Сегодня искусственный интеллект — это реальный инструмент, который помогает бизнесу зарабатывать больше. Он умеет анализировать данные, предсказывать тренды, оптимизировать процессы и при этом оставаться «невидимым» для конечного пользователя.
Крупные компании видят в ИИ способ сократить расходы и повысить эффективность. Но статистика говорит обратное: 70-85% проектов с ИИ не дают ожидаемого результата. Где правда? Разбираемся в этой статье.
Виды ИИ и их место в жизни большого бизнеса
В зависимости от вида ИИ, можно выделить несколько основных сфер применения:
1. Прогнозирование и анализ данных
К этой категории относятся модели ИИ, которые учатся на данных и занимаются прогнозированием будущего. Сюда же можно отнести различные алгоритмы классификации и рекомендательные сервисы. Такие модели используются компаниями, у которых накоплено много данных: истории продаж, посещений сайтов, обращений клиентов.
ИИ помогает сделать прогноз точнее и быстрее. Например:
- В ритейле и производстве потребительских товаров. ИИ помогает прогнозировать спрос и управлять запасами. Один крупный ритейлер, внедрив AI, снизил издержки на 20% и повысил доступность товаров на 15%.
- Маркетплейсы и соцсети используют ИИ для персонализации контента и увеличения вовлеченности пользователей. Netflix, например, экономит миллиарды долларов, предлагая клиентам персонализированный контент.
- В банках 95% кредитных заявок уже оцениваются автоматически. Это экономит время и минимизирует риски.
2. Видеоаналитика
Этот вид ИИ может анализировать потоковое видео с камер видеонаблюдения быстрее и точнее человека.
Популярные примеры использования:
- На производстве проверяет наличие персонала у станков и производственных линий, носят ли рабочие каски и жилеты, следит за безопасностью и даже контролирует качество продукции. Например, СИБУР, благодаря системе видеоаналитики с ИИ, сократил нагрузку на операторов до 70%.
- В ритейле ИИ помогает предотвращать кражи и следить за состоянием полок. Пример такой платформы – это платформа видеоаналитики AISee.
3. Генеративный ИИ.
Это новый этап развития технологии ИИ. Такие системы могут создавать новый контент (текст, код, изображение, аудио).
Это открывает новые пути использования ИИ:
- Автоматизация создания документов и контента: юристы используют для проверки документов на соответствие внутренним регламентам и созданию новых договоров по шаблонам.
- Подготовка контента. Это позволяет маркетинговым командам сокращать время на подготовку текстовых материалов. Например, крупный российский банк внедрил ИИ-ассистента для сотрудников отдела кредитования, сократив время на подготовку ответа с 15-20 минут до 1-2 минут.
- Внутри компании ИИ-ассистент помогает сотрудникам быстро находить ответы в базе корпоративных документов.
- Создание и тестирование кода разработчиками позволяет ускорить разработку и снизить нагрузку.
ИИ нужно больше данных
ИИ не работает в вакууме и не берет данные из ниоткуда. Он хорошо работает на больших объемах данных. Это открывает компаниям доступ к глубокой аналитике накопленной истории.
Это позволяет:
- Иметь более точные прогнозы — алгоритмы ИИ анализируют миллионы и миллиарды строк данных и выявляют скрытые закономерности.
- Точнее планировать производство, вывод и адаптацию продукта на рынке.
- Выявлять события и риски на ранней стадии и предотвращать проблемы.
- За секунду анализировать отчеты, новости, получая готовые выводы и рекомендации.
Компании, внедрившие ИИ, более эффективны в конкурентной борьбе. Они минимизируют потери, не допускают пустых полок или расходов на утилизацию испортившегося товара, или просто продают больше при той же клиентской базе.
ТОП-3 ошибки при внедрении ИИ и их решения
Несмотря на перспективы, по разным исследованиям от 70% до 85% внедрений ИИ не приносит ожидаемых результатов.
Вот 3 причины, почему:
- Недостаточные или плохие данные.
- Внедрение ИИ без четкой стратегии, только потому что так модно.
- Сложно подстроить бизнес-процессы или проблема сопротивления сотрудников.
Это не значит, что внедрение ИИ обречено. Это значит, что нужно подходить к этому постепенно, продумывая подход к интеграции ИИ.
Рекомендации по внедрению ИИ:
- Начните с проверки гипотез и проведения пилотов. Даже при нерабочей гипотезе или низкой эффективности вы потратите на пилот меньше времени и ресурсов, чем на полноценное внедрение.
- Ставьте конкретные задачи, цели и критерии успешности в начале работ.
- Заложите в расчет эффективности выстраивание инфраструктуры под ИИ.
Успешное внедрение искусственного интеллекта всегда зависит от людей, поэтому важно популяризировать ИИ и повышать доверие к результатам его работы.
Что в итоге?
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес — это марафон. Начните с малого, двигайтесь шаг за шагом, опирайтесь на данные и не забывайте про людей. Вместе все это даст вашему бизнесу решающее преимущество.
А как вы думаете: ИИ в бизнесе рабочий инструмент или все еще переоцененный тренд? Поделитесь своим мнением в комментариях.