Как «легализовать» генеративный ИИ в среде сотрудников: 5 сигналов к активному его использованию

@Freepic
Современный ритейл стоит на пороге цифровой трансформации, где искусственный интеллект становится не просто модным трендом, а необходимостью. 55% компаний уже используют ИИ на практике, но почти половина (48%) сотрудников предпочитают скрывать, что поручают ему рабочие задачи. 

В чем причина опасений работников, как «легализовать» ИИ в компании и превратить тренд в инструмент экономии – рассказала Надежда Московкина, старший менеджер по развитию бизнеса департамента «Оптовая и розничная торговля» Рексофт.

Почему сотрудники боятся использовать ИИ «в открытую»?

За этим страхом стоят две основные причины. Во-первых, люди опасаются, что автоматизация обесценит их труд — зачем нужен специалист, если ИИ может выполнять его работу? В исследовании Slack отмечается, что сотрудники прежде всего боятся выглядеть некомпетентными, ленивыми или даже «обманщиками», когда поручают задачи ИИ.

Во-вторых, если в компании нет официальной культуры работы с ИИ, сотрудники могут справедливо опасаться запретов. Cегодня многие действительно применяют модели хаотично — загружают корпоративные данные в DeepSeek или YandexGPT через личный телефон или обсуждают рабочие задачи в мессенджерах с ИИ-ботами. 

Каждый такой случай — потенциальная утечка: сотрудник может просто не знать, как правильно обезличить информацию перед отправкой, а ИБ-служба априори не может контролировать эти каналы.

Где компании теряют деньги без ИИ?

Один из показательных кейсов — рутинная работа с визуальным контентом. Крупный онлайн-ритейлер с собственным производством и фотостудией ежедневно сталкивался с проблемой: систематизировать и добавить разметку тысяч фотографий товаров вручную. Это отнимало много времени, а поиск нужных изображений оставался неудобным. Внедрение нейросети обеспечило автоматический анализ фото с распознаванием и тегированием ключевых элементов: вид товара, демографические особенности модели и контекст съемки. 

Детальные мета-описания в разы ускорили поиск подходящих фото для создания маркетинговых кампаний и персональных предложений. Автоматизация тегирования и эффективный поиск экономят до часа работы ежедневно на каждого сотрудника.

Экономия: 3 150 часов в месяц, что при средней ставке 1 000 руб./час и штате контент-команды в 150 человек = около 3 млн рублей экономии в месяц.

ИИ показывает не меньшую эффективность в работе с документами. Отдел закупок крупной компании, ежемесячно обрабатывающий 200-500 договоров с поставщиками, тратил до двух часов на обработку каждого документа. Внедрение ИИ-решения позволило сократить это время до нескольких минут — система автоматически сверяет условия договоров с корпоративными стандартами, выявляет несоответствия и готовит протоколы разногласий. ИИ точно находит даже скрытые риски, позволяя менеджерам сосредоточиться на комплексных задачах.

Экономия: 1-2 часа на 1 документ, примерно 700 часов в месяц, что при средней ставке 1 200 руб./час = от 800 000 рублей экономии в месяц.

Когда пора внедрять ИИ: 5 четких сигналов к действию

Несмотря на то, что ИИ в ритейле давно перешел из разряда инноваций в категорию must have, многие компании до сих пор откладывают внедрение, считая, что их бизнес «еще не готов» или что «автоматизация им пока не критична». Реальные кейсы показывают, что ИИ экономит ресурсы, но как понять, что пора действовать?

Вот 5 ключевых сигналов, указывающих на необходимость перемен:

1. Сотрудники тонут в рутинных задачах

Команда тратит больше времени на шаблонные операции, чем на стратегические решения, например:

● Обработка контента: модерация отзывов или написание описаний для тысяч позиций товаров (SKU);

● Генерация изображений товаров: фотосъемка одних и те же товаров в разных ракурсах или на новых фонах (например, под требования маркетплейсов);

● Локализация: ручной перевод контента на множество иностранных языков с учетом культурных особенностей.

DAM-системы: как бизнес превращает хаос контента в конкурентное преимущество

2. Процессы тормозят из-за человеческого фактора

Человеческие ошибки и задержки могут стоить бизнесу значительных ресурсов. Стоит обратить внимание на:

● Обслуживание на кассах: частые ситуации выноса товаров без сканирования или подмены ценников/штрихкодов;

● Поддержку: операторы отвечают дольше 5 минут на типовые запросы;

● Обучение сотрудников: выделение специалистов для обучения новых сотрудников без гарантии качества полученных знаний.

3. Персонализация дается тяжело и дорого

Если маркетинг ограничен шаблонными рассылками и статичными рекомендациями:

● Email/push/SMS-рассылки одинаковы для всех или механически разделены по базовым критериям без учета реальных поведенческих паттернов;

● Динамические подборки товаров отсутствуют или предлагают стандартные позиции без анализа предпочтений и прошлых заказов пользователя; 

● Цены фиксированы без учета платежеспособности и истории покупок клиента.

4. Тестирование идей занимает недели

Если для запуска новинок или рекламных кампаний нужны ручные усилия:

● Прогнозирование спроса строится только на традиционных методах расчета без анализа актуальных трендов;

● Планирование выкладки требует проб и ошибок;

● Креативы создаются вручную, без предварительной аналитики.

---

Читайте также: Чаще всего с помощью ИИ свои резюме улучшают менеджеры по работе с маркетплейсами

---

5. Конкуренты уходят вперед

Если коллеги по рынку уже:

● Внедрили 24/7 чат-боты вместо поддержки «до 18:00»;

● Предлагают персональные скидки вместо шаблонных промокодов;

● Используют ИИ для прогнозирования спроса, минимизируя риски излишек и нехватки товаров.

Автоматизация вышеописанных областей с помощью ИИ уже доказала свою эффективность: от сокращения потерь на кассах (фиксация аномалий и подмены штрихкодов) и обработки 850 млн товарных позиций в каталогах с высвобождением времени 100 сотрудников ( Walmart) до персонализированного подбора косметики с ростом среднего чека на 29% и трафика магазинов на 35% (BeautyScan от «Магнита»), а также ускорения обучения сотрудников (винный ритейлер). 

Как оценить эффект ИИ на своем бизнесе? 

Стоит начать с малого — выявить и автоматизировать 1-2 наиболее перспективных процесса (например, генерацию контента или чат-бот поддержки). Это покажет окупаемость (ROI) без крупных инвестиций.

Как внедрить культуру работы с ИИ?

Успешное внедрение ИИ начинается с правильного подхода. Важно понимать и донести до команды, что технологии — это мощные помощники, а не замена. Главная ценность сотрудника — в экспертизе, которую невозможно автоматизировать. ИИ выступает как ассистент и берет на себя шаблонные задачи, чтобы специалист мог сосредоточиться на том, что требует человеческого подхода – на творческих решениях или сложных кейсах. 

Например, в Рексофт тестировщики, тратившие треть рабочего времени на создание тест-кейсов, с помощью ИИ стали делать это вдвое быстрее, сэкономив время для комплексных задач.

Не менее важно решить вопрос безопасности. Для этих целей можно использовать корпоративные платформы, объединяющие различные ИИ-модели в защищенном контуре. Они позволяют разным отделам работать с одними и теми же инструментами, но с учетом своих специфических требований. Так, одна и та же модель может использоваться как финансовым отделом для анализа рисков, так и юристами для проверки договоров. Каждый запускает ее для своих задач: финансисты оценивают финансовые риски, юристы — юридические, обеспечивая при этом полный контроль над данными. Кроме того, платформы интегрируются с внутренними данными компании и позволяют моделям работать в контексте конкретной организации.

Генеративный ИИ — это не просто инструмент экономии, а возможность переосмыслить бизнес-процессы и вывести бизнес на качественно новый уровень эффективности. Освобождая сотрудников от шаблонных задач, ИИ позволяет перенаправить их экспертизу туда, где она действительно незаменима. 

Сегодня вопрос уже не в целесообразности внедрения ИИ — лидеры рынка делают это неизбежным. Реальный выбор заключается в том, сможет ли компания превратить технологический потенциал в устойчивое конкурентное преимущество. При этом ключевым условием успеха становится баланс между технологиями и человеческим фактором, понимание и принятие ИИ как помощника на уровне всей компании.

Надежда Московкина, 
старший менеджер по развитию бизнеса департамента 
«Оптовая и розничная торговля» Рексофт.

Для NEW RETAIL