Нейросети и GPT: как искусственный интеллект меняет бизнес, автоматизацию и процессы современной компании

ИИ становится массовой технологией

В 2025 году искусственный интеллект перестал восприниматься как инновация для энтузиастов. Это инструмент, который используют миллионы. В России доля пользователей ИИ среди всего населения достигает около 39%, а среди интернет-аудитории — более половины. Молодые специалисты принимают технологию особенно быстро: в возрастной группе до 34 лет использование ИИ превышает 80%. И это уже не инструмент для экспериментов, а новый базис цифровых привычек.

С применением ИИ многие сферы бизнеса кардинально изменятся. Например, в поиске уже сейчас до 70% пользователей не переходят по ссылкам, их устраивает ответ AI-ассистента. Мы не хотим сравнивать информацию на разных сайтах, тратить время. Нам достаточно ответа ИИ-помощника.

От первых экспериментов к зрелой архитектуре ИИ

Путь к современным нейросетям занял десятилетия: от идей Джона Маккарти о машинах, способных к творческим задачам, до создания GPT-моделей, которые с помощью алгоритмов могут анализировать большие массивы данных, строить связи и генерировать ответы, понятные человеку.

С появлением ChatGPT в 2022 году мир увидел качественный скачок — диалоговый AI стал привычным и интуитивным интерфейсом. Но за удобством скрыта сложная механика: модель разбивает текст на токены, вычисляет вероятностные последовательности, анализирует контексты и соединяет результаты в собранную мысль. Всё это — вычисление, а не понимание.

Почему разговоры о «сознании» ИИ — это иллюзия

Современные языковые модели создают эффект осмысленного общения, и именно поэтому вопрос об «искусственном сознании» возникает всё чаще. Однако философия и когнитивная наука дают ясный ответ: нейросеть не обладает субъективным опытом, эмоциями или внутренним «я». Она предсказывает наиболее вероятный ответ на основе запроса и данных.

Известные случаи, когда чат-боты создают видимость саморефлексии или эмоций, объясняются не пробуждением сознания, а качеством имитации. Чем точнее модель воспроизводит человеческие паттерны, тем сильнее мы склонны приписывать ей внутренний мир. Но ИИ по-прежнему остаётся инструментом — пусть и очень мощным.

И это ключевой момент для понимания: Нейросеть - это всего лишь вероятностная модель, которая не принимает самостоятельных решений. Задачи ставит человек, ИИ выполняет сложные операции. Это быстро и масштабно, но это всего лишь автоматизация.  

GPT и LLM как инструмент бизнес-трансформации

Отсутствие сознания не мешает ИИ менять бизнес. Наоборот, делает его управляемым и безопасным при правильной архитектуре.

Компании используют LLM (Большие языковые модели) в трех ключевых направлениях:

1. Ускорение работы с информацией — поиск и анализ данных, подготовка документов, структурирование знаний.

2. Автоматизация процессов —  обучение, контроль знаний, контроль качества работы, например, анализ звонков, резюме встреч и так далее.

3. AI-агенты — самостоятельные цифровые исполнители, которые выполняют части процессов без участия человека. Например, разбор почты или резюме согласно правилам, тестирование системы, чат-боты - консультанты. 

Также, активно развивается направление когнитивной автоматизации. Это следующий уровень автоматизации, который сочетает технологии искусственного интеллекта с традиционной роботизацией бизнес-процессов (RPA). В такой системе программные роботы способны не только выполнять повторяющиеся задачи по строгим правилам, но и решать более сложные, интеллектуальные проблемы, требующие распознавания контекста, интерпретации данных и принятия решений.

Эта технология использует машинное обучение, обработку естественного языка и другие методы ИИ для автоматизации задач, которые ранее требовали участия человека: анализ документов, коммуникация с клиентами, выявление ошибок и аномалий, прогнозирование рисков. Когнитивная автоматизация применяется для повышения эффективности, масштабируемости и качества обслуживания клиентов.

Ограничения и риски, о которых важно помнить

Даже самые продвинутые модели имеют особенности, которые необходимо учитывать при внедрении:

• галлюцинации — модель может генерировать неправдоподобные или неверные данные при недостаточном контексте;

• ограниченная актуальность — без подключения к внешним источникам информация может быть устаревшей;

• риски конфиденциальности — данные должны быть защищены и обрабатываться в соответствии со стандартами безопасности;

• необходимость проверки человеком — особенность всех вероятностных систем.

Компании, которые создают над ИИ правильный контрольный контур, получают значительное преимущество — качество, скорость и управляемость автоматизации.

Что такое промптинг и почему это новая компетенция

Умение правильно формулировать запросы стало отдельным профессиональным навыком. Промптинг — это не просто «написать запрос». Это проектирование задачи: описание роли модели, формата ответа, критериев качества, рамок, примеров и контекста.

Качественный промпт снижает количество ошибок, повышает точность и превращает модель в полноценного ассистента — от редактора документов до тренажёра для продавцов или аналитического инструмента.

Залог успешного промта:

• Описать контекст (для кого, для чего).
• Обозначить роль (кем выступает нейросеть, например, HR или юрист).
  
• Поставить конкретную задачу.
  
• Указать формат результата (таблица, список, резюме).
  
• Задать критерии качества (длина, стиль, специфика).
• Привести пример.
• Задать ограничения.

При создании промпта есть несколько фишек:

• Промпт можно сформулировать за один раз, или вводить пошагово, поэтапно. 

• Любой результат можно улучшить, для этого нет необходимости заново писать промпт. Просто уточните. 

• Каждая нейросеть имеет “контекстное окно”, это размер текста, который она “помнит”, то есть, учитывает в формировании запроса. Таким образом, она постепенно “забывает” часть материала. Для удержания контекста, новую тему всегда начинайте в новом чате. Если необходимо, чтобы нейросеть учитывала какие-либо параметры или настройки, их можно ввести в настройки конкретного чата и сохранить.

• Задача нейросети - дать результат с наименьшими затратами. Поэтому, часто её сравнивают с ленивым стажером. Как сформулировал запрос, такой ответ и получил. 

• И еще один лайфхак. Нейросеть может помочь подготовить правильный промпт. 

Перейдем к примерам. Ниже хороший промпт для тренировки менеджеров по продажам. Он позволяет отрабатывать типичные возражения клиента, при этом дает оценку диалогу.

Пример: 

Ты — симулятор клиента для тренировки продавцов IT-сервиса Битрикс24. 

Клиент — руководитель или менеджер компании малого или среднего бизнеса, который рассматривает внедрение CRM и корпоративного портала для 

автоматизации процессов. 

Инструкции:

1. Веди диалог живо, сдержанно и делово.

2. Отвечай на вопросы продавца про функции Битрикс24, бюджет, сроки внедрения 

и пользу сервиса.

3. Показывай типичные сомнения и возражения клиента:

   - "У нас небольшой бизнес, а стоит ли услуга таких затрат?"

   - "Как быстро команда привыкнет к системе?"

   - "А у нас уже есть Excel/почта, зачем менять?"

   - "Насколько безопасны наши данные в облаке?"

4. После каждого блока диалога оцени работу продавца по 4 критериям:

   - Понимание нужд клиента и бизнеса.

   - Раскрытие ключевых преимуществ Битрикс24 под задачи клиента.

   - Профессиональная работа с типовыми возражениями.

   - Продвижение к следующему этапу — демо, пилот, предложение.

5. Продолжай до результата: отказ, подготовка к пилоту, договоренность о покупке. Параметры сценария (можно менять перед каждой сессией):

- Отрасль клиента: [например, торговля, услуги, производство].

- Роль клиента: [владелец, директор, ИТ-специалист].

- Цель продавца: назначить демонстрацию, согласовать пилотный проект, 

получить заказ.

- Уровень сложности: начальный / средний / эксперт.

Начни с описания компании и первой реплики клиента с акцентом 

на его приоритеты и сомнения.

Разные модели — разные сильные стороны

Несмотря на то, что первые GPT-модели появились только в 2022 году, сейчас на рынке бум нейросетей от различных производителей. Лидерами по качеству и количеству продуктов являются США и Китай. Например, среди американских я бы выделил: OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude, Perplexity. Китайские лидеры: DeepSeek, Qwen от Alibaba,GLM-4 от Zhipu AI. В России самые популярные модели - GigaChat от Сбера и YandexGPT. 

Каждая модель имеет свою специфику, сильные стороны и особенности. Например, способность анализировать поиск в реальном режиме времени, работа в закрытом корпоративном контуре, генерация изображений, видео и др. 

RAG как основа точных корпоративных решений

Механизм Retrieval-Augmented Generation стал важным элементом корпоративной ИИ-архитектуры. Что такое RAG простыми словами: нейросеть обогащает запрос и ответ на основании хранилища данных. Это позволяет:

• для генерации ответа использовать актуальную информацию.

• не тратить ресурсы на дообучение модели.

• снижать количество ошибок

• создавать ИИ-системы, работающие строго в рамках корпоративных знаний.

• работать в закрытом контуре.

Для бизнеса это путь к автоматизации, где ИИ становится частью системы управления знаниями и принятия решений.

Мультиагентные системы и переход к проактивной автоматизации

Следующий этап развития ИИ — мультиагентные системы. В них несколько специализированных агентов взаимодействуют друг с другом и внешними сервисами.

Как это работает: Один агент собирает данные, другой анализирует, третий создает документ, четвёртый обновляет CRM и инициирует действия.

Это фактически цифровая команда, которая способна работать автономно и ускорять процессы, которые раньше требовали участия нескольких сотрудников.

Вместо реактивной автоматизации бизнес получает проактивную:
ИИ не ждёт команды — он предлагает решение.

Искусственный интеллект усиливает человека, а не заменяет его

Искусственный интеллект не обладает эмпатией, опытом и ответственностью. Но он бесконечно быстрее в обработке информации и анализе паттернов.

Поэтому будущее бизнеса — это сочетание:

• человеческого интеллекта: опыт, понимание контекста, интуиция, этика;

• цифрового интеллекта: масштабируемость, скорость, точность, автономность.

Компании, которые построят архитектуру сотрудничества этих двух интеллектов, получат конкурентное преимущество уже в ближайшие годы.

Все записи