Искусственный интеллект внедряют, чтобы автоматизировать процессы, экономить время и деньги, освободить сотрудников от рутинной работы, а также повысить качество услуг. На практике использование ИИ не всегда приносит желаемый результат.
Например, в 2015 году американской компании Amazon пришлось отказаться от нейросети, отбирающей кандидатов на работу. Оказалось, что система отдавала предпочтение мужчинам, отказывая женщинам с аналогичным резюме. Интересно, что это была не ошибка разработчиков: нейросеть самостоятельно обучилась такому подходу, анализируя данные компании за 10 лет. Попытка оптимизировать стандартный бизнес-процесс обернулась неудачей и убытками.
Однако примеров положительной роли искусственного интеллекта уже значительно больше:
- «Газпром нефть» применяет систему «Когнитивный геолог»: прогнозирует запасы, оценивает риски, планирует стратегию разработки и самообучается. ИИ предотвращает грубые ошибки на ранних стадиях добычи и экономит компании миллионы рублей.
- «Ростелеком» ищет сотрудников с помощью ИИ. Система анализирует анкеты с популярных ресурсов для поиска работы и даже оценивает их социальные сети. Таким образом компания находит людей, которые проработают на должности больше 6 месяцев, а бюджет на это направление сократился в 2 раза.
- «Mail.ru Group», МТС, «Сбербанк» и другие используют продукты VisionLabs — интеллектуальные технологии распознавания лиц. С их помощью компании повышают безопасность бизнеса, улучшая качество видеонаблюдения и пропускных систем.
Использование искусственного интеллекта сопряжено с затратами, но результатом становится рост эффективности бизнес-процессов и безопасности.
А как считаете вы, окупятся ваши вложения во внедрение искусственного интеллекта в ваш бизнес-процесс?
О том как применять искусственный интеллект мы рассказываем на нашем сайте aipeople.ru, а в разделе проекты показываем кейсы использования ai-технологий.