Зачем бизнесу LLM: стратегический взгляд

Введение: почему LLM — ваш следующий стратегический шаг

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

→ McKinsey The state of AI, март 2025

Болевые точки бизнеса

• Служба поддержки не справляется

• Затраты растут

• Технологии отстают

Крупные языковые модели (LLM) — это не игрушка для IT-гигантов. Они помогают средним и крупным компаниям.

Что дают LLM

1. Автоматизируют рутину

2. Снижают расходы

3. Создают новые источники дохода

Salesforce использует LLM для анализа клиентских данных, что позволило сократить время на аналитику и ускорить реакцию на запросы без расширения штата. Результат? Рост удовлетворенности клиентов и сокращение расходов.
→ 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

---

1. Ландшафт внедрения LLM: ключевые тренды и достижения

83% компаний активно развивают ИИ, но только 43% видят результат. Понимание текущего ландшафта — первый шаг к осознанному внедрению.

→ 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

4% компаний — лидеров по внедрению ИИ опережают всех:

• 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%. Работают как команда 24/7

• Чат-боты: 31% компаний выбрали их — как 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 430 000+ сотрудникам делать контент, изображения и переводы быстрее. Время и затраты снизились.

• 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 обработал 2,3 млн чатов. Время ответа упало с 11 до 2 минут, повторы — на 25%. Прибыль выросла на $40 млн в 2024.

• Spotify: Модели Meta’s Llama улучшили рекомендации и запустили AI DJ. Пользователи в 4 раза активнее, задачи — на 14% лучше.

• 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 выбирает эволюцию: точечное внедрение ИИ с быстрой отдачей вместо революций

• Как начать сегодня — в следующем разделе

---

2. Четырёхэтапная схема внедрения LLM: бюджетные стратегии

Не все процессы подходят для LLM. Главное — найти задачи с высоким эффектом и низкой сложностью. Это даёт максимум пользы при минимуме затрат. Не меняйте весь бизнес — ищите быстрые победы с 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 теряют ROI, запуская ИИ не там — например, автоматизируя ненужное.
→ Accenture Reinventing Enterprise Operations

2.2. Шаг 2. Проверьте готовность

Первый шаг к успешному внедрению LLM — оценка готовности 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 2 часа. Вместе оцените готовность.

2.3. Шаг 3. Выберите правильную архитектуру

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: модель берёт данные из базы, а не учится заново

• Ставьте «AI-шлюз»: управляет нагрузкой, экономит на API

Внедрение ИИ-шлюза с централизованным управлением API и кэшированием упрощает работу: он ускоряет ответы, сохраняя частые данные в «памяти», и снижает затраты, уменьшая количество запросов к внешним сервисам
→ ORQ LLM Product Development The Ultimate Guide

Как работает Retrieval-Augmented Generation (RAG):

1. Модель получает запрос

2. Система ищет нужное в вашей базе знаний

3. Добавляет данные к запросу перед отправкой в LLM

4. LLM генерирует ответ, опираясь на 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 показывает, что «большинство компаний переплачивают за LLM на 40–60%, используя избыточные модели для базовых задач».
→ MIT Sloan A Practical Guide to Gaining Value From LLMs

Поэтапный план внедрения

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. Сосредоточьтесь на одной проблеме, решите ее, измерьте результат, 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 большой отдачей

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

• Считайте успех: задайте KPI сразу

• Экономьте: используйте гибридный подход с коммерческими и открытыми моделями

---

3. Смягчение рисков: баланс между инновациями и безопасностью

Утечки данных, выдуманные ответы и технические проблемы реальны. Но их можно эффективно минимизировать.

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, представившие в суд ИИ-сгенерированные вымышленные прецеденты, столкнулись с санкциями и штрафами 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: Готовьте инфраструктуру и обучайте команду, чтобы избежать проблем с масштабированием и интеграцией.

Организационные барьеры

• Сотрудники против новых технологий

• Нужны новые навыки

• Несогласованность принятия решений

Решение: Создайте группу ИИ-управления из разных отделов.

3.2. Тактики снижения рисков

Управление LLM

• Внедрите хранилища конфиденциальности, маскирование PII и модель нулевого доверия

• Проверяйте факты с RAG и поставьте проверку «человек в контуре» для критически важных решений

Аудит и прозрачность

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

Системы искусственного интеллекта без надежных контрольных мер могут генерировать вводящую в заблуждение информацию. С контролем таких проблем меньше.
→ 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

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

---

4. 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 эта сумма меньше ваших текущих затрат на выполнение задачи традиционным способом, и вы можете принять риски возможных ошибок — 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

Компании, привлекающие экспертов, часто достигают более высоких результатов благодаря опыту и масштабированию.
→ McKinsey Real results from Gen AI

Они помогают:

• Сократить сроки запуска

• Минимизировать риски и избежать типичных ошибок

• Экономить на готовых решениях

Сейчас интеграция ИИ становится необходимостью. Вопрос не в том, использовать ли ИИ, а в том, как использовать его эффективно и ответственно.
→ MIT Sloan A Practical Guide to Gaining Value From LLMs

Главное

1. LLM — не просто технология, а рычаг конкурентного преимущества

2. Начинайте с малого, но с высоким потенциалом воздействия

3. Измеряйте результаты и корректируйте постоянно

4. Найдите баланс между инновациями и контролем рисков

Ключевой вывод: Компании любого масштаба могут внедрить LLM и получить конкурентное преимущество. Вопрос не в «могу ли я позволить себе ИИ», а в «могу ли я позволить себе 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.