Друзья, расскажу про одну штуку, которая мне самому в голове всё по полочкам разложила. Есть один фреймворк, который я подсмотрел в Сколково на одной из программ. С тех пор используем его в sfer.ai каждый раз, когда садимся с клиентом считать, что ему вообще даст интеграция AI в бизнес. Делюсь, пользуйтесь.

—

Есть три понятных эффекта от внедрения AI: less money — more money — new money. Тратим меньше → зарабатываем больше на том же → зарабатываем там, где раньше вообще не зарабатывали. Идём по порядку.

—

1. Less money — сокращение издержек в существующих процессах.

Что входит: автоматизация саппорта (до 80% обращений закрываем без человека), оперейшнс и бэк-офис («перекладывание бумажек»), легал-помощники для юристов, разработка. Всё это Judgment Light — то, что легко описывается правилами и не требует постоянного вовлечения человека. Короче, всё то, что у каждого второго бизнеса уже болит.

Бомбический кейс: одна большая компания (не могу назвать, но она у вас точно на слуху) год гоняла AI-пилоты по всем подразделениям. Самый эффективный пилот стоил 1 млн в разработке и сэкономил пару десятков миллионов в год. 20-кратный ROI. Без роботов с лазерами, без блокчейна — просто заменили рутину.

Я этим исследованием MIT уже всех замучил, но цифра важная: 95% генеративных AI-пилотов в компаниях признаны неуспешными. Только 5 из 100 вернули вложения. Жесть. Спойлер: большинство этих успешных — как раз про less money: точечная автоматизация без попыток ИИ-фицировать всё на свете.

Маленькая оговорка: исследование от августа 2025-го, с тех пор ситуация могла поменяться. Но лучшего публично пока не выкатили.

2. More money

Это про то, чтобы на той же клиентской базе зарабатывать больше. Рекомендательные системы, next best offer, программы лояльности (Яндекс Плюс — классический пример), кастомизация продукта под клиента, сокращение time to market.

Простой пример — супервизия продаж. Раньше руководитель отдела отслушивал 1-2% звонков менеджеров. Сейчас AI-агент слушает 100% разговоров, сразу даёт менеджеру обратную связь по каждому звонку, а руководителю — картину сверху: какие клиенты что просят, где менеджеры пробуксовывают, что нужно дотянуть. Конверсия растёт, средний чек растёт. База та же, продукт тот же — а денег больше.

3. New money

А вот это моё любимое. Это когда AI становится частью продукта, и вы начинаете зарабатывать там, где раньше вообще не зарабатывали. Предельная форма — нецифровая компания превращается в цифровую платформу для других игроков рынка.

Прикольный кейс: логистическая компания сначала сделала цифровые накладные для своих водителей — это типичный less money. А потом превратила эту систему в продукт для внешних клиентов — и пришла к new money. Начала зарабатывать там, где раньше не зарабатывала в принципе.

Сюда же — продажа собственных данных, AI-нативные сервисы, монетизация моделей и датасетов.

—

Большинство компаний сегодня застряли в less money. Это окей — там самый быстрый ROI и самые понятные кейсы. Но настоящий отрыв возникает дальше: McKinsey показывает, что только 6% компаний — настоящие AI-хайперформеры. И они в 3 раза чаще остальных перестраивают процессы под AI, а не просто докручивают старые. Разрыв уже виден.

Поэтому, когда смотрите на свой бизнес через AI-призму, не останавливайтесь на «сэкономили 5 часов в неделю на сотрудника». Подумайте про more money: где у вас та же клиентская база может приносить больше? Какие точки конверсии проседают? Где средний чек можно поднять? Какие циклы можно ускорить с AI?