Технология ИИ. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой? | ИИ в бизнесе №51

Технология искусственного интеллекта для вашего бизнеса – как подготовиться к ее внедрению?

Что стоит знать, чтобы умело использовать современные технологии на благо своего бизнеса? Прежде всего, тот факт, что не всем компаниям нужна технология искусственного интеллекта на нынешнем этапе ее развития. Однако, учитывая темпы развития искусственного интеллекта, стоит уже сейчас задуматься о возможностях, которые он предоставляет бизнесу.

Большинство малых предприятий, полагающихся на цифровое присутствие, уже могут значительно повысить эффективность бизнеса с помощью ИИ. Более крупные компании, использующие данные о клиентах, планирующие логистику или разрабатывающие современные производственные линии, также получат выгоду. Другими словами, почти всем компаниям скоро не обойтись без помощи технологий искусственного интеллекта, если они хотят оставаться конкурентоспособными. Однако с чего начать?

Определите бизнес-задачу, которую вы хотите решить с помощью искусственного интеллекта.

Первый шаг к внедрению технологии искусственного интеллекта в вашей компании — подробное описание бизнес-задачи, которую вы хотите решить с ее помощью. Нам необходимо четко понимать и понимать его связь с нашими бизнес-целями.

Давайте рассмотрим пример небольшой производственной компании, у которой возникают проблемы с прогнозированием спроса на ее продукцию. Технологии искусственного интеллекта могут использоваться для:

• Анализ текущих рыночных данных,
• Конкурентные исследования и
• Анализ исторических тенденций продаж,

Это позволит более точно прогнозировать будущий спрос.

Более крупная организация может сделать то же самое. Например, банк, который хочет оптимизировать свои процедуры кредитования. В настоящее время к заявкам на получение кредита применяются определенные фильтры, которые автоматически отклоняют наиболее рискованные из них. Однако банк по-прежнему одобряет слишком много заявок, которые впоследствии сталкиваются с проблемами погашения.

В обоих случаях цель состоит в том, чтобы создать прогнозирующую модель, которая облегчит планирование – выявление потенциально плохих кредитов или прогнозирование сезонных колебаний спроса. Независимо от размера компании, на первом этапе планирования внедрения технологии искусственного интеллекта нам необходимо убедиться, что имеющиеся у нас данные о клиентах содержат информацию, необходимую для решения этой конкретной бизнес-задачи.

Определить цели и ожидания от внедрения технологии искусственного интеллекта

Далее рекомендуется определить цели анализа данных, которые позволят достичь поставленных бизнес-целей. Цели должны быть конкретными, поэтому используйте, например, метод SMART. Его название происходит от слов конкретный, измеримый, достижимый, актуальный и своевременный.

Цель SMART для небольшой бухгалтерской фирмы, внедряющей технологию искусственного интеллекта, может заключаться в следующем: «Автоматизировать ввод и анализ данных в течение 12 месяцев, чтобы сократить время обслуживания клиентов на 50 % и повысить точность на 90 %».

• Конкретные цели (SMART) ясны и четко определены. Например, вместо условия «мы будем обслуживать больше клиентов» цель SMART определяет, что конкретно должно быть сделано – автоматизированный ввод и анализ данных – и в течение какого периода, в течение 12 месяцев,
• Измеримые цели помогают нам оценить, достигнута ли цель. Например, цель «сократить время обслуживания клиентов вдвое и повысить точность на 90 %» измерима, поскольку мы видим, как улучшилась производительность,
• Достижимые цели реалистичны в свете прошлых результатов деятельности компании. Цель в примере достижима, если бухгалтерская фирма уже обладает знаниями и опытом ввода и анализа данных. Технология искусственного интеллекта может помочь компании достичь этих целей.
• Соответствующие цели касаются стратегии компании, изложенной в примере, и ее бизнес-целей, а также повышения производительности и качества обслуживания клиентов.
• Своевременные цели имеют конкретную дату завершения. Это позволяет легко оценить прогресс в их достижении и разбить их на выполнимые подцели.

Здесь технология искусственного интеллекта может помочь проанализировать большие объемы данных, обнаружить аномалии и обеспечить точность.

С помощью искусственного интеллекта мы должны определить меры успеха для анализа данных (например, 90% точность прогнозной модели) и критерии для оценки успеха (например, снижение частоты ошибок). Это позволит нам оценить, принесло ли внедрение ИИ запланированные выгоды для бизнеса.

Узнайте о типах технологий искусственного интеллекта и их применении.

Существует множество методов и инструментов искусственного интеллекта, которые помогают в бизнесе. Среди наиболее популярных:

• Машинное обучение (ML) – алгоритмы, которые обучаются и улучшают свою производительность на основе данных без необходимости явного программирования. Примером может служить алгоритм, который рекомендует продукты клиентам, которые могут их заинтересовать, на основе их истории покупок и предпочтений.
• Deep Learning (DL) – более продвинутый вариант машинного обучения с использованием искусственных нейронных сетей. Он используется, среди прочего, для распознавания лиц покупателей в магазине, обеспечивая персонализированное обслуживание и рекомендации.
• Обработка естественного языка (NLP) – понимание, интерпретация и генерация человеческого языка в текстовой или устной форме, используемая, например, для создания персонализированных электронных писем клиентам,
• Виртуальные помощники и чат-боты – автоматизированные системы, которые ведут разговоры на естественном языке и предоставляют, например, голосового бота в отделе обслуживания клиентов, который автоматически отвечает на телефонные звонки и ведет разговоры о предложениях компании,
• Прогнозный анализ – построение моделей для прогнозирования будущих событий на основе исторических данных, которые можно использовать, например, для прогнозирования оттока клиентов,
• Роботизированная автоматизация процессов (RPA) – автоматизирует повторяющиеся задачи, такие как ввод данных или выставление счетов,
• Генеративный искусственный интеллект – для создания текста, изображений, голоса или видео, благодаря чему вы можете значительно ускорить создание маркетинговых материалов или автоматически генерировать уникальные описания товаров для вашего интернет-магазина на основе изображений и основных функций,

Более пристальный взгляд на возможности каждой из этих технологий позволит вам выбрать правильные инструменты ИИ для решения конкретной бизнес-задачи вашей компании.

Подготовьте свои данные для использования технологий искусственного интеллекта

Небольшие компании часто имеют ограниченные наборы данных, поэтому их правильное использование является ключевым моментом. Однако даже этот ограниченный набор можно использовать для обучения простых моделей ИИ. Например, небольшой интернет-магазин может использовать данные о покупках клиентов, чтобы давать персональные рекомендации по продуктам.

Как только вы убедитесь, что у вас достаточно исторических данных, например о поведении клиентов, часто бывает достаточно объединить имеющиеся у вас данные с готовыми к использованию инструментами искусственного интеллекта, доступными в облаке, такими как:

• Amazon SageMaker — платформа для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения,
• Microsoft Azure Machine Learning – инструмент для создания и использования прогнозных моделей,
• Vertex AI Platform — набор инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения в облаке Google.

Источник: Google Cloud (https://cloud.google.com/).

Благодаря автоматизации внутренние системы компании можно интегрировать с внешними решениями искусственного интеллекта без привлечения разработчиков для создания моделей с нуля. Это значительно снижает затраты и ускоряет внедрение ИИ.

Изучите варианты внедрения ИИ и выберите правильный метод

Возможны различные способы внедрения технологии ИИ в бизнес:

1. Разработка собственных моделей и систем искусственного интеллекта собственной командой разработчиков и аналитиков данных.
2. Передайте создание специализированных решений искусственного интеллекта сторонней компании.
3. Использование готовых моделей и инструментов ИИ, доступных в облаке, в модели «ИИ как услуга» (AIaaS).

Каждый из вышеперечисленных методов имеет свои преимущества и недостатки с точки зрения стоимости, времени реализации или гибкости. Однако малым предприятиям следует сначала рассмотреть готовые решения искусственного интеллекта, доступные на рынке, такие как вышеупомянутые AWS SageMaker или Vertex AI, которые зачастую более экономичны и просты в реализации, предлагая готовые к использованию прогнозные модели, которые можно использовать для анализа поведения клиентов. И еще более специализированные инструменты, такие как:

• ClickUp, инструмент искусственного интеллекта для управления проектами,
• Jasper AI – помощь на основе искусственного интеллекта в написании маркетинговых материалов,
• Microsoft Power BI — один из лучших инструментов визуализации данных, в котором используется технология искусственного интеллекта для распознавания изображений и анализа текста для обнаружения скрытой ценной информации в ваших данных.

Источник: Microsoft (https://learn.microsoft.com/).

Рассмотрите затраты и выгоды от внедрения ИИ

Внедрение новых технологий всегда требует затрат. В случае с ИИ долгосрочные выгоды часто перевешивают первоначальные затраты. Однако необходимо оценить:

• стоимость разработки и поддержки собственных систем искусственного интеллекта или использования внешней платформы искусственного интеллекта,
• потенциальная экономия за счет автоматизации процессов и лучшего принятия решений,
• возможное увеличение выручки за счет улучшения обслуживания клиентов, более актуальных рекомендаций и т. д.
• другие потенциальные преимущества, такие как сокращение времени выполнения работ и уменьшение количества ошибок.

Например, небольшая логистическая компания, инвестирующая в системы искусственного интеллекта для оптимизации маршрутов доставки, может значительно сократить расходы на топливо и время доставки, что напрямую приведет к повышению удовлетворенности клиентов и способности обслуживать больше рейсов за тот же промежуток времени.

Готовьтесь к изменениям и отслеживайте результаты внедрения технологий искусственного интеллекта

Внедрение новых технологий требует адаптации. К этому нужно подготовить сотрудников и бизнес-процессы. Например, для небольшой парикмахерской внедрение технологии искусственного интеллекта для управления расписанием клиентов и бронированием может потребовать обучения персонала, но в долгосрочной перспективе это может привести к улучшению организации и повышению удовлетворенности клиентов.

Также стоит на постоянной основе следить за эффектами проекта ИИ и корректировать курс, если результаты отклоняются от ожиданий. Такие меры, как:

• точность прогнозных моделей,
• коэффициенты конверсии или
• удовлетворенность клиентов

Они предоставят информацию о том, помогает ли ИИ в достижении бизнес-целей. Они также позволят постоянно совершенствовать модели ИИ, чтобы повысить их актуальность и ценность для компании.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?