Алексей В. Кузьмин – AI-революция «1-2-8». Как умные помощники с искусственным интеллектом меняют нашу жизнь, работу, бизнес и как не упустить свой шанс (страница 14)
На каждом из этапов в цепочке создания ценности (для клиентов и бизнеса) по методике GODIS искусственный интеллект может оказать существенную помощь.
Цепочка создания ценности по методике GODIS и роль ИИ-помощника на каждом этапе:
1) 360° Monitoring & Growth Insights Mining (Комплексный мониторинг и поиск идей для роста) – ИИ: Анализ больших массивов данных из множественных источников, выявление трендов и паттернов, автоматический мониторинг рынка и конкурентов, первичный скрининг рисков и возможностей, генерация инсайтов на основе данных.
2) Growth Product Vision Creation/Enrichment (Создание и/или обогащение видения продуктов роста) – ИИ: Генерация и структурирование идей продуктов, анализ рыночного потенциала, поиск аналогов и бенчмарков, обогащение концепций дополнительными возможностями, проверка уникальности и новизны решений.
3) Quick Research, Product Scoping & Project Scoping (Быстрые исследования, содержание продукта и проекта) – ИИ: Автоматизированный сбор и анализ вторичных данных, быстрая оценка размера и потенциала рынка, анализ целевой аудитории, предварительная оценка технической сложности, создание первичных scope-документов по будущему продукту и проекту.
4) Deep Research, Business-Planning & Pitch Deck (Глубокие исследования, бизнес-план и Pitch-презентация) – ИИ: Построение финансовых моделей, глубокий конкурентный анализ, оценка рисков и сценариев развития, создание структуры и контента для pitch-презентаций, помощь в составлении и проверка бизнес-плана на полноту и логичность.
5) PRD, Design Spec, TDD & Project Planning (Требования к продукту и к дизайну, ТЗ и план проекта) – ИИ: Помощь в составлении детального ТЗ и PRD (требования к продукту), генерация пользовательских историй (по продукту), создание wireframes и прототипов, планирование проекта и оценка ресурсов, автоматизация создания технической документации.
6) Product Development, MVP & Full Version (Разработка продукта, MVP и полноценная версия) – ИИ: Помощь в написании кода и тестировании, анализ пользовательского поведения в MVP, обработка обратной связи, рекомендации по доработке продукта на основе данных.
7) Commercialization & Growth Scaling | Коммерциализация и масштабирование роста – ИИ: Анализ KPI и прогнозирование продаж, персонализация маркетинговых кампаний, анализ пользовательской обратной связи, рекомендации по оптимизации воронки продаж, предложения по улучшению продукта и новым точкам роста.
Рис. 4.2. Цепочка создания ценности для бизнеса по авторской методике GODIS (подробнее – в следующей книге)
_______
Согласно исследованию KPMG, еще в 2020 году руководители 75% опрошенных российских предприятий рассматривали инновации в качестве значимого фактора развития бизнеса управляемых ими организаций. Более того, в ряде крупнейших компаний, таких как X5 Retail Group, МТС, «Сибур» и во всех высокотехнологичных бизнесах, входящих в АФК «Система», действуют корпоративные центры инноваций [110].
В каких ключевых функциях центра инноваций ИИ может быть помощником:
1. Выявление трендов и перспективных технологий
• Быстрый анализ большого объема данных по стартапам, новым технологиям и патентам.
• Моментальный перевод и анализ текстов зарубежных источников.
• Составление структурированных обзоров последних инноваций и трендов.
• Помощь в оценке влияния новых технологий и тенденций на рынок и конкуренцию.
• Генерация идей применения инноваций в бизнесе компании.
2. Сбор, оценка и отбор прорывных идей продуктов и сервисов
• Первичный скрининг банка идей по заданным критериям, структурирование и категоризация.
• Помощь в поиске аналогов и прототипов предложенных идей продуктов и сервисов.
• Анализ сильных и слабых сторон каждой идеи.
• Генерация дополнительных усиливающих идей на базе исходных предложений.
• Приоритизация отобранных предложений.
3. Анализ потенциальных рынков и платежеспособного спроса
• Обработка данных о размере рынка и конкурентной среде.
• Анализ нормативной базы и регуляторных требований.
• Сравнительный анализ характеристик конкурентных продуктов и сервисов.
• Помощь в выявлении незанятых рыночных ниш и зон неудовлетворенного спроса.
• Генерация гипотез уникальной потребительской ценности (УТП) будущего продукта или сервиса.
4. Подготовка предложений по бизнес-проектам
• Помощь в структурировании бизнес-кейсов, оценке возможностей и рисков проектов.
• Рекомендации по структуре финансовой модели и методологии расчетов.
• Помощь в оценке уровня технологической готовности.
• Содействие в определении верхнеуровневых требований к продукту/сервису.
• Формулировка ключевых тезисов презентации продукта/сервиса для проектного комитета.
5. Взаимодействие с проектным комитетом по одобрению и включению новых проектов в портфель
• Помощь в структурировании описания проекта по стандартному шаблону.
• Стилистическая и грамматическая проверка документов.
• Помощь в подготовке текста выступления.
• Выделение ключевых поручений из протокола встречи по проекту.
• Помощь в формировании списка следующих шагов.
Следует помнить, что у каждого AI-помощника могут быть свои особенности и ограничения. Поэтому важно:
• Использовать ИИ только как вспомогательный инструмент.
• Как правило (кроме Perplexity), у AI нет доступа к актуальным данным в интернет, им нужно дать файлы для анализа или использовать базу знаний нейросети.
• При работе не в закрытом контуре не использовать для анализа в нейросети файлы с конфиденциальной информацией.
• Перепроверять полученную от нейросети информацию.
• Сопоставлять полученные результаты с данными из других источников.
Пример:
Центр инноваций крупнейшего авиаконцерна Европы Lufthansa (LIH) интегрировал ИИ-помощника Feedly AI, чтобы быть лидером передовой мысли в данной отрасли. Благодаря Feedly команда LIH в 3—5 раз ускорила процесс сбора стратегически важной информации, выявляя новые тенденции и сдвиги в индустрии авиаперевозок до того, как они станут заметны для остальных, отслеживая новые тренды и действия конкурентов и определяя бизнес-возможности, выходящие за рамки стандартных отраслевых практик [112].
LIH также использует Feedly для отслеживания венчурных инвестиций в технологии, мониторинга свыше 3 000 стартапов внутри и в смежных отраслях. Это помогает предсказать, как будет развиваться индустрия, и выявлять будущие точки роста. Находками и идеями исследователи центра инноваций Lufthansa делятся с коллегами в организации. LIH также регулярно публикует отчеты о тенденциях для более чем 10 000 подписчиков [112].
Другой пример:
В Лабораториях Сбера, крупнейшего банка в России, Центральной и Восточной Европе, и одного из ведущих международных финансовых институтов, разрабатывают и внедряют собственные технологии и инновации, создавая новые продукты на стыке бизнеса и науки. В числе 27 исследовательских подразделений организации действует Центр практического искусственного интеллекта и главный центр компетенций Сбербанка в области ИИ [111]. Кроме того, Сбер является центром компетенций по реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» и стороной соглашения с Правительством Российской Федерации о развитии высокотехнологичного направления «Искусственный интеллект».
4.5. Помощник завтрашнего дня: ИИ-агент – «второй пилот» руководителя и совета директоров
ИИ-агенты – автономные AI-помощники, способные выполнять определенные задачи без участия человека. Они могут взаимодействовать с внешней средой, самостоятельно принимать решения и осуществлять действия, вовлекать в процесс сотрудников или других агентов для достижения целей, обучаться и накапливать опыт, а также работать в режиме многозадачности.
Возможности ИИ-агентов можно сравнить с новыми сотрудниками, только что принятыми в компанию. Для них лишь нужно провести онбординг и обучить на корпоративном массиве знаний и регламентов, чтобы они затем могли сами качественно выполнять свои функции.
Команда зарубежного стартапа Zeta Labs, занимающегося исследованиями и созданием ИИ-агентов, продемонстрировала возможности и автономность своего цифрового помощника JACE, попросив его самостоятельно создать компанию. Начав с простого запроса, AI-агент провел пользователя через создание бизнес-плана, регистрацию бизнеса, нашел первого клиента и обеспечил получение первого дохода. В сравнительном тестировании производительности JACE показал впечатляющие 89% успешного выполнения задач, обойдя GPT-4o (68% успешного выполнения) и веб-агента с открытым исходным кодом, использующего GPT-4o (25%) [113].
За первые несколько месяцев 2025 года ряд ведущих отечественных и зарубежных компаний заявили о работах по созданию или внедрению в своих продуктах ИИ-агентов. Среди пионеров нового уровня в применении технологий искусственного интеллекта в виде агентного AI в России – Cloud.ru (в прошлом SberCloud), MTS, Альфа-Банк, «Первая Форма», Сбер; в числе иностранных – Adobe, Amazon, Anthropic, GitHub, Google, Microsoft, OpenAI, Opera, Oracle, Salesforce, Zoom [114].
По мнению экспертов Boston Consulting Group в глобальном отчете AI Radar, 2025 год войдет в историю годом ИИ-агентов. В 67% из 1800 опрошенных компаний рассматривают агентный искусственный интеллект как часть своей AI-трансформации. Прежде всего из-за того, что эти автономные программы способны по крайней мере втрое увеличить скорость и производительность по сравнению с обычными виртуальными помощниками [115].