Генеративный искусственный интеллект (GenAI) — это не только инструмент для взаимодействия с клиентами. Его трансформирующая сила проявляется и внутри компаний, где он становится катализатором для оптимизации рутинных задач, ускорения доступа к корпоративным знаниям и значительного повышения общей эффективности работы. GenAI позволяет сотрудникам сосредоточиться на стратегически важных задачах, перекладывая монотонную работу на интеллектуальные системы.

В этой статье мы рассмотрим 20 реальных кейсов применения GenAI, вдохновленных опытом мировых компаний. Мы увидим, как GenAI оптимизирует бэк-офисные процессы, автоматизирует документооборот и преобразует обучение персонала в самых разных областях — от производства и логистики до HR и финансов.

Сотрудники тратят огромное количество времени на поиск нужной информации в корпоративных базах данных, документах и переписках. GenAI может мгновенно находить, суммировать и даже перефразировать нужные сведения из огромных объемов внутренних данных.

Пример из практики: Крупные консалтинговые фирмы, например, Accenture, или юридические компании используют GenAI для создания "умных" внутренних поисковых систем. Сотрудники могут задавать вопросы на естественном языке и получать мгновенные, консолидированные ответы из тысяч внутренних документов, отчетов и предыдущих проектов.

Эффект: Резкое повышение эффективности принятия решений и сокращение времени на онбординг новых сотрудников.

Ремарка: знания в базе должны быть всегда актуальными, и за этим надо внимательно следить.

GenAI может генерировать подробные отчеты, сводки и даже презентации на основе больших массивов данных, экономя часы работы аналитиков и менеджеров.

Пример из практики: Финансовые отделы в компаниях, таких как Ernst & Young, используют GenAI для автоматического создания квартальных финансовых отчетов, анализа бюджетов и подготовки презентаций для руководства. Вместо ручного сбора данных и форматирования, ИИ быстро консолидирует информацию и генерирует структурированные документы.

Эффект: Значительное сокращение времени на подготовку отчётности и минимизация человеческих ошибок.

GenAI может генерировать первые черновики внутренних документов (служебных записок, регламентов, описаний проектов) или внешних писем, значительно ускоряя документооборот.

Пример из практики: Юридические департаменты, например, в Morgan Stanley, используют GenAI для составления первичных версий контрактов, юридических заключений или типовых писем. Отделы кадров в компаниях, таких как Unilever, применяют GenAI для создания черновиков должностных инструкций, объявлений о вакансиях или писем кандидатам.

Эффект: Ускорение рабочих процессов, требующих значительного объема текстовой работы, и повышение стандартизации документов.

Для ИТ-отделов GenAI становится незаменимым помощником, способным генерировать фрагменты кода, предлагать автодополнение, находить ошибки и даже преобразовывать код из одного языка в другой.

Пример из практики: Компании-разработчики ПО, такие как Google (с Gemini Code Assist) или Microsoft (с GitHub Copilot), активно используют GenAI. Инженеры могут получать предложения по коду в реальном времени, генерировать тесты или даже целые функции по текстовому описанию.

Эффект: Значительное ускорение разработки, повышение качества кода и снижение затрат на тестирование.
Ремарка: для решения нестандартных задач надеяться на высокое качество кода не всегда приходится.

GenAI может создавать индивидуальные учебные программы, генерировать обучающие модули, интерактивные симуляции и тесты, адаптируясь под уровень знаний и цели развития каждого сотрудника.

Пример из практики: Крупные корпорации, например, Deloitte или Accenture, экспериментируют с GenAI для создания адаптивных курсов по комплаенсу, обучению продажам или развитию мягких навыков. AI может генерировать ролевые игры для тренировки навыков общения или адаптировать сложность материала для каждого обучающегося.

Эффект: Повышение эффективности корпоративного обучения, сокращение затрат на его разработку и индивидуальный подход к развитию персонала.

GenAI может конвертировать голосовые записи совещаний, интервью или обучающих материалов в текст, а затем переводить их на другие языки, делая информацию доступной для всех сотрудников.

Пример из практики: Международные корпорации, такие как Unilever или Nestlé, используют GenAI для автоматической транскрибации глобальных встреч и последующего перевода для филиалов по всему миру, обеспечивая беспрепятственный обмен информацией.

Эффект: Улучшение коммуникации в многонациональных командах и экономия времени на ручной транскрибации.

GenAI способен генерировать тексты для внутренних рассылок, новостей, объявлений, презентаций и даже видеосценариев для внутренних коммуникаций, обеспечивая единообразие и оперативность.

Пример из практики: Отделы внутренних коммуникаций в компаниях, таких как Google или Microsoft, используют GenAI для быстрого создания черновиков корпоративных новостей, объявлений о предстоящих мероприятиях или обучающих материалов для сотрудников. ИИ может адаптировать тон и стиль под конкретную аудиторию.

Эффект: Повышение эффективности внутренней коммуникации и вовлеченности сотрудников.

Для разработчиков и тестировщиков GenAI может создавать реалистичные, но синтетические данные для тестирования ПО, что критически важно для обеспечения конфиденциальности и разнообразия тестовых сценариев.

Пример из практики: Банки и финансовые организации, например, Capital One, используют GenAI для генерации синтетических данных о транзакциях и клиентах, чтобы тестировать новые системы безопасности или финансовые продукты, не используя реальные чувствительные данные.

Эффект: Ускорение цикла разработки и тестирования, повышение безопасности данных и снижение рисков.

GenAI может анализировать сложные данные, выявлять скрытые закономерности и предлагать оптимальные решения для различных бизнес-задач, от стратегического планирования до операционных улучшений.

Пример из практики: Руководители логистических компаний, таких как Maersk, или производственных гигантов, вроде Siemens, используют GenAI для оптимизации маршрутов поставок, планирования производства или управления запасами. AI может предложить сценарии и их потенциальные результаты, помогая принять наиболее эффективное решение.

Эффект: Повышение точности и скорости принятия решений, что приводит к экономии ресурсов и повышению прибыли.

GenAI может довольно быстро создавать краткие резюме из длинных текстовых документов (отчеты, исследования, юридические тексты) или расшифровок встреч, экономя время сотрудников на чтение и анализ.

Пример из практики: Сотрудники консалтинговых компаний, таких как McKinsey & Company, или корпораций с обширным документооборотом, используют GenAI для быстрого получения сути из сотен страниц документов. AI может выделить ключевые выводы, действия и ответственных лиц после совещания.

Эффект: Значительная экономия времени и повышение продуктивности за счет быстрого усвоения информации.

GenAI может служить креативным "партнером", генерируя новые идеи для продуктов, услуг, маркетинговых кампаний или решений бизнес-проблем, основываясь на заданных параметрах.

Пример из практики: Команды по разработке продуктов в Procter & Gamble или Apple могут использовать GenAI для генерации идей новых функций, дизайна упаковки или слоганов, получая сотни вариантов за минуты.

Эффект: Стимулирование инноваций, расширение креативного мышления и ускорение процесса разработки.

GenAI может генерировать детализированные планы проектов, разбивать их на задачи, назначать сроки и даже предлагать распределение ресурсов, основываясь на описании проекта.

Пример из практики: Менеджеры проектов в ИТ-компаниях, таких как Atlassian (разработчики Jira) или Monday.com, могут использовать GenAI для создания первоначального скелета проекта, включая этапы, зависимости и потенциальные риски.

Эффект: Ускорение старта проектов и повышение точности планирования.

GenAI может анализировать существующие рабочие процессы, выявлять узкие места, предлагать улучшения и генерировать новые, более эффективные стандартные операционные процедуры (SOPs).

Пример из практики: Производственные предприятия, например, General Electric, или логистические центры, такие как DHL, используют GenAI для анализа данных с датчиков и отчетов, чтобы оптимизировать сборочные линии, складские операции или процедуры обслуживания оборудования.

Эффект: Повышение операционной эффективности, сокращение издержек и улучшение безопасности.

GenAI может автоматизировать составление описаний вакансий, формировать вопросы для интервью, анализировать резюме и даже генерировать персонализированные письма кандидатам.

Пример из практики: Крупные HR-отделы в компаниях, таких как Procter&Gamble или IBM, используют GenAI для первичного скрининга резюме, выделяя наиболее подходящих кандидатов. AI может также генерировать уникальные, но стандартизированные вопросы для собеседований, адаптированные под конкретную роль.

Эффект: Значительное сокращение времени на подбор персонала и повышение качества найма.

GenAI может создавать реалистичные сценарии для обучения сотрудников действиям в условиях чрезвычайных ситуаций (пожары, кибератаки, стихийные бедствия), что критически важно для поддержания безопасности.

Пример из практики: Авиакомпании, например, Lufthansa, или крупные промышленные предприятия, используют GenAI для разработки уникальных симуляций чрезвычайных ситуаций, позволяя персоналу отрабатывать действия в безопасной виртуальной среде.

Эффект: Повышение готовности персонала к кризисным ситуациям и минимизация рисков.

GenAI может анализировать навыки сотрудника, его карьерные цели и доступные возможности в компании, предлагая индивидуальные пути развития, обучающие курсы и даже рекомендации по внутреннему менторству.

Пример из практики: Крупные технологические компании, такие как Google или Meta, признанная экстремистской организацией и запрещенная в России, используют GenAI в своих HR-платформах для помощи сотрудникам в построении карьерных траекторий. AI может предложить релевантные тренинги или связать сотрудника с внутренним экспертом, который может стать ментором.

Эффект: Повышение лояльности сотрудников, снижение текучести кадров и эффективное использование внутреннего кадрового потенциала.

GenAI способен анализировать огромные объемы юридических текстов, выявлять риски, несоответствия регуляторным требованиям и автоматически генерировать предупреждения или рекомендации по корректировке.

Пример из практики: Юридические и финансовые отделы в банках, например, Goldman Sachs, или страховых компаниях, таких как AXA, используют GenAI для проверки контрактов на соответствие новым нормам законодательства или для выявления потенциальных юридических рисков в документации.

Эффект: Значительное снижение юридических и регуляторных рисков, ускорение юридической экспертизы.

GenAI может выступать в роли "умного" ассистента для IT-операций, помогая в диагностике проблем, поиске решений, автоматизации рутинных задач управления инфраструктурой и мониторинга систем.

Пример из практики: Команды DevOps и SRE в облачных провайдерах, таких как Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud, используют GenAI для анализа логов, предсказания сбоев в работе серверов или баз данных и даже для автоматического устранения типовых проблем.

Эффект: Повышение надежности IT-инфраструктуры, сокращение времени простоя и освобождение инженеров от рутины.

GenAI может создавать сообщения для сотрудников о реорганизациях, новых стратегиях или изменениях в политике, адаптируя их так, чтобы они были максимально понятны и приняты различными отделами и уровнями персонала.

Пример из практики: Отделы управления изменениями в крупных корпорациях, например, Johnson & Johnson, используют GenAI для разработки коммуникационных планов, которые учитывают специфику каждого департамента, объясняя "почему" и "как" изменения повлияют на их работу, снижая сопротивление.

Эффект: Более плавное внедрение изменений и повышение вовлеченности сотрудников в процесс трансформации.

GenAI может генерировать описания новых продуктов, руководства по их использованию, ответы на вопросы о функциях для внутренних тренингов и систем поддержки продаж.

Пример из практики: Отделы маркетинга и продаж в технологических компаниях, таких как Salesforce или Cisco, используют GenAI для быстрого создания обучающих модулей для сотрудников о новых выпусках продуктов. AI может генерировать сравнения с конкурентами, примеры использования и сценарии ответов на вопросы клиентов.

Эффект: Ускорение вывода новых продуктов на рынок за счет быстрого обучения персонала и повышение компетентности команд продаж и поддержки.

Как показано в представленных кейсах, генеративный ИИ выходит за рамки вспомогательного инструмента, становясь полноценным катализатором внутренних преобразований. Его способность автоматизировать рутинные операции, агрегировать знания и персонализировать обучение не просто повышает эффективность отдельных функций, но и фундаментально меняет операционную модель компаний. Для компаний, стремящихся к масштабированию и устойчивому развитию, стратегическое внедрение GenAI во внутренние процессы становится не просто возможностью, а необходимостью для поддержания динамики роста и обеспечения долгосрочного конкурентного преимущества.

Если для вас важным является системный процесс внедрения ИИ, то стоит учитывать возможные барьеры и факторы успеха для полноценной трансформации бизнеса, о которых мы писали в предыдущих материалах.