ИИ в продажах в 2025 году

Сергей Клевцов

Генеральным директором агентства SMMOK

Искусственный интеллект — это совокупность технологий, которые позволяют машинам имитировать человеческое мышление, обучаться на основе данных, принимать решения и выполнять задачи без прямого вмешательства человека. В его основе лежат алгоритмы машинного и глубокого обучения, позволяющие анализировать большие объемы информации, выявлять закономерности и прогнозировать результаты.

Если 2023 год открыл новые горизонты, а 2024-й стал годом экспериментов, то 2025-й — это переломный момент, когда ИИ окончательно выходит за рамки тестовых гипотез и становится неотъемлемой частью бизнес-стратегий.

Технологии персонализации выходят на новый уровень: нейросети анализируют миллионы данных в реальном времени, формируя предложения, которые максимально соответствуют потребностям каждого клиента. Это не просто «система рекомендаций», а комплексное понимание поведения пользователей, которое усиливает лояльность и повышает конверсии. ИИ-агенты теперь могут не только помогать, но и принимать решения с минимальным участием человека. Они управляют цепочками поставок, прогнозируют изменения на рынке и адаптируют стратегию продаж в зависимости от внешних факторов. Скорость реакции на изменения становится ключевым конкурентным преимуществом, а автоматизация процессов — инструментом оптимизации затрат.

Но вместе с возможностями приходят и вызовы. Насколько бизнес готов к масштабному внедрению ИИ? Как изменится рынок труда, и какие новые роли появятся? Где проходит грань между удобством и этическими вопросами, когда алгоритмы начинают принимать решения за людей? В 2025 году мы окажемся в точке, где ИИ перестанет быть «перспективной технологией» и станет стандартом. И нам предстоит разобраться, как использовать эту силу с максимальной выгодой.

Реальность 2025 года

ИИ берет на себя рутинные задачи, освобождая время для стратегических решений и делая продажи эффективнее.

Чат-боты работают 24/7, мгновенно отвечая на вопросы клиентов и закрывая их запросы быстрее, чем менеджеры. Персонализированные рекомендации анализируют поведение пользователей и предлагают им именно то, что они хотят, еще до того, как они сами это осознали. Алгоритмы прогнозирования спроса помогают бизнесу планировать закупки, снижать риски и увеличивать маржинальность.

ИИ не просто помогает — он меняет сам подход к продажам. Вопрос уже не в том, стоит ли внедрять технологии, а в том, кто сможет использовать их эффективнее и быстрее остальных.

Так, Tesla разрабатывает системы автономного вождения и анализа дорожной ситуации в реальном времени. В медицине IBM Watson Health анализирует медицинские данные и помогает врачам в постановке диагнозов и разработке индивидуальных планов лечения.

Если представить ИИ как человека, процесс обучения у него будет примерно таким же — через опыт, анализ и постоянные ошибки, которые помогают становиться лучше. Любое обучение требует информации. Человек узнает мир через книги, наблюдения и опыт. Нейросети тоже — только его «учебники» — миллионы текстов, картинок, видео- и аудиофайлов. Он анализирует их, находит закономерности и делает выводы. Но просто данных мало. Нужны алгоритмы — математические модели, которые помогают ИИ извлекать полезную информацию. Есть несколько способов обучения:

• Контролируемое обучение — когда ИИ обучают на заранее размеченных данных. Это как если бы вам показывали карточки с животными и каждый раз говорили: «Вот это собака, а это кот». Со временем вы начнете угадывать самостоятельно.
• Неконтролируемое обучение — тут ИИ разбирается сам, без подсказок. Он ищет скрытые закономерности, группирует похожие объекты, выявляет тенденции. Например, если загрузить ему данные о покупателях, он сам определит, кто чаще покупает дорогие товары, а кто охотится за скидками.
• Глубокое обучение — самая продвинутая модель, вдохновленная человеческим мозгом. Это сложные нейросети, которые анализируют данные, обучаются на ошибках и делают прогнозы. Именно так работают алгоритмы распознавания речи, лица и даже генерации текстов.

Как только модель обучилась, наступает важный этап — тестирование. Искусственный интеллект тестируют на новых данных, которых он раньше не видел. Если модель ошибается, алгоритмы подстраиваются, и обучение продолжается. Это бесконечный цикл улучшений: чем больше попыток, тем точнее результат.

Как машинное обучение усиливает систему рекомендаций, можно рассмотреть на примере Netflix. Это не магия, а продуманная система рекомендаций, усиленная машинным обучением.

Контент размечается вручную, а затем алгоритмы анализируют, какие фильмы и сериалы смотрят пользователи, в какое время суток, на каких устройствах и даже в каких моментах ставят паузу. На основе этих данных создается персонализированный каталог, и даже обложки фильмов адаптируются под предпочтения зрителя. Один и тот же фильм может выглядеть по-разному для разных пользователей: если вы фанат драмы, вам покажут кадр с эмоциональным моментом, а если любите экшен — с динамичной сценой.

Что дальше

Искусственный интеллект продолжает стремительно набирать обороты, и 2025 год обещает стать точкой масштабного внедрения ИИ в ключевые отрасли. Вот что нас ждет в ближайшем будущем:

• Глобальный рынок вырастет до $740 млрд, прибавив +20,8% по сравнению с 2024 годом. Компании продолжают инвестировать в технологии, а это значит, что развитие пойдет еще быстрее.

Объем рынка искусственного интеллекта (ИИ) во всем мире с 2020 по 2030 год (в миллиардах долларов США)

• Доход от ИИ-программного обеспечения достигнет $126 млрд, растя на 19% ежегодно. Уже сегодня 55% компаний используют ИИ в бизнес-процессах, а среди крупных организаций этот показатель превышает 80%.

• Сферы внедрения расширяются: в 2025 году ИИ еще глубже проникнет в банковскую систему, медицину, агропромышленный комплекс, ритейл и транспорт.

• Генеративный ИИ меняет розничную торговлю: виртуальные шопинг-ассистенты, гиперперсонализация и технологии виртуальной примерки становятся стандартом.

• Бизнес выигрывает: компании, использующие ИИ, сокращают издержки, ускоряют процессы и увеличивают продажи на 50%.

2025 год станет годом окончательной интеграции ИИ в бизнес-модели. Те, кто успеет адаптироваться, получат конкурентное преимущество. Остальным придется догонять.

Компьютерное зрение, робототехника и аналитика данных делают производство точнее, сокращают издержки и предотвращают простои. Автомобилестроение уже использует ИИ для контроля качества и предиктивного обслуживания оборудования. Электронная промышленность применяет машинное зрение, чтобы выявлять мельчайшие дефекты в микрочипах, а фармацевтика автоматизирует контроль качества и упаковку. В логистике процветают умные склады, оптимизация маршрутов доставки и прогнозирование спроса позволяют компаниям работать быстрее и эффективнее. Вопреки скандалам Amazon уже задействует роботов с ИИ, которые мгновенно находят нужные товары, а крупные логистические операторы сокращают расходы за счет продвинутой аналитики.

Обслуживание клиентов также трансформируется. Чат-боты больше не просто отвечают на вопросы, а персонализируют опыт пользователя, предлагая релевантные товары и решения в реальном времени. Банки, ритейл и телеком-компании внедряют системы самообслуживания, позволяя клиентам решать свои вопросы без ожидания ответа от оператора. Так, крупнейший банк Норвегии, DNB, создал собственного виртуального помощника в восьми различных бизнес-подразделениях и имеет более 1200 активных пользователей в день, каждый из которых задает в среднем семь вопросов в день. В результате этой деятельности виртуальный агент может отвечать на вопросы по более чем 3400 темам, причем каждая из них затем дополнительно настраивается на семь различных областей в банке, разделенных между корпоративным банкингом и частным рынком.

В России агропромышленный комплекс (АПК) — один из лидеров по внедрению ИИ. Фермеры используют искусственный интеллект для прогнозирования урожайности, мониторинга полей, автоматизации процессов и даже контроля здоровья скота. Один из примеров — ИИ-трекер состояния коров. Датчики собирают информацию о животных: от активности до физиологических показателей. Эти данные обрабатываются LLM-моделью, которая в режиме реального времени анализирует состояние животных и отправляет рекомендации через чат-бота. В результате затраты на лечение снизились на 15%, а рост продуктивности составил 10%.

Крупные агрохолдинги, такие как «Белая дача», видят будущее в системах поддержки принятия решений на базе ИИ. Это значит, что скоро автоматизированные платформы смогут не только анализировать данные, но и давать рекомендации по внесению удобрений, срокам сбора урожая и управлению рисками.

Но не все так просто: главные вызовы

Однако 2025 год приносит новые вызовы. Роль ИИ в продажах растет: прогнозируется, что до 70% процессов крупных компаний будут так или иначе автоматизированы с его помощью. Основные тренды — усовершенствование существующих решений и появление технологий, которые пока сложно даже вообразить.

• Оптимизация процессов: AI-аналитика помогает компаниям предвидеть потребности клиентов и автоматизировать повторяющиеся операции, повышая эффективность отдела продаж.
• Изменение роли специалистов: по прогнозам, искусственный интеллект трансформирует работу 74% профессионалов в сфере продаж.
• Рост доходов: компании, внедряющие AI-решения, фиксируют увеличение рентабельности инвестиций на 10–20%, что доказывает прямую связь между автоматизацией и бизнес-результатами.
• Экономия времени: искусственный интеллект позволяет специалистам по продажам высвобождать более двух часов в день, автоматизируя поиск и сбор данных.

В этом контексте особенно важно учитывать недавний бум китайского DeepSeek и мгновенную реакцию OpenAI, которая поспешила выпустить обновления своих моделей, подчеркивая жесткую конкурентную гонку в развитии ИИ-инструментов.

Чтобы этично использовать ИИ и сохранить доверие клиентов, необходимо сосредоточиться на прозрачности, справедливости и ответственности. Компании должны обеспечить понятность процессов принятия решений, объясняя пользователям, как работают алгоритмы и какие данные используются. Системы ИИ должны проходить регулярную проверку на предвзятость, а их обучение должно базироваться на разнообразных наборах данных. Важнейший аспект — защита персональной информации: бизнес обязан гарантировать безопасность данных и соблюдать права пользователей на конфиденциальность. Бизнес должен внедрять системы мониторинга и обратной связи, чтобы своевременно корректировать работу ИИ и оценивать его влияние на общество. Только так можно сбалансировать технологическое развитие с этическими стандартами и сохранить доверие клиентов.

Законодательство также не стоит на месте. С ростом влияния ИИ государства во всем мире стремятся разработать новые нормы регулирования, направленные на обеспечение прозрачности алгоритмов, защиту данных пользователей и предотвращение дискриминации. В ЕС готовится к принятию AI Act, который станет первым в мире масштабным законом о регулировании искусственного интеллекта, определяя строгие требования к прозрачности и безопасности технологий. США, в свою очередь, работают над рекомендациями для бизнеса, которые помогут компаниям внедрять ИИ, соблюдая стандарты этики и защиты персональных данных. Китай, активно развивающий свои ИИ-решения, вводит собственные регуляторные меры, направленные на контроль использования алгоритмов и предотвращение их потенциального вреда. В ближайшие годы компании будут вынуждены адаптироваться к новым требованиям, инвестируя в юридическую и техническую экспертизу, чтобы соответствовать меняющимся нормам и сохранить конкурентоспособность на глобальном рынке.

В ближайшие годы компании будут вынуждены адаптироваться к новым требованиям, инвестируя в юридическую и техническую экспертизу, чтобы соответствовать меняющимся нормам и сохранить конкурентоспособность на глобальном рынке.

Развитие ИИ неизбежно сопровождается техническими сбоями и недоработками. Ошибки в алгоритмах, предвзятость данных, некорректные прогнозы — все это может приводить к нежелательным последствиям, таким как снижение качества клиентского опыта или репутационные риски для компании. Чтобы минимизировать подобные проблемы, бизнесу необходимо внедрять механизмы контроля качества, тестировать ИИ-системы в различных сценариях и оперативно реагировать на возникающие ошибки.

Помимо технических проблем, существует еще один значимый аспект — влияние ИИ на рынок труда. Изменение ролей сотрудников и возможное замещение профессий ИИ-системами вызывает вопросы о будущем занятости. Внедрение ИИ автоматизирует многие рутинные процессы, но также создает потребность в специалистах, способных управлять и оптимизировать эти технологии. Важнейшая задача бизнеса — инвестировать в переобучение сотрудников и формирование новых компетенций, обеспечивая гармоничное сосуществование людей и ИИ.

При этом важно, чтобы у ИИ всегда оставался человеческий надзор. Компании должны внедрять механизмы, позволяющие оспаривать решения ИИ и получать их пересмотр человеком. Это позволит избежать ошибок и учитывать этические соображения при работе с клиентами. Немаловажно и принятие четких принципов разработки и внедрения ИИ, которые будут включать человеко-ориентированный подход и минимизацию рисков.

Как адаптироваться

ИИ меняет и рынок труда: рутинные задачи уходят в прошлое, и это требует от сотрудников новых навыков. Бизнесу придется инвестировать в обучение, чтобы подготовить команды к работе в условиях ИИ-экономики. Малые и средние предприятия столкнутся с дополнительными вызовами — для них важно найти баланс между инновациями и эффективностью. ИИ обещает рост эффективности, но не все компании готовы к его внедрению. Для малых и средних предприятий адаптация становится непростой задачей.

Крупные корпорации обладают ресурсами для внедрения передовых ИИ-решений, в то время как небольшие компании могут столкнуться с трудностями в адаптации. Однако у них есть возможность сосредоточиться на нишевых стратегиях и кастомизированных решениях, которые позволят сохранять конкурентное преимущество. Использование облачных сервисов, работа с готовыми платформами и сотрудничество с технологическими партнерами помогут малому и среднему бизнесу интегрировать искусственный интеллект без значительных затрат. Перед внедрением ИИ важно провести детальный анализ: какие процессы требуют автоматизации, какие решения принесут максимальный эффект, и как их интеграция скажется на бизнесе. Без четкого понимания этих факторов даже самые передовые технологии не принесут пользы.

Заключение

Искусственный интеллект в продажах в 2025 году — это не просто технологический тренд, а новая реальность. Компании, которые активно интегрируют ИИ, уже сейчас получают конкурентное преимущество: повышают скорость принятия решений, персонализируют клиентский опыт и оптимизируют бизнес-процессы. Однако успешное внедрение ИИ требует не только инвестиций в технологии, но и понимания их возможностей и ограничений, а также готовности адаптировать организационные процессы.

В ближайшие годы стоит ожидать еще большего развития ИИ-инструментов, которые смогут анализировать сложные сценарии, прогнозировать рыночные изменения и даже принимать стратегические решения на основе данных. Персонализация, автоматизация и аналитика продолжат становиться основными драйверами роста продаж, а компании, не успевшие адаптироваться, рискуют оказаться позади конкурентов.

Главный вызов для бизнеса — научиться использовать возможности ИИ с максимальной эффективностью. Это требует подготовки: от обучения сотрудников и настройки процессов до соблюдения этических норм и защиты данных. Те, кто начнут эту работу уже сегодня, получат значительное преимущество завтра.

ИИ в продажах — это не просто инструмент, а основа будущего бизнеса. Сейчас — самое время действовать, чтобы не только соответствовать будущему, но и формировать его.