизнес-аналитики и принятия решений

Интеграция ИИ в корпоративные процессы и базы данных позволяет получать критически важную информацию в нужный момент. Традиционно, операторы поддержки клиентов вынуждены искать информацию в нескольких источниках, чтобы дать правильный ответ. С генеративным ИИ они могут получать точные данные мгновенно, что ускоряет и улучшает процесс обслуживания. В более широком смысле эта технология позволяет компаниям переходить от интуитивных решений к более обоснованным, основанным на данных.

4. Автоматизация написания кода  

Популярные решения, такие как Claude от Anthropic, GitHub Copilot и OpenAI ChatGPT, позволяют компаниям сокращать сроки разработки и снижать затраты. Эксперимент с GitHub Copilot показал, что начинающие разработчики увеличили свою производительность на 27–39%, а более опытные — на 8-13%. 

5. Повышение производительности и сокращение затрат  

Наиболее очевидные выгоды наблюдаются в разработке программного обеспечения и клиентской поддержке, но также применимы к управлению персоналом и юридическому сопровождению. Компания SymphonyAI использует свою платформу Eureka AI для создания ИИ-приложений. Они разработали инструмент для найма, который помогает менеджерам анализировать резюме кандидатов и сопоставлять их с критериями вакансий. В юридической сфере GenAI помогает проверять соглашения о неразглашении на соответствие корпоративным стандартам. ИИ анализирует документ, выделяет проблемные пункты и формирует ответ клиенту. В результате юристы подключаются только на этапе сложных переговоров, что значительно снижает их рабочую нагрузку.  

6. Разработка новых продуктов и услуг  

В биотехнологиях и фармацевтике GenAI помогает расшифровывать геном и разработкой новых лекарств. Компании Exscientia и Insilico Medicine уже применяют ИИ в разработке препаратов. Медиа и развлекательные компании также используют генеративный ИИ для создания контента. Эта технология способна изменить экономику производства фильмов и сериалов, снижая затраты и ускоряя процесс создания.  

7. Рост доходов 

Генеративный ИИ способствует повышению удовлетворенности клиентов, что ведет к увеличению продаж и снижению уровня оттока. Машинное обучение анализирует предпочтения пользователей, предлагая персонализированные рекомендации, что повышает эффективность кросс-продаж и допродаж. Кроме того, автоматизация бизнес-процессов, например в здравоохранении, помогает оптимизировать управление доходами и увеличивать прибыль.

8. Усиление кибербезопасности  

Генеративный ИИ часто рассматривают как угрозу безопасности из-за риска создания дипфейков и утечек данных. GenAI способен анализировать исходный код, выявляя уязвимости и неиспользуемые фрагменты кода. Это помогает компаниям снижать уровень уязвимостей, уменьшать технический долг и повышать производительность программного обеспечения. Помимо управления уязвимостями, ИИ может применяться для выявления угроз и автоматизации работы центров кибербезопасности.  

9. Оптимизация клиентских услуг  

ИИ может автоматизировать исследовательскую работу, связанную с анализом клиентских данных, что особенно полезно для консалтинга. GenAI способен оценивать текущий профиль бизнеса клиента, изучать целевые рынки и предлагать стратегии развития. Обычно исследовательская часть консалтингового проекта требует значительных затрат, но ИИ может снизить эти расходы, позволяя консультантам проводить более глубокие анализы.  

10. Сокращение рутинных задач  

ИИ может взять на себя множество рутинных процессов в бэк-офисе, высвобождая время сотрудников для более сложных задач. Компании с круглосуточными контактными центрами могут использовать GenAI для обслуживания клиентов в ночное время, исключая необходимость нанимать сотрудников или передавать эти функции сторонним провайдерам. ИИ не испытывает усталости, что делает его незаменимым инструментом для выполнения однообразных и трудоемких задач.

Статья была переведена с сайта TechTarget.