ИИ в бизнесе: как технологии будущего влияют на рынок сегодня
Глобальный институт McKinsey сравнил применение ИИ в бизнесе с изобретением паровых двигателей в 19 веке и созданием интернета. Исследователи сделали вывод, что к 2030 году из-за использования искусственного интеллекта в бизнесе рост производительности труда составит 1.2 % — это равняется дополнительным 13 триллионам долларов к совокупному ВВП. После запуска Интернета эффективность труда возросла вдвое меньше — на 0.6 %.
В Институте уверены, что технологии машинного интеллекта станут инновацией, которая приведет к пятой промышленной революции. Уже сейчас цифровой разум применяется в маркетинге, банковском секторе, медицине, ИТ, на производствах и остальных сферах бизнеса, где есть рутинные операции, большие данные и клиентский сервис.
Применение ИИ в бизнесе: основные технологии и оптимизация процессов
В современном бизнесе используются основные технологии машинного разума:
- нейросети;
- машинное обучение;
- обработка естественного языка;
- глубокое обучение.
Алгоритмы ИИ могут взять на себя многие задачи по автоматизации бизнес-процессов: провести диалог с клиентами, оценить качество обслуживания, найти брак в продукции, проанализировать отчетность. В результате бизнес получает сокращение издержек, высокое качество клиентского сервиса и оптимизированную деятельность.
Искусственный интеллект также способен анализировать большие объемы данных за доли секунд, что позволяет компаниям выявлять закономерности, паттерны поведения, прогнозировать и строить аналитику. Эта особенность помогает руководителям принимать правильные решения, оптимизировать бизнес-процессы и сокращать расходы.
Нейросетям нашли широкое применение в обслуживании клиентов: персонализированные рекламные акции, рекомендации на основе поведения клиентов, интеллектуальные чат-боты.
Автоматизация рутинных задач
Исследователи из американского стартапа Workato заявили, что с 2023 по 2024 годы количество автоматизированных процессов с использованием генеративного искусственного интеллекта выросло на 500 % в различных отраслях бизнеса.
Например, Walmart — крупнейшая в Америке сеть оптовой и розничной торговли, использует возможности компьютерного зрения и технологии цифрового разума для автоматизации процесса выкладки товара. Программа анализирует информацию с тысяч видеокамер, весовых датчиков на полках и других технологий и сообщает мерчандайзерам, где заканчивается товар или у какого продукта истекает срок годности.
Искусственный интеллект помогает автоматизировать процесс записи пациентов на прием к врачу американской компании из сферы здравоохранения CVS Health. Сервис задает клиентам вопросы о симптомах, истории болезни и принимает решение:
- направить пациента к врачу;
- направить пациента на онлайн-консультацию;
- выписать одобренное безрецептурное лекарство.
Улучшение аналитики и прогнозирования
Предиктивная аналитика на основе ИИ — тренд применения машинного разума для повышения прибыли. Искусственный интеллект позволяет оптимизировать запасы, сократить время простоя оборудования, оптимизировать логистику.
Российский производитель игристого вина “Абрау-Дюрсо” использует технологии ИИ для прогнозирования продаж. Эксперты из “Сбер Бизнес Софт”, которые разработали инструмент, отметили положительные результаты от интеграции модели. С их слов, искусственный интеллект может помочь:
- в два раза улучшить качество прогнозов продаж;
- оптимизировать склады и сократить количество избыточного товара;
- снизить издержки на хранение вина;
- сократить количество испорченной продукции из-за истекшего срока годности.
Американская компания UPS использует машинное обучение для оптимизации маршрутов доставки посылок. По словам экспертов, система маршрутизации ORION экономит компании миллионы километров в год. В режиме реального времени инструмент на базе ИИ анализирует состояние дорог, пробки, количество машин и другую информацию.
Оптимизация обслуживания клиентов
Чат-боты и голосовые помощники на основе генеративного ИИ заменяют человеческое общение. Компании используют это для улучшения клиентского сервиса и оптимизации бюджета на колл-центры.
Журналисты издания Chatbots Magazine провели исследование и выяснили, что компании могут сократить расходы на обслуживание клиентов на 30 % за счет внедрения диалоговых чат-ботов.
Голосовой помощник Олег “Т-Банка” хорошо иллюстрирует, как это работает. Директор по технологиям Павел Калайдин заявлял, что виртуальный ассистент экономит компании до 30 миллионов рублей в месяц, а чат-бот в приложении обслуживает почти половину клиентских обращений, чем экономит до 200 миллионов рублей в месяц.
Технологии ИИ помогают бизнесу в аналитике и прогнозировании поведения клиентов. Цифровой разум анализирует данные о покупателе, его поведение и предсказывает, что человек хочет купить, а приложение с ИИ создает персонализированные предложения.
Хороший пример — компания AT&T, которая владеет HBO, Warner, Espn и другими медиакомпаниями. Она использует способность ИИ обрабатывать терабайты информации для каталогизации видеотеки, показа релевантной рекламы и обучения алгоритмов рекомендаций контента.
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес: от планирования до реализации
Исследователи из Глобального института McKinsey говорят, что интеграция машинного разума в бизнес-процессы может вдвое увеличить прибыль компаний к 2030 году. У отстающих компаний, которые не применяют инструменты ИИ, денежный поток снизится на 20 %.
В исследовании также говорится, что внедрять новые технологии нужно уже сейчас. Тому, кто введет ИИ в бизнес позже, будет сложнее добиться результатов с его помощью, так как лидеры уже воспользуются возможностями инструментов на базе искусственного интеллекта.
Шаги для успешного внедрения ИИ
По мнению специалистов Инжетерры, до применения искусственного интеллекта в бизнесе нужно оценить возможности собственной ИТ-структуры: смогут ли ресурсы и оборудование компании использовать ИИ в полной мере.
Если ваша информационная сеть способна обеспечить работу цифрового интеллекта, то выполните следующие шаги:
- Изучите тему искусственного интеллекта: виды, классификацию, что он умеет, его возможности, ограничения, способы использования ИИ.
- Обозначьте цели и сценарии применения технологий: определите проблемы, которые можно решить с помощью искусственного интеллекта, и результаты, которые хотите получить.
- Оцените экономический эффект: проведите расчет и оцените, есть ли выгода для вашего бизнеса.
- Оцените свою готовность: есть ли у вас сотрудники, которые будут поддерживать и оптимизировать работу ИИ, есть ли у вас инвестиции для разработки, на закупку оборудования, готовы ли ждать экономического эффекта.
- Определите наличие данных: без точных и больших массивов данных не получится обучить искусственный интеллект на решение задач.
- Начните с малого: на начальном этапе решите одну задачу при помощи ИИ и проанализируйте эффективность, выгоду, проблемы и трудности.
Проведите мониторинг существующих технологий: существует вероятность, что под ваши задачи есть нейросеть или готовый продукт на основе искусственного интеллекта. К примеру, на сайте AI Library собрано 3600 инструментов на базе ИИ. На ресурсе есть поиск с фильтрами по:
- целям;
- задачам;
- входным и выходным данным;
- отраслям;
- стоимости и полезности.
Частые ошибки при внедрении, и как их избежать
Компании совершают ошибки на пути реализации новых технологий. Вот одни из них:
- нет понимания предмета: невозможно эффективно внедрить новые технологии, если не знаешь их функций и предназначения;
- выбор области запуска ИИ, где он неэффективен: пока машинный разум не может создавать по-настоящему творческий контент, не умеет писать сложный программный код, принимать этические решения, придумывать и создавать инновационные решения;
- нулевой или отрицательный эффект от использования искусственного интеллекта: перед внедрением нужно точно оценить цели и результаты;
- внедрение сразу сложной функции: без опыта лучше начинать с малого, постепенно увеличивая объемы решаемых задач;
- погоня за модой: в попытке угнаться за современными трендами компании пытаются внедрить ИИ туда, где это не нужно.
Стоит отметить, что ИИ — это серьезный бизнес, который требует времени, финансовых затрат и усилий.
Примеры и преимущества использования ИИ в различных отраслях
Способность ИИ анализировать большие объемы данных и давать на их основе прогнозы пригодилась в медицине. С помощью ИИ ученые разрабатывают лекарства, врачи дают точные диагнозы, а пациенты получают своевременную помощь.
Например, сайт ScienceDaily пишет, что команда ученых, врачей и инженеров из медицинского комплекса Маунт-Синай при помощи машинного обучения научила искусственный интеллект определять ключевые неврологические показатели младенцев по их движениям.
Еще один пример из медицины. В 2024 году команда российских ученых и студентов из Сеченовского университета и платформы Национальной технологической инициативы разработала устройство для прогнозирования легочных заболеваний на основе ИИ.
Это отлично иллюстрирует тот факт, что ИИ может найти паттерн или закономерность в том, на что человек даже бы не обратил внимание.
Способность ИИ анализировать терабайты информации также пригождается в бизнесе — алгоритмы машинного обучения делают точные прогнозы на основе данных. Это часто используется в финансовом секторе.
Хороший пример — банк JPMorgan Chase. Компания использует AI технологии для анализа финансовых показателей компаний, данных ФРС, активности на рынке, чтобы находить выгодные точки входа для покупки ценных бумаг на бирже.
Российский банк Сбер внедрил ИИ уже в 85 % бизнес-процессов. Например, компания использует искусственный интеллект в процессе оценки кредитоспособности заемщиков: это сократило процесс выдачи кредита с нескольких дней до нескольких минут. Банк оценивает потенциальную прибыль от внедрения ИИ в 400-450 миллиардов рублей.
Искусственный интеллект используется даже в бурении скважин. Примерами таких компаний служат нефтедобывающие корпорации Exxon Mobil и Chevron. Обе компании при помощи технологий машинного обучения автоматизировали и оптимизировали процесс бурения. По данным Chevron, производительность процесса выросла на 30 %.
Будущее искусственного интеллекта в бизнесе: тренды и перспективы
Эксперты прогнозируют, что в 2025 году технологии искусственного интеллекта станут доступнее благодаря облачным сервисам, открытому исходному коду и удобным инструментам разработки.
Сегодня ИИ — это мощный инструмент для развития бизнеса, игнорировать который нельзя. Эксперты из McKinsey заявили, что к 2030 году порядка 70% компаний будут применять технологии машинного интеллекта.
По оценкам того же исследования, через 6 лет возрастет разрыв между лидерами рынка и отстающими компаниями. Это приведет к большей монополизации рынков.
Влияние ИИ на бизнес будет не линейным, а S-образным — медленный старт из-за значительных трат на этапе внедрения, а затем бурный рост, когда искусственный интеллект начнет приносить "дивиденды".
Искусственный интеллект также повлияет на рынок труда. Компаниям будет выгодно заменить людей на машины: они работают эффективно, с меньшим количеством ошибок и круглосуточно. В отчете аудиторской компании PricewaterhouseCoopers говорится, что к 2030 году порядка 30 % рабочих мест будут автоматизированы роботами и машинами.
Вот несколько профессий, которые машинный интеллект никогда не сможет заменить:
- учителя;
- юристы, судьи;
- программисты, которые разрабатывают ИИ и сложное ПО;
- менеджеры, директора;
- психологи, психиатры;
- связанные с ремонтом оборудования и механизмов;
- требующие глубоких социальных и когнитивных навыков.