Сегодня искусственный интеллект — одна из самых обсуждаемых тем в бизнесе. Его упоминают в новостях, на конференциях и в разговорах о будущем. Но когда доходишь до практики, многие предприниматели задаются простым вопросом: а где он действительно работает и какую пользу приносит бизнесу уже сейчас?

По статистике, искусственный интеллект в бизнесе уже широко применяется и показывает реальный экономический эффект в разных сферах. По статистике, уровень внедрения ИИ в мире вырос с 55% в 2023 году до 72% в 2024-м, а в России 50% компаний крупного и среднего бизнеса увеличили использование ИИ на 20-50% и выше за последний год. Компании используют ИИ для автоматизации рутинных операций, маркетинга, анализа и прогнозирования, что значительно сокращает затраты и увеличивает прибыль.

В этой статье разберемся, где AI помогает компаниям зарабатывать, экономить и работать эффективнее.

В продажах и маркетинге

Что делает AI: анализирует поведение клиентов, помогает предсказывать спрос и формировать персональные предложения.

Простой пример:

Интернет-магазин может с помощью ИИ анализировать, что вы покупали раньше, и предлагать товары, которые действительно интересны именно вам. В итоге — больше повторных покупок, меньше “пустых” показов рекламы и экономия бюджета.

Какую пользу получает бизнес:

• Повышается конверсия из рекламы;
• Легче удерживать клиентов;
• Снижается стоимость привлечения. 

В операционной деятельности

Что делает AI: помогает автоматизировать рутину, планировать запасы и оптимизировать логистику.

Простой пример:

Если компания занимается поставками, система на основе данных о прошлых заказах и сезонах может прогнозировать, когда и какие товары стоит закупить заранее. Или подсказывает, как оптимальнее распределить заказы по складам и маршрутам доставки.

Польза:

• Меньше лишних закупок и “зависших” остатков;
• Сокращение времени доставки;
• Экономия на логистике. 

В обслуживании клиентов

Что делает AI: отвечает на типовые запросы, помогает операторам и ускоряет ответы.

Пример:

На сайте стоит чат, который понимает, что клиент спрашивает (“Где мой заказ?”, “Как вернуть товар?”) и выдает нужный ответ за секунды. Если вопрос сложный — подключает сотрудника, но уже с готовыми данными, чтобы не тратить время на уточнения.

Результат:

• Быстрее обработка запросов;
• Снижение нагрузки на команду поддержки;
• Клиенты довольнее. 

В контроле качества и безопасности

Что делает AI: “смотрит” за процессами через камеры и датчики, чтобы вовремя заметить ошибки или риски.

Пример:

На производстве система машинного зрения определяет, если деталь сделана с браком или если сотрудник нарушает технику безопасности (например, без каски).

Польза:

• Меньше потерь из-за брака;
• Предотвращение простоев;
• Повышение безопасности на производстве. 

В анализе данных и принятии решений

Что делает AI: обрабатывает большие массивы информации и помогает принимать решения не “на глаз”, а на основе фактов.

Пример:

AI может собрать данные о продажах, расходах и поведении клиентов, визуализировать их и подсказать, где бизнес теряет деньги, а где можно увеличить прибыль.

Польза:

• Осознанные управленческие решения;
• Быстрая реакция на изменения рынка;
• Прозрачная картина происходящего. 

Главное — не внедрять ИИ “для моды”, а понимать конкретную задачу: что именно вы хотите улучшить, ускорить или сэкономить. Тогда технология перестает быть абстрактной и начинает приносить реальные деньги.

Например, компании, с которыми работает Delaweb, часто начинают с небольшой задачи — автоматизации обработки заказов или внедрения умных отчетов — и уже через несколько месяцев видят эффект: быстрее работающие процессы, меньше ручной рутины и рост прибыли.

Что действительно можно автоматизировать с помощью AI

Когда говорят об искусственном интеллекте, часто создается ощущение, что он может “все”: заменить сотрудников, управлять бизнесом и принимать решения лучше людей.

На деле — не все так магически, но автоматизировать с помощью AI можно действительно многое, особенно то, что раньше отнимало часы и даже дни ручной работы. Разберем, что реально автоматизируется, и где это уже приносит ощутимую пользу бизнесу.

Рутинные задачи и работа с документами

Что делает AI:

• Обрабатывает входящие письма, счета и заявки;
• Заполняет шаблоны документов;
• Извлекает нужные данные из PDF, актов и договоров. 

Пример:

Раньше бухгалтер вручную переносил данные из счетов в систему. Теперь AI распознает текст, проверяет правильность сумм и автоматически заносит все в нужные поля. Человек просто контролирует результат.

Польза:

• Экономия часов на однотипной работе;
• Меньше ошибок;
• Больше времени на действительно важные задачи. 

Поддержка клиентов и заявки

Что делает AI:

• Автоматически отвечает на частые вопросы;
• Направляет запросы в нужный отдел;
• Анализирует настроение клиента (доволен / раздражен). 

Пример:

Компания получает десятки одинаковых сообщений: “Как оформить заказ?”, “Где мой товар?”, “Как скачать отчет?”. AI-бот отвечает мгновенно, а сложные обращения передает менеджеру уже с краткой сводкой сути вопроса.

Польза:

• Клиенты получают ответ без ожидания; 
• Поддержка не тонет в рутине; 
• Растет удовлетворенность и лояльность клиентов. 

Продажи и маркетинг

Что делает AI:

• Определяет, какие клиенты “созрели” для покупки;
• Подбирает персональные предложения;
• Планирует рекламные кампании на основе данных. 

Пример:

AI анализирует, какие клиенты давно не совершали покупок, и автоматически запускает для них персональное предложение. Или наоборот — видит, кто интересовался определенным продуктом, и отправляет им точечную рассылку.

Польза:

• Повышается эффективность рекламы;
• Растет конверсия;
• Маркетологи тратят меньше времени на ручные настройки. 

Управление запасами и логистикой

Что делает AI:

• Прогнозирует спрос на товары;
• Оптимизирует маршруты доставки;
• Контролирует остатки на складе. 

Пример:

AI видит, что летом растет спрос на определенную категорию товаров, и заранее формирует закупку. А при доставке система рассчитывает самый короткий и выгодный маршрут для водителя.

Польза:

• Меньше излишков и “залежалого” товара;
• Сокращение расходов на транспорт;
• Более точное планирование поставок. 

Контроль качества и безопасность

Что делает AI:

• “Смотрит” видео с камер и замечает нарушения;
• Определяет брак на производстве;
• Отслеживает несоблюдение техники безопасности. 

Пример:

На заводе камера с AI-системой мгновенно замечает, если сотрудник не надел каску или если деталь на конвейере повреждена. Система сообщает об этом оператору — и ошибка исправляется до того, как она станет проблемой.

Польза:

• Меньше потерь и простоев;
• Безопаснее производство;
• Более стабильное качество продукции. 

Аналитика и принятие решений

Что делает AI:

• Сводит данные из разных систем (CRM, ERP, Excel);
• Находит закономерности и аномалии;
• Формирует рекомендации и прогнозы.
  

Пример:
 

Руководитель видит сводку: продажи растут, но прибыль падает. AI показывает причину — растущие скидки по одному из направлений. На основе этого можно скорректировать стратегию.

Польза:

• Менее хаотичные решения;
• Быстрая реакция на изменения;
• Понятная картина того, что происходит с бизнесом. 

Главное — не “автоматизировать все”, а начать с узкого места

Частая ошибка — пытаться внедрить AI сразу во все процессы.Правильнее начать с того, где вы теряете время или деньги: например, в ручных отчетах, складском учете или обработке заказов.

В Delaweb мы часто видим, как даже небольшая автоматизация дает ощутимый результат:

• ускорение процессов в 2–3 раза,
• сокращение ошибок почти до нуля,
• заметная экономия на операционных расходах.

Все больше компаний в производстве, торговле и маркетинге внедряют решения на базе искусственного интеллекта и получают заметную экономию времени, снижение издержек и рост прибыли. Ниже — реальные примеры из разных сфер, а в конце — один из проектов, реализованных командой Delaweb.

Производство: контроль качества с машинным зрением

Проблема:

На крупном предприятии по выпуску металлических деталей часть продукции с дефектами все же проходила проверку — из-за человеческого фактора. Это приводило к рекламациям и потерям.

Решение:

AI-система с камерами “училась” распознавать дефекты по фотографиям изделий: царапины, неправильные формы, отклонения от стандарта. Система анализирует изображение каждой детали и в реальном времени сообщает о браке оператору.

Результат:

• количество дефектов, попавших на следующий этап, снизилось на 40%;
• скорость проверки выросла в 3 раза;
• операторы теперь контролируют исключения, а не все подряд. 

Торговля и дистрибуция: автоматическое планирование запасов

Проблема:

Компания-дистрибьютор регулярно сталкивалась с нехваткой одних товаров и избытком других. Заказы формировались “на глаз” и часто не совпадали с реальным спросом.

Решение:
 

Внедрена система прогнозирования спроса на основе AI-модели, которая учитывает сезонность, прошлые продажи, акции и даже погоду. AI предлагает оптимальные объемы закупок и автоматически формирует заказ поставщикам.

Результат:

• излишки на складе сократились на 27%;
• товарооборот вырос на 15%;
• время на формирование заказов сократилось с нескольких дней до пары часов. 

Маркетинг: персональные предложения и точечные рассылки

Проблема:

Крупная сеть розничных магазинов тратила большие бюджеты на массовую рекламу, но отдача от кампаний снижалась. Клиенты уставали от одинаковых рассылок.

Решение:

AI-система анализировала историю покупок, интересы и поведение клиентов — и формировала персональные предложения. Например, покупателю, который часто приобретает кофе, предлагались скидки на кофемашины и аксессуары, а не случайные товары.

Результат:

• рост среднего чека на 19%;
• возврат “спящих” клиентов — +12%;
• снижение рекламных расходов на 22% при сохранении объемов продаж. 

IoT: умный мониторинг оборудования

Проблема:

На производственном предприятии простаивало оборудование — поломки происходили неожиданно, и ремонт занимал часы или даже дни.

Решение:

IoT-датчики собирали данные о вибрации, температуре и нагрузке станков. AI-модуль анализировал изменения и предсказывал, когда оборудование начнет работать нестабильно.

Результат:

• снижение внеплановых простоев на 45%;
• экономия на ремонте и обслуживании; 
• плановые ремонты стали действительно плановыми.

Кейc — Delaweb: Разработка IoT-решения для багги

Один из наших кейсов, где мы применили IoT — проект для Royal Obidos Spa & Golf Resort в Португалии. Команда Delaweb разработала систему, которая делает аренду электрокаров (buggy) на поле умной и управляемой.

Проблема:

На большом гольф‑поле легко потерять контроль за движением багги, игроки могут заехать в запрещенные зоны, а персонал тратит много времени на навигацию и поддержание темпа игры.

Решение с помощью IoT:

• Геолокация и контроль зон: каждая багги отслеживается в реальном времени, и система блокирует заезд в запрещенные участки.
• Интерактивное приложение для игроков: карта с лунками, функция “линейки” (расчет расстояния до лунки), таймер “Pace‑of‑Play”, навигация по полю.
• Сервисные функции: заказ напитков и снеков прямо через приложение с доставкой к багги, что повышает удобство и продажи. 

Результаты:

• Улучшение опыта клиента: игроки получают удобную навигацию и сервис прямо на поле.
• Контроль и экономия: запрет движения в уязвимые зоны сокращает повреждения и простои.
• Оптимизация работы персонала: встроенный таймер и навигация снижают нагрузку на сотрудников.
• Дополнительные продажи: возможность заказа с поля увеличивает доход без дополнительных усилий. 

Вывод для бизнеса:
 

Этот кейс показывает, как IoT реально работают на эффективность и прибыль: они помогают контролировать процессы, повышать качество сервиса и создавать новые источники дохода.

Если в вашем бизнесе есть процессы, которые требуют контроля, мониторинга или интерактивного взаимодействия с клиентами, внедрение подобных решений может дать ощутимую отдачу.

Искусственный интеллект сейчас в моде, и многие компании хотят показать себя “технологичными”. Но часто происходит так, что AI внедряют не для реальной пользы бизнеса, а ради красивых слов в пресс-релизе, презентации или отчете для инвесторов.

Вот почему это опасно и малоэффективно:

1. Нет конкретной задачи

Часто компания внедряет AI, потому что “это современно” или “все так делают”, но не знает, что именно хочет автоматизировать или улучшить.

Пример:
 

Внедрили чат-бота для сайта, который почти не отвечает на вопросы клиентов и постоянно направляет их к менеджеру. В итоге сотрудники получают дополнительную рутину, а клиенты недовольны.

Вывод:
 

AI без конкретной цели — это пустая трата ресурсов.

2. Недостаток данных или плохое качество данных

AI работает только с тем, что ему дают. Если данные неструктурированные, неполные или неточные, система не сможет принимать правильные решения.

Пример:

Система прогнозирования спроса обучалась на устаревших таблицах Excel и давала ошибочные рекомендации по закупкам. Компания теряла деньги на лишних товарах и дефиците.

Вывод:

Важно убедиться, что данные для AI достаточно качественные и актуальные.

3. Сложная и непонятная реализация

Иногда AI внедряют, но сотрудники не понимают, как с ним работать, или система слишком сложная для повседневного использования.

Пример:
 

Сотрудникам дали инструмент с десятками функций, которые никто не использует, потому что интерфейс неудобный. AI “есть”, но пользы нет.

Вывод:

Решение должно быть простым и понятным, иначе оно останется на полке.

4. Погоня за модой вместо пользы

Если цель — просто похвастаться AI, часто выбирают дорогие технологии, которые не приносят реального эффекта.

Пример:

Внедрили сложную систему прогнозирования для малого бизнеса, где достаточно было обычного Excel‑отчета и простого алгоритма. Результат: деньги потрачены, эффективность не выросла.

Вывод:

AI должен решать конкретную проблему, а не быть “ради AI”.

Как избежать ошибок

• Сначала определите реальную бизнес-цель: что вы хотите автоматизировать или улучшить.
• Проверьте качество данных: без правильной информации AI не поможет.
• Начинайте с небольших пилотных проектов, где эффект легко измерить.
• Сделайте инструмент удобным для сотрудников, чтобы им было легко использовать AI в работе.
• Внедряйте AI для решения конкретной задачи, а не для PR или красивых слов.

Искусственный интеллект перестал быть просто модным словом. Сегодня он помогает бизнесу экономить, ускорять процессы и повышать качество сервиса. Рассмотренные кейсы показывают, что AI эффективен, когда:

• Есть конкретная задача — от прогнозирования спроса до контроля качества или автоматизации заявок.
• Данные для анализа точные и актуальные.
• Решение интегрировано в существующие процессы и удобно для сотрудников.
• Технологии выбираются под конкретные задачи, а не “ради красивого слова”. 

Мы видели примеры из разных отраслей:

• Производство: машинное зрение уменьшает брак и экономит время операторов.
• Продажи и маркетинг: AI помогает персонализировать предложения, планировать рекламу и прогнозировать спрос.
• IoT и сервисы: умные багги на гольф‑поле показывают, как AI + телеметрия повышают удобство клиентов и эффективность персонала. 

Ошибки ради PR приводят к пустой трате ресурсов, поэтому внедрять AI нужно с пониманием реальной пользы для бизнеса.

1. Определите цель — какую проблему или процесс вы хотите улучшить.
2. Проверьте данные — убедитесь, что они полные, точные и актуальные.
3. Начинайте с пилота — небольшого проекта, где эффект легко измерить.
4. Выбирайте технологии под задачу, а не “модные фишки”.
5. Интегрируйте с существующими процессами — CRM, ERP, складские или производственные системы.
6. Обучите сотрудников — чтобы AI реально использовался в работе, а не оставался “на полке”.
7. Измеряйте результат — ускорение процессов, экономия, рост продаж, повышение качества или лояльности клиентов.
8. Масштабируйте решения — расширяйте применение AI на другие задачи и процессы по мере успеха пилота. 

Если вы видите, что в вашей компании есть процессы, которые тратят слишком много времени, ресурсы расходуются неэффективно или есть возможность улучшить сервис для клиентов — команда Delaweb поможет:

• провести аудит текущих процессов и определить точки, где AI принесет реальную пользу;
• выбрать подходящие технологии и интегрировать их в ваши системы;
• запустить пилотные проекты и масштабировать успешные решения;
• обучить сотрудников работе с новыми инструментами и сопровождать проект на всех этапах. 

Так вы получите AI, который действительно работает на ваш бизнес.