ИИ + Бизнес = Трансформация рабочих процессов

Немного об Алексее

Алексей Семин, 52 года, Мытищи

С детства меня привлекали технические науки, что привело к получению образования по специальности «техник-механик двигателей летательных аппаратов». Это дало мне прочную базу для понимания инженерных систем. Я продолжил обучение и с отличием окончил Российский новый университет (РосНОУ), получив степень бакалавра по направлению «Управление человеческими ресурсами».

На сегодняшний день я работаю во второй по величине компании России, производящей емкостное оборудование. Занимаюсь интернет-маркетингом: SEO, PPC, веб-мастерингом и цифровыми решениями. Моя работа сочетает технические знания и управленческие навыки.

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Цифровой путь длиной в 20 лет

Я выбрал зерокодинг и нейросети, чтобы развиваться и оставаться востребованным специалистом. Эти технологии позволяют автоматизировать процессы и находить быстрые решения.

Мой путь в цифровую сферу начался в 2004 году — тогда я создал интернет-магазин. Позже, когда их стало пять, я осваивал SEO, контекстную рекламу и социальные сети. Сейчас мой фокус — искусственный интеллект.

Мне важно сосредоточиться на концепциях, а не программировании. «Зерокодер» позволяет работать с моделями без сложного кода, здесь есть широкий набор инструментов и библиотек, позволяющий экспериментировать с моделями и алгоритмами.

Мне хотелось чувствовать себя увереннее на курсе по промпт-инжинирингу, поэтому предварительно я освоил основы Python и нейросетей.

Учиться, экспериментировать, применять

Сейчас я завершаю обучение курса по промпт-инжинирингу на тарифе «Бизнес» — нахожусь на середине 10-го модуля. Иду в темпе, хотя из-за командировки был вынужден взять паузу на неделю.

Особенно понравилась интерактивность курса: теория сопровождалась практическими примерами, что облегчало освоение материала.

Программа выстроена логично — от основ машинного обучения и нейронных сетей к более сложным темам, таким как тонкая настройка моделей и работа с большими данными.

Но были и сложности. Некоторые темы, например оптимизация гиперпараметров и работа с фреймворками, прошли очень быстро. Мне не хватило дополнительных практических примеров, а часть материала требовала самостоятельного изучения.

Какие-то темы мне было легче освоить благодаря тому, что я прошел бесплатные интенсивы по Python. Работа с предобученными моделями и инструментами no-code оказалась интуитивно понятной, а вот архитектуры нейронных сетей (сверточные, рекуррентные, трансформеры) и оптимизация моделей потребовали дополнительной практики и экспериментов.

Когда возникали трудности, я изучал дополнительные материалы — статьи, видео, документацию, а также практиковался на реальных проектах.

Обсуждал с одногруппниками и сообществом студентов разные вопросы: свежий взгляд часто помогал быстрее находить решения.

Я взял тариф «Бизнес» из-за дополнительных модулей. Больше всего понравился про «Внедрение ИИ в бизнес» — он дал понимание интеграции ИИ в бизнес-процессы и ключевых шагов для успешного внедрения. Для моей компании это особенно актуально.

Анализ звонков и внедрение ассистента

Благодаря курсу я уже смог внедрить несколько проектов, которые значительно повысили эффективность работы как в моем отделе продаж, так и в бизнесах знакомых. Расскажу про любимые.

Проект 1: Автоматизация транскрибации и анализа звонков в отделе продаж

Описание проекта

Целью проекта было создать систему автоматической транскрибации телефонных звонков с последующим анализом их качества для улучшения клиентского сервиса. В процессе реализации использовались следующие технологии:

• Make — для построения рабочих схем и автоматизации процессов.
• OpenAI API — для анализа данных и подготовки рекомендаций.
• Google Sheets — для хранения и обработки результатов транскрипции.

Функционал

• Автоматическая транскрибация звонков — телефонные разговоры автоматически переводятся в текст.
• Сегментация данных — информация из звонков разбивается на категории (например, запросы клиентов, предложения менеджеров, выявленные проблемы).
• Анализ качества — использование нейросетей для обнаружения слабых мест в диалогах, таких как необработанные возражения или недостаток эмпатии.

Результаты

• Оптимизация работы менеджеров — сотрудники отдела продаж тратят меньше времени на рутинную документацию и могут сосредоточиться на более значимых задачах.
• Выявление проблемных мест — система позволила оперативно находить слабые точки в клиентских обращениях и работать над их устранением.
• Повышение качества сервиса — регулярный анализ звонков помог улучшить обслуживание и повысить удовлетворенность клиентов.

Экономический эффект

Хотя точные финансовые показатели не были формализованы, можно отметить:

• Снижение нагрузки на менеджеров позволило перераспределить их рабочее время на стратегически важные задачи.
• Улучшение клиентского сервиса привело к снижению оттока клиентов и росту их лояльности.
• Вложенные средства в автоматизацию окупились за счет оптимизации процессов и повышения эффективности работы.

Проект 2: Внедрение ассистента для компании кадастровых инженеров

Описание проекта

Во время курса мы разрабатывали чат-бота для салона красоты. Я адаптировал эту идею для компании, занимающейся межеванием и регистрацией недвижимости, чтобы автоматизировать первичное взаимодействие с клиентами и минимизировать потребность в дополнительном менеджере.

Используемые технологии

• Make — для создания автоматических сценариев обработки запросов.
• OpenAI API — для генерации ответов на вопросы клиентов и проведения предварительных консультаций.
• Google Sheets — для хранения информации о клиентах и их запросах.

Функционал

• Первичная консультация — чат-бот отвечает на типовые вопросы клиентов (стоимость услуг, сроки выполнения работ, необходимые документы).
• Запись на услуги — клиенты могут самостоятельно выбрать удобное время для встречи через интерфейс бота.
• Уведомления — система автоматически напоминает о предстоящих встречах.

Результаты

• Экономия на персонале — компания отказалась от найма дополнительного менеджера, чья зарплата могла составлять 80–90 тысяч рублей в месяц.
• Автоматизация процессов — значительная часть рутинных задач теперь выполняется автоматически, что снизило операционные расходы.
• Рост конверсии — благодаря круглосуточной доступности бота увеличилось количество лидов и, соответственно, доходы компании.

Экономический эффект

Экономия на заработной плате составила 80–90 тысяч рублей в месяц. Кроме того, автоматизация процессов и повышение конверсии способствовали дополнительному росту прибыли.

Стремления

Сейчас я углубляюсь в искусственный интеллект и машинное обучение. Благодаря учебе я получил прочную базу для работы с no-code-инструментами и теперь хочу изучать более сложные аспекты разработки и обучения нейросетей.

С 3 февраля я начал обучение по AI/ML-разработке, чтобы научиться самостоятельно создавать, настраивать и обучать нейросети. Это позволит не только использовать готовые модели, но и разрабатывать уникальные решения под конкретные бизнес-задачи, чтобы оставаться компетентным специалистом.

Связаться с Алексеем

Телеграм — t.me/ALX_MarketingMonster

E-mail — nimes.alex@gmail.com