В Петербурге 17 июня состоялся «Мой Бизнес Forum — 2025» — мероприятие, объединившее предпринимателей и экспертов для обсуждения ключевых аспектов развития бизнеса. В то время как основные дискуссии охватывали широкий спектр вопросов ведения бизнеса, особое внимание участники уделили цифровой трансформации и прорывным технологическим решениям. Темы использования больших данных и искусственного интеллекта были выделены в отдельные тематические треки. Самые интересные решения для бизнеса и перспективные ниши — в материале РБК+ Петербург.
Big Data: от массивов к решениям
В центре внимания экспертов одного из треков форума оказались вопросы использования big data — технологии, которая стремительно трансформирует подходы к принятию бизнес-решений. Большие данные становятся неотъемлемой частью современного бизнеса, открывая новые возможности для предпринимателей в самых разных вопросах — от размещения торговых точек до гиперперсонализированной рекламы.
Технология в первую очередь была подхвачена крупными холдингами и постепенно проникла в малый бизнес. «Изначально как крупный телеком-оператор Т2 фокусировалась на работе с государственными структурами, банками и ретейлерами, накапливая опыт в решении сложных кейсов для крупного бизнеса, но со временем компания осознала возможность адаптации своих массивных данных для малого и среднего бизнеса через их автоматизацию и агрегацию», — описывает эволюцию решений Александр Сафонов, руководитель департамента развития продуктов больших данных T2, вспоминая развитие сервисов внутри компании. Первым шагом стала лидогенерация — поиск клиентов и взаимодействие с целевой аудиторией через SMS, голосовые сообщения и программатик-платформы.
«Мы видели, где концентрируется определенная аудитория, могли ее сегментировать в различных измерениях, и это помогало нашим клиентам точечно находить то, что им нужно — например, с точки зрения открытия бизнесов на местах», — рассказал Александр Сафонов.
В качестве примера он привел интеграцию с платформами «Циан» и «Авито», где пользователи могут получить «взгляд телекома» на потенциал территории при выборе недвижимости: анализ потоков людей, их интересов и перемещений. Компания экспериментирует с разными форматами предоставления данных, тестируя как готовые решения, так и аналитические отчеты, чтобы найти оптимальный подход для малого бизнеса.
Решения для рекламного рынка
Также участники мероприятия представили комплексный взгляд на современные тренды рекламного рынка, где ключевым направлением благодаря использованию больших данных становится гиперперсонализация рекламы. Например, Игорь Коробков, евангелист «Яндекс Директа» в «Яндекс.бизнес», так объяснил принцип работы современного рекламного аукциона: система способна обработать миллион объявлений за миллисекунды, анализируя поведение пользователя в интернете, его историю поиска и текущие запросы. При этом учитываются десятки параметров для выбора наиболее подходящего объявления.
Яков Стинский, директор по продукту «VK Реклама», акцентировал внимание на важности качества рекламных материалов. Он отметил, что многие малые бизнесы сталкиваются с проблемой отсутствия профессиональных фотографов и маркетологов. Для решения этой задачи применяются нейросетевые технологии, автоматически генерирующие креативы через ИТ-систему, которая создает полноценные рекламные материалы — от изображений до видео.
Оба эксперта подчеркнули необходимость регулярного обновления рекламных креативов. Эффективность материалов снижается уже через месяц после запуска, поэтому рекомендуется менять их каждые две недели. Автоматическая генерация помогает поддерживать актуальность рекламы без значительных затрат.
Отдельное внимание уделили особенностям b2b-рекламы. В этом сегменте, уверены эксперты, для успешного продвижения важно точечное таргетирование и постоянное присутствие в рекламных каналах — особенно при работе с закупщиками. Современные технологии, основанные на анализе больших данных, позволяют находить клиентов даже для сложных b2b-продуктов, используя look-alike-таргетинг [таргетинг на сегмент пользователей, похожих на существующих клиентов – ред.] на основе существующей базы клиентов.
Полина Тюрина, директор по развитию продуктов big data в «Эвотор», рассказала о том, как технологии трансформируют традиционную розницу. Компания создала рекомендательную систему на базе искусственного интеллекта с использованием больших данных, работающую прямо на кассовом аппарате. Система анализирует историю покупок магазина и при пробитии товара предлагает кассиру дополнительные позиции, которые с высокой вероятностью будут куплены. Это позволяет увеличить средний чек минимум на 20%.
Система разработана специально для малого бизнеса, который продолжает работать в офлайн-сегменте, подчеркивает Полина Тюрина. Она не требует от предпринимателей глубоких знаний в области больших данных или сложных настроек. По мнению эксперта, такая автоматизация процесса дополнительных продаж помогает небольшим магазинам конкурировать с крупными онлайн-ретейлерами, предоставляя покупателям персонализированные предложения и повышая их лояльность. При этом система постоянно обучается на новых данных, совершенствуя свои рекомендации.
Сделать невозможное реальным
В рамках трека «Нейросети для бизнеса» эксперты представили широкий спектр практических решений по внедрению искусственного интеллекта в различные бизнес-процессы. От автоматизации рутинных задач до трансформации подходов к найму персонала и юридическому сопровождению — ИИ демонстрирует свою эффективность во всех аспектах современного предпринимательства.
Много внимания участники уделили маркетингу и рекламе, где нейросетевые технологии открывают широкие горизонты для продвижения — в том числе потому, что результат их применения достаточно легко просчитывается, а выгоды — весьма заметны. Именно эту тему раскрыла в своем выступлении Дарья Тарасова, руководитель направления маркетинговых коммуникаций T2 и «Ростелеком», показав, как опыт крупной корпорации может быть адаптирован для нужд малого бизнеса. Одним из ключевых трендов в современном бизнесе становится активное внедрение искусственного интеллекта и нейросетей в повседневные процессы. Особенно заметны эти изменения в области создания контента. «С искусственным интеллектом недоступное становится доступным. Например, наша компания успешно применяет нейросети для создания видеоконтента и изображений, что позволяет значительно сократить временные и финансовые затраты», — рассказала Дарья Тарасова.
Так, рекламный ролик про связь ребенка с отцом, находящимся в северных морях, был реализован без реальных съемок благодаря нейросетям. Это позволило выполнить проект в несколько раз быстрее и дешевле традиционных методов: вместо сложной экспедиции, которая потребовала бы огромных ресурсов, весь ролик сделали с помощью технологии Google Vio 3. Также компания создала полноценный фотобанк исключительно с помощью нейросетей. Например, для рекламной кампании в Ставропольском крае требовалось изображение поля пшеницы, но на дворе был февраль. Вместо организации съемок в Аргентине, где в это время года можно найти пшеничные поля, команда сгенерировала необходимые изображения с помощью ИИ — в 5 раз дешевле и значительно быстрее. Представляет интерес и кейс с продвижением подписки T2, где вместо пошива десятков костюмов для бренд-амбассадора было сгенерировано 10 тыс. образов, из которых отобрали 30 наиболее подходящих. Это решение оказалось в почти в 20 раз выгоднее традиционного подхода.
Особое внимание уделяется анализу больших массивов данных. Нейросети способны обработать тысячи строк данных за короткое время, минимизируя риск человеческой ошибки. При этом важно помнить о необходимости соблюдения конфиденциальности информации и правильного юридического подхода к использованию ИИ. В компании отмечают, что несмотря на все преимущества автоматизации, ключевые идеи и стратегические решения все еще рождаются в головах людей. То есть нейросети являются мощным инструментом реализации этих идей, но не заменяют креативный процесс полностью.
В ходе выступлений этого трека эксперты попытались очертить границы между человеческим и искусственным интеллектом в современном бизнесе. Пока машины демонстрируют впечатляющие результаты в генерации текста и креативного контента, общении с клиентами и даже интерпретации эмоций, эти способности все еще остаются производными от заложенных человеком алгоритмов. При этом ИИ неоспоримо превосходит человека в обработке больших объемов данных, распознавании образов и автоматизации рутинных процессов — здесь технологии уже значительно опережают человеческие возможности. Именно эта комплементарность человеческого и искусственного интеллекта и определяет будущее их взаимодействия: машины берут на себя технические и аналитические задачи, освобождая время для творческого мышления и стратегического планирования, которые пока остаются прерогативой человека.
