Стало интересно изучить то, какие реальные кейсы применения ИИ можно придумать для бизнеса
Условия кейсов
Применимы для 90% бизнесов
MVP можно собрать за 2-3 дня. По моей скромной оценке
Не требует data scientist'ов
Не vibe marketing / vibe coding. Потому что это отдельный пласт ИИшек, там можно еще 100+ кейсов придумать
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
Кстати, на написание этой статьи ушло почти 6 часов высокой концентрации, а если еще и ресерч добавить, то все 10 😐
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
Model Context Protocol— это новый протокол для общения AI-модели с внешними сервисами. Человеческим языком общаться с различными сервисами через их API, но без сложностей с разработкой и интеграцией — как USB формат для устройств💢 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
👋 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
Пример структуры моего бота, в каких то узлах вызываются ИИ функции
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
Примеры диалогов или данных (20–100 штук минимум)
Понимание, на какие вопросы и как должен отвечать ИИ
Платформа для fine‑tuning — например, OpenAI Platform
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
Пример анализа моих графиков от ChatGPT
«Отслеживание сна» от ChatGPT
📌 Начал ложиться спать раньше, но все еще нестабильно. Нужно закреплять режим.
📌 Пробуждения стали более предсказуемые, но иногда случаются выбросы.
📌 Общее время сна улучшается, но остается зона роста – нужно чаще фиксировать 7+ часов.
💢 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
Скриншот графика / выгрузка сырых данных
Закидываем в ChatGPT
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
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
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
На выходе ловим инсайты
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
Собрал бы таблицу: креатив → платформа → формат → результат (CTR, CPA и т. д.)
Добавил бы текстовое описание каждого креатива: тема, эмоция, цвет, призыв. Можно сделать тоже с помощью ИИ
Натравил бы ИИ на табличку с примерно таким промптом
«Найди паттерны между успешными и неуспешными креативами. Предложи 3 идеи для новых.»
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
Собрал бы данные: экспорт из CRM, App Store, Google Forms, чатов и т. д.
Почистил от мусора и дубликатов
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
Собрал бы всё, что уже есть: Notion, Google Docs, PDF, презентации, гайды в чатах
Сложил в одну базу — даже неважно, где: можно просто Google Drive
Настроил GPT с контекстом
«Ты ассистент в компании Х. Ты знаешь процессы, документы, роли. Отвечай строго по данным, если не знаешь — скажи об этом»
Еще можно подключить к Google Drive MCP Server
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
⤵️⤵️⤵️
