AWG

С появлением ChatGPT, Copilot, Midjourney и других технологий, искусственный интеллект стал актуальной темой для обсуждения в деловых кругах и привлекает инвестиции компаний из самых разных отраслей.

По прогнозам экспертов, 35% компаний в 2024 году планируют инвестировать средства в ИИ, что говорит о значительном влиянии ИИ на операционную эффективность и трансформационные процессы бизнеса. Рассказываем, где и как бизнес может использовать ИИ прямо сейчас.

Как работает искусственный интеллект

«То, что сделает искусственный интеллект таким мощным, — это его способность учиться, а способ обучения ИИ — это изучение человеческой культуры» – Дэн Браун.

Искусственный интеллект – собирательное название для множества технологий, которые позволяют машинам имитировать человеческое мышление и обучаться путем поглощения огромных объемов неструктурированных данных, таких как текст, изображения или видео.

В комбинации с данными, аналитикой и автоматизацией эти технологии дают бизнесу возможность:

• автоматизировать рутинные процессы;
• обеспечить кибербезопасность;
• улучшить процессы принятия решений;
• повысить эффективность работы, обеспечивая конкурентные преимущества и стимулируя рост. 

Какую роль играет ИИ в бизнесе 

Искусственный интеллект предлагает почти неограниченные возможности, и компании стремятся использовать их для того, чтобы оставаться конкурентоспособными и успешными на рынке. 

О влиянии ИИ на бизнес можно судить по впечатляющим фактам, полученным в ходе исследований авторитетного издания «Яков и партнеры»: 

• 66% внедрений генеративного ИИ происходят в маркетинге и продажах, 54% — клиентский сервис, 49% — исследования и разработка, 31% — ИТ.
• 94% опрошенных компаний отмечают сокращение затрат в качестве ключевого эффекта от внедрения ИИ в бизнес-процессы.
• Почти 70% компаний оценили реальный финансовый эффект на EBITDA от внедрения ИИ в размере до 5%.
• Около 50% компаний инвестируют примерно 1–5% своего бюджета на ИТ и цифровизацию в ИИ.
• К 2028 году экономический потенциал ИИ в России составит 22–36 трлн руб.
• 20% компаний используют генеративный ИИ для своих задач в различных бизнес-функциях. Из них 12% уже определили приоритетные функции и сценарии для внедрения, а еще треть (около 27%) — точечно экспериментируют с технологией.

Согласно прогнозам, мировой рынок к 2030 году достигнет 2 млрд долларов, а его вклад в мировую экономику составит 15,7 трлн долларов.

О чем все это говорит: ИИ оказывает значительное и неоспоримое влияние на современный бизнес. Многие компании уже используют технологию или планируют расширить его использование. Это доказывает, что ИИ действительно полезен для бизнеса.

Ключевые технологии искусственного интеллекта

Машинное обучение (machine learning, ML)

Это подобласть искусственного интеллекта, которая имитирует поведение человека для решения сложных задач. Его работа основана на использовании данных — фотографий, чисел и текста. Чем больше данных у нас есть, тем точнее будут результаты. Как только данные подготовлены, программисты определяют модель машинного обучения, которую необходимо применить к этим данным, и эта модель обучается выявлять определенные закономерности или делать предсказания.

Машинное обучение используется в рекомендательных системах Youtube и Netflix. Оно также определяет, какую информацию вы видите на своей странице в Facebook и в рекомендациях товаров.


Чем больше у вас данных, тем лучше работает программа. Изображение: Freepik

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP)

NLP сочетает в себе компьютерную лингвистику, машинное обучение и модели глубокого обучения для обработки человеческого языка: текстовых и голосовых данных человека.

Примеры использования NPL:
— Чат-боты и виртуальные ассистенты.
— Выявление спама.
— Машинный перевод, например, от Google.

Кроме того, NLP — ключевой компонент корпоративных решений, которые помогают оптимизировать деятельность предприятий, повысить производительность труда сотрудников и оптимизировать критически важные бизнес-процессы.

Компьютерное зрение (Computer Vision, CV) 

Компьютерное зрение позволяет компьютерам и системам понимать и обрабатывать изображения, видео и другие визуальные данные. При помощи компьютерного зрения можно обнаружить мелкие дефекты или нарушения в тысячах продуктов и процессах за минуту. Например, так можно обнаружить дефекты на производстве или узнать человека на фотографии.

Компьютерное зрение используется для классификации изображения на одну или несколько различных категорий, для идентификации объектов в пределах границ и определения класса объекта на изображении. CV может классифицировать изображения на уровне пикселей, выявлять ключевые точки на изображении (обнаружение на лице глаз, носа, например), генерировать надпись, описывающую изображение, что является не только задачей компьютерного зрения, но и задачей NLP.

Глубокое обучение (Deep learning)

Это метод машинного обучения, который учит компьютеры естественным образом делать то, что умеет человек. Модели глубокого обучения могут распознавать сложные текстовые, графические и звуковые шаблоны и давать точные выводы и прогнозы. Обучение моделей глубокого обучения может осуществляться на большом объеме размеченных данных. С помощью нейросетевых архитектур они изучают особенности данных, не требуя их извлечения. Используя глубокое обучение, мы можем автоматизировать задачи, которые обычно требуют участия человека. 


Беспилотный автомобиль от «Яндекса» — один из примеров области применения глубокого обучения.

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI)

Это тип ИИ, который может использовать существующие данные для создания нового контента, похожего на оригинальный. Например, программа может взять картинку и создать новую, но уже с другим фоном или другими деталями. Это позволяет создавать новые изображения, тексты или даже музыку, не имея конкретного шаблона. Генеративные модели используются в разных областях, включая дизайн, обработку изображений и музыку.


ChatGPT от OpenAI — одна из самых известных генеративных нейросетей. Изображение: Freepik

Экспертная система (Expert system)

Экспертная система — это система искусственного интеллекта, обладающая знаниями о конкретной узкой предметной области, характеризующейся слабой структурированностью и трудностью формализации. Такая система способна предлагать и объяснять пользователю обоснованные решения и включает в себя базу знаний, механизм логического вывода и подсистему объяснений.

Одними из областей применения экспертных систем являются кредитный анализ, торговля на фондовом рынке, обнаружение вирусов, оптимизация складов и составление расписания авиарейсов.

В чем польза ИИ для бизнеса

1. Всегда готов к работе и быстро реагирует на запросы

 Компаниям любых масштабов это выгодно. Можно держать связь со своими клиентами 24/7, используя чат-боты и виртуальных помощников с искусственным интеллектом. Это повышает удовлетворенность клиентов, укрепляет доверие к компании и стимулирует их к долгосрочному сотрудничеству.

Многие уже используют чат-ботов для выполнения различных задач, таких как обслуживание клиентов и информирование сотрудников. Alexa от Amazon, Google Assistant от Google и ELSA Speak от Microsoft — это одни из самых популярных виртуальных помощников на сегодняшний день.

2. Помогает выстроить персонализированное общение с клиентами

Компания может собирать информацию о том, что нравится каждому конкретному клиенту, как он себя ведет, какие покупки обычно делает. Используя эти данные, можно создавать для каждого клиента индивидуальные рекламные объявления, рекомендации товаров и даже сообщения службы поддержки.

Некоторые из ИИ-продуктов также могут определить, является ли ответ «нормальным» — это помогает выявлять проблемы с клиентами.

3. Быстро анализирует большие объемы данных и повышает производительность 

ИИ превосходно справляется с обработкой больших объемов данных и извлечением ценной информации — тем самым, он может выполнять задачи быстрее и точнее людей, а также помогать им, беря на себя повторяющиеся процесс и исключая возможность ошибки.

Мы применяем решения на основе ИИ для того, чтобы усилить клиентов и их проекты. Например, на данный момент мы работаем с одним из наших клиентов, автоматизируя процесс подбора товара с помощью ИИ. Это позволит компании сократить затраты на операционную деятельность, улучшить показатели продаж и выйти на новый уровень развития.

4. Спрогнозирует угрозы для бизнеса 

С помощью ИИ компания может заранее обнаружить слабые места, предотвратить мошенничество и снизить потенциальные риски до того, как они станут серьезными проблемами. Это помогает избежать финансовых потерь, ущерба для репутации и юридических проблем.

5. Разработает новые идеи и сократит затраты бизнеса

Анализируя большие объемы данных, ИИ может предложить новые идеи, найти новые возможности на рынке и помочь улучшить процесс разработки новых продуктов и услуг. Это позволяет бизнесу быстрее выпускать новые продукты на рынок и получать преимущество перед конкурентами в быстро меняющихся отраслях.

Например, ChatGPT —  это программное обеспечение на базе ИИ. Оно помогает бизнесу разрабатывать стратегии и автоматизировать различные процессы: 
— создавать маркетинговые материалы;
— идеи для мозговых штурмов;
— программный код;
— помогать в адаптации клиентов;
— привлекать новых клиентов; 
— анализировать данные и многое другое. 

Как внедрить ИИ-решения

Определите цели и ожидаемые результаты. Это поможет разработать стратегию, соответствующую общим целям вашей компании.

Проведите детальный анализ бизнес-процессов для выявления узких мест и областей, где можно оптимизировать работу с помощью технологий ИИ.

Выберите технологии ИИ, которые наилучшим образом соответствуют вашим стратегическим целям. Например, машинное обучение, обработка естественного языка или генеративная нейросеть.

Проведите интеграцию существующих систем. Внедрение ИИ должно происходить с учетом существующих платформ и программ. Это важно для совместимости и снижает риск сбоев.

Проведите обучение персонала работе с ИИ. Привлеките ключевых специалистов к разработке стратегических решений и создайте группу, которая будет отвечать за внедрение ИИ в вашей компании. Это поможет сотрудникам развиваться профессионально и создаст условия для инноваций, что приведет к выдающимся результатам в использовании новых технологий ИИ.

Отслеживайте работу системы ИИ и оперативно реагируйте на проблемы, чтобы обеспечить их бесперебойную и эффективную работу.

Регулярно оценивайте результаты внедрения ИИ для корректировки стратегии и максимизации выгод от использования технологии.