Как эффективно внедрить искусственный интеллект в бизнес

Умение эффективно использовать искусственный интеллект для развития своего бизнеса становится важным конкурентным преимуществом на современном рынке. В этой статье разбираемся, как не упустить тренд — внедрить ИИ ваш бизнес и получить реальную коммерческую выгоду.

Задачи компании, которые может решить ИИ

Что может искусственный интеллект? Многое. Главное — это правильно сформулировать задачу и снабдить алгоритм исходными данными. ИИ прекрасно обучается и может понимать речь, распознавать вопросы, расшифровывать информацию с картинок и фотографий. При правильном подходе ИИ может вести клиента от обращения с запросом до решения проблемы. Если по какой-то причине запрос оказывается слишком сложным для ИИ, он передается специалисту.

Для примера рассмотрим, какие задачи решают компании, уже внедрившие ИИ в свою работу:

1. Автоматическая обработка обращений. Современные алгоритмы позволяют быстро и без ошибок обрабатывать до 96% входящих обращений от клиентов, снижая нагрузку на операторов колл-центров. 
2. Классификация входящих сообщений. Если правильно обучить ИИ, можно повысить точность классификаций входящих обращений до 83%, сэкономив до 50% времени на их обработку. 
3. Конкурентная разведка. С помощью ИИ можно провести анализ конкурентов, собрать необходимую информацию с любых открытых источников. Полученные данные можно использовать для улучшения сервиса в собственной компании. 
4. Реклама. Все мы знакомы с рекламой, возвращающей нас к товарам, которые мы недавно смотрели в интернет-магазине или читали о них в интернете. Машинный интеллект изучает покупательские предпочтения пользователя и затем предлагает релевантные товары.
5. Транспорт и логистика. В России уже начинают внедрять умные дорожные системы на основе ИИ, которые могут регулировать транспортные потоки и разгружать дороги, фиксировать нарушения и рассылать уведомления о штрафах.
6. Маркетинг. Многие предприятия оценили работу ИИ для разработки маркетинговых стратегий. ИИ может анализировать поведение клиентов, делать контент для социальных сетей, а также разрабатывать маркетинговые стратегии. ИИ точно выявляет тренды еще до того, как они станут мейнстримом, проводит анализ и практически не допускает ошибок при обработке большого потока данных. Даже после запуска маркетинговой кампании ИИ следит за ней и проверяет ее эффективность.
7. Кибербезопасность. ИИ успешно используют для противостояния хакерским атакам и программам, ворующим данные у пользователей. Для выявления хакерских атак у ИИ есть собственные алгоритмы и, если возникает малейшее подозрение, активность сразу блокируется. 
8. Обслуживание клиентов. Сейчас многие сервисы предоставляют услуги с помощью ИИ (службы поддержки, отделы консультаций). Часто специалисты таких организаций перегружены работой, а благодаря ИИ у них появляется больше времени на решение действительно сложных задач.
9. Маршруты поставок. Используют ИИ и для разработки маршрутов поставок, чтобы снизить расходы на топливо и использовать рабочее время персонала более эффективно. 

 Чтобы использовать ИИ для решения специализированных задач бизнеса, важно понять, как работает ИИ-модель. Суть в том, что для начала необходимо обучить ИИ. Для этого берут набор данных (датасет), очищают их и используют для обучения алгоритма. В результате получают модель, которая может выполнять определенные действия с заданной точностью. 

Изучив возможности ИИ и определив, какие из них будут полезны для решения конкретных задач бизнеса, можно переходить к поэтапному внедрению искусственного интеллекта в работу подразделений компании. 

Этапы внедрения искусственного интеллекта

Определите, какие задачи вы хотите решить с помощью ИИ и в каких департаментах будете внедрять ИИ в первую очередь

Например, это может быть отдел маркетинга или первая линия клиентского сервиса, может быть служба, которая занимается документооборотом или отдел продаж. ИИ может обрабатывать и классифицировать заявки, проводить анализ, собирать обратную связь, контролировать доступ на закрытый объект. Когда определитесь с задачами, сформируйте для них конкретные измеримые критерии. Нужно установить целевой параметр или отправную точку для оценки эффективности работы ИИ. Например, если ваша компания занимается ритейлом, таким критерием может считаться конверсия. 

Выявите факторы, которые будут влиять на целевой параметр

Выше мы упомянули пример, в котором отправной точкой оценки будет конверсия. На этот параметр может влиять много факторов: канал привлечения клиентов, квалификация менеджера, время суток. Здесь важно подчеркнуть, что нет универсальных наборов факторов. Для каждого бизнеса это будет свой перечень. 

Проверьте данные для обучения ИИ

Если на предыдущих этапах вы уже определились с целевым показателем и факторами, которые могут на него влиять, то теперь нужно собрать максимум данных об этом, чтобы эффективно обучить ИИ. Нормой можно считать данные за три года, если событие происходит несколько раз в день. Если на текущем этапе недостаточно данных для обучения ИИ-модели, лучше отложить эту задачу и накопить данные. Если же информации достаточно, подготавливаем датасет в табличном виде (Excel или CSV-формат).

Выберите оптимальный способ внедрения

Действовать можно разными способами: пригласить подрядчиков, внедрить готовое решение или взять разработчиков в штат. У каждого подхода свои достоинства и недостатки. Если вы нанимаете специалистов в штат, то получаете полный контроль над проектом, но содержание команды разработчиков может обойтись дорого, а времени на внедрение уйдет больше, чем ожидалось. Если говорить о подрядчиках, то стоимость реализации также будет высокой, но опыт обычно у таких специалистов большой, а значит, скорее всего, будут учтены все потребности бизнеса. 

Использование готового решения для многих является наиболее перспективным, так как это минимум рисков, высокая скорость, доступность и простота. Из минусов такого подхода — отсутствие гибкости. В целом, если вашей компании ИИ нужен, чтобы решать типовые задачи, готового решения будет вполне достаточно. Но бывает и так, что специфика работы организации требует кастомизации. Многие компании-провайдеры готовы доработать свой продукт с учетом нужд клиента и провести бесшовную интеграцию с уже действующими в организации ИТ-системами. На этом же этапе советуем определиться, нужен вам ИИ в облаке или on-premise. Первый вариант более экономичен, но, если есть высокие требования к безопасности, лучше второй.

Проведите пилотные испытания

При пилотном проекте нужно брать меньше целевых показателей. Сокращать количество данных нельзя, так как это повлияет на точность обучения ИИ. Если при тестировании компания имеет достаточно данных только для какого-то целевого параметра, пилотные испытания должны касаться только его. Даже в том случае, когда данные есть по нескольким параметрам, лучше сосредоточиться в пилотном проекте на одном-двух.

Оцените эффективность

Пилотные испытания позволяют выявить ошибки и устранить все неточности, которые в будущем не лучшим образом сказались бы на эффективности работы ИИ. Например, тестирование может показать, что на самом деле данных для обучения ИИ не хватает. Решить проблему можно только одним путем — выделить время на сбор данных. Другая проблема — некачественно подготовленные данные (не тот формат, пропуски). Также ошибкой может быть то, что изначально выбрали не те факторы, которые влияют на целевой параметр, упустили зависимые факторы или самый ключевой фактор. Благодаря тестированию можно устранить эти ошибки и повысить эффективность процессов в целом.

Запустите полноценный проект

Теперь можно переходить к полномасштабному внедрению ИИ в облако или on-premise. На этом этапе вы уже должны откалибровать задачи и целевые этапы, сформировать датасеты. Но необходимо быть готовыми, что результаты тестовых данных могут не по всему пунктам совпадать с результатами реальных данных. На этом этапе нужно нивелировать расхождения в процессах, проверить и уточнить модели.

Адаптируем бизнес под ИИ

С началом использования ИИ операционные и бизнес-процессы в организации придется немного видоизменить или перенастроить. Например, нужно будет провести обучение сотрудников, иначе с их стороны нововведения будут встречены агрессивно. Когда сотрудники не имеют специфических навыков, работать в новых условиях становится тяжело и вызывает повышенный стресс. Для обучения специалистов можно привлечь экспертов подрядчика — компании, которая занималась внедрением ИИ. Например, эксперты «КСК ТЕХНОЛОГИИ» не только предлагают готовое решение по внедрению ИИ в ваш бизнес, но и проводят обучение всех специалистов, которые будут задействованы в процессе.

Регулярно переобучайте ИИ

Полномасштабное внедрение ИИ — важный шаг, но это не конец. ИИ-модель нужно постоянно обучать, так как постоянно появляются новые данные. Делать это можно раз в полгода или раз в год. Все зависит от того, как быстро в вашей организации собирается пул новых данных.

Процесс внедрения ИИ в работу компании трудоемкий и требует привлечения сторонних специалистов. Компания «КСК ТЕХНОЛОГИИ» специализируется на разработке программного обеспечения для автоматизации бизнеса и готова предложить помощь на всех этапах интеграции.

Внедряем ИИ вместе с «КСК ТЕХНОЛОГИИ»

Внедряя любое решение на базе ИИ, мы придерживаемся следующих принципов:

• Безопасность. Используем подходящие инструменты машинного обучения, чтобы предупредить любые вопросы, связанные с безопасностью использования ИИ.
• Производительность. Создаем продукты, которые упрощают и ускоряют рабочие процессы, помогают эффективно решать бизнес-задачи компании. 
• Автоматизация. Помогаем компаниям автоматизировать продажи, управление персоналом и финансами, разработки, производство. Способствуем быстрым изменениям в бизнесе. 

Эксперты «КСК ТЕХНОЛОГИИ» знают, как ваш бизнес сможет получить реальную прибыль от внедрения ИИ. Мы проведем анализ и определим, какие решения на основе ИИ-технологии лучше всего подойдут для вашей организации, пройдем весь путь с вами — от определения задач до запуска полноценного проекта и обучения ваших сотрудников.