Искусственный интеллект играет ключевую роль не только в улучшении качества жизни человека, но и в трансформации бизнес-процессов, предоставляя компаниям новые возможности для оптимизации задач и повышения эффективности.
Многие исследовательские центры и университеты начали активно работать над созданием первых искусственных нейронных сетей еще в 1950-60-х годах. Современная история ИИ началась, когда британский шахматист Алан Тьюринг в 1950 году задался простым вопросом: «Могут ли машины думать?» И сам же ответил: их можно назвать разумными, если они заставят человека поверить в то, что перед ним человек. Джон Маккарти — информатик из Стэнфорда — ввёл термин «искусственный интеллект» в 1956 году. В этом же году вместе с другими учёными-математиками он провёл летний семинар на тему ИИ в Дартмутском колледже. Учёные с этой конференции в том же году создали первый в мире ИИ — компьютерную программу Logic Theorist. Она могла доказывать определенные математические теоремы. Так началась история искусственного интеллекта и развитие машинного обучения.
Возникшие в середине прошлого века технологии ИИ решали ограниченный круг задач, связанный преимущественно с математическими вычислениями. Однако, с развитием компьютерных технологий, ИИ получил новый импульс для своего развития. Особое влияние на его эволюцию оказала методология нейронных сетей, которая моделирует организацию нейронных связей в живых организмах. Прогресс в развитии и способность ИИ к обучению через выявление закономерностей и взаимосвязей между анализируемыми данными открыл возможности для его применения в различных сферах общественной практики.
Широкое практическое внедрение и распространение ИИ произошло в последние десятилетия. Новый виток популярности технологий в последние 3 года связан со стремительным развитием генеративного ИИ, с появлением которого стало возможным решать новые задачи. Проблемы корпоративного управления и оценки перспектив решений с использованием ИИ не остались без внимания.
Но в чем отличие машинного обучения, нейронных сетей и генеративного ИИ?
Разберемся в понятиях:
- Машинное обучение (ML) - один из подходов к реализации ИИ, при котором результат определяется не алгоритмом, а статистическими моделями, которые используют закономерности, сформированные на тренировочных данных. Включает классические статистические модели и нейронные сети. С середины 2000-х годов ML почти вытеснило другие подходы и стало синонимом ИИ.
- Нейронные сети (DNN) - модели машинного обучения, которые имитируют работу человеческого мозга: входные данные проходят через нейроны (линейные выражения), объединенные в слои. Нейроны одного слоя передают результат и активируют нейроны следующего слоя.
- Генеративный ИИ (Generative AI) - нейронные сети, способные не только распознавать, но и создавать контент. Тут стоит дополнить, что это понятие условно можно разделить на два направления:
Мы общаемся с ИИ даже не замечая этого – когда смотрим пробки в картах, заказываем такси, пользуемся голосовым помощником, выбираем в домашнем кинотеатре фильм для просмотра и даже, когда в квартире работает робот-пылесос – все это давно вошло в нашу повседневную жизнь. Говоря о бизнесе, сложно однозначно указать на конкретную организацию, которая первой внедрила ИИ в свои внутренние бизнес-процессы. Но мы легко можем отметить следующие ключевые преимущества:
- Возможность автоматизации множества рутинных операций, освобождение времени и ресурсов компаний для более стратегически важных задач.
- Проведение более точных прогнозов и анализа рыночных тенденций на основе данных.
- Предоставление персонализированных услуг и продуктов, с учетом индивидуальных потребностей клиентов.
Как внедрить ИИ в бизнес?
Есть несколько путей решения:
- нанять разработчика в штат;
- использовать готовое решение;
- обратиться за разработкой модели ИИ в специализированную фирму.
В своей практике CESCA активно использует ИИ для решения задач в сфере маркетинга, продаж, документооборота и контроля бизнес-процессов. Ведь ИИ для бизнеса – это в первую очередь инструмент для повышения конкурентоспособности через автоматизацию процессов.
Компания CESCA разработала инструмент, который помогает управлять рабочим процессом, делать его более эффективным, автоматизированным и адаптивным, проект получил название METIDA. В основе системы стоит AI — платформа, позволяющая собирать, анализировать, структурировать и обучать персонал на основе информации из рабочей среды.
Возможности METIDA:
- Сбор данных из различных систем организации.
- Анализ данных и интерпретация их в удобные дашборды.
- Обучение персонала.
- Проведение независимой оценки качества выполнения задач и бизнес-процессов.
- Анализ изменений исполнительной дисциплины внутри организации — рейтинговая система оценки сотрудников.
- Моделирование мониторинг, прогноз результатов исполнения задач и выполнения бизнес-процессов.
- Предоставление рекомендаций и подготовка курсов для персонала.
- Тестирование сотрудников на знание бизнес-процессов организации и проведение качественной оценки уровня компетенции.
- Мотивирование сотрудников и определение «зон роста».
Руководитель компании получает прозрачную аналитику, с помощью которой может принимать решения и влиять на качество работы. Внедрение такой системы позволяет бизнесу:
- на 30% увеличить показатели производительности отделов и сотрудников
- на 30% снизить количество ошибок
- на 10% сократить время выполнения проектов
- х2 раза повысить исполнительскую дисциплину
- х2 раза повысить уровень коммуникации между участниками проекта
Все это позволяет говорить о том, что роль и влияние искусственного интеллекта в современных бизнес-процессах только увеличиваются, открывая новые возможности для инноваций и развития.
Чтобы не пропустить новый материал, рекомендуем подписаться на нашу страницу в Дзен.
Наш сайт: https://cesca.ru/
