Как бизнесу в Узбекистане встроить ИИ в процессы в 2026 году и сократить затраты
За последний год восприятие ИИ в профессиональной среде кардинально изменилось. Если вчера нейросети казались забавным «генератором текстов» или игрушкой для энтузиастов, то сегодня они становятся фундаментом современных бизнес-процессов. Искусственный интеллект больше не просто отвечает на вопросы — он берет на себя роль полноценного рабочего инструмента.
Эксперты инновационного digital-хаба Wunder Digital делятся своим опытом использования нейросетей в бизнесе. Что нужно знать компаниям из Узбекистана в 2026 году, чтобы встроить ИИ в процессы с пользой: не усложняя, а ускоряя работу команды и усиливая результат?
Превращаем ChatGPT из «умного чата» в ИИ-ассистента
Многие до сих пор используют ChatGPT как инструмент для разовых запросов: «Напиши пост», «Сделай рерайт», «Придумай заголовок». Но такой подход задействует лишь малую часть возможностей модели и редко дает стабильно качественный результат.
Wunder Digital — № 1 в Узбекистане среди агентств по интернет-маркетингу и Performance-маркетингу по версии Рейтинга Рунета 2025.
Чтобы получать точные ответы, важно перейти от случайных промптов к осознанному проектированию ИИ-ассистента — виртуального коллеги со специализацией, правилами работы и собственным контекстом. Этот подход особенно эффективен для типовых задач: генерации рекламных объявлений, подготовки Customer Journey Map, составления шаблонов коммерческих предложений или анализа конкурентов.
Ключ к этому — структурированный промпт, который состоит из трех обязательных компонентов:
1. Контекст: кто вы, какова цель задачи, для кого создается контент или анализ.
Например: «Ты копирайтер в e-commerce, твоя компания продает умные зеркала. Целевая аудитория — женщины 25-40 лет, интересующиеся технологиями для дома и уходом за собой».
2. Детали: что обязательно учесть или, наоборот, исключить в этот раз: стиль, ограничения, формат, табу.
Например: «Не используй слова «инновационный», «лучший» или «революционный». Сохраняй дружелюбный, но экспертный тон. Формат — заголовок до 30 символов и описание до 90».
3. Задача — конкретное действие, которое нужно выполнить здесь и сейчас: написать, проанализировать, предложить гипотезы.
Например: «Сгенерируй пять вариантов заголовков и описаний для кампании к Наврузу».
Когда такая структура используется системно, ChatGPT перестает быть просто «умным чатом» и превращается в ассистента с заданной ролью. А если задача повторяется регулярно, логичным следующим шагом становится создание персонализированного ИИ-ассистента. Чтобы это сделать, нужно следовать простому алгоритму:
Шаг 1.Выпишите задачи, которые вы выполняете регулярно: ежедневно, еженедельно или раз в квартал. Например: анализ конкурентов, генерация идей для A/B-тестов, написание писем кандидатам.
Шаг 2. Определите, какую роль должен играть ассистент: копирайтер, HR-специалист, аналитик, стратег. Чем уже специализация — тем точнее ответ.
Шаг 3. Если вы используете платформу с поддержкой собственных ассистентов (например, GPTs или Talkie AI), добавьте:
Название ассистента.
Его роль.
Правила работы: тон, формат, ограничения.
Быстрые шаблонные запросы.
Доступные документы: брендбук, описание продуктов, портреты ЦА.
— Все это позволяет сократить время на выполнение рутинных задач с часов до минут и при этом сохранять согласованность и качество. Главное — помнить о конфиденциальности. Не загружайте в публичные модели данные, которые не должны покидать вашу компанию.
В конечном счете, ИИ становится по-настоящему полезным не тогда, когда он «умный», а когда понимает ваш контекст. Одна голова — хорошо, а 1,5 — уже команда.
Делаем презентации с помощью LLM
LLM (Large Language Model) – это большие языковые модели, которые умеют работать с текстом: писать, редактировать, структурировать, переводить и объяснять сложные вещи простым языком. Самый известный пример – ChatGPT, но по сути это целый класс моделей, обученных на огромных массивах текстовых данных.
— Языковые модели хорошо справляются не только с текстами для людей, но и для машин. Они умеют писать код, следовать строгим правилам и работать с заданными ограничениями. А значит, их можно использовать как инструмент автоматизации, а не только как помощника автора. Именно здесь появляется более неочевидный сценарий: создание презентаций не вручную, а через код. Например, с помощью скриптов на Google Apps Script, которые автоматически собирают презентацию в Google Slides.
Ниже — пошаговый разбор этого подхода.
Шаг 1. Готовим текст под будущую презентацию.
На входе у нас есть абстрактный или слабо структурированный текст: заметки, черновик статьи, расшифровка выступления. Прежде чем писать код, его нужно привести в форму, с которой сможет работать скрипт.
Для этого используем LLM и просим ее строго структурировать текст:
разделить материал на слайды по принципу «один слайд — одна мысль»;
выделить заголовки и, при необходимости, подзаголовки;
оформить информацию в виде маркированных или нумерованных списков;
вынести ключевые мысли и цитаты в отдельные блоки;
выделить самую важную информацию жирным;
заранее указать размеры шрифтов для каждого текстового блока.
На этом этапе мы получаем не просто текст, а структурированную заготовку, которую можно напрямую использовать для генерации презентации.
Шаг 2. Генерируем презентацию с помощью Google Apps Script.
Далее берем подготовленный текст и используем его как основу для написания скрипта на Google Apps Script.
Задача LLM на этом этапе — написать код, который:
создает презентацию в Google Slides;
формирует отдельные слайды;
корректно обрабатывает заголовки, подзаголовки, списки и цитаты;
применяет шрифты, размеры и стили оформления;
соблюдает единые правила дизайна для всех слайдов.
В результате остается только скопировать скрипт в интерфейс Google Apps Script и запустить его. Презентация собирается автоматически, без ручной верстки и повторяющихся действий.
Тестируем гипотезы с помощью нейросетей
Нейросети дают маркетингу новую скорость. A/B-тесты больше не требуют недель на согласование и креатив. Теперь это четкий и быстрый процесс, где каждый этап можно усилить с помощью AI.
Начинаем с вопроса: «В чем боль?». Например, посты гончарной школы лайкают, но не комментируют. Они не приносят заявок. Цель — усилить вовлечение.
Переходим к аналитике и идеям. AI помогает не только писать тексты, но и формулировать рабочие предположения. В данном случае: заменить закрытый продающий пост на открытый, с вопросом в конце, чтобы снизить барьер для диалога.
Генерируем варианты. AI готовит два поста: классический анонс с CTA и эмоциональный заход с вопросом. При этом все за минуты адаптировано под формат и тональность площадки.
Прогоняем через AI-анализ внимания. Макеты тестируются в нейросетевых eye-tracking-сервисах. Если внимание уходит мимо ключевого элемента, правим сразу.
Запускаем и масштабируем. По итогам теста побеждает вариант с лучшими метриками: CTR, вовлечение, заявки. Его механика масштабируется на другие кампании.
— В результате AI превращает тестирование из дорогого и медленного процесса в быстрый цикл: гипотеза, далее идут прогноз, запуск и масштабирование. Это не замена стратегии — это способ быстрее находить решения, которые работают.
Wunder Digital — № 1 в Узбекистане среди агентств по интернет-маркетингу и Performance-маркетингу по версии Рейтинга Рунета 2025.
Заключение
Сегодня конкурентное преимущество получает бизнес, который не просто использует нейросети, а выстраивает с их помощью рабочие процессы. Когда ИИ понимает задачи компании, ее аудиторию и внутреннюю логику, он перестает быть отдельным инструментом и становится частью команды.
Для компаний в Узбекистане это означает возможность быстрее адаптироваться к рынку, снижать операционные издержки и принимать решения на основе данных в условиях высокой скорости изменений.
Просто о сложном
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании