Как новаторы концентрируют свои усилия в области ИИ

Перевод: Identifying and scaling ai use cases

Предисловие

Всего за два года 39 % взрослых американцев уже используют ИИ, тогда как интернет набрал лишь 20 % пользователей за то же время. Рост ИИ не только трансформирует отрасли, но и открывает новые возможности для сотрудников: высвобождая время для более ценной работы, расширяя навыки и карьерные перспективы.

В исследовании BCG за последние три года компании‑лидеры в области ИИ показали рост выручки в 1,5 раза быстрее, доходность для акционеров в 1,6 раза выше и окупаемость инвестированного капитала в 1,4 раза выше, чем их менее продвинутые конкуренты.

По данным McKinsey, 92 % компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ. Тем не менее многие организации пока не видят ощутимой отдачи: лишь 1 % оценивают зрелость своих инициатив как «полную».

Мы сами наблюдали, что отличает успешные проекты ИИ. Наши выводы основаны на 300 самых результативных внедрениях, более чем 4000 опросов по адаптации и свыше 2 млн бизнес‑пользователей.

Это руководство поможет вашей организации находить и масштабировать варианты использования ИИ с очевидной ценностью. Мы разбиваем процесс на три шага:

• Выявление возможностей применения ИИ в бизнесе, понимая его сильные стороны.
• Обучение сотрудников базовым вариантам использования, чтобы ускорить поиск идей во всех департаментах.
• Сбор и приоритизация вариантов с наибольшим влиянием на бизнес.

В тексте вы найдёте клиентские истории, практические чек‑листы и примеры вариантов использования для разных отделов.

Стоит помнить, что внедрение ИИ — это не только поиск нужных кейсов. За пределами данного руководства остаются темы формирования культуры «AI‑first», развития более ценных сценариев и массового принятия. Мы раскроем их в других материалах, а сейчас сосредоточимся на поиске подходящих вариантов именно для вашей компании.

«Сейчас время, когда следует уже получать выгоды от ИИ — и надеяться, что конкуренты ещё только играют и экспериментируют.»

Эрик Бриньолфссон, Стэнфордский университет, интервью «AI In the Workplace», McKinsey, январь 2025 г.

1. Выявление возможностей применения ИИ посредством понимания того, в чём он особенно силён.
2. Обучение сотрудников фундаментальным вариантам использования, чтобы ускорить их поиск во всех отделах.
3. Сбор и приоритизация вариантов, которые принесут наибольший эффект бизнесу.

Важно понимать, что внедрение ИИ — это гораздо больше, чем поиск кейсов. Остаются вопросы культивирования «AI‑culture», развития более ценных сценариев и масштабного приёма. Эти темы мы раскроем в других гайдах; сейчас же сфокусируемся на самом процессе поиска подходящих вариантов.

Ключевые принципы поиска кейсов применения ИИ

Помните о трёх принципах — они служат фоном для всей практической инструкции далее.

• ИИ должен поддерживаться и поощряться руководством.
• Сложные кейсы могут выглядеть впечатляюще, но часто тормозят прогресс. Часто быстрее дать сотрудникам возможность самим находить полезные сценарии.
• Хакатоны, воркшопы и сеансы peer‑to‑peer обучения существенно ускоряют принятие ИИ.

Давайте пройдём по лучшим шагам для поиска вариантов использования вашими командами.

Выявление лучших возможностей применения ИИ

Шаг первый — найти те области вашего бизнеса, которые можно немедленно улучшить с помощью ИИ.

Один из способов сделать это — представить ИИ в роли «супер‑ассистента» для вашего персонала. Такие ИИ‑ассистенты никогда не устают и не теряют концентрацию, они всегда готовы помочь и могут подключиться почти к любой задаче, усиливая возможности сотрудников. 

Чтобы определить потенциальные варианты использования ИИ, сосредоточьтесь на типичных рабочих трудностях в трёх ключевых областях:

• Повторяющиеся, малозначимые задачи
• Дефицит навыков (skill bottlenecks)
• Работа в условиях неопределённости

Повторяющиеся, малозначимые задачи

В каждой работе есть скучные, ручные операции, отвлекающие людей от стратегических дел. Такие монотонные задачи снижают продуктивность и делают работу менее приятной и значимой. Составление краткого отчёта по встрече, поиск трендов в таблицах, подготовка документов с требованиями к продукту, бесконечные ответы на одни и те же вопросы — всё это ИИ может взять на себя.

Клэр Во, директор по продукту LaunchDarkly, завела «Анти‑To‑Do лист» задач, о которых ей теперь не нужно думать. В нём — мониторинг KPI, отслеживание конкурентов и рассылка историй клиентов в Slack.

«Каждый раз, когда я делаю что‑то раздражающее, я спрашиваю себя: как сделать так, чтобы больше никогда этого не делать?»

Клэр Во, Chief Product and Technology Officer, LaunchDarkly

Дефицит навыков

Работа часто замедляется, когда сотрудники упираются в границы своей экспертизы и нуждаются в других отделах или экспертах. Это создаёт «узкие места» и задерживает прогресс.

ИИ может помочь преодолеть эти барьеры, расширив навыки сотрудников (от анализа данных и визуализации трендов до кодирования) без дополнительной поддержки. Экспертные команды получают больше времени, избавившись от низкоприоритетных запросов, а остальные учатся говорить на их языке.

Наши продакт‑менеджеры используют ИИ, чтобы создавать интерактивные прототипы, не дожидаясь помощи других команд.

Работа в условиях неопределённости

Интеллектуальная работа часто предполагает неопределённость и открытые задачи. Сотрудники могут не знать, с чего начать, или сталкиваться с блокерами. Здесь ИИ выступает катализатором: помогает генерировать идеи, анализировать данные и предлагать следующие шаги, когда путь неясен.  

Люди во всех компаниях, с которыми мы общались, используют ИИ, чтобы разогнать мыслительный процесс и открыть новые идеи. Они применяют его для брейнштормов кампаний, поиска быстрых инсайтов в сырых данных, анализа трендов или просто выяснения последующих шагов, когда не уверены, что делать.

Наша маркетинговая команда устраивает мозговые штурмы кампаний голосовым режимом ChatGPT, чтобы снять творческие блоки и начать движение к брифу.

Фокус на подобных видах работы помогает быстро выявить высокоэффективные точки применения ИИ, оптимизируя процессы, уменьшая «узкие места» и ускоряя инновации по всей организации.

«Мы сформировали рабочую группу по автоматизации с таким принципом: каждый участник финансовой команды описывает процессы, которые, по его мнению, можно улучшить с помощью ИИ. Из этого списка мы составили дорожную карту проектов.»

Андреа Эллис, Chief Financial Officer, Fanatics Betting and Gaming

План действий

Попросите ваши команды перечислить ситуации и задачи, в которых они:

1. Тяжело стартуют или сталкиваются с блокерами;
2. Тратят много времени на ручную работу, которую другие не всегда ценят или не является лучшим применением их времени (т. н. «anti‑to‑do list»);
3. Наталкиваются на дефицит навыков, пока не придёт помощь другой команды (типичные примеры — анализ данных, дизайн, текст «в тональности бренда», веб‑разработка).

Используйте эти списки, чтобы начать поиск потенциальных областей для новых вариантов использования ИИ.

Это можно делать в начале воркшопа или хакатона, чтобы помочь сотрудникам понять, с чего начать.

Или же воспользуйтесь таким запросом к ChatGPT, чтобы получить интересные кейсы:

Я — [должность] в [компании]. Мы недавно внедрили ChatGPT. Какие лучшие варианты использования ИИ подходят для моей роли?

Обучение команд шести «примитивам» использования

После того как вы дали командам рамку для поиска новых возможностей ИИ, следующим шагом станет обучение фундаментальным способам применения ИИ. Чтобы помочь в этом, мы проанализировали более 600 вариантов использования, предложенных нашими клиентами. Большинство кейсов попадает в один из шести «примитивов» — базовых типов вариантов использования, применимых во всех отделах и дисциплинах:

1. Создание контента (Content creation)
2. Автоматизация (Automation)
3. Исследования (Research)
4. Программирование (Coding)
5. Анализ данных (Data analysis)
6. Идеация / Стратегия (Ideation/strategy)

Эти «примитивы» дают вашим сотрудникам быстрый способ найти наиболее перспективные варианты именно для вашего бизнеса. Каждый примитив представляет сотни кейсов, наблюдаемых нами в разных отраслях, ролях и процессах, открывая экспресс‑путь к масштабируемой ценности.

Создание контента

ИИ может поддерживать создание контента во всех командах — будь то резюмирование звонков с клиентами или генерация первых черновиков стратегических документов, блог‑постов, веб‑страниц, а также изображений и визуализаций.

Мы видим, как команды используют ИИ для редактирования и полировки своих материалов, привлекая его в качестве «корректора в последний момент».

ИИ может автоматически писать в стиле вашей компании и придерживаться вашего гайдлайна по Tone-of-Voice; соблюдать нужную структуру документов; а также давать обратную связь по тексту. Затем он может переводить материал на другие языки или адаптировать его под разные аудитории, каналы и программы.

При написании ИИ способен учитывать полный контекст беседы или опираться на набор загруженных документов. Например, попробуйте загрузить ваш гайд по стилю или пять лучших блог‑постов, а затем попросите ChatGPT составить детальный гайд по письму на основе этих примеров.

Варианты, с которых можно начать

• Маркетинг: создание стратегий кампаний, заголовков или e‑mail‑рассылок. Генерация контуров контента и первых черновиков. Перепрофилирование материалов под разные аудитории или каналы.
• Финансовые команды: подготовка черновиков политик и технических бухгалтерских документов для экспертной проверки.
• Продуктовые команды: составление документов с требованиями к продукту, генерация описаний продукта, релиз‑нотов, коммуникаций о запуске и пользовательских руководств.
• Команды продаж: создание планов по аккаунтам, сценариев звонков и follow‑up писем.

Promega, компания из сферы наук о жизни, сэкономила 135 часов за первые шесть месяцев использования ChatGPT Enterprise для создания первых черновиков e‑mail‑кампаний. Они также применяют его для генерации брифов кампаний на основе одного message‑документа и для перевода любого текста в формат рекламных объявлений под конкретные маркетинговые каналы.

Время, которое мы экономим на согласовании стратегии писем, мы используем на создание контента, улучшающего пользовательский опыт рассылки. Не помню, когда в последний раз я писала маркетинговое письмо без GPT.

Кари Зигенталер, Marketing Strategist, Promega

Исследования

ИИ широко используется для исследований во всех отраслях. От быстрого изучения новых тем (например, «внедрение ИИ» или «дизайн‑мышление») до поиска в сети релевантных статей или конкурентных данных и до более комплексных многошаговых проектов, которые сканируют интернет на предмет статей, данных и инсайтов. Мы также видим, как команды загружают большие внутренние документы, чтобы быстро извлекать из них информацию.

Одно из главных преимуществ использования ИИ в исследованиях — возможность задать формат и структуру представления анализа: таблицей, пунктами, в определённых разделах или с кросс‑ссылками.

Внимательность ИИ к деталям и способность следовать инструкциям делают его отличным исследовательским ассистентом.

Варианты, с которых можно начать:

• Продажи и маркетинг: изучение новых отраслей, лучшее понимание конкурентов, исследование новых аудиторий.
• Финансы: поиск бенчмарков среди публичных компаний, целей для M&A или статей и рекомендаций по бухгалтерским стандартам.
• Продукт: оценка новых рынков, исследование конкурентов, выявление трендов и анализ отзывов пользователей.
• ИТ: поиск новых поставщиков и оценка сильных и слабых сторон их продуктов.
• Разработка ПО: изучение API и внешней документации.

Deep research — новая агентная функция в ChatGPT, которая выполняет многошаговые исследования в интернете самостоятельно. Задайте ей запрос, и ChatGPT найдёт, проанализирует и синтезирует сотни онлайн‑источников, чтобы создать комплексный отчёт на уровне аналитика‑исследователя. Подробнее по ссылке

Программирование

Многие инженеры‑программисты ‑ это продвинутые пользователи ИИ. Они применяют его для отладки, генерации чернового кода на незнакомых языках, переноса кода с одного языка на другой и «разговоров с резиновой уточкой» (rubber‑ducking) по поводу своего кода. За последние два года способности ИИ в математике, науке и программировании на множестве языков значительно выросли, а многие инструменты уже предлагают предпросмотр кода в режиме реального времени.

Мы также наблюдаем, как многие, не являясь разработчиками, начинают программировать с помощью ИИ‑инструментов. Используя только естественный язык, маркетологи и финансисты создают скрипты на Python для автоматизации процессов, SQL‑запросы для извлечения данных или даже визуализации с frontend‑кодом для веб‑сайтов и внутренних презентаций.

Варианты, с которых можно начать:

• Инженеры‑программисты: отладка или rubber‑duck‑обсуждение кода, перенос его на другие языки, исследование API.
• Маркетинг: построение интерактивных графиков и визуализаций данных для передачи веб‑ и дизайн‑командам, написание SQL для анализа.
• Финансы: создание скриптов на Python для автоматизации отчетностей и расчетов.
• Продукт: создание интерактивных прототипов для быстрого прояснения идей о продукте.

Инженерная команда Tinder использует ChatGPT для генерации чернового синтаксиса при работе с нетривиальными языками — например, Bash‑скриптами, требующими узкоспециализированных знаний. ChatGPT повышает эффективность их кодирования, облегчая обращение к внешней документации API и решение архитектурных и дизайнерских задач.

Задачи в Jira, которые раньше откладывались, потому что казались рутиной, теперь я беру охотнее: знаю, что с ChatGPT мне будет проще с ними справиться.

Крис Фуллер, Staff Software Engineer, Tinder

Анализ данных

ИИ помогает любому человеку объединять данные из разных источников, выявлять инсайты и тренды, работать со сложными таблицами без углублённых навыков Excel, SQL или Python.

Вы можете передать ИИ несколько таблиц или снимок экрана с дашбордом для быстрой аналитики. Он понимает данные в таблицах, «читает» визуальные графики и даже помогает форматировать вывод для отчётов. Можно задавать желаемую структуру результата — предпочитаемые типы графиков, формат сводки или логику сравнения.

Варианты, с которых можно начать:

• Маркетинг: загрузить данные участия в вебинаре и быстро визуализировать их. Суммировать ключевые тренды из скриншота дашборда.
• Продукт: анализировать тренды, отклики в соцсетях или данные CRM о запросах функций, чтобы выявлять новые возможности.
• Продажи: просмотреть список аккаунтов, найти наиболее перспективные, сопоставить лиды с аккаунтами и оценить их на предмет сигналов интереса.
• Финансы: оперативно анализировать данные о затратах и искать тренды либо объединять данные из разных таблиц и баз.

Poshmark, маркетплейс модной одежды, использует ChatGPT для генерации Python‑кода, который сводит миллионы строк таблиц при анализе бизнес‑показателей. Затем ИИ создаёт еженедельные отчёты о показателях и бухгалтерские отчеты для руководства, экономя часы ручного труда каждую неделю.

Мы значительно сократили ручной труд и улучшили скорость, точность, коммуникацию и инсайты. Я вижу, как растёт ценность работы каждого сотрудника.

Родриго Брумана, CFO, Poshmark

Генерация идей и стратегия

Варианты «Идеация и стратегия» популярны во всех командах — от мозгового штурма нового поста в блоге до структурирования документа, проверки стратегии или получения обратной связи по работе с учётом целей и предпочтений стейкхолдеров.

По мере того как модели ИИ становятся мультимодальными, мы видим, что команды используют голос и визуализацию для взаимодействия с ИИ так же, как с коллегой.

А по мере того как модели обретают способность продумывать сложные задачи, многие команды создают с ними стратегические планы, учитывающие данные, цели, контекст, ограничения и зависимости.

Варианты, с которых можно начать:

• Маркетинг: мозговой штурм кампаний, основанных на новых возможностях; загрузить маркетинговый бриф и спросить, чего в нём не хватает; запросить go‑to‑market план для запуска продукта.
• Финансы: разработка плана выхода на новый рынок с учётом местных конкурентов, рисков, размера возможности и требований к ресурсам.
• Продукт: создание планов запусков с учётом всех зависимостей и рисков; загрузить ТЗ и выявить слабые места перед ревью у руководства.
• Продажи: тренировать питч или навыки выявления потребностей в голосовом режиме.

Match Group, мировой лидер онлайн‑знакомств, экспериментирует с мультимодальными возможностями GPT‑4, чтобы проводить симуляции фокус‑групп для проверки удобства продукта. Загружая вайрфреймы и прося ChatGPT сыграть роль конкретной персоны, дизайнеры могут задавать вопросы, пока «пользователь» перемещается по интерфейсу и даёт обратную связь. Результат — новые идеи для продуктовых инноваций без дополнительных затрат и задержек.

Автоматизации

Многие варианты использования включают автоматизацию части задачи. Мы наблюдаем, как клиенты выделяют повторяющиеся рутинные операции и передают их ИИ. Автоматизации могут быть простыми — например, еженедельные конкурентные обзоры, — или сложными, как формирование финансового отчёта для еженедельного брифинга руководства, готового к проверке человеком.

Память и кастомные инструкции — ключ к автоматизации подобных процессов; пользовательские GPT — способ их распространения. Создавая стандартный набор инструкций, загружая один и тот же документ и указывая одинаковый формат вывода, команды могут передавать низкозначимые задачи.

Сегодня такие автоматизации часто охватывают отдельные задачи, но с появлением продуктов вроде deep research и Operator мы движемся к миру, где ИИ сможет самостоятельно выполнять многошаговые процессы по расписанию.

Варианты, с которых можно начать:

• Маркетинг: формировать стандартный отчёт и визуализации для быстрого отчёта о вебинаре; или делать краткие сводки для Slack на основе заметок либо транскриптов встреч.
• Продукт: создавать суммаризатор статуса запуска; или еженедельно собирать клиентские инсайты и делиться ими; превращать заметки встреч в сообщения для руководства, подводящие итоги и следующие шаги.
• Финансы: превращать еженедельные финансовые данные в обзор для руководства с оповещениями о значимых изменениях.
• ИТ: загрузить схему архитектуры в виде скриншота и попросить выделить ключевые зависимости, риски и возможности оптимизации.

Credit Analysis Pro GPT банка BBVA помогает аналитикам по кредитным рискам ускорять оценку, извлекая неструктурированные данные из различных источников, таких как годовые отчёты, ESG‑оценки и пресса.

План действий

1. Научите команды основам каждого из шести примитивов и приведите примеры для всех департаментов.
2. Организуйте генерацию идей для новых кейсов — хакатоны или общекорпоративные конкурсы, чтобы выяснить, кто предложит самый интересный вариант использования.
3. Изучите «Use Case Olympics» от Bain — это готовая методика.
4. Создайте таблицу или канал в мессенджере для сбора всех кейсов, которые предложат ваши команды.

Как Estée Lauder наладила воспроизводимый процесс GPT‑разработки

Лаборатория GPT компании Estée Lauder формирует кросс‑функциональные команды — бизнес‑пользователь, предметный эксперт и технический лидер — чтобы выявлять и разрабатывать высокоценные кейсы. Их процесс прост и повторяем:

• Design — бизнес‑пользователь прописывает цель, объём и аудиторию в двухстраничном брифе.
• Prepare — эксперт собирает релевантные данные, формируя кейс по передовым практикам.
• Build and Test — техлид строит GPT, интегрирует наборы данных и тестирует точность и стабильность.
• Launch — вся команда развёртывает GPT и создаёт руководство пользователя.
• Pivot and Scale — команда собирает обратную связь и итеративно оптимизирует GPT.

«Правильный выбор кейсов начинается с правильных вопросов, — отмечает Чармэйн Пек, директор по внедрению ChatGPT Enterprise. — Зачем нам этот GPT? Какую проблему мы решаем? Какое влияние он окажет?»

Для подробностей см. материал о GPT Lab Estée Lauder.

Сбор и приоритизация вариантов использования

Когда команды осваивают ключевые кейсы и начинают искать проблемы для решения, число вариантов быстро растёт.

Дальнейшая задача — не поиск, а приоритизация: какие кейсы можно масштабировать на всех сотрудников? какие принесут экономию уже сейчас? какие создадут новый продукт или источник выручки?

Наши группы клиентского успеха применяют матрицу «Влияние / Усилие», чтобы помогать корпоративным клиентам ранжировать кейсы. Это простая диаграмма‑квадрант, где каждый вариант оценивается по ценности для бизнеса и по степени требуемых ресурсов.

High ROI focus: Быстрые победы с высоким воздействием и низкими усилиями — часто лучшее место, чтобы начать и создать импульс.

Self‑service: Проекты с самыми низкими усилиями, которые один сотрудник может запустить для себя как личного ассистента. Многие начинаются как индивидуальные решения, но часто становятся ценными для целых команд.

High‑value / high‑effort: Часто трансформационные, но обычно требуют больше времени, планирования и ресурсов. Многие команды стартуют с «быстрых побед», чтобы набрать обороты и использовать их в качестве вдохновения для более крупных инвестиций.

High‑effort / low‑impact: Такими можно пока пренебречь. Но новые продукты и возможности могут сделать их легче реализуемыми, поэтому стоит быть готовыми пересмотреть.

План действий

1. Продвигайте матрицу приоритизации по всей компании: поощряйте сотрудников использовать её на командных встречах, чтобы выявлять лучшие идеи.
2. Для кейсов «высокая ценность / высокие усилия» рассмотрите развёртывание кастомного GPT на этапе оценки объёма работ.
3. Пусть руководители поддерживают те кейсы, которые влияют на целые департаменты. Поддержка «сверху‑вниз» — отличительная черта успешных внедрений ИИ.
4. Пересматривайте оценки каждый квартал: то, что сегодня требует больших усилий, завтра может стать «низко‑висящим плодом» по мере развития возможностей ИИ.

Следующий шаг: картирование рабочих процессов департамента

Большинство команд начинает с того, что применяет ИИ к отдельным задачам: редактирование блог‑постов, создание брифов кампаний или черновиков политик. Так проще мыслить об ИИ — в контексте отдельных задач.

Но наблюдая за power‑user’ами, которые вплетают ИИ во всё, что делают, мы видим, как они находят кейсы, охватывающие многошаговые процессы.

Вот как может выглядеть многошаговый процесс:

1. Использовать deep research для изучения рыночных трендов
2. Проанализировать данные клиентов для оценки размера возможности
3. Провести мозговой штурм стратегии запуска в голосовом режиме
4. Сгенерировать сообщения, материалы кампании и их переводы

Начните сегодня

ИИ — это не традиционное ПО или облачное приложение. Чтобы задействовать его преимущества, требуется новый образ мышления. Наш опыт с клиентами показывает, насколько быстро люди из самых разных областей могут освоить этот подход и начать видеть высокоэффективные варианты использования в своей работе.

Запустить этот процесс означает помочь вашей организации сделать три шага:

1. Понять, где ИИ приносит ценность
   Определите части вашего бизнеса, которые могут немедленно выиграть от ИИ.
2. Научить сотрудников базовым вариантам использования
   Помогите командам изучить фундаментальные кейсы и начать создавать собственные.
3. Приоритизировать то, что масштабировать
   Сфокусируйтесь на высокоэффективных, малозатратных возможностях, используя матрицу «Влияние / Усилие».

Чем активнее люди работают с ИИ, переосмысливая задачи и процессы, тем больше возможностей они обнаруживают.

Мы надеемся, что это руководство даст вашей команде чёткий старт. Мы готовы поддержать вас в пути от идей к результатам.

«Мы рассматриваем каждый бизнес‑процесс — от юридического до R&D, от производства до коммерции — и думаем, как перепроектировать его с помощью ИИ.»

Стефан Бансель CEO, Moderna