Что на самом деле значит “внедрить ИИ в бизнес” — и почему почти все понимают это неправильно
Внедрить ИИ в бизнес — звучит модно, но чаще всего непонятно.
Кто-то думает, что это значит разработать свою нейросеть с нуля. Кто-то — что достаточно открыть ChatGPT и "он сам всё сделает". На практике между этими крайностями — реальность, в которой важно понять: внедрение ИИ — это не про хайп, а про результат.
В этой статье я расскажу о двух подходах: через разработку и через компетенции. Оба рабочие. Главное — выбрать тот, что подходит именно вам.
Два способа применения ИИ в компаниях: от разработки до цифровых навыков
Когда мы говорим "внедрить ИИ в бизнес", большинство представляют себе абсолютно разное/ Для айтишников — это про пайплайны, модели, разработку, API и датасеты.
Для предпринимателей — это что-то вроде "мы сейчас ChatGPT спросим, и он всё сам сделает".
Правда, как обычно, где-то посередине.
На практике есть два принципиально разных пути внедрения ИИ в рабочие процессы через:
- разработку
- компетенции
Внедрение через разработку — это когда компания создает собственные ИИ-решения:
— Разрабатывает продукт,
— Собирает данные,
— Обучает модели,
— Интегрирует всё в инфраструктуру.
Это долго, дорого, требует команды и технической экспертизы. Но может дать конкурентное преимущество, если вы правда понимаете, что делаете.
Внедрение через компетенции — это когда команда учится работать с уже существующими ИИ-инструментами.
— Использует ChatGPT, Claude, Gemini как интерфейсы для генерации идей, текстов, кода, решений.
— Подключает Gamma, Loom, Fireflies, Midjourney и десятки других готовых сервисов.
— Постепенно меняет рабочие привычки: вместо «сделать вручную» — «спросить у ИИ» или «автоматизировать через нейросеть».
Важно:
Это тоже внедрение. Только не в код, а в культуру. Не в софт, а в мышление команды.
Разработка ИИ-решений: когда бизнесу нужно нечто большее, чем автоматизация
Этот путь — для тех, кто точно понимает, зачем ему собственная ИИ-система.
Здесь не получится просто "попробовать" — это полноценный проект с долгим циклом и кучей нюансов.
Внедрение через разработку — это:
— Сбор и очистка данных
— Формулировка задачи для модели
— Выбор архитектуры
— Обучение, тестирование, отладка
— Интеграция в инфраструктуру
— Поддержка и доработка
Типичная история — это продуктовые стартапы или крупные компании, которым нужно что-то, чего ещё нет на рынке. Например, рекомендательная система, распознавание образов, сложные прогнозы и т.д.
Разработка — это игра в долгую.
Если нет четкой бизнес-цели и ресурсов — можно зарыться в код и так ничего и не получить на выходе.
ИИ-инструменты и обучение персонала: как быстро интегрировать ИИ в рабочие процессы
Этот путь — самый недооценённый.
Почему-то до сих пор многие думают, что "внедрить ИИ" — это обязательно про разработку.
А на деле всё куда проще: достаточно научиться использовать то, что уже есть.
Внедрение через компетенции — это про людей.
Про то, как команда начинает использовать ИИ-инструменты в повседневной работе.
Это могут быть:
— ChatGPT, Claude, Gemini — как интерфейсы для генерации идей, текстов, решений
— Gamma — для автоматического создания презентаций
— Loom — для записи и структурирования встреч
— Fireflies — для расшифровки звонков и создания заметок
— Notion AI — для резюмирования инфы и планирования
и т.д.
Главное отличие — не кодим, а учимся использовать.
И да, это тоже внедрение. Просто не инфраструктурное, а прикладное.
Как это работает на практике:
— Вчера вы часами верстали презентации вручную.
— Сегодня — за 10 минут сделали черновик в ChatGPT + Gamma.
— Завтра — вся команда так делает, и вы экономите 50 часов в месяц.
Компетенции — это как новый язык.
Сначала непривычно, потом — на автомате.
И, кстати, именно этот путь подходит 90% компаний, которые хотят сэкономить ресурсы и ускориться. Без сложных интеграций, без миллионов в бюджете, без команды дата-сайентистов.
Как выбрать стратегию внедрения ИИ: кастомная разработка или оптимизация процессов
Итак, вы хотите внедрить ИИ в бизнес. Но какой путь выбрать — разработку или работу через компетенции?
Давайте без теории, вот конкретные сценарии и критерии, которые помогут не промахнуться.
Выбирайте путь РАЗРАБОТКИ, если:
— У вас есть чёткая и узкая задача, которую не решают готовые решения
— Вы понимаете, как будет выглядеть продукт, и можете сформулировать ТЗ
— У вас есть ресурсы найм команды разработчиков
— Готовы к циклу 6–12 месяцев с тестами, итерациями и неопределённостью
— Это — часть вашей конкурентной стратегии и точка роста продукта
Пример: вы делаешь маркетплейс и хотите собственную рекомендательную систему, которая учитывает нестандартные параметры.
Выбирай путь КОМПЕТЕНЦИЙ, если:
— Хотите быстро получить эффект и повысить эффективность команды
— Задачи — типовые: тексты, анализ данных, презентации, встречи, поддержка
— Вы или ваша команда пока не “дружат” с ИИ-инструментами, но готовы учиться
— Нужно масштабировать внутренние процессы без новых наймов
— Бюджет ограничен, но время важно
Пример: вы руководите отделом продаж, и хотите, чтобы менеджеры готовили отчёты, презентации и предложения в разы быстрее.
А может и то, и другое?
На самом деле, внедрение через компетенции — отличная стартовая точка, даже если в будущем вы хотите своё решение.
Это позволит команде:
— понять ценность ИИ на практике
— сформулировать реальные задачи
— избежать "разработки ради разработки"
Итог: искусственный интеллект как инструмент цифровой трансформации бизнеса
Когда говорят о внедрении искусственного интеллекта, часто забывают, что "внедрение" — это не про хайп, не про большие слова и не обязательно про разработку.
Иногда лучший ИИ-продукт — это не тот, который ты построил сам, а тот, который твоя команда начала использовать на практике.
ИИ — это не магия и не угроза. Это инструмент. И вопрос не в том, нужен он тебе или нет, а в том, как именно ты будешь с ним работать.
Разработка — это долгосрочная инвестиция, компетенции — быстрый результат.
И то, и другое может работать. Важно — выбрать правильно.
Мы в AiStrataLab работаем по обеим траекториям:
— Помогаем внедрять ИИ-инструменты в повседневные задачи команды
— Разрабатываем под ключ кастомные решения на базе ИИ
Если вы не уверены, с чего начать, или готовы обсудить свою задачу — мы всегда открыты к диалогу. Можно встретиться, посмотреть на текущие процессы и вместе выбрать оптимальный путь. Напишите нам по удобному каналу связи или оставьте заявку в форме обратной связи на сайте https://aistrata.tech/ceo