Что бизнес автоматизирует с помощью LLM: задачи, цифры, первые шаги

Официальная статистика подтверждает то, что мы видим в проектах: компании начинают с языка — чтения, сортировки и письма — и с отделов, которые в нём тонут, то есть с продаж и администрирования. В статье — что именно европейский и британский бизнес автоматизирует с помощью больших языковых моделей, какие задачи окупаются первыми, почему многие компании всё ещё медлят и как выбрать первый процесс.

Что значит «автоматизировать с помощью LLM» на практике?

Автоматизировать с помощью LLM — значит поручить языковой модели шаг процесса, где раньше человек должен был прочитать, написать или принять решение по тексту. Модель встаёт между вашими инструментами — почтой, CRM, документами, таблицами — и берёт на себя работу с языком, остальное делает обычный софт, а человек проверяет то, что важно.

Есть три типовых сценария:

• Прочитать и извлечь — классифицировать письмо, достать поля из счёта или резюме, кратко пересказать звонок.
• Написать и преобразовать — подготовить ответ, описание товара, КП или отчёт по структурированным данным.
• Ответить и направить — ответить на типовой вопрос по базе знаний, а всё необычное передать человеку.

Сама идея не нова. В 2024–2025 годах изменилось другое: работа с языком стала достаточно дешёвой и точной, чтобы встроить её в повседневные процессы. Поэтому цифры внедрения и подскочили.

Какие задачи бизнес автоматизирует чаще всего?

Чаще всего автоматизируют задачи с большим объёмом текста: анализ документов и сообщений, создание текстов и перевод речи в текст. Опрос Eurostat за 2025 год измеряет это по технологиям.

Работа с текстом — самое частое применение AI в компаниях ЕС: анализ текста 11,8 %, генерация изображений, видео или аудио 9,6 %, генерация текста и речи 8,8 %, распознавание речи 7,2 %, автономные роботы 1,4 %. Источник: Eurostat, 2025.

Источник: Eurostat — Use of artificial intelligence in enterprises. Анализ текста за год вырос на 4,9 процентного пункта, генерация языка — на 3,4, сообщает Eurostat в релизе за декабрь 2025 года.

В Великобритании картина та же. По данным ONS, в июне 2026 года большие языковые модели были самой используемой AI-технологией в компаниях с 10+ сотрудниками (18 %), за ними — создание визуального контента (16 %) и машинное обучение для обработки данных (12 %). Около 60 % компаний, использующих AI, назвали целью улучшение бизнес-процессов.

В каких отделах AI используют больше всего?

Больше всего AI используют маркетинг, продажи и администрирование. Среди компаний ЕС, работающих с AI, 34,70 % применяют его в маркетинге или продажах и 31,05 % — в управлении и администрировании; меньше всего — в логистике (6,08 %).

Маркетинг, продажи и администрирование — главные задачи AI в ЕС: маркетинг или продажи 34,7 %, управление и администрирование 31,1 %, логистика 6,1 % компаний, использующих AI. Источник: Eurostat, 2025.

Отраслевой срез говорит о том же. В гостиничном бизнесе 58,8 % компаний с AI применяют его в маркетинге или продажах, в рознице — 48,2 %. По общему уровню внедрения лидирует сфера информации и связи (62,5 % используют AI), затем профессиональные, научные и технические услуги (40,4 %) и недвижимость (24,8 %). Меньше всего — строительство (10,8 %).

Данные разработчиков моделей указывают в ту же сторону. В Economic Index Anthropic за сентябрь 2025 года в использовании API доминировали задачи разработки ПО (около 44 %), но следующим крупным блоком стали офисные и административные задачи (около 10 %), а также маркетинговые материалы и данные для подбора персонала. 77 % диалогов через API имели признаки автоматизации — модель выполняет задачу почти без переписки, — тогда как в чат-приложении таких было около половины. В чате компании думают, через API — делают работу.

Что можно автоматизировать: сценарии по функциям

Ниже — процессы, которые мы чаще всего встречаем в малом и среднем бизнесе. В каждом шаг с LLM сочетается с обычной автоматизацией и проверкой человеком.

Эти сценарии соответствуют услугам ValidVibe по AI-автоматизации для финтеха, недвижимости, рекрутинга, e-commerce, гостиничного бизнеса, консалтинга и образования. Закономерность одна: узкая задача, понятный вход, понятный результат и человек, который отвечает за исключения.

Почему часть компаний до сих пор не использует AI?

Большинство медлит из-за нехватки экспертизы, а не потому, что AI дорог или бесполезен. Eurostat спросил компании ЕС, которые рассматривали AI, но не внедрили его, о причинах.

Главный барьер — нехватка экспертизы, а не цена: нет нужной экспертизы 70,9 %, неясные юридические последствия 52,5 %, опасения о защите данных 48,8 %, AI бесполезен 20,7 %. Источник: Eurostat, 2025.

Размер компании увеличивает разрыв. Крупные компании ЕС используют AI более чем в три раза чаще малых.

Крупные компании используют AI в три раза чаще малых: малые 17,0 %, средние 30,4 %, крупные 55,0 %. Источник: Eurostat, 2025.

У юридических опасений есть конкретные сроки. По данным Еврокомиссии, AI Act в целом применяется со 2 августа 2026 года, а требования к AI-грамотности сотрудников — со 2 февраля 2025-го. Большинство автоматизаций в МСБ — черновики, извлечение данных, маршрутизация — не относятся к высокому риску, но сценарии, связанные с наймом или кредитными решениями, требуют большей осторожности.

Заменяют ли AI-агенты простые автоматизации?

Для большинства компаний — пока нет. В исследовании McKinsey State of AI 2026 (1719 респондентов, опрос в мае–июне 2026 года) почти девять из десяти организаций регулярно используют AI хотя бы в одной функции, но масштабируют AI-агентов по всей организации лишь около двух из десяти. Среди небольших компаний доля тех, кто масштабирует агентов хотя бы в одной функции, осталась на уровне 22 %, у крупных выросла с 27 до 40 %. И только 37 % видят хоть какое-то влияние AI на операционную прибыль (EBIT).

Практический вывод: для МСБ основную ценность по-прежнему дают чётко описанные автоматизации с шагом на LLM. Агенты, которые сами планируют свои действия, имеют смысл, когда процесс, права доступа и точки проверки уже понятны. Пример такого подхода — dots от OpenAI, представленные в сентябре 2026 года.

Как выбрать первую автоматизацию на LLM?

Выбирайте задачу частую, текстовую, с понятными правилами и легко проверяемым результатом. Потом измеряйте. Вот порядок, который мы используем:

• Составьте список повторяющихся текстовых задач — всё, что человек читает, копирует, сортирует или пишет больше 20 раз в неделю.
• Оцените каждую по объёму, времени на единицу, цене ошибки и простоте проверки.
• Выберите лучшую задачу с понятным владельцем — человеком, который будет проверять результат и разбирать исключения.
• Опишите данные и права доступа до разработки: какие системы, какие поля, кто что видит.
• Спроектируйте точку проверки — что человек утверждает и что происходит, когда модель не уверена.
• Проведите пилот на четыре недели на реальных случаях, включая нестандартные.
• Измерьте принятые результаты — сэкономленное время, долю ошибок, стоимость единицы — в сравнении со старым процессом.
• Масштабируйте или остановите, затем переходите к следующей задаче из списка.

На наших стартовых сессиях самый медленный шаг редко оказывается тем, который команда называет первым. Обычно это передача между двумя инструментами или двумя людьми — и именно там LLM плюс простая интеграция помогают больше всего. Доступ к данным мы согласуем до того, как писать код: чаще всего пилоты буксуют именно на этом.

Как ValidVibe может помочь

Мы помогаем малому и среднему бизнесу найти первый процесс, который стоит автоматизировать, и сделать его как следует — AI-агенты, интеграции и AI-приложения со встроенной проверкой человеком. Если не знаете, с чего начать, обсудите задачу с нами: мы разберём процесс вместе с командой до того, как кто-то начнёт писать код.

Частые вопросы

Для чего бизнес чаще всего использует LLM?

Бизнес чаще всего использует LLM для работы с текстом: анализа документов и сообщений, подготовки текстов, ответов на типовые вопросы клиентов и конспектирования встреч. В ЕС анализ текстов (11,8 % компаний) и генерация текста или речи (8,8 %) — среди самых распространённых AI-технологий, а главные направления — маркетинг, продажи и администрирование, сообщает Eurostat.

Сколько компаний в Европе используют AI?

AI использует примерно каждая пятая компания в ЕС: по данным Eurostat, в 2025 году хотя бы одну AI-технологию применяли 20 % компаний с 10 и более сотрудниками против 13,5 % в 2024 году. Крупные компании заметно впереди — 55 %. В Великобритании, по данным ONS, в июне 2026 года AI использовали около 35 % компаний с 10+ сотрудниками.

Дорого ли малому бизнесу автоматизировать процессы с AI?

Автоматизация с AI не обязательно дорога для малого бизнеса: один удачно выбранный процесс может работать на существующих инструментах и API модели с оплатой за использование, то есть вы платите за процесс, а не за платформу. К тому же цена — не главный барьер: среди компаний ЕС, рассматривавших AI, 70,9 % назвали нехватку экспертизы, затем юридическую неопределённость и защиту данных.

Какие задачи не стоит полностью автоматизировать с помощью LLM?

Полностью автоматизировать с помощью LLM не стоит задачи, где ошибка дорога или затрагивает права людей: решения о найме, кредитные решения, юридические или медицинские консультации и всё, что уходит клиентам без проверки. Пусть модель готовит, извлекает и пишет черновики, а за окончательное решение отвечает конкретный человек.

Нужна ли собственная AI-модель, чтобы автоматизировать бизнес-процессы?

Собственная AI-модель для автоматизации бизнес-процессов не нужна. Большинство автоматизаций в МСБ используют коммерческие модели через API, подключённые к вашей CRM, почте или документам, с вашими правилами и данными вокруг них. Обучать свою модель имеет смысл только в большом масштабе или на очень специфичных данных; важнее промпты, поиск по вашим документам и этапы проверки.

Источники

• Eurostat — Use of artificial intelligence in enterprises (данные за 2025 год)
• Eurostat — AI use in enterprises grew in 2025 (11 декабря 2025)
• ONS — Artificial intelligence in UK businesses: 2023 to 2026 (20 июля 2026)
• Anthropic — Economic Index: uneven geographic and enterprise AI adoption (сентябрь 2025)
• McKinsey — The state of AI in 2026: On the road to ROI (25 августа 2026)
• Еврокомиссия — AI Act (график применения)

Об авторе

Команда ValidVibe — стратеги, дизайнеры и инженеры по AI-автоматизации. Мы создаём AI-агентов, автоматизацию процессов и AI-приложения для малого и среднего бизнеса в Европе и Великобритании. Более 80 реализованных проектов.