Скопировать ссылку
Искусственный интеллект: от хайпа к системному заработку
2023–2024 годы стали поворотными для глобального рынка: ИИ вошел в корпоративные процессы, маркетинг, аналитику, медицину, образование. Но 2025-й — это уже этап не просто экспериментов, а внедрения решений, которые приносят измеримую прибыль.
Сегодня вопрос для бизнеса звучит не «нужно ли работать с ИИ», а «как именно на нем зарабатывать». В Стеллар мы выделили наиболее перспективные рабочие направления монетизации.
Автоматизация бизнес-процессов и сокращение издержек
ИИ может выступать прямым источником экономии: чат-боты снижают нагрузку на контакт-центры, алгоритмы оптимизируют логистику, предиктивная аналитика помогает планировать закупки.
Пример: средняя компания, внедрившая систему интеллектуальной маршрутизации доставки, снижает издержки на транспорт до 15–20%. Эти деньги остаются внутри бизнеса — а значит, это тоже доход или неупущенная выгода.
Создание цифровых продуктов на базе ИИ
Многие компании выходят на рынок с новыми сервисами: от интеллектуальных помощников и финансовых приложений до решений для HR и медицины.
Ключевой момент: монетизируются не только сами продукты, но и подписные модели, API-доступ к ИИ-модулям, white-label решения.
Персонализация клиентского опыта
Искусственный интеллект умеет анализировать поведение пользователя и предлагать максимально релевантные продукты и услуги.
Бизнес получает прямое увеличение выручки: персонализированные рекомендации в e-commerce повышают средний чек на 10–30%, а в финансовом секторе — позволяют продавать клиенту сопутствующие продукты.
Маркетинг и продажи «на стероидах»
ИИ-модели уже сегодня генерируют тексты, визуалы и даже полноценные кампании. Но главный заработок не в экономии на копирайтерах, а в росте эффективности рекламных вложений.
Компании, которые внедрили системы анализа рекламных кампаний на базе ИИ, фиксируют снижение CPL на 20–25% и повышение конверсии до 2 раз.
Монетизация данных
«Нефть XXI века» по-прежнему остается главным источником дохода. ИИ позволяет обрабатывать и структурировать огромные массивы информации.
Модели могут не только анализировать, но и создавать новые продукты на базе данных: отчеты, прогнозы, рекомендации для клиентов. Компании продают такие сервисы B2B и получают дополнительный поток выручки.
Образовательные решения и EdTech
ИИ уже активно используется в персонализированном обучении: адаптивные программы, чат-тьюторы, автоматическая проверка домашних заданий.
Спрос на такие продукты растет — в 2025 EdTech с ИИ-продуктами, по прогнозам, вырастет еще на 30–40%. Для компаний это реальный рынок сбыта.
Разработка специализированных решений для отраслей
Не все ИИ-решения универсальны. Банки внедряют антифрод-системы, ритейл — прогнозирование спроса, медицина — диагностические модели.
Каждая отрасль формирует спрос на собственные ИИ-инструменты. Компании, которые сумеют предложить точное решение под конкретный сегмент, будут зарабатывать быстрее всего.
Лицензирование и white-label
Многие компании не готовы разрабатывать решения с нуля, но хотят получить доступ к проверенной технологии. В этом случае модель монетизации — лицензирование или white-label.
Разработчики получают доход за счет тиражирования решений, а клиенты — экономию времени и ресурсов.
Важный фактор: кто делает ИИ-проекты
На словах все звучит просто: берем данные, подключаем нейросеть — и начинаем зарабатывать. На практике же большинство пилотных ИИ-проектов в компаниях «не взлетает». Причины типичны: слабая постановка задачи, недостаток компетенций, отсутствие команды, способной довести проект до продукта.
Чтобы ИИ реально приносил деньги, а не оставался игрушкой, нужно подключать профессионалов. На практике это означает формирование междисциплинарной команды: архитекторы решений, дата-инженеры, аналитики и разработчики. Опыт показывает, что проекты, где собраны эти компетенции и грамотно выстроена работа, с гораздо большей вероятностью окупаются и переходят из пилота в реальную монетизацию.
Как подойти к монетизации ИИ в 2025 году
- Начинайте с понятных задач, которые можно измерить в деньгах.
- Внедряйте решения поэтапно, начиная с пилотов.
- Работайте с проверенными командами — самостоятельные эксперименты слишком дороги.
Заключение
2025–2026 годы станут годами, когда искусственный интеллект перестанет быть «модным инструментом» и окончательно закрепится как полноценный источник дохода. Способы заработать на нем разнообразны — от оптимизации издержек до запуска собственных продуктов. Объединяет их одно: устойчивый результат дают только проекты, в которых компания подходит к ИИ системно — с четкой бизнес-задачей, доступом к данным и собранной проектной командой.
