Как развивается искусственный интеллект и нужно ли его внедрять в бизнес?

Пока одни производители БАДов месяцами тестируют вкусы у фокус-групп, другие уже доверяют нейросетям подбирать ингредиенты по ДНК клиентов. Пока конкуренты вручную пересчитывают остатки на складах, передовые бренды используют умные системы, которые сами заказывают сырье, предупреждая дефицит.

Большинство покупателей БАДов (около 70%) готовы платить на 20% больше за добавки, созданные «под них». Но как масштабировать персонализацию, если ручная настройка формул съедает бюджет? Ответ — в алгоритмах, которые превращают данные о клиенте в рецепт, сгенерированный специально для него.

Рынок ИИ переживает взрывной рост: по данным РИИ России, глобальный объем рынка ИИ в 2025 году превысит 190 млрд долларов США. Направление не ограничивается только зарубежными разработками.

Динамика применения искусственного интеллекта в РФ не менее впечатляющая — объем рынка ИИ в России за последние 3 года вырос на 67%, достигнув 130 млрд рублей. Для производителей БАДов искусственный интеллект — инструмент для революции в прогнозировании спроса, персонализации продуктов и оптимизации логистики, поэтому российские компании его активно развивают. В 2024 году на поддержку ИИ-стартапов выделено ₽25 млрд через РИИ России.

Эта статья поможет понять, как сделать ИИ вашим союзником: от прогноза трендов на адаптогены до печати этикеток с именами покупателей. 

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) — это система, имитирующая человеческое мышление. Её «мозг» строится на трех основных принципах:

• автономность — способность действовать без прямого вмешательства человека;

• адаптивность — умение обучаться на основе данных и опыта;

• целеполагание — достижение конкретных результатов.

Возможности современных ИИ-систем пока ограничены: они демонстрируют высокий уровень способности решать задачи в узких областях (игры, распознавание изображений, обработка текста), но не могут обобщать знания и справляться с заданиями за пределами своей специализации.

Пока не существует системы, способной самообучаться без вмешательства человека, понимать контекст в разных областях и решать новые задачи без предварительной подготовки. По самым оптимистичным прогнозам, такой искусственный интеллект будет создан не ранее, чем через 10-30 лет. 

Но и существующие на данный момент ИИ-системы уже способны быстро и эффективно справляться со многими рутинными задачами. Они развиваются в следующих ключевых направлениях:

• Машинное обучение — алгоритмы учатся на основе анализа данных, улучшая точность без явного программирования.
  В индустрии БАДов это, в числе прочего, позволяет:

• прогнозировать региональный спрос на иммуномодуляторы с точностью 92%;

• выявлять скрытые взаимосвязи между компонентами добавок и их эффективностью;

• оптимизировать рецептуры на основе отзывов тысяч потребителей.

• Глубокие нейронные сети — имитируют работу человеческого мозга через слои «нейронов»: получают данные, выявляют признаки и на основе этого выдают результат. На практике это может применяться для: 

• анализа микроструктуры сырья для мгновенного выявления примесей;

• распознавания микротрещин в капсулах на скоростных производственных линиях;

• предсказания сроков годности на основе комплексного анализа условий хранения.

• Обработка естественного языка (NLP) — технологии понимания, интерпретации и генерации человеческой речи. В бизнесе БАДов это реализуется через:

• умные чат-боты, консультирующие по совместимости добавок с лекарствами;

• автоматический анализ научной литературы для поиска новых биоактивных соединений;

• генерацию персонализированных рекомендаций по приему на основе медицинской истории.

Ключевое отличие ИИ от традиционных программ — способность к непрерывному самообучению. Система эволюционирует с каждым новым массивом данных, становясь точнее в предсказаниях и эффективнее в решениях.

Зачем искусственный интеллект в бизнесе?

Искусственный интеллект в бизнесе по производству и реализации БАДов — это инструмент, при помощи которого можно совершенно по-новому выстроить ключевые процессы: от разработки формул до взаимодействия с клиентами. И такие технологии уже активно применяют многие бренды. 

Так, рынок искусственного интеллекта в индустрии wellness увеличивается на 24% в год. В условиях высокой конкуренции и растущего спроса на персонализацию ИИ становится критически важным для повышения эффективности и прибыли. Рассмотрим конкретные варианты использования искусственного интеллекта в бизнесе.

Прогнозирование спроса и управление запасами

Рынок БАДов нередко зависит от сезонности, например, рост покупок витамина D наблюдается осенью и зимой. Влияет на спрос и мода: так, в последнее время в тренде суперфуды и адаптогены. Ошибки в прогнозах приводят к избытку или дефициту товара.

ИИ анализирует истории продаж, поисковые запросы, упоминания в соцсетях. На основе полученных данных нейросеть может предсказать, в какой момент повысится потребность покупателей в том или ином препарате. 

Например, она может прогнозировать всплеск популярности пребиотиков после новостей о вспышке кишечного гриппа. Так, используя ИИ для прогноза спроса на витамин С в период пандемии, компания NOW Foods сократила издержки на хранение на 25%. Модели вроде ToolsGroup интегрируются с ERP (комплексными системами управления предприятием) и заказывают сырье у поставщиков при достижении порогового уровня запасов. 

Персонализация продукта и рекомендаций

Потребители хотят, чтобы витамины и БАДы подбирались для них персонально, но ручная кастомизация биодобавок — достаточно сложный и затратный по времени процесс. Искусственный интеллект может его оптимизировать.

Чат-боты соберут данные о пищевых предпочтениях, образе жизни, генетике клиента через опросы, а алгоритмы сформируют персональные рецептуры. Платформы вроде Nutrino генерируют новые формулы БАДов, комбинируя ингредиенты с учетом их синергичности и совместимости. 

Можно использовать и рекомендательные системы, которые посоветуют дополнительные биодобавки к приобретенным. Например, если клиент купил коллаген, ИИ предлагает ему гиалуроновую кислоту + витамин С для лучшего усвоения.

Оптимизация производства и контроля качества

Чтобы производить ручную настройку оборудования и проверять качество сырья, потребуется квалифицированный персонал и время на проведение этих операций, что увеличивает себестоимость продукта. Применяя ИИ, компании в России и за рубежом успешно оптимизируют эти процессы. 

ИИ-системы в режиме реального времени обнаруживают отклонения в составе сырья, следят за соблюдением температурного режима и могут заранее предупредить о риске брака. «Умные» датчики, установленные на производственной линии, предупредят о поломках смесителей или отклонениях температуры. 

Камеры, снабженные компьютерным зрением, отслеживают дефекты капсул (трещины, неравномерный цвет) с точностью 99,9%. Коллаборативные роботы фасуют БАДы, адаптируясь к изменению размеров упаковки.

Таргетированный маркетинг и повышение конверсии

Если бренд создает нишевый продукт для определенной аудитории, например, спортсменов, беременных женщин, людей 55+, то масштабные рекламные кампании для продвижения таких товаров оказываются малоэффективны. 

ИИ классифицирует клиентов, основываясь на данных CRM: возраст, покупки, активность на сайте. Нейросеть (например, Persado) поможет создать персонализированные тексты email-рассылок для каждого сегмента ЦА. Алгоритмы в Facebook Ads протестируют тысячи комбинаций баннеров и аудиторий и выберут самые эффективные. Так, компания GNC увеличила конверсию email-рассылок на 40%, используя ИИ для подбора тем писем персонально для каждой группы покупателей. 

Улучшение клиентского сервиса

Как правило, потребители БАДов чаще всего задают вопросы, касающиеся дозировки, противопоказаний, совместимости биодобавок с лекарствами. При этом содержать call-центр или группу поддержки в чате достаточно дорого. 

На выручку бизнесу приходят чат-боты, готовые 24/7 давать консультации клиентам по типовым вопросам, причем делают они это быстрее, чем живой человек. Так, компания iHerb внедрила чат-бота на основе ИИ и сократила время ответа с 10 минут до 15 секунд.

NLP-алгоритмы анализируют отзывы покупателей и выявляют скрытые претензии (например, «капсулы сложно глотать»), что помогает производителю понять, как улучшить продукт. Если клиенты перестали делать заказы, ИИ «вычислит» их и предложит скидки и приятные бонусы, чтобы простимулировать покупки. 

Научные исследования и разработка новых продуктов

Чтобы выделиться среди конкурентов на рынке БАД, требуется создание инновационных формул, а это дополнительные немалые временнЫе и финансовые затраты для компании. 

ИИ может проанализировать научные статьи и на основе полученной информации найти оптимальное сочетание компонентов в составе мультикомплекса. Чтобы избежать судебных исков, искусственный интеллект проверяет уникальность формулы. Он может даже провести виртуальные клинические испытания и предсказать эффективность и побочные эффекты от приема БАДов, сокращая тем самым этап тестирования нового препарата. 

Таким образом, в индустрии БАДов, где персонализация и скорость вывода продукта на рынок решают все, искусственный интеллект становится не просто дополнительной опцией, а насущной необходимостью. Компании, которые внедрят его раньше, получат преимущество в снижении издержек, повышении лояльности клиентов и захвате новых ниш. 

Какие основные технологии искусственного интеллекта в бизнесе?

Используя основные технологии ИИ в бизнесе БАД, можно модернизировать и сделать эффективнее все этапы — от разработки формул до взаимодействия с клиентами. Вот как можно применять ключевые инструменты искусственного интеллекта. 

Машинное обучение (Machine Learning)

Суть технологии состоит в том, что алгоритмы ИИ обучаются на данных, выявляя паттерны и делая прогнозы. Благодаря этому можно:

• прогнозировать спрос на базе анализа количества покупок определенных БАДов в зависимости от сезона (например, роста продаж витамина D зимой или витамина С в период всплесков заболеваемости ОРВИ), трендов соцсетей, эпидемиологических данных;

• создавать персональные рекомендации на основе анализа истории покупок, возраста и генетических тестов клиентов.

Обработка естественного языка (NLP)

Искусственный интеллект анализирует и генерирует текстовые, речевые сообщения. Эту технологию можно использовать для:

• анализа отзывов покупателей и выявления скрытых проблем продукта: «капсулы слишком крупные», «эффект наступил через месяц»;

• автоматического обновления инструкций на основе собранной обратной связи;

• создания чат-ботов, которые смогут отвечать на стандартные вопросы пользователей, консультировать их по совместимости БАД с лекарствами и подбирать аналоги продуктов в разных ценовых сегментах.

Компьютерное зрение (Computer Vision)

Благодаря способности ИИ распознавать изображения и видео, можно:

• контролировать качество продукции на разных этапах, например, выявлять дефекты капсул с точностью 99,9%;

• в автоматическом режиме проверять соответствие этикеток требованиям стран-импортеров;

• сортировать упаковки товара, предназначенные для разных компаний по коду маркировки. 

Глубокое обучение (Deep Learning)

Для анализа сложных данных применяют нейросети с множеством слоев обработки информации между входным и выходным слоями. Они могут применяться для:

• разработки новых формул биодобавок с предсказуемой синергией компонентов;

• анализа клинических данных и выявления связей между приемом БАД и улучшением показателей здоровья (например, уровня кортизола при стрессе).

Обработка больших данных (Big Data Analytics)

Эта технология позволяет собирать и анализировать как структурированные, так и неструктурированные данные из разных источников. В бизнесе на искусственном интеллекте могут базироваться следующие процессы:

• сегментация аудитории и деление ее на группы (последователи ЗОЖ, веганы, спортсмены, беременные и т.д) через объединение и анализ данных CRM, соцсетей и фитнес-трекеров;

• оптимизация поставок путем прогнозирования сроков доставки сырья с учетом погоды, логистических сбоев.

Рекомендательные системы

Искусственный интеллект при помощи специальных алгоритмов может предсказывать предпочтения пользователей и в результате:

• предлагать клиенту продукты, дополняющие БАД, который он приобрел, например, при покупке коллагена система рекомендует гиалуроновую кислоту и витамин С;

• автоматически корректировать цены на сезонные товары (например, на мелатонин перед отпусками).

Генеративный ИИ

Эта технология предназначена для создания нового текстового или визуального контента. Она позволяет:

• сгенерировать концепт дизайна этикетки по запросу, например, «этикетка в эко-стиле с листьями»;

• написать статью, пост в соцсеть, описание для карточки товара на маркетплейсе или создать email-рассылку о пользе продуктов и специфике их применения.

Прогнозная аналитика

Это механизм анализа исторических данных в совокупности с внешними факторами (курсами валют, эпидемиями, климатическими аномалиями и др.). Его применение, в числе прочего, позволяет:

• рассчитать оптимальный объем производства продукта, например, коллагена для косметических БАДов перед летним сезоном;

• предсказать, какие сегменты аудитории дадут максимальный ROI для рекламной кампании. 

Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Эта технология позволяет создавать программных «ботов» для рутинных задач, которые могут применяться и в БАД-индустрии, например:

• обрабатывать заказы и автоматически оформлять поставку новой партии при достижении минимального остатка на складе;

• формировать отчетность: собирать данные о продажах, формировать налоговые декларации.

Блокчейн для отслеживания цепочек поставок

Эта функция ИИ предполагает возможность фиксации данных в распределенном реестре. Благодаря этому покупатель биодобавки может, например, через QR-код проверить происхождение сырья.

Таким образом, для бизнеса по производству и продаже БАДов использование ИИ-технологии — это не просто автоматизация рутинных процессов, а возможность создавать инновационные продукты, предугадывать спрос и удерживать клиентов через персонализацию.

Какие преимущества использования искусственного интеллекта в бизнесе?

Использование искусственного интеллекта в бизнесе БАД открывает уникальные возможности для роста, снижения издержек и повышения лояльности клиентов. Рассмотрим ключевые преимущества на конкретных примерах.

Персонализация предложений

На переполненном рынке БАДов потребители предпочтут выбрать продукт, созданный с учетом особенностей их здоровья, привычек, образа жизни. До эры искусственного интеллекта разработка персонифицированных формул представляла огромную трудность — необходимо было собрать данные от клиента и обработать их вручную. 

Использование ИИ позволяет практически мгновенно анализировать данные клиентов, полученные из анкет (диета, уровень стресса, генетика), фитнес-трекеров и соцсетей, а затем генерировать уникальные персонализированные формулы и рекомендовать препараты, усиливающие или дополняющие действие выбранной биодобавки. 

Результат: лояльность покупателей и их удовлетворенность продуктом возрастает на 25-40%, отток клиентов снижается. 

Прогнозирование рыночных трендов

Планирование объемов производства БАДов — сложная задача. Трудно предугадать, что именно повлияет на спрос потребителей — очередная вспышка заболеваемости, мода или другие факторы. 

Благодаря способности искусственного интеллекта анализировать большие объемы данных (Big Data), его алгоритмы обрабатывают эпидемиологические отчеты и прогнозы, поисковые запросы пользователей, отзывы покупателей на маркетплейсах и публикации блогеров. На основе этого они выявляют интересы и потребности аудитории, предсказывают, какие ингредиенты и препараты будут пользоваться повышенным спросом. 

Результат: сокращение излишков на складах на 20-35% и ускорение вывода новых продуктов на рынок.

Оптимизация логистики

Управление логистическими процессами «вручную» и непредсказуемые задержки при поставках сырья производителю или готового товара на склад продавца нередко оборачиваются крупными финансовыми издержками. 

Искусственный интеллект при помощи «умных» алгоритмов спланирует маршруты с учетом погодных условий, пробок, таможенных правил. На складах системы ИИ автоматически заказывают сырье или товар, учитывая пики спроса на тот или иной продукт.

Результат: снижение логистических издержек на 15-30% и минимизация риска дефицита.

Повышение операционной эффективности

Многие рутинные процессы, такие, как контроль качества продукции, консультирование и обслуживание онлайн-клиентов отнимают время и требуют привлечения дополнительного персонала. 

За счет оснащения производства оборудованием с искусственным интеллектом, можно значительно ускорить такие операции, как контроль качества, фасовка продукции. А внедрение чат-ботов для поддержки клиентов позволит мгновенно давать рекомендации по дозировке, противопоказаниям и совместимости биодобавок в режиме 24/7.

Результат: сокращение операционных расходов на 20-40% и ускорение обработки заказов.

Улучшение разработки продуктов

Создание новых формул требует серьезных исследований и высоких затрат. Работы по созданию новой рецептуры могут длиться 6-12 месяцев, а клинические испытания — до 2 лет. Использование искусственного интеллекта позволяет значительно упростить и ускорить этот процесс. С его помощью разработать новый продукт можно за 1-3 месяца, а провести клинические испытания с предсказуемым результатом — за 6-8 месяцев. 

ИИ-системы (например, IBM Watson) на основе анализа научных работ находят связи между компонентами, предсказывают эффективность и побочные эффекты, тем самым сокращая этап тестирования. Алгоритмы также позволяют проверить, не нарушает ли полученная комбинация существующие запатентованные авторские права.

Результат: сокращение времени вывода продукта на рынок на 50-70% и снижение расходов на разработку новых формул.

Увеличение эффективности маркетинговых стратегий

Если компания предлагает потребителям нишевый продукт, например, предназначенный для веганов, последователей ЗОЖ, спортсменов, беременных и кормящих мам, чрезвычайно важно сегментировать целевую аудиторию и выработать стратегию проведения рекламной кампании для каждой группы. 

ИИ окажет в этом неоценимую помощь. Он классифицирует клиентов на основе анализа их истории покупок, возраста, активности, создаст контент (посты в соцсетях, email-рассылки, рекламные объявления), направленный на каждый конкретный кластер ЦА. Алгоритмы проведут A/B-тестирование креативов в реальном времени.

Результат: рост окупаемости инвестиций в маркетинг на 25-50% и повышение узнаваемости бренда.

Искусственный интеллект в России: примеры успешного внедрения:

• Pharmasyntez применяет ИИ для контроля качества на всех этапах производства с точностью 99%. В результате на 30% уменьшились потери сырья, на 45% снизились простои оборудования, затраты на контроль качества сократились на 40%. 

• «Эвалар» использует алгоритмы прогнозирования спроса с точностью 94%, в результате чего компания добилась сокращения оборотных средств на 25%, снижения складских издержек на 30% и увеличения рентабельности производства.

Конечно, это далеко не полный список компаний в России, которые занимаются бизнесом, привлекая ИИ. 

В конкурентной нише БАД искусственный интеллект в России становится не инструментом, а стратегическим преимуществом. Его внедрение выгодно и клиентам, и производителям, и продавцам биодобавок.

Потребители получают:

• персональные формулы; 

• мгновенную поддержку и быструю обработку заказов;

• прозрачность происхождения ингредиентов.

Бизнес получает: 

• сокращение издержек на производство и реализацию БАДов на 20-40%;

• ускорение вывода продукта на рынок в 2 раза;

• рост среднего чека на 15-30%.

Выбирая партнера для заказа контрактного производства БАДов под СТМ, также стоит обращать внимание на техническую базу будущего подрядчика — от этого зависит качество продукта, скорость вывода его на рынок и его конкурентоспособность.

Так, один из лидеров отрасли — производитель биодобавок, витаминов и спортивного питания Endorphin — активно использует передовые технологии при разработке формул, производстве продукции и контроле качества. Благодаря этому уже через 7 дней после утверждения этикетки он готов предоставить партнеру первую партию БАДов, изготовленных по стандартам ISO 22000. 

Чтобы подробнее узнать об особенностях производственного процесса и обсудить условия сотрудничества, запишитесь на бесплатную онлайн-встречу с представителями компании.