🤖 Датаист

ИИ-революция: как за 3 шага трансформировать сервисный бизнес в ИИ-продукт

Современный мир диктует новые правила игры: ИИ перестает быть лишь инструментом для автоматизации внутренних процессов, но позволяет сделать услуги доступнее.

Как сервисному бизнесу применить накопленный опыт и данные для превращения в продуктовую компанию?


1. Обучение сотрудников – база для будущих инноваций.

Сегодня специалисты различных областей активно осваивают ИИ-инструменты: по данным Coursera, спрос на курсы по ИИ вырос на 1100% за год.

Так SMM-специалисты используют ИИ для создания контента, разработчики внедряют инструменты типа Cursor, рекрутеры упрощают обработку резюме, а менеджеры по продажам анализируют диалоги с клиентами.

Около 62% работодателей считают базовые навыки в ИИ обязательными для сотрудников, а 22% рекрутеров обновили описания вакансий с акцентом на эти навыки.

Сегодня каждый должен внедрять ИИ в свою работу, чтобы повысить свою ценность на рынке и выполнять задачи быстрее и качественнее конкурентов.

Если вы фрилансите – берите больше заказов, если работаете в корпорации – будет больше времени для личной жизни.

Если вы предприниматель, внедрение ИИ во все функции компании – от разработки до маркетинга – приведет к росту метрик, от ускорения разработки до увеличения продаж.

Для обучения сотрудников пригодятся онлайн-курсы, готовые ИИ-продукты, буткемпы или привлечение ИИ-консультантов.

Но специалисты также должны адаптировать свои навыки к новым реалиям, постоянно самообучаться и применять новые знания на практике - это обоюдный процесс.


2. Аугментация процессов – от ручного труда к управлению ИИ-сотрудниками.

Этот этап предполагает не замену, а усиление возможностей сотрудников, превращая их в менеджеров ИИ-сотрудников (или операторов ИИ-систем).

Они берут на себя ответственность за автоматизацию и контроль ключевых бизнес-процессов, а также за разметку данных для обучения ИИ.

Для этого компании создают внутренние ИИ-платформы, ускоряющие рабочие процессы.

Разработайте стратегию ИИ-трансформации: смоделируйте ключевые бизнес-процессы, установите их метрики и отранжируйте самые ресурсоемкие операции, оптимальные для автоматизации с помощью ИИ.

Используйте инструменты вроде Langchain / Langgraph, CrewAI или n8n (без кода) для создания ИИ-сотрудников.

На этом этапе эксперты размечают работу ИИ-сотрудников, что позволяет дообучать модели под специфические задачи и создавать вертикальные решения.

Например, в юридической сфере ИИ способен автоматизировать заполнение различных форм, освобождая юристов от рутинных задач.

А Amazon, внедрив ИИ в процессы разработки, сумела сэкономить свыше 4500 лет работы – 79% сгенерированного кода было принято без изменений.


3. Упаковка внутреннего ИИ и выпуск продукта на рынок.

В результате у компании появляются собственные модели, способные решать специализированные задачи лучше, чем ChatGPT или DeepSeek.

Данные, на которых обучают ИИ, становятся «новой нефтью» – стратегическим технологическим преимуществом.

Таким образом, сервисные компании могут предлагать услуги ИИ-сотрудника напрямую клиенту, сильно снизив затраты.

Индустрия вертикальных ИИ-решений оценивается свыше $300 млрд, но несмотря на существование продуктов вроде Replit, ни одно решение пока не способно полностью заменить человеческий труд.

Так, бенчмарк SWE-Lancer, включающий 1 488 реальных задач с платформы Upwork с общим объемом выплат в $1 млн, показывает, что только модель Claude 3.5 смогла заработать $403 000, но ни одна модель не решает все задачи.

Интересная бизнес-модель: Rocketable покупают компании по разработке ПО с годовой выручкой не менее $100 тыс и заменяют сотрудников на ИИ.

Если вы предприниматель и еще не внедрили ИИ в свои процессы, то это нужно было сделать еще вчера, ведь конкуренты уже обучают внутренний ИИ на данных своих сотрудников и планируют трансформацию в продуктовую компанию.

А тот, кто сможет автоматизировать создание ИИ-сотрудников, окажется на вершине эволюционной цепочки – это возможность на триллион, способная трансформировать целые секторы экономики.

#мысли

www.tgoop.com/andre_dataist/179

2.6K viewsedited  Feb 20 at 08:36

ИИ-революция: как за 3 шага трансформировать сервисный бизнес в ИИ-продукт

Современный мир диктует новые правила игры: ИИ перестает быть лишь инструментом для автоматизации внутренних процессов, но позволяет сделать услуги доступнее.

Как сервисному бизнесу применить накопленный опыт и данные для превращения в продуктовую компанию?


1. Обучение сотрудников – база для будущих инноваций.

Сегодня специалисты различных областей активно осваивают ИИ-инструменты: по данным Coursera, спрос на курсы по ИИ вырос на 1100% за год.

Так SMM-специалисты используют ИИ для создания контента, разработчики внедряют инструменты типа Cursor, рекрутеры упрощают обработку резюме, а менеджеры по продажам анализируют диалоги с клиентами.

Около 62% работодателей считают базовые навыки в ИИ обязательными для сотрудников, а 22% рекрутеров обновили описания вакансий с акцентом на эти навыки.

Сегодня каждый должен внедрять ИИ в свою работу, чтобы повысить свою ценность на рынке и выполнять задачи быстрее и качественнее конкурентов.

Если вы фрилансите – берите больше заказов, если работаете в корпорации – будет больше времени для личной жизни.

Если вы предприниматель, внедрение ИИ во все функции компании – от разработки до маркетинга – приведет к росту метрик, от ускорения разработки до увеличения продаж.

Для обучения сотрудников пригодятся онлайн-курсы, готовые ИИ-продукты, буткемпы или привлечение ИИ-консультантов.

Но специалисты также должны адаптировать свои навыки к новым реалиям, постоянно самообучаться и применять новые знания на практике - это обоюдный процесс.


2. Аугментация процессов – от ручного труда к управлению ИИ-сотрудниками.

Этот этап предполагает не замену, а усиление возможностей сотрудников, превращая их в менеджеров ИИ-сотрудников (или операторов ИИ-систем).

Они берут на себя ответственность за автоматизацию и контроль ключевых бизнес-процессов, а также за разметку данных для обучения ИИ.

Для этого компании создают внутренние ИИ-платформы, ускоряющие рабочие процессы.

Разработайте стратегию ИИ-трансформации: смоделируйте ключевые бизнес-процессы, установите их метрики и отранжируйте самые ресурсоемкие операции, оптимальные для автоматизации с помощью ИИ.

Используйте инструменты вроде Langchain / Langgraph, CrewAI или n8n (без кода) для создания ИИ-сотрудников.

На этом этапе эксперты размечают работу ИИ-сотрудников, что позволяет дообучать модели под специфические задачи и создавать вертикальные решения.

Например, в юридической сфере ИИ способен автоматизировать заполнение различных форм, освобождая юристов от рутинных задач.

А Amazon, внедрив ИИ в процессы разработки, сумела сэкономить свыше 4500 лет работы – 79% сгенерированного кода было принято без изменений.


3. Упаковка внутреннего ИИ и выпуск продукта на рынок.

В результате у компании появляются собственные модели, способные решать специализированные задачи лучше, чем ChatGPT или DeepSeek.

Данные, на которых обучают ИИ, становятся «новой нефтью» – стратегическим технологическим преимуществом.

Таким образом, сервисные компании могут предлагать услуги ИИ-сотрудника напрямую клиенту, сильно снизив затраты.

Индустрия вертикальных ИИ-решений оценивается свыше $300 млрд, но несмотря на существование продуктов вроде Replit, ни одно решение пока не способно полностью заменить человеческий труд.

Так, бенчмарк SWE-Lancer, включающий 1 488 реальных задач с платформы Upwork с общим объемом выплат в $1 млн, показывает, что только модель Claude 3.5 смогла заработать $403 000, но ни одна модель не решает все задачи.

Интересная бизнес-модель: Rocketable покупают компании по разработке ПО с годовой выручкой не менее $100 тыс и заменяют сотрудников на ИИ.

Если вы предприниматель и еще не внедрили ИИ в свои процессы, то это нужно было сделать еще вчера, ведь конкуренты уже обучают внутренний ИИ на данных своих сотрудников и планируют трансформацию в продуктовую компанию.

А тот, кто сможет автоматизировать создание ИИ-сотрудников, окажется на вершине эволюционной цепочки – это возможность на триллион, способная трансформировать целые секторы экономики.

#мысли

BY 🤖 Датаист