Рассказали о ценности искусственного интеллекта, сферах его применения и вызовах, с которыми может столкнуться бизнес при внедрении ИИ.
Будущее нейронных сетей оказалось многообещающим: DALL-E 2 генерирует изображения не только простым пользователям, но и модным журналам, а нейросеть Disney позволяет менять внешность актеров прямо на экране.
Кроме того, искусственный интеллект стал помощником в бизнес-процессах: компании оптимизируют цепочки поставок, улучшают обслуживание клиентов и оценивают риски стратегических решений.
Ценность искусственного интеллекта в бизнесе
- Предиктивная аналитика. Нейросети отлично справляются с прогнозированием тенденций и результатов, обеспечивая более точное бизнес-планирование и распределение ресурсов;
- Анализ потребностей клиентов. При помощи виртуальных поведенческих моделей нейросети могут оценивать потребности и персонализировать услуги. В перспективе это повышает вовлеченность и удовлетворенность клиентов;
- Оценка рисков. Нейросети способны находить аномалии и нетипичные операции, а также обращаться к историческим данным, чтобы принимать обоснованные решения. Стратегии нейросетей часто включают планы по смягчению последствий, если угроза была обнаружена;
- Автоматизация процессов. Рутинные задачи вроде сортировки почты и подготовки шаблонных презентаций все чаще передают нейросетям, чтобы сосредоточиться на стратегических тасках и креативных штурмах;
- Ускорение производства. Машинный труд сокращает время и затраты на разные циклы разработки от моделирования продукта до создания упаковки. Вдобавок нейросети могут выявлять дефекты и прогнозировать поломки.
Нейросети в бизнесе
Универсальность нейросетей стимулирует инновации в самых разных сферах бизнес-пространства. К примеру, финансисты используют ИИ для обнаружения мошенничества и проведения кредитного скоринга; логисты могут оптимизировать маршруты, а маркетологи — создавать персонализированные ленты рекомендаций. Кроме того, искусственный интеллект помогает в узких отраслях:
- Сотрудники Google Health создали особую модель ИИ, которая способна проводить глубокую диагностику заболеваний. Она может выявлять признаки диабетической ретинопатии по снимкам глаз, помогать в скрининге рака молочной железы и определять ранние признаки туберкулеза с помощью звука;
- Компания General Electric использует ИИ для разработки новых конструкций генераторов и трансформаторов, а их программа Predix может анализировать работу турбин и предсказывать время, когда компоненты выйдут из строя;
- Сельскохозяйственная техника John Deere может самостоятельно ориентироваться на полях и корректировать маршрут с учетом препятствий, а их система анализа аэрофотоснимков позволяет оценить состояние посевов, спрогнозировать урожайность и обнаружить вредителей.
Если вы тоже владеете бизнесом и активно продвигаетесь на маркетплейсах, обратите внимание на статью «5 нейросетей для маркетплейсов: как ИИ поможет начинающим селлерам». В ней рассказали о лучших помощниках для создания инфографики, обложек товаров и даже оптимизированных описаний к ним.
Вызовы при внедрении ИИ
Интеграция нейросетей может повысить производительность команды, однако требует тщательной подготовки. Среди распространенных проблем можно выделить техническое обслуживание, обучение сотрудников и соблюдение этических норм.
- Интеграция с устаревшими системами — объединение инструментов ИИ с существующей инфраструктурой может оказаться сложной задачей. Несовместимость протоколов и медленный отклик — лишь часть возможных проблем.
Решение: инвестировать в обновление техники и ПО. Серверы и графические процессоры с высокой производительностью сократят время обработки данных, а современные протоколы сохранят данные в безопасности.
- Дефицит специалистов в области ИИ — существует большой спрос на квалифицированных сотрудников, которые могут правильно составлять запросы и использовать ключевые слова.
Решение: вкладываться в обучение подчиненных и нанимать аутсорсеров при необходимости. Сторонние специалисты могут оказать существенную поддержку бизнесу, а договор NDA избавит от рисков утечки данных.
- Вопросы этики и конфиденциальности — нейросети работают с большими массивами данных, поэтому существует риск утечки личных данных пользователей. В отдельных случаях алгоритмы могут исказить их и подорвать репутацию человека.
Решение: обеспечивать защиту персональных данных пользователей. Отдельное внимание уделить контролю над генерацией фейков, а также маркировать контент, созданный нейросетями.
В конце концов, 34% российских компаний активно внедряют либо уже используют ИИ для решения бизнес-задач. В 2025 году это число вырастет на 18%, поэтому организациям стоит присмотреться к нейросетям, чтобы оптимизировать производство и сохранить конкурентное преимущество.
Больше о бизнесе можно узнать в нашем телеграм-канале «Совкомбанк для бизнеса» или группе во ВКонтакте — подписывайтесь и оставайтесь в курсе главных бизнес-трендов.