Читать книгу Внедрение ИИ в бизнес - Группа авторов - Страница 4

Помните, как в фильмах про будущее крутые роботы помогали людям с рутинными задачами, пока те занимались чем-то действительно интересным? Так вот, будущее уже здесь! Только вместо Терминатора у нас – алгоритмы и нейросети. Звучит не так захватывающе, но зато гораздо полезнее для бизнеса и эффективнее для повседневных задач.

Ваня, стой! Хватит загоняться про сложность ИИ!

Ваня руководит интернет-магазином товаров для дома. Слушал подкаст про искусственный интеллект, услышал все эти страшные слова: «нейронные сети», «машинное обучение», «глубокое обучение», «языковые модели»… В голове каша, в душе тревога.

– Да это всё только для технарей с тремя высшими! – решил Ваня и забил на тему ИИ.

Через полгода Ваня узнал, что его конкурент автоматизировал обработку заказов с помощью ИИ и теперь обрабатывает в 3 раза больше заказов с тем же штатом. А ещё запустил круглосуточный чат-бот, который отвечает на вопросы клиентов даже ночью, когда Ванина поддержка спит.

Ваня расстроился и понял, что зря он не разобрался с ИИ. А разобраться-то было несложно! Суть проста: ИИ – это как новый сотрудник, только цифровой.

ИИ – это цифровой помощник (который дополняет работу команды)

Вместо того чтобы представлять ИИ как какое-то магическое существо из Силиконовой долины, давайте посмотрим на него как на виртуального помощника:

→ У него есть чёткие инструкции (алгоритм или промпт) → Он активируется по определённым сигналам (триггеры) → Он выполняет задачи и выдаёт результат (действия)

ИИ имеет свои особенности, благодаря которым он отлично дополняет работу вашей команды:

● Работает круглосуточно, не требуя перерывов

●Обрабатывает большие объемы однотипных задач последовательно

● Придерживается заданных инструкций без отклонений

● Масштабируется без пропорционального увеличения затрат

● Выполняет рутинные задачи, освобождая людей для творческой работы

Важно понимать: ИИ не заменяет человека, а берет на себя задачи, которые можно автоматизировать. У ИИ есть свои ограничения – он не проявляет инициативу и креатив так, как человек. Зато в рутине и строго регламентированных процессах он невероятно эффективен!

Как это работает? Просто о сложном

Давайте разберем, как устроен процесс работы нашего цифрового помощника:

Триггер – событие, которое запускает работу ИИ. Например: новое письмо на почте, заявка на сайте, время дня (каждое утро в 9:00).

Инструкция – то, что ИИ должен делать при срабатывании триггера. Раньше это был код, теперь – обычный текст на человеческом языке.

Действие – то, что ИИ делает согласно инструкции. Например: отвечает на письмо, сортирует данные, генерирует отчёт.

Суть автоматизации: Триггер → Инструкция → Действие

От кода к человеческому языку: революция доступности

Ключевое изменение последних лет:

Раньше: Чтобы автоматизировать процесс, нужно было писать код. Нужны были программисты, которые требовали больших денег и много кофе.

if (email.subject.includes («возврат»)) {

sendTemplate («return_policy. txt»);

assignToManager («returns»);

}

Сейчас: Можно дать ИИ инструкцию на обычном языке:

«Если тема письма содержит слово „возврат“, ответь клиенту используя шаблон политики возврата и направь это письмо менеджеру по возвратам»

Видите разницу? Теперь для создания автоматизации не нужно быть программистом. Достаточно уметь чётко формулировать задачи. Это как разница между необходимостью самому собирать двигатель и возможностью просто сказать водителю маршрут поездки.

Волшебная формула для общения с ИИ: искусство составления запросов

А теперь внимание! Хочу поделиться золотой формулой, которая поможет вам составлять максимально эффективные инструкции для вашего цифрового помощника. Эта формула работает практически со всеми современными языковыми моделями (ChatGPT, Claude, Gemini и другие).

Формула PACT: эффективное взаимодействие с ИИ

Чтобы ваш цифровой помощник понимал вас правильно с первого раза, используйте формулу PACT при составлении запросов:

P – Персона (Persona): Укажите, в какой роли должен выступить ИИ.

● «Выступи в роли финансового аналитика…»

● «Действуй как опытный копирайтер…»

● «Работай как эксперт по логистике…»

A – Задача (Assignment): Четко сформулируйте, что нужно сделать.

● «Твоя задача – проанализировать эти цифры продаж и выявить тренды…»

● «Тебе нужно написать коммерческое предложение на основе этих данных…»

● «Разработай план оптимизации маршрутов доставки…»

C – Контекст (Context): Дайте всю необходимую информацию для выполнения задачи.

●«Мы работаем в сфере B2B-продаж промышленного оборудования…»

●«Наша целевая аудитория – женщины 35—45 лет, интересующиеся здоровым образом жизни…»

● «Бюджет проекта составляет 200,000 рублей, срок выполнения – 2 недели…»

T – Формат ответа (Type of response): Укажите, в каком виде вы хотите получить результат.

● «Представь результат в виде таблицы с тремя колонками…»

● «Подготовь ответ в формате SWOT-анализа…»

● «Сделай короткое резюме из 5 ключевых пунктов…»

Пример запроса по формуле PACT:

«Выступи в роли маркетолога с опытом работы в e-commerce (Персона). Твоя задача – разработать стратегию продвижения нового продукта в социальных сетях (Задача). Мы запускаем линейку экологичных бытовых средств для уборки, наша целевая аудитория – молодые семьи, бюджет на первый месяц – 100,000 рублей (Контекст). Представь стратегию в виде пошагового плана на первые 3 месяца с указанием каналов, типов контента и примерных бюджетов (Формат ответа).»

Как это работает на практике

Давайте рассмотрим, как формула PACT может упростить взаимодействие с вашим цифровым помощником на примере автоматизации обработки клиентских запросов:

Плохой запрос: «Отвечай на письма клиентов про доставку»

Хороший запрос (по формуле PACT): «Выступи в роли дружелюбного, но профессионального менеджера по клиентскому сервису (P). Твоя задача – отвечать на входящие запросы клиентов о статусе доставки их заказов (A). Мы работаем с двумя службами доставки: СДЭК (срок доставки 3—5 дней) и Почта России (срок доставки 7—14 дней). Клиенты часто спрашивают о сроках, стоимости и возможности изменения адреса доставки (C). Давай ответы в формате: приветствие, ответ на вопрос с конкретной информацией, предложение дополнительной помощи, подпись „Команда поддержки“ (T).»

Мосты между программами: как системы общаются друг с другом

Давайте представим, что у вас есть разные программы, которые нужно заставить работать вместе. Например, интернет-магазин на одной платформе, CRM-система на другой, а склад учитывается в третьей. Как их подружить?

API: универсальный язык общения программ

Представьте себе API как официанта в ресторане. Вы (одна программа) хотите что-то заказать из кухни (другая программа). Вы не идете сами на кухню – вместо этого вы говорите официанту, что хотите, а он передает ваш заказ на кухню и приносит вам результат.

API (Application Programming Interface) работает точно так же:

● Одна программа хочет получить данные или запустить функцию в другой программе

● Она отправляет запрос через API

● Вторая программа выполняет нужные действия и отправляет ответ обратно

Пример из жизни: Когда вы бронируете отель на сайте Booking.com, сайт отправляет запрос через API в систему отеля, чтобы проверить наличие свободных номеров и зарезервировать нужный.

Вебхуки: «позвони мне, когда будет готово»

Вебхук – это как доставка пиццы. Вместо того чтобы постоянно звонить в пиццерию и спрашивать «ну как там моя пицца?», вы просто оставляете свой адрес, и курьер сам приедет, когда всё будет готово.

Так работают и вебхуки:

● Система A говорит системе B: «Вот мой адрес, сообщи мне, когда произойдет событие X»

● Когда событие X случается, система B автоматически отправляет уведомление системе A

Пример из жизни: Когда клиент оплачивает заказ через платежную систему, она автоматически уведомляет ваш сайт о успешном платеже, и ваш сайт меняет статус заказа на «оплачен».

No-code и low-code: программирование без программирования

Раньше, чтобы создать мост между программами, нужно было написать кучу кода и быть настоящим айтишником. Сейчас появились решения, которые позволяют собирать такие мосты как конструктор LEGO.

No-code (без кода) – это когда вы собираете процессы с помощью визуальных блоков, просто перетаскивая их мышкой и соединяя между собой. Никакого кода писать не нужно.

Low-code (мало кода) – это когда основную часть вы собираете визуально, но иногда добавляете немного кода для особых случаев.

Примеры платформ:

● Zapier, Make (Integromat), IFTTT – для простого соединения разных сервисов

● Bubble, Webflow, Tilda – для создания веб-приложений

● Airtable, Notion – для создания баз данных с автоматизацией

Как это всё работает вместе с ИИ

Вот как это выглядит на практике:

1.Триггер – новый клиент заполнил форму на вашем сайте

2.Передача данных – сайт через вебхук отправляет данные клиента в вашу CRM-систему

3.Запуск автоматизации – CRM активирует ИИ-помощника

4.Обработка ИИ – ИИ анализирует запрос клиента и готовит персонализированное коммерческое предложение

5.Возврат результата – ИИ через API отправляет готовое предложение в систему email-рассылок

6.Финальное действие – клиент получает письмо с предложением

И всё это настраивается без единой строчки кода с помощью современных no-code платформ!

История Николая: как он подружил системы без программиста

Николай владеет небольшим онлайн-курсом по дизайну. У него была проблема: клиенты оплачивали курс через платежную систему, но ему приходилось вручную выдавать им доступ, добавлять в чат поддержки и отправлять приветственные материалы. На это уходило по 30 минут на каждого студента.

Вместо найма программиста за 150 000 рублей Николай настроил автоматизацию с помощью no-code инструментов:

Платежная система с помощью вебхука отправляет информацию об оплате в Zapier

Zapier автоматически:

○ Добавляет студента в базу данных Airtable

○ Создает аккаунт на образовательной платформе

○ Отправляет приглашение в чат поддержки

○ Запускает серию приветственных писем

ИИ-помощник, подключенный к этой системе, анализирует ответы студента на первые задания и автоматически отправляет персонализированную обратную связь.

Николай потратил 3 дня на настройку и платит 2 000 рублей в месяц за подписки на сервисы. Теперь весь процесс занимает 0 минут его времени вместо прежних 30 минут на каждого студента.

Как это выглядит на практике: пример из жизни

Давайте рассмотрим простой пример автоматизации с помощью ИИ:

Проблема Марины: Марина владеет небольшим интернет-магазином косметики. Каждое утро она тратит 2 часа на обработку вчерашних заказов, определение срочности доставки и сортировку их по складам. Отвлекается на каждое уведомление о новом заказе, теряя фокус на других задачах.

Решение с ИИ: Марина настроила цифрового помощника (ИИ) для автоматизации этого процесса:

1. Триггер: Новый заказ поступает в систему

2. Инструкция для ИИ:

○ Проанализируй содержимое заказа

○ Определи склад отгрузки на основе наличия товаров

○ Отметь срочность (если выбрана экспресс-доставка)

○ Отправь уведомление курьерской службе

○ Сформируй накладную для склада

○ Отправь клиенту письмо с подтверждением и сроками

3. Результат:

○ ИИ обрабатывает заказы сразу при поступлении

○ Марина освободила 10 часов в неделю

○ Ошибки при сортировке заказов снизились на 80%

○ Клиенты получают подтверждение мгновенно

Марина потратила на настройку такой автоматизации 2 дня и 30 000 рублей. Окупилось за первый месяц, учитывая её почасовую ставку и снижение числа ошибок.

Команда цифровых помощников: когда один ИИ – мало

И вот теперь – внимание! – самое интересное. Вы можете создать целую команду цифровых помощников, каждый из которых выполняет свою часть процесса:

ИИ-администратор принимает заказы и сортирует их

ИИ-аналитик проверяет наличие товаров на складах

ИИ-логист планирует оптимальный маршрут доставки

ИИ-саппорт отвечает на вопросы клиентов о статусе заказа

Они передают данные друг другу, как эстафетную палочку, и каждый делает свою часть работы. Это называется мультиагентной системой – когда несколько ИИ работают вместе над одним бизнес-процессом.

Алиса, погоди с этим сложным ИИ!

Алиса руководит небольшим агентством копирайтинга и решила внедрить суперсложную систему ИИ для создания контента. Изучила «архитектуры нейросетей», «векторные пространства» и другие страшные слова. Потратила 3 месяца на изучение и 500 000 на разработку.

В итоге система работала так себе, а простые задачи вроде проверки текстов на ошибки до сих пор делались вручную.

А нужно было просто начать с малого: настроить ИИ для проверки типичных ошибок в текстах (триггер: загрузка текста → инструкция: проверь по списку типичных ошибок → действие: выдай отчет с исправлениями).

Такое решение можно было внедрить за неделю с минимальными затратами и получить реальную экономию времени сразу.

Мысли в рамочку

1.ИИ – это цифровой помощник с чёткой инструкцией, а не замена человеческим сотрудникам.

2.Базовая схема работы ИИ проста: триггер → инструкция → действие.

3.Революция в доступности: теперь можно давать ИИ инструкции на обычном языке, а не писать код.

4.Используйте формулу PACT для составления эффективных запросов к ИИ: Персона, Задача, Контекст, Формат ответа.

5.Начинайте с автоматизации рутинных, повторяющихся задач с чёткими правилами.

6.Для соединения разных систем используйте готовые no-code/low-code решения – они значительно проще программирования.

7.Помните про «мосты» между системами: API и вебхуки – они позволяют программам общаться друг с другом и запускать нужные действия.

8.Можно создавать команды из цифровых помощников, каждый со своей ролью.

С вами был Денис Футурист, который верит, что правильно настроенный ИИ освободит вас от рутины и поможет сосредоточиться на по-настоящему важных задачах.

ИИ – ваш цифровой помощник, а вы – его руководитель. Давайте правильные инструкции, и он будет эффективно выполнять поставленные задачи, дополняя работу вашей команды.