Искусственный интеллект и его влияние на бизнес: как предсказания меняют правила игры
Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков.
Зачем нам данные и предсказания в бизнесе?
В условиях постоянно меняющейся бизнес-среды, менеджеры ищут инструменты, которые способны предоставить надежные данные, генерировать точные предсказания и поддерживать их в процессе принятия решений.
💼➡️💥
Традиционные методы управления производительностью, такие как KPIs, производственные цели и сбалансированные показатели, всё ещё актуальны. Однако, с развитием искусственного интеллекта (ИИ), новые сценарии использования данных становятся реальностью.
Как работает новый подход к предсказаниям?
В этой статье мы сосредоточимся на использовании ИИ для создания «предсказательных продуктов», которые становятся возможными благодаря платформизации. Платформы собирают, анализируют и монетизируют взаимодействия между конечными пользователями и поставщиками услуг. Например, Netflix использует алгоритмы машинного обучения для понимания предпочтений зрителей и предоставления рекомендаций. Но что происходит, когда в игру вступают три стороны: платформа (первая сторона), пользователи (вторая сторона) и покупатели (третья сторона)?
- Платформа собирает данные о пользователях
- Генерирует предсказания
- Продает эти предсказания покупателям
Вместо того чтобы просто делиться данными с покупателями, платформа «упаковывает» информацию в предсказательный продукт, который предсказывает поведение пользователей.
Традиционные подходы к сбору данных
Ранее организации использовали гипотезы для сбора и анализа данных, определяя цели заранее. Однако, с увеличением доступности данных, появляется новый подход — предсказание для модификации.
💥
В этом случае акцент делается на способности организации использовать данные с различных источников для предсказания будущей производительности. Примеры включают:
- Предсказательное обслуживание в компаниях, таких как GE и Rolls-Royce
- Предсказание выбора клиентов на платформах, таких как Spotify
Что же такое «предсказание-веди-модификацию»?
Однако с развитием ИИ появляется третий подход: предсказание-веди-модификацию. Это означает, что платформа не просто предсказывает поведение пользователей, но и активно его модифицирует. Примером может служить реклама на Amazon, где рекомендации могут «подталкивать» пользователей к покупке определенных товаров.
Это может привести к «черной коробке», где алгоритмы управляют поведением пользователей, но конечные результаты остаются неясными. Как показал бывший менеджер Facebook, «эти системы построены так, что ими сложно управлять и оптимизировать».
Влияние на менеджеров и бизнес
Эти изменения требуют от менеджеров нового подхода. Важно понимать, как предсказательные продукты работают и как платформы достигают высокого уровня точности.
💼➡️💥
В условиях, когда качество сервиса определяется соответствием предсказаний фактическому поведению, менеджеры должны осознавать, что данные, которые они получают, могут быть манипулируемыми. Это поднимает вопросы о праве собственности на данные и ответственности.
Что делать менеджерам?
Во-первых, стоит требовать от поставщиков большей прозрачности в использовании алгоритмов. Например, если цель — максимизация вовлеченности пользователей, как именно генерируется предсказание?
Во-вторых, менеджеры должны оценивать возможности платформ и возможные негативные последствия. Например, Uber использует свои данные для таргетированной рекламы, а Fitbit может предлагать данные о здоровье на основе своих пользователей.
Необходимо заранее продумать возможные риски: как избежать чрезмерного вовлечения пользователей и не допустить негативных последствий для общества?
Заключение: будущее бизнеса с ИИ
Таким образом, мы видим существенные изменения в подходах к использованию данных для предсказаний в организационном контексте. Понимание этих изменений поможет менеджерам адаптироваться к новым условиям рынка и использовать ИИ для оптимизации своих бизнес-процессов.
💥
Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: /