Искусственный интеллект для бизнеса — применение и возможности

В 2023 искусственный интеллект уже не что-то из области фантастики, а вполне рабочий инструмент для развития бизнеса. Автоматизация рутинных задач в бизнесе, анализ и составление точных прогнозов, персонализация обслуживания клиентов — далеко не полный перечень того, что может искусственный интеллект уже сегодня.

 В этой статье разбираемся, как внедрить искусственный интеллект, чтобы революционизировать стиль работы компании и повысить конкурентоспособность на рынке.

Что такое искусственный интеллект

По мнению современных экспертов, не стоит слишком романтизировать искусственный интеллект, сравнивая его с сознанием или мышлением человека. Правильнее говорить об автоматизации, то есть, замене человеческого труда работой компьютера. Вероятно, что со временем все больше типовых операций, которые выполняет человек, будут делать компьютеры.

Можно выделить два основных направления развития искусственного интеллекта сегодня:

• Машинное обучение или обучение на примерах. В этом случае машине не нужно объяснять принцип принятия решения. Алгоритм самостоятельно учится, повторяя действия человека и анализируя большое количество типовых примеров. Но важно понимать, что при таком подходе ошибки экспертов также наследуются, так как алгоритм берет все эти данные за основу своего обучения.
• Экспертные системы или знания человека, реализованные в программе. При таком подходе эксперты объясняют разработчикам принципы своей работы, и эти данные закладывают в основу программы для машины. Например, экспертные системы сейчас используют при разработке чат-ботов.

Если подытожить, то максимальной точности работы алгоритма на основе искусственного интеллекта можно достичь, комбинируя два подхода — машинное обучение и экспертные системы.

Как использовать искусственный интеллект в бизнесе

Для автоматизации и масштабирования бизнеса можно использовать потенциал ИИ, например:

• Продукты для кибербезопасности 
  С помощью ИИ можно обеспечить защиту от фишинговых программ и кибермошенников. Системы, работающие на базе ИИ, программируют на предупреждение различных кибератак. Робот отслеживает необычное поведение программ, проверяет источники, сравнивает файлы или ресурсы с безопасными. Если что-то кажется подозрительным, деятельность сайтов, файлов или программ блокируется.

• Сбор статистики продаж и прогноз на покупательский спрос
  Если предоставить алгоритму данные о продажах, можно получить подробный отчет и подкрепленный фактами прогноз покупательского спроса. Благодаря таким отчетам можно регулярно отслеживать реакции покупателей на акции, отмечать, как меняется покупательский спрос от сезона к сезону. Из плюсов — специалистам не нужно тратить время на сортировку данных.

• Автоматизация обслуживания клиентов
  Работа большинства служб технической или клиентской поддержки базируется на обработке однотипных обращений. На вопрос, который решается за пару минут, тратится много времени и ресурсов. Выход — применение бота, который будет отвечать на типовые вопросы, консультировать клиента, если необходимо, то передавать его оператору. Чат-боты особенно актуальны в тех бизнес-сферах, где клиенты потребляют услуги через диалог, то есть, задают вопросы и получают ответы. В этом случае ИИ успешно может заменить человека, если имеет четкий алгоритм работы. Например, такой подход уже давно используется в сфере страхования или в банковской индустрии. Важные условия — скрипты должны быть прописаны заранее, присутствует строгая регуляция, четко определены правила. Робот просто следует по заранее прописанному скрипту, таким образом, человеческий фактор исключается. Внедряя чат-бот в клиентскую службу или контакт-центр, компания предоставляет клиенту возможность получить необходимую информацию в любой момент в режиме 24/7.

Это наиболее распространенные области, где используется искусственный интеллект. Но на практике ИИ применяется гораздо чаще и в совершенно разных отраслях. Например, охрана труда, кредитный скоринг, автоматический подбор цены товара, мониторинг оборудования и раннее выявление отказов.

Дальше рассмотрим специализированные задачи, которые можно поручить искусственному интеллекту.

Задачи бизнеса, которые может решить ИИ

Какие задачи можно доверить алгоритмам ИИ в вашем бизнесе? На самом деле в любом бизнесе таких задач много и, подключая ИИ, можно сэкономить время, ресурсы компании и повысить доход.

Автоматическая обработка обращений клиентов

Виртуальные ассистенты — спасение для современного бизнеса. Опыт показывает, что программа может без ошибок обработать до 96% входящих обращений. Только представьте, как это помогает бизнесу снизить нагрузку на операторов колл-центра и повысить эффективность работы службы поддержки. Не удивительно, что интерес к чат-ботам и голосовых роботам растет с каждый днем. Их можно использовать на сайтах, в мессенджерах, в социальных сетях.

Классификация входящих сообщений

Внедрение ИИ позволит освободить квалифицированных экспертов от рутинной работы. Простые обращения будут сразу обрабатываться программой, а специалистам передаваться только сложные задачи.

Работа с каталогами изображений

Вопрос очень актуальный для ретейлеров — массовая обработка изображений товаров. Обычно на работу с фоторедактором сотрудники тратят много часов, но сейчас эту задачу могут решать роботы. При таком подходе объем обработанного материала увеличивается в разы, время сотрудников экономится для более важных задач.

Автоматическое распознавание

Искусственный интеллект может стать настоящим спасением для компаний, работа которых связана с большим количеством бумажных чертежей. Пока информация хранится на полке в рулонах, работать с ней  в специальных программах невозможно. С помощью ИИ можно распознать и оцифровать чертежи практически с 90% точностью.

Анализ конкурентов

Чтобы собрать информацию о конкурентах из доступных открытых источников, также можно задействовать ИИ. Эти данные необходимы бизнесу для улучшения сервиса, расширения ассортимента и получения конкурентных преимуществ на рынке услуг.

Аналитика и автоматизация

ИИ можно задействовать для анализа огромных массивов данных, что актуально почти для разных видов бизнесов. Алгоритмы могут анализировать и визуализировать бизнес-процессы, предсказывать спрос, улучшать маркетинговые стратегии. Хорошо на базе ИИ работают сервисы рекомендаций, которые дают персонализированные консультации клиентам, опираясь на данные об их предпочтениях и поведении в сети.

Логистика и складское хранение

Программы используют для настройки оптимального маршрута и оптимизации хранения на складе. Такой подход очень эффективен и приносит бизнесу реальные деньги.

Производство

В этой сфере присутствуют специфические программы для оптимизации производственных линий и определения качества готовой продукции. Если интегрировать ИИ со станками и другим оборудованием на производстве, производители и поставщики получают много преимуществ.

Но действительно ли любому бизнесу доступен искусственный интеллект? На практике многие малые и средние бизнесы сталкиваются с ограничениями, например, с отсутствием экспертных знаний, недостатком данных для обучения алгоритма, непонимании, как адаптировать специфические системы. В этом случае правильнее воспользоваться помощью экспертов, которые могут разработать алгоритм, загрузить в него необходимый массив данных для обучения машины и настроить работу алгоритмов в вашей компании.

Внедрение ИИ  в бизнес: основные этапы и трудности, которые могут возникнуть

По мнению большинства экспертов, если на текущем этапе использование технологий — это преимущества и возможности для роста компании, то через несколько лет это будет необходимостью практически любому бизнесу. Продолжать работать на рынке, где конкуренты активно используют современные технологии, избегая автоматизации и роботизации, не получится.

В самом начале внедрения необходимо пересмотреть процессы компании и четко определить, зачем организация использует искусственный интеллект, какие задачи это позволяет  решать, какие преимущества можно будет получить сразу и на долгой дистанции.

Один из важных сигналов, что компании пора задуматься о роботизации, тот факт, что маркетинговый отдел генерирует большое количество лидов, а сотрудники не в состоянии справиться с таким потоком. Благодаря роботизации компания сможет решить этот вопрос. Также автоматизация может стать решением для организаций, которые не решаются увеличивать рекламные бюджеты и выходить на более крупных клиентов из-за опасения, что маркетинговый или производственный отделы не справятся.

Какие могут возникнуть сложности

• В вопросе автоматизации и использования чат-ботов в бизнесе не все так радужно, как хотелось бы. К сожалению, на волне возросшей популярности, на рынке появляется много чат-ботов с недоработанным функционалом. Но для развития компании важно не просто попасть в модный тренд, а разработать эффективный и подходящий конкретному бизнесу инструмент.
• Одной из серьезных проблем, с которыми могут столкнуться организации на первом этапе внедрения технологий, можно назвать качество данных. ИИ-системы обучаются на основании высокоточных данных, исходная информация нужна для детального анализа и прогнозов. Если данные будут неточными или их окажется недостаточно, результаты работы роботов могут быть неудовлетворяющими.
• Также из распространенных проблем можно отметить потребность в специальных навыках. Технологии требуют навыков в сфере машинного обучения, обработки данных, разработки ПО. Если бизнесу не хватает этих навыков, при внедрении могут возникнуть серьезные трудности.
• Кроме этого стоит отметить этические соображения. Прозрачность систем важна для того, чтобы клиенты четко понимали, как принимаются решения. Также бизнесу важно быть уверенным в том, что системы не увековечивают дискриминацию, поддерживают безопасность и конфиденциальность.

Технологии развиваются семимильными темпами и, скорее всего, в будущем их роль в бизнесе будет только расти. Бизнесы, которые уже сейчас смогут преодолеть возможные трудности и эффективно пользоваться искусственным интеллектом, будут более успешно конкурировать на рынке.

Основные этапы внедрения ИИ в бизнес-процессы

1. Определение конечной цели. В этом случае начать лучше с конца и сразу определить, какой цели нужно достичь через инструменты с искусственным интеллектом. Например: сокращение издержек, ускорение процессов, увеличение среднего чека. Важно, чтобы параметры были достижимыми и измеримыми. На этом этапе необходимо понимать, что процесс внедрения в промышленные и непромышленные предприятия происходит немного иначе. В промышленных организациях акцент делается на автоматизации процессов, связанных с когнитивными сервисами, а в непромышленной отрасли, приоритет отдается маркетинговым отделам.
2. Формирование культуры работы с информацией. Все, что связано с искусственным интеллектом, требует большого объема точных данных. Компания должна поддерживать определенную культуру сбора, обработки, хранения данных. Вся информация, которая поступает на каждом этапе всех бизнес-процессов, важна для работы алгоритмов, включая анализ и составление прогнозов.
3. Сбор и обработка информации. Скорее всего, компании понадобится время на то, чтобы собрать достаточно данных для обучения алгоритмов. Информации должно быть много, чтобы нивелировались статистические погрешности и формировалась контрольная выборка.
4. Построение моделей. Все этапы, указанные выше, можно отнести к подготовке. Далее мы переходим к построению моделей, которые обучаются на базе ранее собранных данных. Затем модели тестируют на контрольной выборке базы данных.  Разные модели могут давать одинаково правильные результаты. Это нормально, как и в математике, решая пример разными способами, можно получить одинаково правильное решение.
5. Проверка. Когда модели построены, проведены тестирования, нужно проверить работу системы уже на «боевых» данных. Проводить проверку моделей нужно с учетом нивелирования таких сложностей, как когнитивные искажения, вызванные наличием прогноза. Люди могут подгонять реальные результаты под результаты ИИ или наоборот.
6. Уточнение. После проверки уже на реальных данных получаем информацию, которую можно применять для улучшения модели. Любые расхождения могут быть связаны с изменениями данных, к примеру, информация в архиве отличается от реальных текущих данных.  Построенную модель заново тестируют на новом массиве данных.

Внедрение алгоритмов с искусственным интеллектом в работу компании однозначно принесет много положительных изменений — поможет проще достигать KPI и минимизировать издержки. Но, чтобы этот инструмент был максимально эффективен, нужно постоянно собирать данные и вносить их для улучшения работы алгоритма. Чем больше новой и актуальной информации будет вноситься в базы данных, тем точнее будут работать модели.

Сможет ли ИИ заменить человеческий труд

У каждой медали есть обратная сторона — это касается и вопроса использования ИИ в бизнесе. Одни ожидают от ИИ слишком многого, другие, напротив, переживают, что машины полностью заменят людей. Но в ближайшее время роботы не смогут полностью заменить человеческий труд, зато смогут взять на себя рутинные задачи.

Чем больше в задачах творчества, тем меньше шансов использовать ИИ. Конечно, многие возразят, что машины пишут картины и тексты, но это не творчество, а сборка чего-то нового по готовым образцам. Поэтому не стоит опасаться, что настоящие эксперты перестанут быть востребованными из-за внедрения ИИ. Скорее наоборот, настоящие специалисты всегда были и будут в цене, а использование алгоритмов позволяет разгрузить их от рутинных задач.

Резюмируя, когда нужно автоматизировать рутинные процессы, искусственный интеллект — лучшее решение. Но для создания новых процессов всегда нужен эксперт. Также машины можно рассматривать как инструмент для повышения продуктивности различных специалистов — от маркетолога до дизайнера.

Эксперты «КСК ТЕХНОЛОГИИ» занимаются разработкой программного обеспечения для автоматизации компании, помогают в создании чат-ботов для различных бизнесов и поддерживают процесс внедрения машинных алгоритмов на каждом этапе. Если вам нужна консультация специалиста или помощь в разработке и применении ИИ-модели, оставьте заявку на сайте, и мы свяжемся с вами.