Не ChatGPT единым: как компании автоматизируют процессы с GenAI

По данным McKinsey, около 65% компаний уже используют генеративный AI в бизнес-функциях. В большинстве случаев это точечные сценарии — помощь сотрудникам, генерация текста, быстрые ответы. Параллельно появляется другой подход: AI-агенты, которые работают внутри процессов и берут на себя целые этапы работы — от приема запроса до действия в системах.

Генеративный AI для автоматизации рабочих процессов сегодня — это спектр решений: от «умных функций» до агентных сценариев. Разберем, как компании по-разному идут по этому пути, какие процессы уже удается автоматизировать и где AI дает измеримый эффект.

Классическая автоматизация в компаниях обычно строится вокруг жестких сценариев: если выполнено условие А — запускается действие B. Такой подход работает для формализуемых процессов, где шаги заранее известны. Но когда появляется вариативность — свободный текст, неполные данные, необходимость интерпретации или выбора — такие сценарии перестают масштабироваться.

Именно в этих зонах начали внедрять генеративный AI для автоматизации процессов. Он умеет работать с естественным языком и контекстом, поэтому сначала появляется в виде отдельных функций: помощников для написания текстов, ответов на запросы, кратких сводок документов или диалогов. Это дает ускорение работы с генеративным AI, но почти не меняет сам процесс — человек по-прежнему остается связующим звеном между системами.

А вот AI-агенты появляются там, где генеративки начинают собираться в процесс. В отличие от RPA, они работают с непредсказуемыми сценариями: принимают запрос, анализируют контекст, взаимодействуют с данными и выдают результат в условиях неполной информации. Такой подход позволяет автоматизировать не отдельные операции, а целые этапы рабочих процессов.

Генеративный AI в компании почти всегда внедряют точечно — в процессах с высокой долей рутины и большим объемом текстовой работы. Именно здесь AI для оптимизации рабочих процессов дает быстрый и измеримый эффект без перестройки всей операционной модели. Рассмотрим ключевые направления.

Клиентская поддержка — один из самых частых первых сценариев внедрения генеративного AI для автоматизации. Здесь сходятся высокий поток обращений, повторяющиеся вопросы и жесткие ожидания по скорости ответа. При этом сами запросы редко бывают формализованными: клиенты и сотрудники по-разному описывают проблемы, перескакивают между темами и часто не дают всей информации сразу.

В таких условиях генеративный AI используют для снятия рутинных этапов. Он помогает классифицировать обращения, отвечать на типовые вопросы, извлекать суть запроса из длинных диалогов и подготавливать контекст для операторов или специалистов. В результате происходит интеграция AI в рабочие процессы, при этом автоматизируется не вся коммуникация целиком, а ее самая массовая и трудоемкая часть.

Внутри крупных компаний этот подход особенно заметен на внутренних сервисах поддержки.

В ситуациях, где поток обращений резко возрастает и цена задержки особенно высока, генеративный AI помогает стабилизировать качество сервиса без увеличения штата.

Ключевой момент в этих сценариях — генеративный AI не заменяет людей, а меняет распределение ролей.

В компаниях с большим объемом документации знания часто есть, но доступ к ним остается ручным и медленным. Информация разбросана по инструкциям, регламентам и FAQ, поэтому время уходит не на работу, а на поиск.

Генеративный AI в таких сценариях используют как слой поверх документов: он находит ответы в неразмеченных массивах данных и формулирует их в понятном виде. Автоматизируется не хранение знаний, а доступ к ним — именно здесь чаще всего возникает узкое место.

Компании ежедневно получают тысячи отзывов, комментариев и обращений, но без автоматизации большая часть этого потока остается неиспользованной. Ручной разбор не масштабируется, а классическая аналитика плохо работает с живым языком, контекстом и эмоциями клиентов.

Генеративный AI в таких сценариях используют как слой поверх фидбека: он автоматически классифицирует отзывы, выявляет повторяющиеся проблемы, агрегирует инсайты и связывает их с бизнес-метриками. Автоматизируется не сбор данных, а их осмысление — именно здесь появляется максимальный эффект и прямая связь с операционными и финансовыми показателями.

Именно поэтому аналитика обратной связи становится одной из ключевых зон внедрения генеративного AI: она позволяет не просто «слушать клиентов», а системно влиять на качество сервиса, NPS и выручку.

Практика автоматизации с использованием генеративного ИИ показывает, что быстрее всего результат появляется в вертикальных сценариях — конкретных рабочих процессах с понятными метриками. Клиентская поддержка, работа с корпоративными знаниями и аналитика пользовательского фидбека как раз относятся к таким зонам. Здесь генеративный AI позволяет сократить операционную нагрузку, ускорить принятие решений и напрямую повлиять на показатели сервиса, NPS и выручку.

При этом устойчивый эффект возникает тогда, когда точечные внедрения становятся частью системного подхода. Горизонтальные инструменты для личной продуктивности и вертикальные процессные решения должны работать как единая экосистема, а не как набор разрозненных экспериментов. Без этого компании рискуют застрять на этапе пилотов и не перейти к масштабированию.