Задать вопрос ChatGPT — это уже не конкурентное преимущество. Что отличает компании, у которых AI реально работает
Существует два варианта развития событий, которые ждут организацию, внедряющую AI. В первом сценарии начальство выносит решение: «Наймем AI-специалиста», или «Выдадим всем ChatGPT, или: «Кто-нибудь займётся нейросетями». За этим следует серия презентаций, появляется группа энтузиастов, запускается корпоративный чатик с названием вроде «AI-идеи» и через несколько месяцев всё превращается в ещё один атрибут организации, который никого не трогает, в очередную игрушку, не имеющую отношения к реальной работе.
Во втором сценарии всё устроено принципиально иначе. Организация не начинает с идеи о AI как таковой. Она начинает с боли. С вопроса: где мы медленнее, чем нужно? Где ручная работа парализует процесс? Где хороший инструмент мог бы сэкономить часы в неделю? Где мы теряем деньги не потому, что недостаточно стараемся, а потому что наши возможности обработки информации не успевают за скоростью рынка?
В Business Booster пошли по второму пути. Вот конкретный кейс отдела трафика. Компания присутствует в более чем 80 странах. Платная реклама — один из основных источников лидов. И тут появляется классическая проблема: объявление, которое хорошо работает 7 дней, выгорает в следующую неделю, а потом становится мёртвым грузом, увеличивающим расходы. Почему? Потому что аудитория насыщается. Когда люди видят один креатив десять раз, их интерес угасает.
Логический выход есть: нужны новые идеи. Постоянно. И не просто идеи, а идеи, которые работают и которые приносят клиентов. Откуда их брать?
Можно пытаться придумывать. Но есть проблема: рыночные тренды меняются быстрее, чем любой человек может анализировать и переводить наблюдения в новые концепции. Особенно когда с каждым месяцем рекламный бюджет растёт, а значит, растёт и объём необходимых идей.
Во время очередного мозгового штурма у команды появилась гипотеза: а что если не придумывать идеи с нуля, а смотреть, что уже работает в реальности у конкурентов? Если конкурент держит одно и то же объявление месяцами, это не случайность. Это значит, что в нём есть что-то — смысл, оффер, боль, визуальный ход — что находит отклик. Значит, есть чему поучиться. Не копировать, а именно учиться. Понять логику и создать свою версию.
Прототип собрали за десять минут. Коммерческий директор взялся и построил простую систему: вот конкуренты, вот их объявления, вот те из них, что прожили неделю, месяц, полтора месяца. Уже это помогало.
Но появилась следующая проблема. Идеи собраны. Теперь нужно их воплощать. И здесь произошло то, что определило весь результат.
Наташа, руководитель отдела трафика, не пошла в обход. Не стала тратить месяцы на поиски подрядчика, написание ТЗ и ожидание помощи от IT-отдела. Она взяла этот прототип и начала его развивать вместе с командой, через AI. Почему? Потому что она лучше всех знает, где процесс тормозит. Она видит, в какие часы команда застревает в рутине. Она понимает, какие данные нужны каждый день, какие креативы за какой период перестают работать, где нужна не просто статистика, а конкретная подсказка: вот это выгорает, вот на это стоит дать денег, вот здесь зона для новых возможностей.
То, что начиналось как простой прототип, постепенно стало полноценной системой, которая сейчас:
- анализирует объявления конкурентов;
- находит те, что живут долго;
- проводит анализ собственных кампаний;
- замечает, какие объявления начинают терять силу;
- предлагает идеи для новых тестов;
- ищет новые подходы и адаптирует их под бренд, аудиторию, воронку Business Booster;
- готовит финальные креативы так, чтобы таргетолог просто скачал и запустил.
AI не пишет текст для рекламы, а берет и превращает это из ручного процесса в автоматический. В результате некоторые объявления, найденные этой системой, дают в 5–10 раз лучший результат, чем средний показатель по кампаниям. ROMI почти удвоился. Важно, что бюджет остался тот же, но выросла скорость, с которой команда находит работающие идеи, а также скорость их тестирования и готовность отказаться от того, что уже не работает.
Так произошло, потому что AI оказался в руках людей, которые знают проблему, а не в руках «специалистов по нейросетям», оторванных от реальности.
AI не самостоятелен. Он не может сказать: «Стоп, у вас проблема вот здесь». Он не видит, где выгорает реклама, в какой момент заявка теряется в воронке, сколько часов менеджер тратит на рутину. Он не видит, почему отчёт собирается слишком долго. Это видят люди.
И когда люди, которые живут в процессе, используют AI не как поисковик, а как конструктор своего собственного инструмента, тогда начинается трансформация. Не модная «цифровизация» и «инновационная культура», а профессиональный подход: была проблема, собрали систему, которая её решает, получили результат в виде денег и времени.
В Business Booster это укрепляют через AI-хакатоны. Люди приносят не доклады, а готовые инструменты, которые они сделали для своей работы. Они на реальных кейсах показывают, что сработало, что нет, где AI ошибается, что нужно докрутить. Другие смотрят понимают: мой коллега не читал статьи о нейросетях, он просто собрал штуку, которая экономит ему часы или дарует его отделу новый поток дохода. А может быть, я смогу собрать что-то подобное в своей области?
Под эту логику создан AI Booster. Это не курсы по ChatGPT, а помощь руководителям и владельцам найти те места, где именно AI способен дать быстрый бизнес-результат, и систематически превращать эти находки в рабочие инструменты.
Цель проста: AI должен давать результат. Не ощущение, что компания в теме. А именно результат: быстрее работают процессы, уменьшается количество ручной работы, экономика растет.
Related Posts
About the Author: Александр Высоцкий
Telegram
TikTok
Youtube
Instagram
Facebook
