5 нейросетей для бизнеса: с чем они могут помочь и как их внедрить

Согласно исследованию VK Tech и MARC, 71% российских компаний планирует увеличить бюджеты на развитие дата-офисов в 2026 году. Эти инвестиции нужны в том числе для инфраструктуры ИИ-агентов, машинного обучения и генеративных моделей. Если вы ещё не используете ИИ в работе и не знаете, с чего начать, то этот материал для вас.

Из этой статьи от редакции «Бизнес» Skillbox Media вы узнаете:

• какие задачи может решать ИИ;
• какие нейросети помогают автоматизировать работу;
• в чём сильные и слабые стороны ИИ;
• как можно внедрить ИИ в бизнес: советы экспертов.

Какие задачи может решать ИИ в бизнесе

Чаще всего компании внедряют нейросети в маркетинг, обучение сотрудников, аналитику и разработку. Ниже разберём, как это работает на практике.

Маркетинг. В маркетинге ИИ обычно используют для создания контента и рекламы. С помощью нейросетей можно собирать и структурировать информацию, генерировать идеи, тексты и изображения, считают совладелицы и управляющие партнёры ивент-агентства Delami Татьяна Девятова и Оксана Грицай.

Также ИИ может помочь оптимизировать процессы. Например, он самостоятельно отправляет запросы, проверяет качество работы, сохраняет историю своих действий и даже переименовывает файлы.

«Мы настроили нейросеть так, что контент-креатор заполняет пять ячеек, а модель сама собирает полный промпт, генерирует видео, проверяет результат и ведёт логирование».

Никита Прохоров,
архитектор программного обеспечения группы компаний Qharisma

Обучение сотрудников. Нейросети могут помочь в обучении сотрудников и их переквалификации. Например, ИИ можно использовать как тренажёр для отработки реальных сценариев.

«Сотрудники получают рабочую ситуацию: дать обратную связь коллеге или попросить специалиста задержаться ради срочной задачи. После этого человек пишет своё сообщение, а ИИ либо отыгрывает роль собеседника, либо проверяет ответ по методологии. Если в структуре есть ошибки, нейросеть указывает на них и объясняет, что можно улучшить».

Михаил Ромашов,
руководитель образовательных программ «Софт Скиллз Лаб», эксперт по коммуникациям и переговорам, руководитель направления Product Owner в SberCIB Research

Аналитика и структурирование. ИИ умеет быстро анализировать большие объёмы информации, находить закономерности и писать отчёты. Это полезно в технологической и научной работе — там большая часть времени уходит на обработку статистики, считает head of ML и автор публикаций и патентов в области ИИ и Computer Science Полина Белозёрова.

«Сейчас часть задач можно делегировать агентам, если грамотно выстроить промпты и задать структуру. В итоге рутины стало значительно меньше, и это особенно заметно для людей, работающих в Research, R& D или над созданием SOTA-решений».

Полина Белозёрова,
исследователь искусственного интеллекта, head of ML, автор публикаций и патентов в области ИИ и Computer Science

В B2B-бизнесе ИИ тоже может помочь с аналитикой. Например, бизнес-консультант Вадим Дозорцев использует нейросети для анализа причин срыва крупных сделок в IT-сфере, выявления повторяющихся паттернов и создания структуры коммерческих предложений.

ИИ используют для структурирования информации и в области маркетинга, говорят совладелицы и управляющие партнёры ивент-агентства Delami Татьяна Девятова и Оксана Грицай. Например, чтобы быстро получить краткое содержание созвона. По их словам, благодаря нейросетям за несколько секунд вместо длинного текста получается готовый черновик, с которым уже можно работать внутри команды.

Разработка. Нейросети всё чаще используют для написания кода. По данным опроса Developer Survey на 2025 год, 51% профессиональных разработчиков применяют ИИ ежедневно в работе. Нейросети помогают быстрее писать типовой код и находить ошибки, считает CTO в HueCraft B.V., machine learning engineer в AlgoQuant Игорь Лабутин.

Какие нейросети помогают автоматизировать работу

Практически любую нейросеть можно использовать для оптимизации процессов в бизнесе. Мы поговорили с представителями разных компаний о том, какие ИИ-инструменты они используют в работе. Большинство назвали пять инструментов — ниже расскажем о каждом из них.

ChatGPT

ChatGPT — универсальная нейросеть, которая помогает в работе с текстами, кодом и изображениями. Чаще всего ChatGPT используют в маркетинге и работе с контентом. Совладелицы и управляющие партнёры ивент-агентства Delami Татьяна Девятова и Оксана Грицай считают, что нейросеть хорошо справляется с созданием текстов и изображений.

В каком формате работает. Есть сайт, приложения для смартфонов и ПК.

Сколько стоит. Можно использовать бесплатную версию или купить подписку для бизнеса. Самая дешёвая начинается от 20 долларов.

Midjourney

Midjourney — это нейросеть, которая умеет генерировать изображения в разных стилях. ИИ используют для создания, например, дизайнов сайтов, иллюстраций, баннеров и других типов контента.

«Нейросеть помогает нам визуализировать оформление мероприятия, когда нужно быстро придумать концепт и показать его команде производства и дизайнерам. Раньше для этого делали скетчи от руки или долго собирали референсы. Сейчас используем генерацию.

На выходе получаем изображение, которое можно использовать как основу для обсуждения и как референс для дизайнеров. Дальше, конечно, всё дорабатывается уже вручную, но сама идея становится понятной сразу всем участникам процесса».

Татьяна Девятова и Оксана Грицай,
совладелицы и управляющие партнёры ивент-агентства Delami

В каком формате работает. Midjourney доступна через веб-версию и чат-бота в Discord.

Сколько стоит. Есть четыре платных тарифа, стоимость — от 10 долларов в месяц. Но иногда разработчики на время открывают бесплатные версии.

Perplexity

Perplexity — это поисковая система на основе искусственного интеллекта, которая помогает искать информацию, анализировать данные и быстро проводить ресёрч. Например, ИИ может помочь составить контент-план, найти свежие исследования в области медицины или подготовить краткий отчёт по ним.

В каком формате работает. Есть веб-сайт, также нейросеть представлена в Discord.

Сколько стоит. Самая дешёвая подписка для компаний стоит 34 доллара в месяц, если внести оплату за год. Есть и бесплатная версия, но она работает на менее мощной модели.

Claude

Claude — это универсальная нейросеть. Но чаще всего бизнесы используют её для задач по разработке. Кроме того, у нейросети есть отдельная функция Claude Code. Она работает не как чат-бот, а как ИИ-агент, который может помочь автоматизировать процессы.

«Claude Code удешевляет и ускоряет разработку в раз 20 по сравнению с тем, что было год назад. Там, где раньше нужна была команда разработчиков, теперь достаточно одного толкового специалиста, умеющего работать с Claude Code».

Игорь Лабутин,
CTO в HueCraft B.V., machine learning engineer в AlgoQuant

В каком формате работает. Есть приложения для компьютеров и смартфонов, расширения для браузера и разных сервисов — например, расширение для Excel. Также нейросеть можно интегрировать с редакторами кода.

Сколько стоит. Для команд от пяти человек есть специальные тарифы. Самый дешёвый начинается от 20 долларов в месяц при покупке подписки на год или 25 долларов при ежемесячной оплате.

Есть и бесплатная версия, но в ней действуют ограничения на количество запросов. Обычно лимита недостаточно, если специалист работает с нейросетью в течение всего рабочего дня.

Cursor

Cursor — это AI-редактор кода, который не просто генерирует код, а подстраивается под его стиль и ориентируется в структуре файлов.

У Cursor большой объём памяти, поэтому многие специалисты выбирают именно этот ИИ, отмечает исследователь искусственного интеллекта, head of ML Полина Белозёрова. По её словам, размер памяти становится критически важным для задач, связанных с большими базами данных, научными статьями и длинными цепочками зависимостей.

В каком формате работает. Есть приложения для macOS, Windows и Linux.

Сколько стоит. Подписку для команд можно купить от 40 долларов в месяц за пользователя. В бесплатной версии есть ограничения на количество запросов, что может усложнять работу, если специалист постоянно обращается к нейросети в течение рабочего дня.

В чём сильные и слабые стороны ИИ

Нейросети всё ещё далеки от идеала. Они могут ошибаться и искажать факты. Но всё же у них есть и много плюсов. Ниже разберёмся, в чём нейросети действительно полезны, а где пока без человека не обойтись.

Плюсы искусственного интеллекта

Главное преимущество нейросетей — скорость. Так считает архитектор программного обеспечения группы компаний Qharisma Никита Прохоров. По его словам, задачи, которые раньше занимали целый день, теперь можно выполнить за час. После внедрения ИИ в его компанию объём контента вырос, а автоматизация ускорилась.

Похожего мнения придерживаются и совладелицы и управляющие партнёры ивент-агентства Delami Татьяна Девятова и Оксана Грицай. По их словам, нейросети помогают быстрее включаться в задачи и переходить от идеи к готовому результату.

Также многие эксперты сходятся во мнении, что ИИ особенно эффективен в простых и повторяющихся задачах. Например, эксперт по коммуникациям и переговорам, руководитель образовательных программ «Софт Скиллз Лаб» Михаил Ромашов использует нейросети, чтобы найти типичные ошибки учеников, дать первичную обратную связь, сгенерировать варианты формулировок или отыграть простую роль в диалоге.

Минусы искусственного интеллекта

Чем сложнее задача и выше ответственность, тем хуже ИИ с ней справляется. По мнению Михаила Ромашова, нейросеть бесполезна там, где важно учитывать человеческий фактор. Если нужно разобрать сложную ситуацию или принять ответственное решение, без специалиста не обойтись.

Похожего мнения придерживается и исследователь искусственного интеллекта, head of ML и автор публикаций и патентов в области ИИ и Computer Science Полина Белозёрова. Она считает, что хуже всего нейросети справляются с задачами, где требуется глубокое понимание контекста, есть высокая цена ошибки или нестандартные причинно-следственные связи.

Ещё одна проблема — галлюцинации и ошибки. ИИ может очень уверенно придумывать факты, считает Никита Прохоров.

«Был опыт, когда агент наломал дров в автоматизации и пришлось всё откатывать. Поэтому контроль на выходе нужен всегда, особенно если задача касается данных или финансов».

Никита Прохоров,
архитектор программного обеспечения группы компаний Qharisma

Как можно внедрить ИИ в бизнес: советы от экспертов

В этом разделе не будет универсальной инструкции по внедрению ИИ в бизнес. Всё потому, что компании сильно отличаются друг от друга: у всех разные процессы, задачи и бюджеты. Поэтому вместо пошагового гайда мы собрали советы от экспертов, которые уже используют ИИ в работе.

Не внедряйте ИИ ради ИИ. Многие эксперты считают, что начинать стоит не с выбора нейросети, а с конкретной проблемы в бизнесе. Сначала важно понять, где команда теряет время или ресурсы, и только потом искать ИИ-инструмент под эту задачу.

«Я начал с малого — заменил один повторяющийся процесс. Посмотрел, что работает, а потом расширил использование. Совет простой: не внедряйте ИИ ради ИИ. Найдите одну конкретную боль в своей работе и решите её с помощью нейросети».

Никита Прохоров,
архитектор программного обеспечения, группа компаний Qharisma

Позаботьтесь об информационной безопасности. Компании, которые планируют внедрять ИИ, должны заранее продумать защиту данных, считает исследователь искусственного интеллекта, head of ML Полина Белозёрова. По её словам, информация, которую сотрудники отправляют во внешние ИИ-сервисы для анализа, может попасть в сторонние базы данных. Поэтому важно определить, какие данные можно загружать в нейросети, а какие — нет.

Внедряйте нейросети постепенно. Иначе может возрасти число ошибок и увеличиться недовольство сотрудников. Сначала ИИ следует использовать как помощника для простых задач, считают совладелицы и управляющие партнёры ивент-агентства Delami Татьяна Девятова и Оксана Грицай. Когда команда увидит, что инструменты действительно экономят время, нейросети станут чаще применять на разных этапах работы.

Обучите нейросеть перед работой. Чтобы ИИ правильно выполнял свою задачу, его нужно предварительно обучить. Если этого не сделать, результат может разочаровать.

«Мы загружали методические материалы, частые ошибки, описывали, как выглядит правильный ответ, что допустимо в обратной связи, а что нет. Затем вручную проверяли качество — прогоняли через ИИ правильные, спорные и ошибочные ответы и смотрели на ответы модели. После внутреннего тестирования отдавали прототипы реальным пользователям, собирали обратную связь, дорабатывали промпты, меняли логику проверки и пробовали разные модели».

Михаил Ромашов,
руководитель образовательных программ «Софт Скиллз Лаб», эксперт по коммуникациям и переговорам, руководитель направления Product Owner в SberCIB Research

Не заменяйте специалистов искусственным интеллектом. Нейросети нужно использовать как инструмент, который помогает ускорить работу, упростить коммуникацию и быстрее собирать идеи в понятный формат, считают Татьяна Девятова и Оксана Грицай. Похожего подхода придерживается и Михаил Ромашов. По его мнению, ИИ хорошо снимает рутинные задачи, но ответственность за качество работы, методологию и сложные решения всё равно должна оставаться за человеком.

«Я отношусь к нейросети как к умному, быстрому, но очень невнимательному стажёру. Он делает 80% работы за секунды, но оставшиеся 20% — проверка фактов, финальная полировка стиля — строго за мной».

Вадим Дозорцев,
бизнес-консультант

Главное о нейросетях для бизнеса в трёх пунктах

• Компании используют нейросети в маркетинге, аналитике, обучении сотрудников и разработке. ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, за счёт чего ускоряет процессы и экономит время команды. Он быстро анализирует большие объёмы информации, структурирует данные, пишет типовой код, создаёт черновики текстов и помогает с генерацией идей.
• При всём этом ИИ может ошибаться, галлюцинировать и плохо справляться со сложными задачами, где важны ответственность, глубокое понимание ситуации и человеческий фактор. Поэтому финальный контроль и принятие решений всё равно должны оставаться за человеком.
• Эксперты советуют не внедрять нейросети только потому, что ими пользуются все. Сначала важно найти проблему в бизнесе, которую можно решить с помощью ИИ, протестировать инструмент на небольших задачах, обучить модель и только потом масштабировать использование.