Текст: ChatGPT или аналоги (Bing Chat, Claude, Bard) выдают связные тексты на любую тему, от приветственных писем до маркетинговой стратегии.

Графика: системы вроде Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion умеют генерировать уникальные изображения – от логотипа до сложных иллюстраций для рекламы или блога.

Видео: есть инструменты, которые «оживляют» статичные изображения, создают короткие видеоролики для соцсетей, делают анимацию персонажей. Пока что технология развивается, но уже сейчас можно генерировать 2D-/3D-контент на основе простых скриптов.

Музыка и звук: нейросети способны сочинять треки, подбирать звуковые эффекты для рекламы, игр и приложений.

С коммерческой точки зрения это колоссальная экономия времени и ресурсов. Особенно для стартапов и малого бизнеса, у которых нет огромных бюджетов на штат копирайтеров, дизайнеров, монтажёров и т.д. Вместо «нескольких недель ожидания» можно получить результат за считаные минуты – пусть и не идеальный на 100%, но достаточный для MVP. А затем, при необходимости, слегка доработать руками специалиста.

Пример внедрения генеративных моделей

Вообразим, что ты запускаешь новый интернет-магазин по продаже аксессуаров для смартфонов. Тебе нужны:

Название и слоган.

Описание товаров (чехлы, зарядки, наушники).

Посты для соцсетей и рассылки о скидках или новинках.

Баннеры и визуальные иллюстрации для сайта.

Раньше всё это заказывалось у нескольких специалистов и занимало недели. Теперь же можно:

Сгенерировать идеи названия, логотип, фирменные цвета (при помощи Midjourney для визуала и ChatGPT для подбора креативных слоганов).

Автоматически сгенерировать описания для каждого товара: ChatGPT предложит сразу несколько вариантов (формат «Серьёзное описание», «Шуточное описание», «Стиль миллениалов» и т.д.).

Составить контент-план для соцсетей на месяц: ChatGPT «набросает» темы постов, ключевые фразы, призывы к действию.

Создать графику для баннеров (например, «чехол в неоновой стилистике на фоне абстрактного киберпанк-пейзажа») через Midjourney.

В результате, твой интернет-магазин стартует гораздо быстрее, а команда из одного-двух человек покрывает то, что раньше делали 5–7 профи.

Помимо генерации контента, ИИ также силён в машинном обучении (ML), где цель – искать закономерности в данных, строить прогнозы, сегментировать пользователей и т.д. Например:

Прогнозирование спроса. Ритейлеры анализируют исторические данные о продажах и погоду, праздники, локальные события – и делают точный прогноз, сколько товара понадобится на складе.

Динамическое ценообразование. Авиакомпании, отели или даже e-commerce площадки могут менять цену в зависимости от спроса, загруженности, сезонности, профиля пользователя (сегмент VIP, новый клиент, постоянный клиент).

Рекомендательные системы. Если ты владеешь онлайн-магазином, можешь показывать клиенту товары, наиболее подходящие его интересам и истории покупок. Это поднимает средний чек за счёт апселов и кросс-продаж.

Фрод-мониторинг. Банки и платёжные системы используют ML, чтобы выявлять подозрительные транзакции и блокировать мошеннические действия до того, как они нанесут ущерб.

Польза для монетизации

Лучшая конверсия: рекомендательные блоки в интернет-магазине или приложении «на лету» подстраиваются под каждого человека, вовремя предлагая интересующий товар/контент.

Оптимизация запасов: точные прогнозы позволяют снизить издержки на хранение, логистику, избежать «залежавшихся» товаров.

Ценовая эластичность: модель ML может быстро экспериментировать с разными ценовыми точками, находя ту, что даёт максимум прибыли.