ИИ меняет бизнес: как компании зарабатывают на искусственном интеллекте
Тереза Немессани из Microsoft отметила, что внедрение искусственного интеллекта находится на начальном этапе и требует гибкости, быстрой итерации и экспериментов как в узких, так и в широких направлениях; компании активно исследуют способы его монетизации, особенно в областях с высокими затратами на обслуживание. Одной из ключевых возможностей ИИ стала масштабная персонализация, позволяющая выходить на новые рынки и увеличивать доходы за счёт адаптации продуктов под мелких клиентов, сохраняя высокие маржи.
Искусственный интеллект (ИИ) всё чаще становится не просто объектом интереса, но и мощным средством для решения реальных проблем в бизнесе. Этот подход обсуждался в рамках подкаста «Where AI Works», где речь шла о том, как крупные компании, такие как Microsoft, используют ИИ для улучшения своей деятельности. В разговоре участвовала Тереза Немессани, директор по взаимодействию с частными инвестиционными фондами и венчурными компаниями в Microsoft. Она поделилась опытом того, как различные организации экспериментируют с монетизацией своих решений на основе ИИ.
Немессани отметила, что внедрение ИИ находится на начальном этапе. Успех в этой области требует гибкости, поддержки быстрой итерации, коротких циклов разработки и готовности исследовать как вертикальные, так и горизонтальные применения. По её мнению, наибольшие возможности открываются в областях с высокими затратами на обслуживание — там, где ИИ способен существенно снизить трудозатраты и сложность.
Стратегические приоритеты Microsoft в эпоху ИИ
В последние годы ИИ стал ключевым элементом стратегии Microsoft. По словам Немессани, за почти 12 лет работы в компании она не наблюдала ничего, что бы так сильно повлияло на диалог внутри и вне компании. Хотя облачные технологии и цифровая трансформация давно были в центре внимания, ИИ подтолкнул их развитие к совершенно новому уровню.
Одной из самых заметных областей, где ИИ уже показывает реальный эффект, стала продуктивность разработчиков. Инструменты вроде GitHub Copilot позволяют компаниям ускорить процессы разработки, сократить объём незавершённой работы и более эффективно использовать редкие разработческие ресурсы. Такие примеры подтверждают, что ИИ может стать мощным катализатором эффективности в сфере программирования.
Масштабная персонализация как путь к новым доходам
Одним из важных трендов в применении ИИ становится возможность масштабной персонализации. С его помощью компании могут выходить на ранее недоступные рынки, адаптируя свои продукты под нужды мелких клиентов. Это позволяет получать дополнительные доходы из «хвоста» — сегментов, которые раньше не были экономически выгодными. При этом компании сохраняют высокие маржи, что делает такой подход особенно привлекательным.
Проблемы монетизации ИИ остаются актуальными
Несмотря на рост интереса к ИИ, большинство компаний всё ещё ищут способы его эффективной монетизации. Хотя улучшение производительности очевидно, создание новых источников дохода остаётся сложной задачей. Многие фирмы экспериментируют с такими сферами, как обслуживание клиентов и продления, где высокие затраты на обслуживание позволяют ИИ быстро оказать положительный эффект.
Важность понимания потребителя и командной работы
По мнению Немессани, один из главных барьеров на пути к масштабированию ИИ — это отсутствие согласованности между различными подразделениями и недостаточное понимание потребностей клиентов. Компаниям необходимо чётко определить, что действительно важно для их пользователей, и строить продукты на основе этой информации. Работа в межфункциональных командах, способных экспериментировать и сотрудничать, становится критически важной, особенно в компаниях с фрагментированной структурой.
Узкое окно для достижения преимущества
В гонке за применением ИИ решающее значение имеет скорость. Немессани привела пример цифровой компании, представитель которой отметил, что у лидеров рынка есть всего около шести месяцев, чтобы изменить продукт или услугу с помощью ИИ так, чтобы получить преимущество, которое соперники не смогут быстро воспроизвести. Такая ситуация стимулирует компании к быстрым экспериментам и постоянной итерации, чтобы выйти на позиции лидерства до того, как окно возможностей закроется.
Развитие ИИ продолжает активно влиять на бизнес-стратегии, открывая новые возможности для повышения эффективности, персонализации и монетизации. Однако для достижения успеха компаниям необходимы не только технические решения, но и глубокое понимание своих клиентов, а также умение работать в команде.
Заключение
Развитие искусственного интеллекта в бизнесе демонстрирует переход от теоретических разработок к практическому применению, где основное внимание сосредоточено на повышении эффективности и создании новых источников дохода. Внедрение ИИ особенно активно наблюдается в областях с высокими затратами, где он способен сократить трудозатраты и оптимизировать процессы, например, в разработке программного обеспечения. Однако эффективная монетизация остаётся сложной задачей, требующей не только технологического обеспечения, но и глубокого понимания потребностей клиентов и согласованности между подразделениями компании.
Ключевую роль в этом процессе играет скорость внедрения и способность к итеративному развитию, поскольку преимущество на рынке может быть удержано лишь в течение ограниченного времени. Успешное применение ИИ требует не только инновационных решений, но и структурных изменений внутри компаний — формирования межфункциональных команд, готовых к экспериментам и гибкой адаптации. Таким образом, ИИ становится не просто инструментом оптимизации, но и фактором стратегической трансформации бизнеса, способным переформатировать подходы к продуктам и рынкам.
