Влияние AI на бизнес. Как эффективно внедрять технологии в бизнес

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес все еще находится на зачаточной стадии, но даже на таком уровне уже можно выстраивать рабочие стратегии его применения. Эксперты уверены, что за этой технологией будущее, так как она превосходит существующие подходы к оптимизации бизнес-процессов.

По данным сервиса Deloitte, 82% компаний, вложившихся в AI на старте внедрения (три года назад), сейчас получают от этого ощутимую финансовую отдачу. Только этот фактор обеспечил прирост прибыли в среднем на 17%.

Какие конкретно технологии из области искусственного интеллекта подошли бизнесу?

1. Чат-боты и виртуальные помощники. Участие человека при заключении сделок поощряют многие пользователи, но и виртуальные менеджеры, благодаря своей круглосуточной доступности сумели занять прочную нишу. Их стихия – экстренное реагирование (46% от всего количества задач). На втором месте по важности – пересылка диалогов нужным сотрудникам компании (40 %). Чат-ботами пользуются 64% владельцев смартфонов, и в течение последующих двух лет эта цифра возрастет еще на 20% минимум.
2. Обучаемость AI. Данная особенность позволяет программным алгоритмам быстрее усваивать новые модели и шаблоны. Сегодня этим процессом руководят такие гиганты отрасли, как Google, создающие условия для машинного обучения.
3. Автономные транспортные средства. Управляемые все тем же AI, автономные авто выводят понятие логистики на новый недосягаемый уровень. По прогнозам аналитиков, уже к 2030 году до 40% городского трафика будет занято роботизированным транспортом. Внедрение искусственного интеллекта в отрасль расширит возможности для экономии топлива, сокращения времени доставки грузов.
4. Рост профессий, связанных с AI. Потребность в ученых, специализирующихся на искусственном интеллекте, огромна. Спрос вырос на 75% за период с 2015 по 2018 годы.

Можно с уверенностью говорить о том, что ИИ – это новый технологический виток для человечества, влекущий масштабные изменения в привычном укладе не только бизнеса, но и жизни в целом.

Обучение ИИ: основные моменты

По данным CompTIA только за пять месяцев 2020 года потребность в новых профессиях для развития сектора искусственного интеллекта возросла на 63%. Но перед тем, как искать архитекторов и программистов, попробуйте самостоятельно обучить ИИ. Как это сделать? Есть четыре совета на этот счет.

1. Соберите данные, чтобы машинные алгоритмы могли самостоятельно извлекать деловую информацию из полученного массива.
2. Отметьте в параметрах те данные, с которыми ИИ придется работать. К примеру, вручную отмечаются запросы, которые «удовлетворили» либо «не удовлетворили» клиентский интерес.
3. Теперь, когда информация собрана и отмечена, её можно отдать на анализ AI. Этот момент самый важный, так как фактически на таких операциях происходит обучение, в результате чего искусственный интеллект находит нелинейные шаблоны, и в будущем уже эти шаблоны применяет в качестве маркеров к другим пользователям.
4. Регулируем разметку. Теперь, чтобы внедрить маркированные данные в алгоритмы ИИ для всего предприятия (сети магазинов, сервисов доставки, кафе и т.д.), нам потребуется создать стандарты маркировки.

Есть два пути настройки алгоритмов AI. Первый – обучить собственных сотрудников работе с алгоритмами. Второй – нанять профессионалов на стороне, которые установят свой продукт, и будут поддерживать его работоспособность на протяжении действия партнерского соглашения (договора обслуживания).

Возможности ИИ в бизнесе

Пользу от внедрения искусственного интеллекта оценят компании любого масштаба. Основные цели – повышение производительности, оптимизация деятельности, будь то изготовление продукции, доставка или продажа товара, оказание услуг. Вот несколько вариантов того, как бизнес может уже сегодня извлекать выгоду из автономных технологий.

Клиентское обслуживание. С этой функцией отлично справляются чат-боты, возможностей которых достаточно для удовлетворения большинства насущных потребностей клиентов.

Защита информации. Да, вы удивитесь, но ИИ способен не только генерировать данные, но и хранить их от посягательств извне. Машинные алгоритмы борются с вредоносным ПО, контролируют транзакции, собирают сведения о клиентах.

Управление бизнесом. Посредством ИИ повышается качество планирования задач, в том числе автоматизация рутинные процессы. Яркий пример реализации этого аспекта ИИ - работа в CRM, где все процессы протекают без участия человека.

Прогнозы и аналитика. Машинные алгоритмы способны спрогнозировать тренды рынка на основе анализа собранных данных, увидеть закономерности покупательских предпочтениях. Такая информация позволит отладить систему запасов продукции так, чтобы не остаться с пустым складом в моменты пикового спроса.

Подвести итог хочется упоминанием отраслей, где влияние ИИ заметнее всего. Это здравоохранение, розничная торговля и автомобильная промышленность. Именно в этих направлениях наблюдается активное развитие машинных алгоритмов обучения. На подходе социальная, транспортная и другие сферы.