Нейросети – мощный инструмент, который уже меняет бизнес. Но обычно все сводится к общим словам: «ИИ помогает в маркетинге», «Нейросети улучшают сервис»… Звучит красиво, но где конкретика? Мы нашли реальные кейсы: как крупные компании уже используют искусственный интеллект, что из этого вышло и какие технологии стоят за успехом.

Кейс 1: сеть ресторанов Wendy’s

В основном нейросети применяют для автоматизации общения с клиентами: в службах поддержки, при приеме и обработке заявок. На их основе создают чат-ботов или голосовых помощников, которые общаются не шаблонными фразами, а самостоятельно генерируют ответы.

Так, в сети ресторанов Wendy’s вместо привычного общения с кассиром на drive-thru (окно выдачи заказов) теперь клиентов встречает FreshAI – голосовой помощник, разработанный совместно с Google Cloud. Он понимает естественную речь и обрабатывает сложные заказы, даже если клиент меняет ингредиенты или уточняет детали. Например, если покупатель скажет: «Мне большой шоколадный коктейль», система поймет, что речь идет о десерте Frosty и предложит соответствующий вариант.

С 2023 года FreshAI протестировали в 100 ресторанах Wendy’s, а в 2025 году планируют подключить до 600 точек. Это особенно важно, ведь до 80% клиентов делают заказы именно через drive-thru, а значит, скорость обработки напрямую влияет на прибыль и лояльность посетителей.

FreshAI поддерживает несколько языков, включая испанский. Чтобы переключиться, клиенту достаточно произнести «Spanish» или «Español», и система начнет общение на нужном языке.

Главная цель внедрения ИИ – не заменить людей, а помочь им. Пока FreshAI берет на себя обработку заказов, персонал может сосредоточиться на приготовлении блюд и улучшении клиентского сервиса.

Кейс 2: компания Fundwell

Финансовый сектор — это мир цифр, документов и сложных расчетов. Компания Fundwell решила доверить часть этой работы искусственному интеллекту, чтобы ускорить процессы, сократить издержки и сделать обслуживание клиентов более удобным.

Fundwell занимается поиском прибыльных инвестиций для малого бизнеса. В подборе оптимальных финансовых решений ей помогает Google Cloud AI. ИИ оценивает финансовое состояние клиентов на основе данных из различных источников, предлагает персонализированные варианты финансирования для бизнеса и ускоряет процесс одобрения заявок, снижая время ожидания.

Одна из ключевых задач в финансах — анализ документов. Банковские выписки, налоговые формы, инвестиционные отчеты — раньше обработка таких документов занимала часы. Теперь Fundwell использует Box AI, который автоматически извлекает ключевые данные и структурирует их.

Автоматизация позволяет Fundwell не только сократить операционные расходы, но и повысить удобство для клиентов. В месяц компания обрабатывает более 20 000 документов, экономя сотни человеко-часов. При этом точность обработки выросла.

Кейс 3: Управление образования Северной Ирландии

Современная система образования требует не только высокого уровня преподавания, но и значительного объема административной работы. Учителя тратят много времени на составление отчетов, планирование уроков и обработку данных.

Управление образования Северной Ирландии внедрило искусственный интеллект на базе Microsoft Copilot, чтобы облегчить работу учителей, сделать обучение более персонализированным и создать равные возможности для всех учеников. Теперь часть задач выполняет искусственный интеллект, позволяя педагогам сосредоточиться на обучении детей и развитии их потенциала.

Помимо автоматизации рутинных процессов, Microsoft Copilot анализирует индивидуальные потребности учеников и помогает адаптировать учебные материалы. Это особенно важно в классах, где уровень знаний сильно различается. Одним ученикам требуется больше времени на освоение темы, другим, наоборот, готовы идти дальше, и искусственный интеллект помогает каждому учиться в своем темпе.

Технологии также играют ключевую роль в обеспечении равного доступа к образованию. Microsoft Copilot помогает преодолеть языковые барьеры, поддерживать учеников с особыми образовательными потребностями и предоставлять качественные материалы независимо от места проживания.

Как пригодится ИИ в жизни

Прежде чем доверять нейросетям серьезные бизнес-задачи, давайте проверим, насколько они полезны в повседневной жизни. Мы протестировали несколько моделей и задали им вопросы из привычного быта. Все больше людей вместо Google используют языковые модели, поэтому они просто обязаны знать, как сварить гречку и погладить рубашку. Правда, некоторые лайфхаки и ответы получились забавными. Интересно, ИИ сам до них додумался или в него такую информацию загрузили.

Представьте типичный случай на работе. Коллега поздно предупредил вас о том, что к утреннему собранию нужно подготовить отчет. Вы не стали его делать, ведь за переработки не предусмотрены выплаты, да и задержаться в этот день не получилось. Однако коллега отчитал вас, ведь подготовка отчетов и так входит в ваши обязанности. Узнаем у ИИ, кто тут прав и стоит ли идти к начальству.

Языковые модели, как обычно, не хотят брать на себя ответственность и не дают однозначного ответа. В один голос они предлагают сначала обсудить конфликт с коллегой, а к начальству обращаться в крайнем случае.

Claude 3.7 Sonnet даже предложил сценарий, как стоит разговаривать с руководством, чтобы вы вдруг не сболтнули лишнего в порыве чувств. Интересно, как часто сотрудники используют LLM для общения друг с другом, клиентами и начальством?

Далее главный вопрос, который волнует многих, особенно по вечерам, — что посмотреть? Хочется ведь не просто время потратить, а глянуть величайший фильм в истории кино. Мы уточнили у ИИ-моделей, что это за фильмы.

Большинство моделей ответило одинаково. Подобный список можно найти на каком-нибудь «Кинопоиске» в разделе «100 лучших фильмов».

Но ответ Qwen удивил. Если еще перевод названия фильма «Паразиты» как «Параситы» можно простить, то «Список Шиндлера» под названием «Саша» никак. Сразу вспоминается странный перевод названий китайских магазинов на русский.

Как думаете, это тоже Qwen переводил?

Посмотрим, как у ИИ дела с находчивостью. Сможет ли он помочь найти выход из, казалось бы, безвыходных ситуаций.

Ситуация: «Я купил много продуктов и не хочу ходить несколько раз. Как донести всё за один заход?»

В следующий раз обязательно попробуем «Метод черепахи» от GPT-4o.

Ситуация: «У меня мятая рубашка, а утюга нет. Как привести её в порядок?»

Qwen снова удивляет. Кто-нибудь пробовал погладить рубашку в холодильнике или не стоит рисковать?

Ситуация: «Мне нужно открыть жестяную банку, но открывалки нет. Что делать?»

Но мы здесь собрались не над языковыми моделями смеяться. Просто хотели показать, что нейросети не идеальны, поэтому так важно сравнивать языковые модели между собой. Какие-то подойдут на роль личного ассистента и подскажут захватывающий фильм на вечер, другие лучше использовать в работе. Не стоит доверять одному варианту и вечно использовать его.

Тем более что на LLM Arena мощные ИИ-модели доступны бесплатно. В разделе «Анонимная Арена» можно сравнивать модели без лишних предубеждений: без логотипов, названий и брендов. Только чистый эксперимент — кто лучше пишет, анализирует или отвечает на ваши запросы. Так что если хотите выбрать действительно подходящий ИИ, а не попасться на красивый маркетинг, загляните туда.

А как вы используете нейросети: только для работы или в повседневности тоже? Делитесь лайфхаками, которые узнали от ИИ.

Понравилась статья? Еще больше информации на тему данных, AI, ML, LLM вы можете найти в моем Telegram канале.

Как подготовиться к сбору данных, чтобы не провалиться в процессе?
Какие данные нужны для обучения LLM?
В чем специфика работы с GenAI проектами? И какие бенчмарки сравнения LLM есть на российском рынке?

Обо всем этом читайте в “Роман с данными”

От ресторанов до банков: какие компании доверяют ИИ важные задачи