Клуб Бундеслиги перешел от экспериментов к системному использованию ИИ, сэкономив шестизначные суммы и создав более 50 внутренних ассистентов для рутинных задач.
3 мин
Немецкий футбольный клуб «Вольфсбург» (VfL Wolfsburg) объявил о успешном масштабном внедрении ChatGPT Enterprise во все свои бизнес-процессы. Это не просто точечный эксперимент, а полноценная интеграция: в клубе уже активно используются более 50 кастомных GPT-ассистентов в отделах маркетинга, кадров, администрирования и операционной деятельности. Главный результат — шестизначная экономия в евро ежегодно за счет сокращения расходов на внешние агентства и автоматизации рутины.
Спортивная индустрия традиционно консервативна, но современные клубы сталкиваются с теми же вызовами, что и любой крупный бизнес: объем задач растет, а бюджеты и штат сотрудников не могут увеличиваться бесконечно. «Вольфсбург» столкнулся с классической проблемой масштабируемости. Ожидания болельщиков и партнеров росли, а наем новых людей для выполнения рутинной работы не был оправдан экономически.
Клуб начал свой путь с лицензий ChatGPT Team и Business, но столкнулся с ограничениями в управлении доступом и безопасностью данных. Переход на версию Enterprise стал логичным шагом для создания безопасного фундамента, где данные не используются для обучения моделей OpenAI, а инструменты доступны широкому кругу сотрудников.
Ключевой принцип внедрения, который выбрал клуб: «Люди, а не пилоты». Вместо того чтобы начинать с абстрактных стратегий и презентаций, команда инноваций сфокусировалась на реальных проблемах сотрудников.
Практические кейсы использования:
Социальная инженерия внедрения:
Чтобы преодолеть страх перед технологиями, многим ботам дали человеческие имена (например, Ульф или Оливия). Это снизило психологический барьер: сотрудники начали воспринимать ИИ как коллегу-помощника, а не как сложный программный код. Кроме того, в клубе была создана сеть внутренних «чемпионов» (GPTlers) — энтузиастов, которые помогают коллегам в своих отделах осваивать инструменты.
Опыт «Вольфсбурга» демонстрирует важный сдвиг в корпоративном использовании генеративного ИИ. Успех пришел не от внедрения технологии «сверху вниз», а через демократизацию доступа. Когда инструменты стали доступны не только IT-специалистам, но и бывшим игрокам, тренерам и администраторам, количество сценариев использования резко возросло.
Критически важным фактором стала безопасность данных. Переход на Enterprise-версию позволил снять блокировки со стороны службы безопасности и руководства, так как гарантировалась конфиденциальность информации (включая опцию хранения данных на серверах в ЕС).
Экономический эффект достигается не за счет увольнений, а за счет отказа от аутсорсинга простых задач (переводы, драфты документов, базовая обработка изображений), которые раньше передавались агентствам.
Сейчас клуб планирует расширить доступ к инструментам на всех 350 офисных сотрудников. Это создает прецедент для спортивной индустрии и других секторов с сильными традициями. Мы видим переход от фазы «хайпа» к фазе «утилитарной полезности», где ценность ИИ измеряется не новизной, а конкретными часами сэкономленного времени и евро.
Вероятно, в ближайшем будущем подобные кейсы станут стандартом: организации будут создавать собственные библиотеки микро-ассистентов под каждую повторяющуюся задачу, превращая уникальные знания отдельных экспертов в общедоступный актив компании.
Успешное внедрение ИИ требует фокуса на реальных рабочих процессах и людях, а не на абстрактных технологических экспериментах.
Присвоение ботам человеческих имен и вовлечение нетехнического персонала (даже бывших футболистов) стали главными драйверами принятия технологии внутри коллектива.
