Где внедрение ИИ даёт максимальный эффект:
5 сценариев для бизнеса

Последние два года компании массово экспериментируют с искусственным интеллектом. Где-то ИИ ускоряет работу в разы — где-то остаётся «игрушкой». В чём разница?

McKinsey выделяет пять направлений, где ИИ стабильно даёт измеримый эффект. Но в реальности эти сценарии раскрываются только тогда, когда ИИ решает конкретную боль — сокращает рутину, ускоряет доступ к знаниям, помогает в принятии решений или улучшает клиентский опыт.

Ниже — 5 сценариев, где ИИ не просто «показывает потенциал», а приносит понятную пользу.

Если разложить рабочий день сотрудников по активности, легко обнаружить: огромный пласт задач — монотонные.

Например:

• финансовый отдел ежедневно вручную сводит данные из разных систем;
• менеджеры поддержки переписывают однотипные ответы;
• инженеры выискивают нужные параметры в 200-страничных регламентах;
• специалисты по закупкам тратят часы на разбор тендерной документации.

 Консалтинговая корпорация Deloitte провела исследование и выяснила, что до 30–40% рабочего времени у персонала уходит на повторяющиеся операции.

Как ИИ помогает:

• автоматическая классификация писем, заявок, договоров;
• извлечение параметров из разнородных документов;
• заполнение шаблонов и форм;
• генерация черновиков отчетов и служебных записок.

IDC писали, что сотрудники тратят до 2,5 часов в день просто на поиск нужных данных. И это не преувеличение: в компаниях с большим документооборотом сотрудники открывают десятки файлов, переходят между Confluence, почтой, ERP.

RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) меняют правила игры. Они объединяют поиск и генерацию:

• находят фрагменты документа;
• анализируют контекст;
• формируют связный ответ;
• дают ссылку на источник.

Пример:
Инженер пишет: «Какой лимит температуры для реактора М-400 при работе на смеси №2?» RAG-система не просто ищет «температуру» по всем документам, а поднимает технологические карты, учитывает тип смеси, режим и возвращает точный параметр с ссылкой на страницу регламента.

В сложных отраслях: химия, транспорт, логистика, машиностроение — это самый быстрый путь к эффекту от ИИ.

Одно дело — найти информацию. Другое — принять решение. В реальности бизнес-решение = данные → анализ → сравнение → расчёты → риск-оценка → вывод.

ИИ справляется с этой цепочкой быстрее, потому что может:

• анализировать десятки документов сразу;
• сравнивать параметры;
• искать расхождения;
• прогнозировать риски;
• предлагать варианты действий.

Многие эксперты отмечают, что компании, использующие AI-аналитику, принимают решения в 2–3 раза быстрее.
Примеры задач:

• сравнить два договора и указать отличия;
• оценить эффект изменения цены на закупках;
• проанализировать тендерный пакет в 300 страниц;
• выдать инженерные параметры по нескольким чертежам.

Здесь ИИ работает не только для внешних пользователей — но и для внутренних.

Как это выглядит:

• AI-ассистент помогает новичку понять процессы компании;
• HR-агент отвечает на повторяющиеся вопросы сотрудников;
• клиентские агенты дают персональные рекомендации;
• служба поддержки получает подсказки в реальном времени.

Персонализированные AI-решения увеличивают выручку на 10–20% и снижают стоимость поддержки на до 30%. Но главное — время ответа. Когда ИИ формирует черновик ответа за секунды, сотрудник поддержки тратит меньше времени на рутину и быстрее закрывает сложные кейсы.

Это один из самых зрелых сегментов ИИ. Технологии компьютерного зрения способны сравнивать картинку с эталоном и детектировать различия, несоотвествия, которые часто упускает из вида человек. Эта технология часто используется на производствах и уже знакома рынку. Поэтому CV-системы внедряются чаще и быстрее, чем LLM.

Сценарии:

• контроль качества: поиск дефектов, царапин, нарушений;
• логистика: отслеживание грузов, LPR, учёт перемещений;
• безопасность: контроль доступа, обнаружение опасных ситуаций;
• ритейл: анализ полок, инвентаризация.

Пример:
На складе CV-система автоматически контролирует погрузку: сверяет штрихкоды, подсчитывает недостачу, фиксирует несоответствия упаковки. Это исключает человеческий фактор и снижает число ошибок.

Каждый из них решает конкретную бизнес-боль:

• сотрудники тратят время на поиск;
• поддержка перегружена;
• решения принимаются медленно;
• ошибки стоят дорого;

Именно поэтому эти сценарии дают быстрый и стабильный ROI, когда вы делегируете это искусственному интеллекту.

Docora AI — решение на базе RAG и локальных LLM, превращает корпоративные базы знаний в цифровых экпертов

Docora AI усиливает каждый из сценариев:

• Корпоративный поиск

Поиск с прозрачными ссылками на источники. Все документы компании становятся «доступными одним вопросом».

• Автоматизация документооборота

Парсинг PDF, извлечение данных, подготовка карточек задач, черновиков, отчётов.

• Помощь в принятии решений

Сравнение документов, анализ комплектности, поиск расхождений, быстрый вывод рисков.

• AI-ассистенты для отделов

Готовые сценарии для HR, логистики, закупок, IT, инженерных подразделений.

• Безопасность и локальность

Работа внутри корпоративного контура. Подходит для КИИ.

ИИ приносит максимальную пользу там, где процессы повторяются, решения требуют анализа данных, а информация разбросана по документам и системам.