Возможности и проблемы ИИ в бизнесе. Советы по применению ИИ
На всех этапах эволюции человек хотел сохранять энергию, перекладывая часть задач на кого-то другого. В современном мире на помощь пришли технологии. Они научились считать за нас, исправлять наши ошибки в документах и обрабатывать массивы данных в Интернете. Однако последние инструменты вышли на новый уровень. Они научились думать за нас.
Искусственный Интеллект (ИИ) — эмуляция мыслительного процесса, построенная на работе человеческого мозга.
Почему именно сейчас?
Нынешний расцвет ИИ-технологий связан с возможностями, которые появились у человечества только в нашем веке. Чтобы ИИ выдавал верные результаты для разноплановых задач, нужны большой объем данных и возможность быстро обработать его.
Во времена низкой цифровизации собрать такое количество данных было невозможно, так как информацию хранили на бумажных носителях. Прошли годы, прошлую информацию оцифровали, а новая появлялась каждый день. Базы для развития ИИ стало достаточно. Однако каждая новая модель требует все больше вводных для обучения.
Анализировать всю информацию быстро машинам позволяет высокая вычислительная мощность. По этой причине создавать свою модель дорого. Стоимость текущей версии ChatGPT оценивается в 78 миллионов долларов, а модель от GooGle в 200.
Области применения ИИ в бизнесе
Клиентская поддержка (чат-боты и виртуальные ассистенты)
Отсутствие эмоций у машины позволяет ей адаптироваться к различным пользователям. Негатив в общении со стороны клиента не заденет робота. К тому же, ИИ отвечает быстрее, а скорость ответа — одна из основных метрик в работе технической поддержки. ИИ подтягивает прошлые диалоги, составляя паттерны удачных ответов. Из-за этого чат-бот постоянно учится на базе предыдущих диалогов. Высокая эффективность исключает необходимость найма новых сотрудников, их обучения и онбординга.
Мы в компании применяем ИИ для обработки и анализа диалогов. Это позволяет выделить FAQ о продукте и углубиться в пользовательский опыт. Такой подход помогает нам лучше адаптировать продукт под ЦА, закрывать логические прорехи в сайте.
Анализ данных и принятие решений (Big Data)
ИИ особенно эффективен в задачах, требующих логического подхода. Выходных параметров решения одной задачи могут быть сотни. Построение моделей вручную заняло бы десятки лет. Однако ИИ справится за секунды. Это сокращает время на принятие решений и оптимизирует работу компании. В нашем случае ИИ хорошо показал себя в работе с отделом тестирования и разработки. Сложные задачи в коде, которые мы не могли решить на митапах всей командой, ИИ разобрал за секунды.
Да, в таких случаях коду все еще нужна доработка и экспертиза специалиста. Однако сдвинуть решение с мертвой точки машина может. Это повышает RII бизнеса (Return on IT Investment, возвращение ресурсов в компанию от вложений в IT) и повышает эффективность работы отдела.
Персонализация маркетинга и рекламы
С помощью ИИ современный маркетолог может проводить анализ конкурентов, составлять продающие тексты для email-рассылок. Если поделиться с ИИ анализом целевой аудитории продукта, машина оптимизирует рекламные объявления на основе предпочтений и триггеров ЦА.
Впервые ИИ мы вводили именно в отдел маркетинга. По итогу, наш PR-специалист генерирует тезисные планы статей и темы под запросы разных СМИ за минуты, а таргетолог может создавать четко просегментированные креативы под клиентов. Сильная сторона ИИ для маркетинга — креатив и генерация идей. Уже сами сотрудники отдела «докручивают» их, отказываясь от брейн штормов.
Финансовые технологии (FinTech)
Банковские операции, развитие ИТ-отделов банка. С помощью внедрения ИИ определить факты мошенничества проще. При чем сделать это можно превентивно. Если потребитель банка берет кредит или открывает счет, ИИ подтягивает скоринговые модели на основе Big Data. Появление оплаты по биометрии, автоматический ввод паспортных данных. Со всем этим FinTech-сектору помогает Искусственный Интеллект, делая ведения бизнеса более безопасным.
Автоматизация склада
Яркий кейс такого применения ИИ — интернет-магазин Amazon. На складе фасовкой товаров для доставки занимаются роботы. Человек выступает исключительно в роли оператора. Небольшие машины окупаются в несколько лет, так как зарплаты сотрудникам платить больше не нужно.
Применение в местах с высокой опасностью для жизни
Производство ядерных реакторов, небезопасные заводские предприятия. В таких «негуманных» сферах владельцам выгоднее использовать роботов с ИИ. Еще один частый пример — морские судна с автопилотом, которые продолжают свой путь даже в шторм. Все ради безопасности сотрудников, имиджа компании и сокращения страховых выплат.
Проблемы и вызовы
Технические сложности
Нужны высокая вычислительная мощность, инструменты для сбора данных и сами данные. Из-за ограниченного объема информации для обучения собственной модели ИИ можно внедрить не всегда. Однако варианты, обученные на больших данных, можно интегрировать в малые бизнесы. Делать это нужно с поправками на продукт, ЦА и корпоративную культуру.
Этический вопрос
Странно слышать в телефонной трубке голос человека, подозревая, что это и не человек вовсе. Мы ощущаем внутреннее сопротивление. Нам страшно, что когда-нибудь ИИ почувствует себя живым существом. Мы переживаем о сохранении рабочих мест, невозможности быть такими же эффективными, как машина. Сопротивление процессу напрямую связано с человечностью. Для части компаний, сотрудников или потребителей внедрение ИИ — настоящий вызов.
Дорогой инструмент
Для сбора, подготовки и анализа данных собственного ИИ нужны большие вложения. К тому же профессия оператора ИИ пока не так популярна. Найти специалиста сложно, стоят они дорого. По этой причине внедрять ИИ собственной разработки могут только состоявшиеся бизнесы.
Советы по внедрению ИИ в бизнес
- Не сопротивляться изменениям. Сложно внедрять в работу новое, потому что не знаешь, как именно можно использовать инструмент. Но дайте ИИ шанс и поймете, как полезен он может быть. Это не попытка заменить людей, а оптимизация процессов ДЛЯ людей.
- Пройдите обучение по использованию ИИ, если в команде нет людей, которые смогут разобраться сами. Можно интегрировать обучение в каждый отдел, а можно ввести общие часы по изучению технологии.
- Чтобы адаптировать ИИ среди сотрудников, предложите использовать его вместо поисковика. Работает особенно эффективно, если запрос ввести в формулировке проблемы. Модель подтягивает информацию с сайтов, на изучение которых сотрудник потратил бы часы.
- Проведите анализ задач в каждом отделе и выявите рутинные. Задайте себе вопрос: «Можем ли мы автоматизировать их?». Если ответ положительный, попробуйте выполнить эти задачи с помощью ИИ.
- Позвольте сотрудникам применять Искусственный Интеллект без осуждения. Называть тех, кто использует современные технологии ленивыми – неэффективный подход. Дайте команде сбросить часть задач на ИИ. Их компетенции от этого не уменьшатся, а вот скорость точно вырастет.
Быть руководителем — это не только привилегия, но и большая ...
Сегодня я хочу поговорить о том, как работать с возражениями ...
Многим из нас знакома ситуация, когда приходится делать выбор: открыто ...
На рынке и в СМИ очень много статей про коммуникации ...
