Искусственный интеллект: применение в бизнесе
Согласно международному исследованию McKinsey “The State of AI in 2021”, количество компаний, внедряющих ИИ продолжает расти несмотря на пандемии и санкции. По мере роста интереса к искусственному интеллекту (ИИ), инструменты и подходы к ИИ становятся все более сложными. В ходе исследования был подробно изучен опыт компаний, получивших наибольший экономический эффект от внедрения. Оказалось, что такие компании применяют как базовые, так и новейшие практики в ИИ, как, например, MLOps. Кроме того, эти компании чаще, чем менее успешные в ИИ, используют облачные технологии и проводят мероприятия по снижению рисков ИИ, - область, в которую зачастую инвестируется меньше ресурсов.
Внедрение ИИ в бизнес-процессы
Результаты исследования свидетельствуют о том, что практика внедрения ИИ в бизнес-процессы становится более распространенной: опрос показывает, что интерес к ИИ увеличился в большинстве компаний со штаб-квартирами в развивающихся странах, в том числе в Китае, на Ближнем Востоке и в Северной Африке: 57% респондентов сообщили о работе с ИИ. Самые высокие показатели роста популярности ИИ наблюдаются в индийских компаниях, за которыми следуют компании Азиатско-Тихоокеанского региона.
Согласно последним опросам, бизнес-направления, в которых внедрение ИИ наиболее распространено: обслуживание, разработка продуктов и услуг, маркетинг и продажи, хотя самые популярные кейсы охватывают целый ряд функций. Топ-три задачи ИИ в бизнесе: оптимизация операций обслуживания, улучшение продуктов с ИИ и автоматизация контакт-центров, а наибольший рост интереса к ИИ приходится на распределение маркетингового бюджета и расчета эффективности расходов компании.
Факторы, влияющие на экономический эффект от внедрения ИИ
В ходе исследования специалисты McKinsey попытались понять причины почему у одних компаний показатели от внедрения ИИ выше, нежели у остальных. Компании, указавшие не менее 20% прибыли до вычета налогов организациях благодаря ИИ, специалисты McKinsey обозначили как “наиболее успешные в ИИ”.
По мере того как технология становилась все более популярной среди компаний, исследователи проводили новые опросы о использовании передовых подходов к ИИ, в частности о практике MLOps.
MLOps - набор практик, нацеленных на надежное и эффективное развертывание и поддержание моделей машинного обучения на производстве. Слово является смесью слов "машинное обучение" (ML) и практик непрерывной разработки — DevOps в области программного обеспечения. Модели машинного обучения тестируются и разрабатываются в изолированных экспериментальных системах. Когда алгоритм готов к запуску, MLOps используется учеными в области данных, DevOps, и инженерами машинного обучения для его доставки в производственные системы.
MLOps - это современный подход к внедрению разработанных моделей в бизнес-процессы, основанный на получении дохода, который появился в последние несколько лет. Компании, отметившие более низкие показатели эффективности ИИ, часто обращаются к основным методам разработки ИИ и гораздо реже к продвинутым. В то время как компании, отметившие наивысший экономический эффект от внедрения технологии, чаще используют как базовые подходы к ИИ, так и более продвинутые.
К плюсам использования искусственного интеллекта в бизнесе относят:
- разгрузку рабочего времени от рутинных и однотипных рабочих процессов;
- поиск и оптимизацию нарушений в этапах бизнес-процесса;
- оптимизацию расходов на персонал;
- прогнозирование событий на основе текущих данных.
Преимущества инструментов искусственного интеллекта не ограничиваются этим списком. С развитием инновационных технологий интеграции программных продуктов становятся нормой, а иногда даже и необходимостью, и предпринимателю нельзя выпадать из современных тенденций. Нейросети для бизнеса открывают дополнительные возможности и ресурсы для роста, повышают производительность и поддерживают профессиональный уровень специалистов.
Рассмотрим несколько лучших инструментов, которые пригодятся любой компании в оптимизации её текущей деятельности и упорядочивании бизнес-процессов.
Автоматизация работы с клиентами. TargetAI
Создатели TargetAI позиционируют платформу как «виртуального сотрудника». С помощью неё компания автоматизирует общение с клиентами. Голосовой или чат-помощник интегрируется с любыми каналами коммуникации в компании и заменяет контакт-центр.
Инструмент используют различные отделы предприятия.
Контакт-центр. Ассистент умнее, чем стандартный бот в службе техподдержки. Искусственный интеллект самообучается и способен реагировать на различные запросы клиентов. Агент общается с использованием естественного языка, а не сложного набора фраз.
Отдел подбора персонала. Платформа возьмёт на себя процесс массового подбора и обучения работников.
Отдел продаж. TargetAI используют в области лидогенерации и повышения конверсии.
Отдел маркетинга получает ассистента, который опрашивает клиентов, рассылает электронные письма и распространяет рекламу. Агент разгрузит маркетологов в части сбора данных о клиентах и поддержания интереса к продукту.
Контроль над рутиной. Proceset
С помощь Proceset автоматизируют контроль над выполнением рутинных бизнес-процессов. Модель сначала анализирует существующие бизнес-процессы и учится собирать данные и составлять шаблонную аналитику. Инструмент самостоятельно отслеживает отклонения показателей и оповещает специалиста.
Программа предназначена оптимизировать рабочее время работника, которому не придётся собирать данные и формировать однотипный отчёт. Теперь у специалиста достаточно времени, чтобы разобраться в отклонениях показателей и принять решение. Таким образом исключаются ошибки в бизнес-процессах и составлении отчётов. Нейросети нужны секунды, чтобы собрать и проанализировать данные.
Proceset является сильным помощником и способен:
- отследить точность выполнения планов, задач, KPI;
- найти слабые места в бизнес-процессах и способы их устранения;
- собрать данные и выявить закономерности и тенденции.
Оптимизация совещаний. Rewatch AI
Rewatch сочетает в себе блокнот на базе инструментов искусственного интеллекта, устройство записи экрана и видеохаб для совместной работы. Записи встреч и веб-экрана в Zoom, Google Meet и других сервисах автоматически систематизируются в едином рабочем видеопространстве, которое может использовать другой сотрудник.