Сферы применения ИИ в цифровых продуктах

 Привет, это Атвинта! Рассказываем, как современные технологии меняют приложения и сервисы, которыми вы пользуетесь каждый день.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (AI, или ИИ) — это технология, которая позволяет цифровым системам учиться и помогать человеку принимать решения, а также выполнять задачи быстрее и точнее. По сути, это шаг от ручного управления к автоматизированным процессам. Модели анализируют большие массивы информации и предлагают решения там, где раньше работал только человек.

Как устроен искусственный интеллект

AI состоит из трех компонентов:

1. Данные — сбор и обработка информации. Качество сведений определяет результат — для чат-ботов важны ясные и корректные инструкции, а для машинного обучения (ML) — актуальный датасет и точная разметка.
2. Модели — это математические алгоритмы, которые обучаются на данных и решают задачи. Это и есть машинное обучение — ключевая технология внутри системы.
3. Инфраструктура — сервисы и инструменты, которые помогают запускать, обучать, обновлять модели и отслеживать их работу.

Большинство решений строится именно на машинном обучении: чем больше у модели примеров и обратной связи, тем лучше она справляется с задачей. Например, AI может подбирать товары в интернет-магазине, анализировать обращения клиентов, находить закономерности в продажах и помогать специалистам с идеями.

Зачем бизнесу нужен ИИ

Интерес к AI и ML резко вырос после того, как появились доступные и удобные сервисы. Например: 

1. зарубежные — ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, DeepSeek, DALL-E, Midjourney и другие;
2. российские — YandexGPT, GigaChat, Kandinsky. 

Компании могут внедрять ИИ в привычные рабочие процессы — для поиска информации, генерации текстов и изображений, подготовки писем и принятия сложных решений.

Вариант работы в YandexGPT

По данным McKinsey, к марту 2025 года 78% компаний уже используют AI хотя бы в одном бизнес-процессе. Согласно оценке TAdviser, инвестиции в ИИ выросли на 36% и достигли 305 млрд рублей в 2024 году. Искусственный интеллект уже стал частью ежедневных операций — бренды активно вкладываются в развитие и внедрение новых инструментов.

Эффект от внедрения уже видно на рынке:

1. Повышается скорость работы команд. ИИ берет на себя рутину, освобождая время для решения более сложных задач.
2. Снижается риск ошибок. Системы анализируют данные и предупреждают о потенциальных проблемах.
3. Легче масштабировать процессы. К примеру, при работе с тысячами заявок, товарами или клиентскими обращениями.

Как ИИ используется в цифровых продуктах

ИИ избавляет от рутины, ускоряет поддержку и аналитическую работу. Помогает быстро готовить материалы, находить ответы и закономерности. Внедряйте модели там, где много повторяющихся действий и важна скорость принятия решений.

Типовые сценарии

1. Персонализированный поиск. Строка поиска понимает смысл запроса, подстраивает результаты под контекст и собирает рекомендации в короткий список релевантных ответов.
2. Самообслуживание. Чат-помощник отвечает на частые вопросы, показывает статусы заказов и подбирает товары.
3. Аналитика. Подготовка отчетов и расчет ключевых показателей для клиентов и администраторов.
4. Качество данных и безопасность сервиса. Автоматическая проверка форм, изучение подозрительных действий и снижение операционных ошибок.
5. Генерация материалов. Работа с текстами, изображениями и инфографикой для черновиков страниц или постов. К примеру, в CMS можно с помощью ИИ создать новую страницу, а в сервисе LiveDune — получить готовый пост для соцсети.

Внедрение AI на калифорнийском маркетплейсе промышленного оборудования

Наша команда пересобрала сценарии каталога и добавила умный поиск и ассистента на базе ИИ. Пользователь вводит запрос, выбирает уточнения и получает список подходящих позиций. AI-помощник в чате дает быстрые ответы, показывает статусы заявок и собирает заказы. Так часть типовых обращений уходит на самообслуживание пользователя. 

При разработке дизайна наша команда сгенерировала стили иконок через нейросеть Recraft и довела их вручную до единого набора. Это ускорило работу над UI kit и страницами сайта.

Проведение предпроектной аналитики с помощью нейросетей 

На этапе предпроектной аналитики команда Атвинты готовит требования и рекомендации к новому сайту. Мы провели аудит и интервью с клиентами и сотрудниками. ИИ помог быстро транскрибировать опросы, собрать выжимку, разложить цитаты по критериям и подсветить важные инсайты. В результате получается быстрее работать с данными, готовить отчеты и фокусироваться на гипотезах.

Использование ИИ внутри Атвинты

Для всех сотрудников агентства есть корпоративный бот на базе ИИ в Telegram, который помогает уточнять формулировки, готовить черновики писем, проверять тексты, делать короткие выжимки документов и создавать изображения. Это экономит время в ежедневных задачах.

Помимо универсального чат-бота, мы создаем AI-агентов, которые берут на себя точечные задачи и ускоряют работу команд. Например: 

1. оценивают проекты и подсвечивают риски; 
2. собирают выжимки из интервью и анализируют инсайты;
3. готовят презентации, структуру слайдов и тезисы для спикера;
4. помогают в работе с аудитами;
5. анализируют данные из Яндекс.Метрики, структурируют тренды и гипотезы без ручной сводки;
6. собирают информацию по базе знаний и проектам;
7. автоматизируют работу HR и проводят скоринг резюме.

Решения с искусственным интеллектом на российском рынке

1. Wildberries. Маркетплейс тестирует персонального AI-ассистента в мобильном приложении. Он подбирает товары по описанию задач и сравнивает альтернативы. Для продавцов доступны инструменты на базе нейросетей для анализа данных, автогенерации описаний и улучшения фото. В сентябре 2025 года компания анонсировала виртуальную примерочную.
2. Сбер. В экосистеме SberBusiness запущен ассистент на базе GigaChat для малого бизнеса и микроклиентов. Он анализирует документы и отчетность, помогает в операционных задачах и предлагает рекомендации.
3. Avito. Площадка обновила алгоритм поиска и ранжирования Avito Ranker 3. По данным компании, количество нерелевантных объявлений в выдаче сократилось примерно на 50%, улучшены поиск и персональная лента.

Как ИИ ускоряет работу в команде: на примере диджитал-агентства

Модели помогают точнее ранжировать результаты, находить смыслы в тексте и данных, а также выявлять ошибки и аномалии. В агентстве мы используем ИИ как помощника, потому что системы не могут заменить экспертов.

Дизайн

Когда нужно быстро показать клиенту дизайн-концепцию или оживить презентацию, мы используем Runway Gen-4. Благодаря такому подходу команда видит, как идея может работать, еще до того, как появится финальный вариант. В случае, если нет нужного кадра или элемента для изображения — дорабатываем его нейросетью, например, в Nano Banana от Google.

Алексей Нибо

Арт-директор в Атвинте

На последнем интенсиве у нас был челлендж: нужно было собрать референсы и на их основе сделать задания. В конце каждый защищал свою работу как дипломный проект. Для финального видеоролика я собрал все 40 работ и несколько макетов прогнал через нейросеть, чтобы задать динамику в презентации и интереснее показать идеи дизайнеров

Разработка

В отделе разработки ИИ помогает автоматизировать рутину и оперативно собрать нужный инструмент. Это удобно для небольших решений и вайб-кодинга, когда нужно быстро закрыть точечную задачу для клиента.

Отдел продаж

В отделе продаж AI помогает при подготовке коммерческого предложения и сравнительных анализов. На ранних этапах прогрева клиента это дает фору: быстро собрать информация о рынке, подобрать аналоги решений, оценить выгоду и проверить, насколько коммерческое соответствует ТЗ клиента. Это позволяет показать первичные идеи уже на старте.

Отдел аналитики

Аналитикам ИИ помогают на каждом шаге — от подготовки интервью до финального отчета. Можно формировать скрипты для кастдевов, готовить структуру исследований и прорабатывать недостающие ответы и инсайты.

Ирина Богданова

Аналитик в Атвинте

Самое важное — это свежий взгляд. Когда глаз замылился, модель замечает то, что мы уже не видим, и помогает задать дополнительные вопросы или иначе структурировать гипотезу. Так мы экономим время на переписки и повторные брифы.

SEO-продвижение

В SEO искусственный интеллект помогает доработать стратегию и минимизировать время на рутинные процессы:

1. расширить семантическое ядро;
2. найти неочевидные кластеры запросов;
3. структурировать контент и исследования;
4. сформировать метатеги; 
5. придумать новую формулировку УТП;
6. генерировать изображения;
7. и другие задачи.

SMM и продвижение

В SMM нейросети помогают посмотреть на задачу с разных сторон. Например, выбрать релевантную тему для поста, подобрать альтернативные формулировки и сделать черновой вариант объявления. 

Елизавета Абрамова

SMM-специалист в Атвинте

Сервисы ИИ адекватно работают, только если вы четко описываете задачу — иначе результат получается банальным, а порой — не соответствующим действительности. К примеру, я сделала два идентичных чата в AI Studio с запросом рассказать про изменения в законе о рекламе. Один отвечал уверенно и корректно, а другой твердил, что эти поправки так и не приняли, хотя закон уже действует. Обязательно проводите фактчекинг, потому что получите противоречивые рекомендации.

QA-отдел

QA-специалисты используют AI для изучения новых инструментов, автоматизации написания запросов и формирования кратких отчетов по задачам. Это снимает нагрузку на команду и позволяет оперативно решать вопросы.Базовые сценарии, которые используются во всех отделах:

1. быстрое создание черновиков; 
2. переписывание тяжелых формулировок в понятные тексты; 
3. резюмирование и структурирование больших массивов данных; 
4. первичный ресерч по рынку или аналогичным решениям конкурентов;
5. подсказки, помощь и автоматизация рутинных задач. 

Вызовы и риски при внедрении ИИ в цифровые продукты

С увеличением числа проектов на базе ИИ большинство команд сталкивается с типичными ошибками. Собрали ключевые сложности, которые часто мешают получить реальную пользу от внедрения ИИ.

Качество и полнота данных

Если данных не хватает или они устарели, модель ошибается и ведет себя непредсказуемо. Она путается в терминологии и работает нестабильно, даже если кажется, что все настроено правильно.

Интеграция и поддержка

Внедрение ИИ в продукт требует отдельной работы по настройке: фиксируйте ошибки, настраивайте систему логирования и регулярно обновляйте сценарии использования. Без этого любые сбои становятся незаметными и затрудняют развитие продукта.

Безопасность и хранение данных

В процессе работы система может хранить пользовательские данные, логи и историю обращений. Продумайте на старте, какую информацию можно собирать, как ее защитить и кто имеет к ней доступ.

Авторские права

Сгенерированный ИИ-контент может совпасть с чужими материалами. Перед публикацией проверяйте оригинальность и соблюдайте лицензионные соглашения.

Метрики

Определите, чем будет подтверждать результат: доля валидных заявок, скорость ответа, процент автоматически решенных обращений или точность рекомендаций. Без привязки к метрикам сложно понять, действительно ли ИИ помогает пользователю.

Ожидания и ответственность

ИИ — это инструмент, который требует детального сценария. Всегда должен быть понятный маршрут обращения к специалисту, если автоматический вариант не сработал.Типичные ошибки внедрения:

1. Запускать систему без четкого сценария и целевой метрики. Без этого трудно понять, есть ли результат.
2. Не обновлять данные и логику — система быстро устаревает и перестает решать задачи.
3. Перекладывать весь поток задач на ИИ без возможности обратиться к менеджеру.
4. Не закладывать расходы на поддержку, модерацию и доработки — итоговая стоимость окажется выше расчетной.

Будущее ИИ и машинного обучения в цифровых продуктах

Искусственный интеллект становится частью продукта: берет на себя повторяющиеся шаги, работает с данными компании и помогает пользователю найти ответы. Автоматизация с ИИ экономит время, снижает нагрузку на команду и повышает качество сервиса.Как развиваются модели:

1. Переход к ИИ-агентам. Все больше продуктов переходят от простых чат-ботов к автономным AI-агентам. Они умеют отвечать на вопросы, выполнять задачи, подбирать нужные инструменты и доводить процесс до результата.
2. Локальные модели под конкретные задачи. Вместо универсальных решений компании внедряют небольшие языковые модели (SLM), заточенные под свою отрасль и бизнес-процессы. Также поиск по внутренней базе знаний (RAG), чтобы ИИ работал на данных компании и выдавал релевантные ответы. 
3. ИИ всегда под рукой. Часть ИИ-процессов переключают с облака на устройства сотрудников или клиентов. Это ускоряет отклик, сохраняет приватность и повышает доверие.
4. Ассистенты точнее понимают контекст. В интерфейсе модели можно отправить голосовое сообщение, скриншот, видео или документ — ассистент обработает запрос вне зависимости от формата. 
5. Персонализация в режиме реального времени. Сервисы учатся распознавать пользователя и давать подсказки на основе событий, которые происходят прямо сейчас.

Частые вопросы по внедрению ИИ и машинного обучения в цифровые продукты

Зачем бизнесу нужна разработка с помощью ИИ, если и так все работает?

Чтобы ускорить решения, избавиться от рутины и поддерживать качество сервиса. ИИ помогает там, где много повторяющихся действий и данных.

Как выбрать первую задачу?

Ищите узкое место, которое тормозит процессы и команду: ручные отчеты, однотипные запросы или валидация заявок. Там лучше всего видно проблемы.

Какие данные нужны?

Актуальные примеры процессов: тексты обращений, результаты поиска, формы заявок и ответы операторов. Структурируйте данные, чтобы получить корректные результаты.

Что выбрать: готовый сервис или собственное решение?

Если нужна скорость — берите готовый инструмент. Если есть особые требования к данным, безопасности и логике — имеет смысл собрать свое решение.

Как снизить риск неверных ответов?

Дайте системе доступ только к проверенным материалам, настройте проверку фактов для критичных сценариев и оставляйте человека последней точкой принятия решения там, где это важно.

Что с безопасностью и персональными данными?

Определите, какие данные действительно нужны, а какие можно анонимизировать. Ограничьте доступ, включите журнал действий и храните материалы в разрешенных контурах.

Можно ли использовать ИИ без потери «человеческого» уровня сервиса?

Да. ИИ берет на себя рутину, а люди — сложные и чувствительные кейсы. Такое разделение ответственности повышает удовлетворенность и сокращает время ожидания.

Как поддерживать качество после запуска?

Регулярно обновляйте базу знаний, пересматривайте метрики и проверяйте примеры, на которых учится система. Раз в квартал актуализируйте сценарии: что работает и уже устарело, а где требуются изменения.