Стало интересно изучить то, какие реальные кейсы применения ИИ можно придумать для бизнеса

Условия кейсов

1. Применимы для 90% бизнесов

2. MVP можно собрать за 2-3 дня. По моей скромной оценке

3. Не требует data scientist'ов

4. Не vibe marketing / vibe coding. Потому что это отдельный пласт ИИшек, там можно еще 100+ кейсов придумать

5. Я сам это делал либо видел создание со стороны

Список кейсов в статье, которые я посчитал интересными для подробного изучения

• 👻 Запросы Natural language → Model Context Protocol → SQL

• 👋 AI поддержка и обработка новых клиентов

• 🔥AI-продуктовая аналитика

• 🦄 AI-сегментация клиентов и предложение гипотез по росту LTV

• 🎊 AI-анализ креативов

• 💎 AI-анализ отзывов и чатов

• 🧠 Внутренний AI-ассистент внутри компании

Этот пост это не столько гайд, а сколько моя попытка собрать топ 20 кейсов, которые будут полезны любым бизнесам. И буду благодарен, если вы напишете в комментах и свои варианты 🫡

При обозначении в тексте мест, где присутствует ИИ, я почти всегда буду использовать термин ИИ или AI

Даже там, где было бы уместнее написать ChatGPT, LLM , GPT , NLP или еще что-то более уместное в конкретном случае

Итак, поехали, начну со своего любимого

👻 Case 1.Запросы Natural language → Model Context Protocol → SQL

Про Model Context Protocol (MCP) я уже писал отдельную статью на хабре, технология супер интересная, почитайте

💢 Проблема, которую решает Natural language → SQL

В продуктовых командах десятки часов уходит на вытягивание базовых данных из базы. И все мои команды, где я работал, не были исключением.

Кто-то пишет аналитику: «Скинь мне конверсии за прошлый месяц» и ждет ответа 3 дня. Другой ковыряется в старых BI отчетах, которые уже не актуальны. Пару энтузиастов тратят недели на изучение SQL

В итоге принятие решений постоянно разбивается об сложность получения данных 🤨

✅ AI-решение в виде Natural language → MCP → SQL

С появлением Model Context Protocol делать Natural language queries стало намного проще. Продакты могут общаться с базой данных на человеческом языке, и для этого не нужно проектировать сложные интеграции

Процесс общения с помощью MCP примерно такой

• Пользователь пишет в LLM интерфейс обычным языком, а интерфейс передает этот запрос в MCP

• MCP переводит запрос с человеческого на тот, который понимает база данных

• База данных получает структурированный и понятный ей запрос и возвращает ответ такой же ответ

• MCP переводит ответ обратно на человеческий и отдает в LLM интерфейс

• 🔗 Короткое видео, которое демонстрирует MCP Server для MongoBD через Claude for Desktop

💫 Польза для бизнеса

• Снижение времени на запросы — с часов до минут

• Освобождаются аналитики

• Автономность — даже non-technicals могут получать данные сами за пару минут

• Повышение скорости в принятии решений и генерация большего кол-ва гипотез

❤️‍🩹 Потенциальные сложности

• LLM может попытаться вытащить «лишнее» — например, зарплаты и другие sensetive данные

• LLM может сформировать кривой запрос и выдать нерелевантный ответ

Будет полезно
Продактам, аналитикам, сейлзам, BI-командам.

Оптимизирует
Скорость принятия решений, снижение зависимости от SQL-запросов, повышение автономности команд.

Вообще, Model Context Protocol точно стоит изучения, там каждую неделю по несколько новых интеграций с разными сервисами завозят — идей по улучшению огромное количество

🔗 Документация MCP

👋 Case 2. AI поддержка и обработка новых клиентов

Вполне уже привычный бот, который встречает клиента на сайте или в приложении. Только с добавлением AI.

У многих больших компаний такое уже давно, но до недавнего момента такое могли себе позволить только большие компании с отделом дата сцаентистов

Сейчас же, через Fine-Tuning это можно за пару вечеров развернуть хоть для цветочного магазина.

💢 Проблема, которую решает AI поддержка

При масштабировании бизнеса первым с 90% вероятностью сломается поддержка. Или отдел заботы, кому как удобнее

• Менеджеры не успевают отвечать вовремя

• Нужно нанимать и онбордить операторов, что отдельный и сложный процесс

• Новички не знают, как правильно реагировать

• Повторы отнимают время у сложных кейсов

• Качество падает, клиенты недовольны долгим ответом

При этом огромная часть запросов — самые простые, но занимают львиную долю времени

В итоге

• SLAне выдерживается

• Потенциальные продажи теряются

• Поддержка превращается в узкое место

✅ AI-решение в виде FineTuned ИИ

Из коробки ИИ ничего не знает о вашей компании, продуктах, клиентах и процессах.

Чтобы ИИ стал полезен именно для вашего бизнеса, его нужно дообучить на данных о вашем бизнесе и подключить к основным каналам связи с клиентами

После чего ИИ будет сам определять, что хотел клиент и с каким намерением написал.
И либо сразу ответит, либо позовет человека, если вопрос сложный.

В простой реализации может быть не связан с CRM и базой данных, а просто иметь доступ к FAQ и умно его обрабатывать

Например, будет отвечать на такие вопросы

• Какие часы работы у вас

• Как поменять товар?

• Для ответа на вопросы по типу «Где моя посылка?» придется давать ИИ доступ к CRM

⚙️ Что нужно, чтобы это запустить

1. Примеры диалогов или данных (20–100 штук минимум)

2. Понимание, на какие вопросы и как должен отвечать ИИ

3. Платформа для fine‑tuning — например, OpenAI Platform

4. Платформа для связи OpenAI Platform или подобного + с сервисом отправки и получения сообщений

Я для своего отдела поддержки собирал через автоматизатор @SendPulse(свяжитесь со мной для рекламы), но думаю можно взять любой другой, где есть возможность подключить ИИ

💫 Польза для бизнеса

• Мгновенный ответ — без ожиданий

• Операторы не тратят время на рутину

• Повышается удовлетворённость клиентов

• Реально экономит деньги

❤️‍🩹 Потенциальные сложности

• GPT может ошибиться и будет ошибаться, особенно если недостаточно данных

• Нужно контролировать, что он отвечает

• Важно задать чёткие правила: что он может, а что нет

Будет полезно
Да всем наверно, у кого больше 20 входящих в день

Оптимизирует
Время ответа, стоимость обращения, стабильность SLA, NPS

🔥 Case 3. AI-продуктовая аналитика

Не просто дашборд, а помощник, который смотрит на цифры и думает вместе с тобой.

Видит, когда что-то идет не так и подсказывает

• где просела метрика

• когда это началось

• какие есть гипотезы

• и что можно попробовать.

Я сам такое практикую, но ручками — отправляю скрины метрики, даю контекст и инструкции. На выходе получаю взгляд со стороны от ИИ

💢 Проблемы, которые может решать AI-аналитика

• Долгая реакция на изменение метрики

• Догадки и непонимание первопричин

• Разговоры о первопричинах, которые могут тянуться по 3–5 дней.

• Замыленный взгляд

• Недостаток опыта в понимании данных

• Аналитика превращается в рудимент, а не в инструмент

✅ AI-решение для помощи с анализом метрик

ИИ можно научить

• узнавать графики Retention, DAU, конверсий или LTV

• находить резкие изменения и подозрительные участки

• выдавать гипотезы и идеи по улучшению

• объяснять метрику простым языком, чтобы все поняли

Например

«Retention на 7-й день упал на 12%. Возможные причины:
1) новый onboarding,
2) изменение трафика.

Рекомендую проверить step-by-step funnel, сравнить с прошлым месяцем и посмотреть % повторных входов по каналам.»

Это может быть реализовано как просто

1. Скриншот графика / выгрузка сырых данных

2. Закидываем в ChatGPT

3. Даем контекст и просим выводы

Так и сложнее — через автоматизацию

Например, к каждому PowerBI графику подключить ИИ ассистента с заданным контекстом и полем для общения. И еще Alerts прикрутить, которые будут кричать в мессенджеры при выбросах метрики

А еще можно использовать специальные тулы — таких тоже много

💫 Польза для бизнеса

• Экономия времени на анализ

• Новые идеи для роста

• Быстрая реакция на отклонения

• Метрики становятся понятными не только аналитикам

❤️‍🩹 Потенциальные сложности

• Без контекста GPT будет гадать

• Нужны качественные данные, желательно уже агрегированные

• Лучше работает, если подсунуть ему не всю базу, а короткое описание + таблицу

• Люди могут отвыкнуть думать и копаться в сырых данных

Кому
Продуктовым командам, маркетологам, фаундерам.

Оптимизирует
Глубину понимания метрик, скорость реакций на изменения, гипотезы по росту

🦄 Case 4. AI-сегментация клиентов и предложение гипотез по росту LTV

Один из самых перспективных AI-кейсов: сделать умные сегменты и придумать, что кому предлагать.

Все клиенты ведут себя по-разному, но большинство продуктов всё ещё общаются со всеми одинаково.

💢 Проблема, которую решает AI-сегментация

В ручную сегментировать клиентов — боль. Маркетинг делает простые выборки:

• «Все, кто не покупал 30 дней»

• «Те, кто больше 3 раз заказывал»

• «Те, кто потратил больше 5000₽»

И вроде как этого хватает, но на деле:

• кто-то почти купил и ничего не получил

• кто-то активный, но не доволен — и ему ничего не предложили

• кто-то отвалился — а мы забили на это и даже не разобрались почему

Штука вполне хорошо может работать как в B2C, так и в B2B. Просто в B2B меньше данных для поиска паттернов, зато сами данные более полные

✅ AI-решение по сегментации клиентов

ИИ можно натравить на клиентские данные и попросить

• Разбей наших клиентов на сегменты по поведению

• Для каждого сегмента предложи гипотезы: что им нужно, как их вернуть, как их активировать

• Подскажи подходящие форматы: пуши, письма, предложения, офферы

В идеале, ИИ сможет найти паттерны и выдать что-то типо такого

• «Этим стоит напомнить о незавершённой покупке»

• «Этим — предложить апгрейд, они близки к следующему тарифу»

• «А эти — реагируют на эмоции, добавьте в письмо личный контекст»

⚙️ Как бы я это сделал

1. Нам нужно натравить ИИ на структурные и размеченные данные наших клиентов

   • Заходы

   • Покупки

   • Каналы

   • Суммы и другие метрики

   • Может еще и историю переписок бы добавил
     

2. Вместе с этими данными выдать для ИИ промпт по типу такого

   Разбей клиентов на поведенческие сегменты и предложи гипотезы по каждому: как взаимодействовать, что предложить, чего они могут хотеть

3. На выходе ловим инсайты

4. Задача со звездочкой — внедрить ИИ в CJM клиента

💫 Польза для бизнеса

• Глубже понимаем нашу аудитории

• Персонализация без ручной возни

• Повышение LTV и предотвращение оттока

• Достаточно раз в месяц запускать анализ и менять подход.

❤️‍🩹 Потенциальные сложности

• GPT не всегда правильно интерпретирует цифры

• Важно заранее агрегировать данные

• Нужно помогать с контекстом: какой продукт и как обычно происходит покупка

• Лучше всего работает в паре с CRM или хотя бы таблицей действий

Кому
Маркетинг и продуктовым командам, CRM-менеджерам

Оптимизирует
Повторные покупки, LTV, удержание клиентов.

🎊 Case 5. AI-анализ креативов

В идеале, должен помочь ответить на вопрос

«Почему один креатив сработал, а другой — нет?» и «А как должен выглядеть следующий наш креатив?»

Сравнивает успешные/неуспешные баннеры, видео, тексты. Выявляет паттерны, генерирует новые идеи на основе работающих элементов.

💢 Проблема, которую решает AI-анализ креативов

Креативы — это главный рычаг в performance-маркетинге, но:

• тестов много, времени мало

• аналитика идёт с отставанием

• люди часто анализируют интуитивно

• паттерны успеха теряются

• никто не ведёт структурную базу, что работало, а что нет

В итоге — бюджет сливается на blind-тесты и человеческую невнимательность

✅ AI-решение по анализу креативов

ИИ можно использовать как помощника по креативам:

• анализирует таблицы с метриками (CTR, CPA, CPM и т. д.)

• сравнивает, какие заголовки, образы, стили сработали

• формирует паттерны

• предлагает 3–5 новых идей на основе победителей

Пример того, как может отвечать ИИ:

«Креативы с призывом “не упусти” показали лучший CTR, особенно в Instagram Stories.
Изображения с яркими фонами сработали хуже, чем спокойные тона.
Предлагаю 3 идеи для нового теста: …»

⚙️ Как бы я это сделал

1. Собрал бы таблицу: креатив → платформа → формат → результат (CTR, CPA и т. д.)

2. Добавил бы текстовое описание каждого креатива: тема, эмоция, цвет, призыв. Можно сделать тоже с помощью ИИ

3. Натравил бы ИИ на табличку с примерно таким промптом

   «Найди паттерны между успешными и неуспешными креативами. Предложи 3 идеи для новых.»

4. Можно добавить в таблицу не только наши крео, но и крео конкурентов (через Ads Library или выгрузки) и сравнить паттерны. Facebook не покажет статистику объявления, но если оно висит дольше 3–4-х недель — значит дает хорошие показатели с вероятностью с 90%

💫 Польза для бизнеса

• Быстрее становится понятно, что реально работает

• Сокращаются бюджеты на неудачные тесты

• Генерятся новые идеи на основе данных, а не вкуса

• Создается база знаний по креативам — полезна при масштабировании

❤️‍🩹 Потенциальные сложности

• Если не структурировать описание креативов — GPT не поймёт, что анализировать

• Лучше работает, если хотя бы 15–20 креативов уже протестированы

• GPT может «уходить в абстракции», если метрик мало или данные противоречат

Кому
Маркетологам, креативным командам, performance-агентствам.

Оптимизирует
CTR, CPA, стоимость тестов, эффективность гипотез

💎 Case 6. AI-анализ отзывов и чатов

Каждый отзыв — бесплатная обратная связь. Только вот читать и обрабатывать их вручную — боль. Поэтому мало кто делает это регулярно

В продуктах, с которыми я работал, я сам ходил и собирал стату по отзывам с 1 звездой и отзывам с 5 звездами — затем искал что нравится а что нет.

И по нашему продукту, и по продуктам конкурентов, чтобы составить Nice / Must features

Сейчас я бы делал это автоматически

💢 Проблема, которую решает AI-анализ отзывов

Обычно работа с отзывами выглядит так

• кто-то вручную собирает их из разных источников. Например: сайт, App Store, маркетплейсы, поддержка, карты.

• команда их читает и пытается что-то понять

• иногда делают выводы, но редко превращают в действия

• а еще реже делают это часто

В итоге

• сигналы от клиентов теряются

• негатив накапливается

• продукт развивается вслепую

• поддержка отвечает шаблонами, не понимая сути

✅ AI-решение по сбору и анализу обратной связи от клиентов

ИИ умеет читать много текстов и извлекать смысл.

Его можно натравить на анализ отзывов с маркетплейсов, обращения в чатах и на сообщения в поддержку

Попросить ИИ выделить

• основные темы и паттерны

• что чаще всего вызывает негатив

• за что хвалят продукт

• какие фразы и боли повторяются

Пример, как мог бы ответить ИИ

«43% негативных отзывов упоминают медленную доставку.
В позитивных отзывах чаще всего хвалят упаковку и простоту оформления заказа.
Предлагаю: обновить тайминги доставки на сайте, добавить виджет отслеживания.»

⚙️ Как бы я это сделал

1. Собрал бы данные: экспорт из CRM, App Store, Google Forms, чатов и т. д.

2. Почистил от мусора и дубликатов

3. Загрузил в ИИ с промптом:

«Проанализируй отзывы. Что чаще всего упоминается в негативе и в позитиве? Выдели 3-5 ключевых тем, дай рекомендации.»

Можно делать это регулярно — раз в неделю или месяц. А затем формировать из этого беклог

💫 Польза для бизнеса

• Быстрое выявление болей клиентов

• Осознанная приоритезация задач

• Улучшение продукта и сервиса на основе реального фидбэка

• Меньше негатива, выше лояльность

❤️‍🩹 Потенциальные сложности

• Нужна минимальная предобработка данных

• ИИ может ошибаться в тональности. Например, не распознать иронию

• Не все обращения одинаково информативны

Кому
Маркетингу для формирования УТП, продактам для улучшения продукта

Оптимизирует
Скорость реакции на проблемы, качество продукта, клиентский опыт

🧠 Case 7. AI-ассистент внутри компании

Один из самых мощных, но пока недооценённых кейсов — личный ассистент внутри компании, который:

• Знает структуру процессов

• Понимает продукты и роли

• Может подсказать, что делать, куда идти и где что лежит.

💢 Проблема, которую решает AI-ассистент внутри компании

Аналитики, тимлиды и топы команды тратят десятки часов на менторинг, обучение и решение простых вопросов

И каждый день в команде кто-то кого-то спрашивает:

• «Где лежит шаблон КП?»

• «А кто отвечает за рассылки?»

• «А как у нас считается конверсия из лида в клиента?»

• «А где посмотреть, как работает бонусная программа?»

На старте это нормально. Но как только людей становится больше 5–10, команда начинает утопать в внутренних вопросах. И чем больше растёшь — тем медленнее двигаешься.

✅ AI-решение GPT + база знаний = внутренний ассистент

Похоже на 👋 AI поддержка и обработка новых клиентов, только внутри компании

Тут нам тоже придется обучить и подключить ИИ к внутренним данным нашей компании

Например:

• Структуре компании

• Инструкциям, гайдам, процессам

• FAQ и шаблонам

• Организационным правилам

После этого любой сотрудник может задать вопрос — и сразу получить ответ.
Прямо в чате. В любое время. Без пингов и ожиданий.

⚙️ Как бы я это сделал

1. Собрал бы всё, что уже есть: Notion, Google Docs, PDF, презентации, гайды в чатах

2. Сложил в одну базу — даже неважно, где: можно просто Google Drive

3. Настроил GPT с контекстом

   «Ты ассистент в компании Х. Ты знаешь процессы, документы, роли. Отвечай строго по данным, если не знаешь — скажи об этом»

4. Еще можно подключить к Google Drive MCP Server

5. Развернул бы интерфейс обращения к ИИ в удобном канале: Telegram \ Slack

Надеюсь, что после таких манипуляций он сможет отвечать на любые вопросы внутри компании:

• «Как оформить отпуск?»

• «Где пример коммерческого предложения для b2b?»

• «Как создать задачу в CRM?»

• Помогает новичкам, продажам, поддержке и даже топам быстрее принимать решения

• Работает 24/7 — в Notion, Slack, Telegram, где угодно

💫 Польза для бизнеса

• Уменьшается зависимость от ключевых сотрудников

• Новички обучаются быстрее

• Меньше времени на внутренние объяснения

• Рост без потери скорости и контроля

❤️‍🩹 Потенциальные сложности

• Нужно один раз собрать всё в одном месте

• GPT может «додумать», если не ограничить контекст

• Базу нужно периодически обновлять — или научить ИИ подгружать актуальные данные

Кому
Любой команде с 5+ человек

Оптимизирует
Скорость внутренних коммуникаций, онбординг новых сотрудников

На этом все 🤨

Постарался разобрать 7 кейсов

• 👻 Запросы Natural language → Model Context Protocol → SQL

• 👋 AI поддержка и обработка новых клиентов

• 🔥AI-продуктовая аналитика

• 🦄 AI-сегментация клиентов и предложение гипотез по росту LTV

• 🎊 AI-анализ креативов

• 💎 AI-анализ отзывов и чатов

• 🧠 Внутренний AI-ассистент внутри компании

Знаю, что тут не любят ссылки на тг каналы, но я зря старался что-ли
Пусть тут полежит https://t.me/iliaprovse 💖

Накидайте еще идей — какие кейсы применения ИИ для бизнеса добавили бы сюда. Особенно классно, если вы это реально запускали

⤵️⤵️⤵️