Реальные кейсы использования нейросетей, которые экономят время в бизнесе

Основатель сервиса расшифровки аудио в текст Александр Иванов и автор телеграм-канала про стартапы и эмиграцию Кирилл Куликов, узнали у владельцев бизнеса и начинающих предпринимателей, как они используют нейросети, с какими проблемами сталкиваются и сколько времени это экономит

Исследование: как используют нейросети

В основе материала — опрос 276 предпринимателей и активных пользователей нейросетей. Поговорили с владельцами малого и среднего бизнеса, а также начинающими предпринимателями, которые уже применяют ИИ в своих проектах — от разработки до маркетинга.  

Исследование показало, что использование ИИ помогает бизнесу создавать MVP без глубоких технических навыков, проводить детальный анализ данных и оптимизировать процессы. Один из респондентов суммировал:

«Люди выбирают нейросети не из-за моды, а потому, что они реально работают: код пишется быстрее, данные анализируются глубже, а рутинные операции автоматизируются».

Один из участников опроса

Самые популярные нейросетей среди предпринимателей

Опрос выявил, что почти половина участников (46,3%) использует ChatGPT в своей работе. Остальные лидеры рынка — Claude (14,9%) и Perplexity (11,2%). Дополнительно, Cursor (6,7%) и Copilot (4,5%) занимают заметные позиции.

Столбчатая диаграмма популярности нейросетей среди предпринимателей

Основные сферы применения

Из 276 ответов респонденты выделили 20 способов использования нейросетей. Лидерами оказались:

• Программирование и разработка (23%): написание кода, SQL-запросы, тестирование, рефакторинг, прототипирование и дебагинг.
• Обработка и анализ данных (17%): транскрибация, суммаризация, анализ CSV/JSON и извлечение информации.
• Генерация текстового контента (12%): создание постов, статей, рекламных материалов и документации.
• Автоматизация процессов (10%) и Переводы/локализация (7%) также находят своё применение в повседневных бизнес-задачах.

Столбчатая диаграмма применения нейросетей (все 20 пунктов в процентах)

Тонкости и ограничения нейросетей

Несмотря на очевидные преимущества, 61% респондентов отмечают проблемы, связанные с автономностью ИИ. Главные ограничения включают:

• Автономное управление процессами — 28%
• Качество генерируемого контента — 25%
• Работу с кодом — 22%
• Анализ данных — 20%
• Интеграцию с системами — 18%

Столбчатая диаграмма ограничений нейросетей (в процентах)

«Генерировать сложный редактируемый вектор и 3D всё ещё сложно — для этого нейросети не хватает понимания физических законов и структуры мира»

Один из участников опроса

Что раздражает в работе с нейросетями больше всего

Ниже приведены ключевые цитаты предпринимателей, отражающие текущие проблемы работы с нейросетями:

• Про креативность и генерацию:
  «Генерировать сложный редактируемый вектор и 3D — для этого ему ещё очень долго будет не хватать понимания физических законов и структуры мира. Например, новая Sora показывает визуально мощные эффекты, но с другой стороны, она недостаточно хорошо понимает, что именно происходит. Разработчики сознательно жертвуют этим ради скорости генерации, но меня волнует, насколько искаженное восприятие нашего мира у нее формируется»
• Про работу с кодом и проектами:
  «На самом деле от Copilot пока самые негативные впечатления, ему нужно заметно больше контекста для ответа на вопросы или прям тыкать носом, поскольку навигация в файлах проекта у него странная. Но в пределах одного файла работает норм, может по названию метода предложить его готовое тело (часто этот метод всё ещё надо тюнить руками, но всё же). У cursor с Claude 'держать в уме' весь проект получается лучше. Хотелось бы чтобы AI сохранял контекст нескольких проектов. Также помощь в консоли была бы очень кстати и при работе с плагинами IDE»
• Про персонализацию сообщений:
  «Персонализация для cold outreach очень плохая. Думаю, всё решается глубоким скрапингом профилей (LinkedIN, Twitter). Но пока ИИ не умеет адаптировать сообщения так, чтобы они звучали как от живого человека, а не шаблонного бота. Например, если я прошу написать письмо для CEO стартапа, он выдаёт общие фразы, а не цепляющие инсайты из их постов или проектов»
• Про креативные задачи и слоганы:
  «Кое-что с ИИ дольше: найти рандомные поздравления или картинки быстрее, чем сгенерить с ИИ. Зато с ИИ получается сделать персонализировано.Никаких «зато» пока не вижу в творческих задачах — написать слоганы, однострочное емкое позиционирование, придумать вопросы для квиза для вот такой ЦА по вот такой теме. Пока не было ситуации, где ИИ выдал бы если не готовый вариант, то полезное направление мысли в таких случаях. Может, дело в неудачных промптах, но те же метафоры для визуалов от чатгпт меня устраивают, а вот слоганы ни разу в цель не попали. Другое возможное объяснение — в текстах я разбираюсь лучше, поэтому оцениваю их строже.И ещё для работы совсем не подходят возможности по генерации през, т.к. у нас корпоративный шаблон»
• Про свободное воображение:
  «Не может что-то нестандартное, что он не видел. Ему не хватает свободного воображения. Он коллажирует с базы чужих работ. Хорошо делает тренды, например — раскраска в стиле дисней, пропсы в казуальном стиле. Не умеет делать концептуальные, со смыслом работы, все понимает буквально. И еще мне надо закрепить функционал для комикса — один и тот же герой по рефам с разных ракурсах и другие моменты. Он часто рисует просто фронтально людей, надо обучать »

Примеры использования в реальной жизни

Несколько реальных историй, показывающих практическую пользу нейросетей

Раньше я вручную парсил 400+ страниц вакансий компаний, тратил 10 часов. Теперь нейросеть сама сканирует сайты, фильтрует подходящие вакансии и отправляет мне списки с ссылками. Благодаря этому я получил 3 оффера за месяц!

Экономия от 10 часов парсинга к трём офферам с помощью ChatGPT

Пример 1

В Испании я получила письмо от налоговой на испанском. Переводчик просил $50 за срочность, но я загрузила документ в ChatGPT — он не только перевёл, но и объяснил, какие пункты критичны. Сэкономила деньги и врем

Переводчик за $0 вместо $50 с помощью ChatGPT

Пример 2

Я не программист, но за вечер собрал Telegram-бота для проверки гипотезы. Нейросеть написала код, настроила API, а я только тестировал. Через неделю бот работал у 100 пользователей! 

Telegram-бот без навыков кода с помощью Cursor IDE + Claude

Пример 3

Прогнозы на будущее

Опрос показал, что 32% участников уверены в будущем развитии автономных агентов для рутинных задач, таких как голосовое управление ПК или автоматическое заполнение форм. ТОП-5 ожиданий от нейросетей включают:

• Автономные агенты (32%) – «Полное управление ПК через голосовые команды»
• Генерация контента (28%) – «Видео, неотличимые от реальных»
• Автоматизация разработки (25%) – «MVP за 1-2 дня без доработок»
• Интеграция с системами (22%) – «Синхронизация с CRM»
• Глубокий анализ данных (20%) – «Ответы на бизнес-вопросы за минуты»

«Уже есть первые предпосылки от Anthropic, и я почти уверен, что к 2025 году автономные агенты станут реальностью.»

Один из участников опроса

Выводы

Нейросети уже сегодня становятся неотъемлемым инструментом для предпринимателей, помогая экономить время и снижать издержки. Особенно заметен эффект в программировании и разработке, где автоматизация рутинных операций приносит максимальную выгоду. Но все равно остаётся ряд вопросов, связанных с автономностью, качеством контента и интеграцией с существующими системами.

А как помогает вам ИИ решать бизнес-задачи? Делитесь своим опытом и кейсами в комментариях!