Применение ИИ в бизнесе

Использование искусственного интеллекта в бизнесе потихоньку становиться нормой и необходимостью в конкурентной борьбе. Сегодня это мощный инструмент для развития компаний, решения бизнес-задач, глубокой аналитики, автоматизации процессов.

В этой статье подробно о том, как ИИ помогает бизнесу прямо сейчас и каким образом внедрить умные технологии в бизнес-практику.

Простыми словами – это способность компьютерных систем самообучаться и выполнять узкопрофильные задачи, которые раньше решались только человеком. ИИ воспроизводит интеллектуальное поведение людей, но никогда не устает, не испытывает эмоций, не ошибается.

Нейросети и технологии искусственного интеллекта в бизнесе являются одной из наиболее перспективных и быстроразвивающихся областей. Мы сталкиваемся с ними повсеместно:

ИИ в бизнесе помогает автоматизировать рутину, обрабатывать массивы данных, прогнозировать решения, составлять отчеты и формировать выводы. Если раньше все это делал человек, то сегодня с данной работой гораздо лучше справляются машины.

Потенциал AI для бизнеса сложно переоценить. Компании, которые внедряют нейросети и технологии машинного обучения, повышают прибыль, улучшают производительность, демонстрируют свою конкурентоспособность и эффективность на рынке.

На практике искусственному интеллекту доверяют:

И еще. Когда компания внедряет и активно использует технологии ИИ, это улучшает ее имидж в глазах клиентов, партнеров и инвесторов. В малом и среднем бизнесе это реальное конкурентное преимущество.

Это метод ИИ, позволяющий улучшить результат работы систем с помощью обучения на больших базах данных. Ключевое отличие машинного обучения от стандартных алгоритмов – адаптивность и постоянное развитие. Чем больше данных и информации соберет алгоритм, тем точнее будет его аналитика.

Примеры использования машинного обучения в бизнесе:

Машинное обучение помогает развивать базу знаний чат-бота, и через 6-12 месяцев виртуальный консультант может ответить практически на все вопросы.

Машинное обучение повышает вовлеченность и удовлетворенность клиентов. Например, предлагает персональную подборку товаров исходя из последних покупок.

Машинное обучение позволяет создать профиль идеального кандидата, упростить процесс найма, ускорить анализ резюме. В итоге уменьшается объем рутины у HR-специалистов.

Наиболее частые представители искусственного интеллекта в бизнесе. По сути это программный код, который обрабатывает данные и имитирует работу человеческого мозга. Нейросети нашли широкое применение в дизайне, маркетинге, копирайтинге, работе с клиентами, статистике, расчётах, промышленности, банковском деле.

Например, нейросети для SEO полностью изменили правила, по которым компании работают с поисковыми системами Google и Яндекс. Раньше контент мог создавать только человек. Сейчас, когда появились мощные инструменты на базе ИИ, стало понятно, что нейросети отлично справляются с написанием SEO-текстов, переводом статей, генерацией всякого рода медиа. И при этом они делают все дешевле и быстрее.

Что умеет самая простая и недорогая нейросеть?

Технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность понимать человеческий язык. У современных компаний имеются огромные объемы голосовых и текстовых данных – email-переписка, сообщения, новости соцсетей, видео, аудио и т. д. Чтобы все это обработать и использовать с выгодой для бизнеса, применяется технология NLP.

Например, NLP умеют с точностью до 95% распознавать по голосу три базовых типа эмоций – позитив, негатив и нейтралитет. Если верить прогнозам, то к 2025 году половина онлайн-рекламы будет основываться на этой технологии. Disney уже определяет, нравится ли зрителям контент, с помощью стриминговой платформы. А компания Ping An утверждает, что на 60% сократила финансовые потери при выдаче кредитов благодаря новым алгоритмам.

Объединив робототехнику и ИИ, бизнес получает роботов-администраторов отелей, сборщиков товаров, водителей беспилотных автомобилей. Роботы, обладающие интеллектом, сами контролируют свою точность и производительность, тренируются и совершенствуются.

Примеры использования робототехники в бизнесе:

Медицинские роботы

Самый известный – робот-хирург Da Vinci, с помощью которого каждый день проводят десятки тысяч сложнейших операций на сердце и головном мозге по всему миру.

Программные роботы или роботизация

Это программный код, который имитирует работу пользователя. В компаниях, где используются CRM, «роботы» каждый день отправляют письма, создают документы по шаблону, планируют звонки и встречи.

Беспилотные автомобили

Одна из наиболее ярких и популярных технологий в робототехнике. На дорогах робокары показывают впечатляющие перспективы. В будущем большинство машин будут управляться автопилотами, что значительно повысит безопасность на дорогах.

ИИ быстро и легко справляется с широким спектром рутинных задач:

Применение технологий искусственного интеллекта позволяет быстро собирать и анализировать огромные массивы данных из разных источников, снизить влияние человеческого фактора и предотвратить ошибки. Например, системы ИИ могут прогнозировать спрос на рынке, уменьшать риски, связанные с принятием решений.

ИИ помогает компаниям находить и использовать новые бизнес-возможности. Например, системы анализируют данные о потребностях клиентов и предлагают новые продукты и услуги, которые будут пользоваться спросом. А нейросети позволяют создавать новые креативы и любые формы контента – видео, текст, коммерческие предложения, изображения для продвижения продуктов.

Применение робототехники на базе ИИ приводит к сокращению промышленных издержек, повышению производительности и качества продукции. А внедрение машинного обучения и нейронных сетей позволяет сократить расходы на оплату труда.

Оценка потребностей и возможностей

Узнайте, что умеет искусственный интеллект, а затем определите проблемы, которые можно решить с его помощью.

Выбор подходящих технологий и инструментов

Системы ИИ должны отвечать потребностям бизнеса и поставленным задачам. Оцените потенциальную финансовую ценность внедрения каждой отдельной технологии ИИ и выберите наиболее перспективную и выгодную для своей ниши.

Тестирование и внедрение

Время на тестирование ИИ зависит от сложности самого инструмента и от отрасли. Срок может варьироваться от 2-3 недель до нескольких месяцев. В период тестирования следите за уровнем удовлетворенности клиентов и эффективностью работы сотрудников. Если продажи и производительность растут, время обработки заказов сокращается, обратная связь улучшается, значит были подобраны и внедрены правильные ИИ-сервисы.