От контента до поддержки: нейросети как главный инструмент бизнеса в 2025 году

Игнорировать нейросети сегодня — все равно что продолжать набирать текст на печатной машинке, имея под рукой компьютер. Искусственный интеллект справляется с множеством вопросов точнее, быстрее и оперативнее живых специалистов. Давайте разберемся, какие задачи можно уже смело доверить нейросетям в 2025 году?

Светлана Чистякова

Оглавление

1. Создание контента
   • Примеры нейросетевого контента
2. Анализ, мониторинг и оптимизация
   • Примеры сегментации ЦА с помощью ИИ
3. Клиентский сервис
   • Примеры использования ИИ в поддержке клиентов
4. HR-поддержка
   • Примеры нейросетевого рекрутинга
5. Решение задач в IT-сфере
   • Примеры применения искусственного интеллекта в IT
6. Тайм-менеджмент
7. Заключение

Создание контента

За последние два года нейросети заметно прогрессировали. Примитивные генерации превратились в качественный контент, который порой трудно отличить от созданного человеком. Эксперты по нейроинструментам — Сервис Text.ru — поделились своим мнением по вопросу применения искусственного интеллекта и рассказали, какие задачи уже смело можно ему доверить.

Сегодня с помощью AI-инструментов можно получить:

1. Тексты и еще раз тексты. ИИ пишет посты для социальных сетей, создает карточки товаров и неплохо справляется с лонгридами. Конечно, результаты генерации все еще нужно проверять и задавать искусственному интеллекту правильные промпты.
2. Изображения. Нейросетями создаются качественные изображения в разной стилистике: портреты, пейзажи, инфографика. Порой все еще возникают артефакты: размытие, нарушение законов физики, появление лишних элементов или потеря важных деталей. Проблема чаще всего решается уточнением запроса.
3. Аудио. Искусственный интеллект синтезирует реалистичную человеческую речь, превращает текст в звук и даже пишет полноценные треки. Результаты не всегда идеальны, но уже можно создавать уникальное музыкальное сопровождение или озвучку для роликов.
4. Видеоконтент. ИИ уже самостоятельно генерирует видеоряд с сюжетом, выполняет быстрый монтаж, накладывая музыку и голос. Среди ошибок могут встретиться неудачные ракурсы, ошибки в выборе цветовой палитры и неестественное движение объектов.
5. AI-двойника. Многие приложения по созданию видео предлагают и такую опцию. Нужно загрузить небольшой фрагмент видео с говорящим человеком и нейросеть создаст новое видео с этим же героем. Порой движение рта выглядит неестественно, но для короткого ролика опцию вполне можно использовать.

Примеры нейросетевого контента

Мировые и российские бренды уже активно применяют ИИ-контент в рекламных кампаниях. Например, Love Republiс обратились к нейросетям для создания серии роликов и лукбука, приуроченных к выходу новой коллекции. Gloria Jeans и вовсе выпустила модели в коллаборации с искусственным интеллектом.

Лукбук Love Republic (1)

Анализ, мониторинг и оптимизация

В 2025 году можно активно подключать нейросети к анализу рынка и доработке продукта. ИИ будет полезен для:

• изучения рынка и потребительского поведения — отслеживания потребностей и пожеланий целевой аудитории, оценки конкурентов и динамического спроса;
• мониторинга отзывов и комментариев клиентов — нейросети умеют распознавать эмоции и настроение, обобщать большие объемы информации и выявлять тенденции;
• прогнозирования спроса и управления товарным остатком — ИИ-аналитика позволяет оценивать будущие продажи и грамотно планировать закупки;
• оптимизации рекламы и маркетинговой стратегии — AI-инструменты работают с таргетированной рекламой, обеспечивая максимальную отдачу от вложений.

Используя ИИ, компании получают мощное конкурентное преимущество. Они видят ситуацию на рынке шире и четче, знают реальные потребности аудитории и вовремя реагируют на изменения. Глубокое понимание продукта и портрета потребителя помогают создавать эффективные рекламные кампании, делать коммуникацию направленной и персонализированной. Наконец, постоянный анализ данных важен для уменьшения рисков и убытков.

Примеры сегментации ЦА с помощью ИИ

Хорошим примером служит Nike, превративший нейросети в настоящих помощников для бизнеса. Для разработки индивидуального подхода к каждой группе бренд сегментировал аудиторию по поведению и стилю жизни, используя ИИ. Он же помог Nike точнее сформулировать стратегию, предположить результаты от рекламных акций, а также подобрать материалы для будущих коллекций с учетом тренда на экологичность.

Кстати, Nike использует AI и в производстве. У бренда есть нестандартная модель кроссовок от искусственного интеллекта (2)

Торговая сеть ВкусВилл одной из первых стала анализировать предпочтения покупателей нейросетевыми инструментами. Благодаря им за три месяца популярность трендовых продуктов взлетела на 35%, а число постоянных покупателей сразу выросло. Не отстает и Сбербанк. Его специалисты разработали ИИ-программу, которая изучает запросы аудитории и формирует персональные предложения по займам и вкладам. Успешно внедряет AI и сеть супермаркетов Лента, предлагающая региональные скидки и выгодные покупки именно тогда, когда это действительно актуально для клиента.

Клиентский сервис

Очевидно, что качественная и профессиональная поддержка клиентов важна для повышения лояльности аудитории и поддержания репутации бренда. Люди ценят, когда к ним прислушиваются и стараются помочь, а решенная вовремя проблема укрепляет их доверие. Однако организовать полноценный сервис, особенно с круглосуточным режимом работы — задача дорогая и сложная. Тут на помощь снова приходят нейросети. Они могут общаться с клиентами круглосуточно и оперативно консультировать без привлечения живого сотрудника. В 2025 году актуальны такие инструменты на базе ИИ, как:

1. Чат-боты. Позволяют быстро и эффективно отвечать на вопросы клиентов в мессенджерах и на сайтах. При настройке создаются собственные скрипты или используются заготовленные шаблоны. Кроме того, в чат-ботах есть выбор тона общения с пользователем: официальный или разговорный. Легко найти именно тот, который соответствует позиционированию бренда.
2. Голосовые ассистенты. Обрабатывают звонки, поддерживают беседу и помогают с решением базовых проблем. Интегрируются с клиентской базой — ассистент обращается к пользователю по имени и располагает актуальной информацией по заказам.
3. CRM-системы с элементами ИИ. Ведут клиентскую базу, запоминают предыдущие обращения и учитывают индивидуальную историю, делая коммуникацию комфортной и персонифицированной.

Примеры использования ИИ в поддержке клиентов

X5 Retail Group уже давно использует голосовых роботов, заменяющих операторов на горячей линии. Ассистент регистрирует карты лояльности, переносит бонусы, сообщает баланс и проводит опросы среди покупателей о качестве товаров и сервиса. Изначально у робота было около 300 готовых фраз, но разработчики продолжают пополнять библиотеку новыми сценариями.

KFC тоже успешно применяет нейросети для улучшения клиентской поддержки. Для бренда разработан специальный чат-бот Kiri, встроенный в популярную китайскую платформу WeChat Mini (3)

HR-поддержка

В 2025 началась настоящая гонка за хорошими сотрудниками. Кадровый голод заставил многие компании пересмотреть привычные подходы к поиску кандидатов. Чтобы снизить нагрузку на HR-менеджеров, бренды стали чаще обращаться к ИИ. Согласно прогнозам американской аналитической компании Gartner, уже в этом году 75% специалистов по подбору персонала будут обращаться к Ai-технологиям для:

• автоматического подбора кандидатов — анализа анкет и отбора подходящих претендентов на должность;
• первичного изучения резюме — оценки опыта и квалификации соискателя;
• проведения онлайн-интервью на предварительном этапе собеседования;
• тестирования личностных характеристик и оценки мотиваций будущего сотрудника;
• помощи в адаптации новичков, подготовки индивидуальных планов обучения и сопровождения на старте;
• формирования внутреннего кадрового резерва — выявления перспективных соискателей внутри компании для карьерного продвижения.

При традиционном ручном подборе кандидатов HR-менеджер сам просматривает десятки, а порой и сотни резюме, проверяет соискателей на соответствие требованиям и проводит собеседования. Это долго, трудоемко и субъективно, ведь зачастую решение и приеме на работу зависит от личных предпочтений специалиста по персоналу. Нейросети кардинально меняют взгляд на HR. Алгоритмы за доли секунд анализируют варианты, сравнивают квалификацию с критериями вакансии и предлагают лучших кандидатов. Правда, полный переход на искусственный интеллект в подборе сотрудников — не самая лучшая идея. Нейросети могут пропустить интересных кандидатов, чье образование или опыт выглядят нестандартно. Такие люди могли бы принести огромную пользу команде, но оценить их истинный потенциал способен только опытный HR-специалист на личной встрече.

Примеры нейросетевого рекрутинга

Система поиска вакансий с помощью ИИ (4)

В апреле 2025 года Лаборатория Касперского внедрила ИИ-систему для поиска сотрудников. Нейросеть самостоятельно анализирует резюме, профильные площадки и социальные сети, отсеивая кандидатов по опыту и профессиональным навыкам.

Еще один яркий пример успешного сочетания человеческих качеств и потенциала нейросетей демонстрирует компания Unilever. Ее представители ищут молодые таланты по всему миру с помощью искусственного интеллекта и используют интерактивные методы отбора. Соискатели проходят игры-тесты, а нейросеть анализирует их решения, мимику и жесты во время видеособеседований. Для приема на работу важна не история прежних достижений, а способности и потенциал кандидата.

Решение задач в IT-сфере

ИИ действительно помогает разработчикам писать и улучшать программный код, но на этом их возможности не заканчиваются. Они могут решать задачи в сферах:

1. Облачных технологий и оптимизации. Нейросети мониторят работу серверов, выявляют отклонения и заранее оповещают о рисках критичных событий. Это помогает избежать перегрузки оборудования или неожиданных технических сбоев.
2. Информационной безопасности. AI-системы непрерывно контролируют состояние сетей, фиксируют подозрительные события и предотвращают попытки взлома. Они действуют быстрее и эффективнее человека, защищая важную информацию.

Примеры применения искусственного интеллекта в IT

Яркий пример практического применения нейросетей — GigaChat от Сбербанка. Через интеграцию по API он способен создавать чат-ботов, умеющих распознавать фишинговые атаки, выявлять сомнительные ссылки и анализировать поведение пользователей для обнаружения аномалий. Еще одна эффективная технология — система блокировки на основе искусственного интеллекта от компании Check Point. Она помогла вовремя заметить и обезвредить крупную атаку злоумышленников на корпоративные сети.

Платформа Densify анализирует нагрузку центров обработки данных, а Cast AI подключается к облаку компании и формирует отчет с рекомендациями по сокращению расходов без потери производительности. (5)

Тайм-менеджмент

Эффективное управление временем — залог успеха. В 2025 году нейросети помогают справиться с ежедневными задачами, распределить приоритеты и составить расписание. Вот несколько возможностей, которые они предлагают:

• планирование задач — анализируют прошлые проекты и формируют оптимальный график, учитывая сложность задач и доступные ресурсы;
• распределение приоритетности — помогают выделить главное и второстепенное, назначая приоритеты задачам в зависимости от сроков и важности;
• контроль дедлайнов — предупреждает о приближении сроков сдачи проектов и напоминает о текущих делах;
• оценка рабочего ритма — контролирует ритм работы и отдыха, предлагая советы по оптимальной нагрузке и профилактике переутомления.

Среди инструментов для тайм-менеджмента с нейросетями можно выделить приложение NotionAI, которое используется такими известными компаниями, как Microsoft и Samsung, для повышения индивидуальной и командной продуктивности. (6)

Заключение

В 2025 году нейросети становятся незаменимыми в решении множества задач для бизнеса. Несмотря на опасения скептиков, будущее за теми, кто сможет гармонично соединить возможности искусственного интеллекта и человеческий подход. Не бойтесь делегировать Ai-инструментам рутинные задачи, чтобы уделить больше времени развитию творческого потенциала и стратегическим вопросам уже сейчас.

Статья подготовлена:

Светлана Чистякова

Контент-маркетолог проекта Text.ru, редактор блога.