Как стать автором
Обновить

Зачем бизнесу LLM: стратегический взгляд

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров1.1K
© Генерация автора
© Генерация автора

Почему LLM — ваш следующий стратегический шаг

Вам знакома мысль: «Давай что-нибудь уже сделаем с этими LLM»? Согласно исследованию McKinsey, 78% руководителей рассматривают ИИ как стратегический актив, однако лишь 17% точно знают, как его внедрить.

McKinsey The state of AI, март 2025

Болевые точки бизнеса

  • Служба поддержки не справляется

  • Затраты растут

  • Технологии отстают

Большие языковые модели (LLM / БЯМ) — сегодня не игрушка для IT-гигантов, они помогают также средним и крупным компаниям.

Что дают LLM

  1. Автоматизируют рутину

  2. Снижают расходы

  3. Создают новые источники дохода

Salesforce активно использует LLM для анализа данных клиентов, что позволило заметно сократить время на эту самую аналитику. В результате ускорилась реакция на запросы без расширения штата, выросла удовлетворенность клиентов и сократились расходы.
Multimodal LLM Benefits

В следующих разделах

  • Как сейчас двигаются компании в направлении к ИИ и их результаты

  • Как оценить готовность вашего бизнеса к LLM

  • Как выбрать бюджетные, но эффективные варианты внедрения

  • Как превратить расходы на ИИ в инвестиции с конкретной отдачей


01. Ландшафт внедрения LLM: Ключевые тренды и достижения

Уже 83% компаний активно развивают ИИ, но реальный результат видят только 43% из них. Понимание текущего ландшафта становится первым шагом к по-настоящему осознанному внедрению этих технологий.

IBM ROI of AI, декабрь 2024

Успешный возврат инвестиций

Руководители утверждают:

  • 47% получают положительный ROI от ИИ-проектов

  • 33% выходят на уровень безубыточности

  • 14% утверждают, что фиксируют отрицательную окупаемость инвестиций

  • 62% планируют увеличить инвестиции в ИИ в 2025 году

В то же время, 4% компаний-лидеров по внедрению ИИ значительно опережают всех остальных по ключевым показателям:

  • Выручка растёт на 50%

  • Акции приносят на 60% больше

  • ROI капитала выше на 40%

  • Патентов в 1,9 раза больше

  • На 40% лучшие показатели удовлетворенности сотрудников

BCG Where’s the Value in AI, октябрь 2024

На что же делают ставку успешные организации? На сценарии с прямой отдачей инвестиций:

  • Код: Ассистенты пишут код — 51%. Они способны работать как команда 24/7

  • Чат-боты: 31% компаний выбрали их — это словно VIP-консьерж для клиентов и сотрудников

  • Данные: Поиск — 28%, извлечение — 27%

  • Саммаризация: 24% компаний сокращают совещания с ИИ

  • Другие: Копирайтинг — 21%, генерация изображений — 20%, коучинг — 13%, автоматизация процессов — 10%, веб-исследования — 9%

Menlo The State of Generative AI, ноябрь 2024

Где уже работает ИИ

  • IT: Пишет код

  • Ритейл: Обрабатывает запросы, подбирает товары, описывает их

  • Финансы: Ловит мошенников, следит за законами, помогает клиентам

  • Производство: Улучшает поставки, предсказывает поломки

  • Здравоохранение: Ставит диагнозы, ведёт документы

  • Образование: Подстраивает уроки, проверяет успехи, даёт советы

Реальные кейсы компаний с ИИ

  • Amazon: Точность ответов на финансовые вопросы выросла с 49% до 86%. Помогла оптимизация обработки документов.

  • Mastercard: ИИ-система ловит мошенников в 3 раза лучше. Работает благодаря строгой безопасности и надёжным данным.

  • Walmart: ИИ улучшил поиск — 50% редких запросов находят цель. Результаты стали точнее.

  • Doordash: ИИ в поиске поднял популярность блюд на 30% и сократил ошибки курьеров на 90%.

  • Bosch: ИИ платформа «Gen Playground» помогает более чем 430 000 сотрудникам быстрее создавать контент, изображения и переводы, снижая время и затраты.

  • Prosus/OLX: Помощник уменьшил ошибки с 10% до 1%. Сотрудники экономят 48 минут в день.

  • Accenture: Ассистент на AWS учит новичков на 50% быстрее. Запросов на эскалацию стало на 40% меньше.

  • Klarna: ИИ от OpenAI успешно обработал 2,3 млн чатов, значительно сократив время ответа с 11 до 2 минут. Также количество повторных обращений уменьшилось на 25%, а прибыль компании выросла на $40 млн в 2024.

  • Spotify: Модели Meta’s Llama помогли улучшить рекомендации и позволили запустить инновационный AI DJ. В результате пользователи стали в 4 раза активнее.

  • Duolingo: GitHub Copilot ускорил разработку на 25%.

ZenML 457 Case Studies
LLMOps Database 🌟

Главное

  • Хотя с LLM уже сейчас удается получить прибыль — культура интеграции всё ещё остаётся сырой

  • Бизнес чаще выбирает эволюцию: точечное внедрение ИИ с быстрой отдачей вместо глобальных революций в процессах

  • Как начать сегодня — в следующем разделе


02. Четырёхэтапная схема внедрения LLM: Бюджетные стратегии

Далеко не все процессы одинаково хорошо подходят для автоматизации с помощью LLM. Важнее всего найти именно те задачи, которые обещают высокий эффект при относительно низкой сложности внедрения. Не стоит пытаться менять весь бизнес сразу, лучше сосредоточиться на поиске быстрых побед с заранее ясным результатом.

2.1. Шаг 1. Определите высокоэффективные сценарии

Начните с задач с низким риском

  • FAQ-боты и обработка типовых запросов

  • Краткие выводы из документов

  • Поиск и сортировка данных

Критерии отбора задач

  • Часто повторяются

  • Данные есть в цифре

  • Улучшают жизнь клиентов

  • Легко внедрить

Компании нередко теряют ROI, запуская ИИ не там — например, начиная автоматизировать ненужные операции.
Accenture Reinventing Enterprise Operations

2.2. Шаг 2. Проверьте готовность

Первый шаг к успешному внедрению LLM — это объективная оценка текущей готовности вашей компании.

Чеклист перед стартом

  1. Данные готовы: Всё в цифре и доступно

  2. Техника есть: Облако или API на месте

  3. Процессы повторяются: Такие задачи легче автоматизировать

  4. Люди согласны: Руководство и команда открыты к новому

  5. Есть команда: Нужен продакт, фулл-стак разработчик и ИИ-инженер

  6. Безопасность: Важны ли личные данные? Пропишите правила

Практический совет: Соберите ИТ, безопасность и бизнес на пару часов, чтобы вместе непредвзято оценить готовность.

2.3. Шаг 3. Выберите правильную архитектуру

Формат

Плюсы

Минусы

1. API от провайдеров (OpenAI, Anthropic)

Быстро и просто начать

Ежемесячные счета, мало контроля

2. PaaS (платформа как сервис)

Гибко настраивать, разумная цена

Дороже API, инфраструктура закрыта

3. Собственная (self-hosted) LLM

Полный контроль, данные в безопасности

Нужны серверы и спецы

Uber изначально запускал модели спроса на внешних API и только через год перешёл на собственные решения, когда окупаемость стала очевидной.
How Uber Optimizes LLM

2.4. Шаг 4. Оптимизируйте затраты

Ключевые подходы

  • Тестируйте на малом — например, FAQ-бот в одном регионе

  • Применяйте RAG: Иодель берёт данные из базы, а не учится заново

  • Ставьте «AI-шлюз»: Он хорошо управляет нагрузкой, помогая экономить на API

Внедрение ИИ-шлюза с централизованным управлением API и кэшированием упрощает работу с моделями. Он способен ускорять ответы, сохраняя частые данные в «памяти», и снижает затраты за счет уменьшения запросов к внешним сервисам
ORQ LLM Product Development The Ultimate Guide

Как работает Retrieval-Augmented Generation (RAG):

  1. Модель получает первоначальный запрос от пользователя

  2. Система ищет нужное в вашей собственной базе знаний

  3. Найденные данные добавляются к запросу перед отправкой в LLM

  4. LLM генерирует ответ, опираясь на эти проверенные данные

Как тратить меньше

  1. Открытые модели (Llama-3-8B, Mistral AI) экономят 60–70%

  2. Семантическое кэширование снижает запросы к API на 30–40%

  3. Короткие промты уменьшают токены на 50–60%

Исследование MIT недвусмысленно показывает, что «большинство компаний переплачивают за LLM на 40–60%, используя слишком избыточные модели для решения базовых задач».
MIT Sloan A Practical Guide to Gaining Value From LLMs

Поэтапный план внедрения

Этап

Срок

Действия

1. Оценка и MVP

4–6 недель

• Выберите 1–2 задачи
• Сделайте прототип на API

2. Пилот

2–3 месяца

• Добавьте в процессы
• Измерьте успех

3. Масштабирование

3–6 месяцев

• Расширьте на отделы
• Считайте ROI

58% компаний обычно переходят от пилотного проекта к полномасштабному производству менее чем за год.
IBM ROI of AI, декабрь 2024

Не пытайтесь трансформировать все процессы одновременно, это распространенная ошибка многих. Сосредоточьтесь на одной проблеме, решите ее, измерьте результат, а уже затем двигайтесь дальше..
McKinsey The state of AI, март 2025

MIT Sloan A Practical Guide to Gaining Value From LLMs
EY Four steps to implement LLM

Главное

  • Начните с малого: Выберите простую задачу с потенциально большой отдачей

  • Делайте упор на результат: Сократить затраты на 20–40% — вполне реалистичная цель

  • Считайте успех: Задайте конкретные KPI еще перед началом работ

  • Экономьте: Используйте разумный гибридный подход с коммерческими и открытыми моделями


03. Смягчение рисков: Баланс между инновациями и безопасностью

Утечки данных, «галлюцинации» модели и технические проблемы вполне реальны при работе с LLM. Однако эти риски можно достаточно эффективно минимизировать при правильном подходе к внедрению.

Ситуация на рынке

  • 38% проектов тонут из-за некачественных данных

  • 29% компаний не могут подружить ИИ с legacy-системами

  • Дефицит кадров: только 17% команд имеют экспертов по этике ИИ

IBM ROI of AI, декабрь 2024

3.1. Основные риски

Приватность данных

  • LLM «не умеют забывать»: данные не стереть как обычно

  • Сырые клиентские данные могут «просочиться» в ответы

Решение: Применяйте приватные хранилища и централизованный «ИИ-шлюз».

Ошибки и предвзятость

  • «Галлюцинации»: ИИ выдумывает правдоподобное, но неправду

  • Скрытые предубеждения из тренировочных данных

Решение: Внедряйте механизмы дополнительной фильтрации и «безопасные промты». Привлекайте специалистов для контроля качества результатов.

Юристы, которые представили в суд сгенерированные ИИ вымышленные прецеденты, столкнулись с серьезными санкциями. Им были назначены штрафы в размере $5000.
Lawyers Sanctioned

Технические сложности

  • 71% компаний имеют устаревшую инфраструктуру данных

  • Legacy-системы, несовместимые с облачными решениями и ИИ-инструментами

  • HSBC смогла трансформировать HR-процессы только после модернизации данных и внедрения SAP/ServiceNow

Accenture Reinventing Enterprise Operations

Решение: Заранее готовьте инфраструктуру и проводите обучение команды, чтобы избежать возможных проблем с масштабированием.

Организационные барьеры

  • Сотрудники против новых технологий

  • Нужны новые навыки

  • Несогласованность принятия решений

Решение: Создайте группу ИИ-управления с представителями из разных ключевых отделов.

3.2. Тактики снижения рисков

Управление LLM

  • Следует внедрить специальные хранилища конфиденциальности, технологии маскирования PII и принципы модели нулевого доверия

  • Обязательно проверяйте факты с RAG и внедрите проверку «человек в контуре» для всех критически важных решений

Аудит и прозрачность

  • Регулярно проводите аудит ответов ИИ, версионируйте модели и документируйте все изменения

Системы ИИ без надежных контрольных мер действительно могут генерировать ложную или вводящую в заблуждение информацию. Наличие контроля значительно снижает подобные риски.
MIT Technology Review

Как тестировать

  1. Проводите регрессионное тестирование на существующих данных

  2. Проводите стресс-тестирование пограничных случаев

  3. Сравнивайте с людьми через A/B-тесты

Главное

  • Выявите и классифицируйте риски — но не дайте им парализовать действия

  • Технологии RAG и метод «человек в контуре» значительно снижают вероятность ошибок


04. Измеряем успех: ключевые показатели

Метрики роста выручки

  • Повышение конверсии: +15–30%

  • Увеличение среднего чека: +10–20%

  • Сокращение цикла продаж: -20–35%

Метрики сокращения расходов

  • Снижение затрат на поддержку: -25–40%

  • Сокращение времени обработки документов: -50–75%

  • Уменьшение операционных ошибок: -30–60%

Качественные показатели

  • Удовлетворенность сотрудников: +15–25%

  • Снижение текучки: -10–30%

  • NPS и лояльность: +10–15 пунктов

Советы по отслеживанию результатов

  • Создайте LLM-дашборд для мониторинга ключевых метрик

  • Сравнивайте показатели «до» и «после» внедрения решений


Заключение: время начинать

Простая формула успеха

Стоимость внедрения ИИ =

  • постоянные затраты на использование +

  • первоначальные затраты на адаптацию +

  • затраты на проверку и исправление ошибок

Если итоговая сумма окажется меньше текущих затрат на выполнение задачи, и вы готовы принять возможные риски — смело внедряйте ИИ!

Пример: Маркетолог за 20$/час пишет 5 текстов за 10 часов. Один текст = (20$ × 10 часов) ÷ 5 текстов = 40$. Если ИИ делает дешевле (с учётом настройки и проверки) — используйте ИИ!

MIT Sloan A Practical Guide to Gaining Value From LLMs

Партнерство с экспертами

Практика показывает, что компании, привлекающие экспертов, как правило, достигают более заметных результатов благодаря их опыту.
McKinsey Real results from Gen AI

Такие специалисты помогают:

  • Сократить сроки запуска

  • Минимизировать риски и избежать типичных ошибок

  • Экономить на готовых решениях

Интеграция ИИ все больше становится настоящей необходимостью для компаний. Главный вопрос уже не в том, использовать ли ИИ, а скорее в том, как делать это эффективно и ответственно.
MIT Sloan A Practical Guide to Gaining Value From LLMs

Главное

  1. LLM — это не просто очередная технология, а рычаг для получения конкурентного преимущества

  2. Начинайте с малого, но выбирайте задачи с высоким потенциалом воздействия

  3. Измеряйте результаты и вносите корректировки в стратегию постоянно

  4. Старайтесь найти баланс между внедрением инноваций и необходимым контролем рисков

Ключевой вывод: Компании практически любого масштаба могут внедрить LLM и получить серьезное конкурентное преимущество. Вопрос уже не в «могу ли я позволить себе ИИ», а скорее «могу ли я позволить себе роскошь игнорировать его дальше».

Следующие шаги

  • Оцените готовность компании: проверьте данные и процессы

  • Определите первые сценарии с высокой отдачей

  • Обратитесь к экспертам за стратегией и быстрым стартом


Об авторе: Юрий Туривный — продакт-инноватор с опытом запуска и масштабирования ИИ-решений. 10+ лет в продуктовой разработке

Только зарегистрированные пользователи могут участвовать в опросе. Войдите, пожалуйста.
Используете ли вы LLM в бизнесе?
25% Да, уже внедрили — результат есть1
50% Пробуем, но пока тестируем2
0% Нет, только планируем0
25% Не вижу смысла — дорого и сложно1
Проголосовали 4 пользователя. Воздержались 4 пользователя.
Теги:
Хабы:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+4
Комментарии3

Публикации

Ближайшие события