12 ключевых преимуществ искусственного интеллекта для бизнеса

Которые помогают компаниям расти, оптимизировать процессы и внедрять инновации.

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, сосредоточенная на создании программного обеспечения и технологий, способных выполнять задачи, для которых требуется «человеческое мышление». К плюсам искусственного интеллекта можно отнести разнообразие сервисов, которые справляются как с простыми повседневными задачами, так и со сложными бизнес-процессами.

До недавнего времени только крупные корпорации с многомиллионными бюджетами имели возможность применять ИИ для собственных нужд. Сейчас ситуация изменилась в пользу средних и малых компаний — использование искусственного интеллекта для заработка уже не является новостью. Согласно исследованию, 77% бизнесов уже задействовали или планируют задействовать ИИ в 2024 году.

Итак, мы собрали 12 основных преимуществ искусственного интеллекта в бизнесе, которыми стоит воспользоваться:

1. Высокая производительность

Планирование, генерация идей, ввод данных, конспектирование встреч, обработка запросов, принятие заказов и ведение CRM — это лишь несколько примеров того, что можно делегировать искусственному интеллекту. Автоматизация процессов с помощью ИИ позволяет тратить меньше времени на рутинные задачи и оставлять больше пространства для развития, командной работы и креативного мышления.

Рост производительности рабочей силы помогает сосредоточиться на других направлениях. Владельцы бизнеса и персонал могут уделить внимание приоритетным и полезным для компании инициативам благодаря разгрузке. Это нетворкинг, обучение и повышение квалификации, разработка новых идей или социальные проекты.

2. Быстрый анализ данных и прогнозирование

Искусственный интеллект способен обрабатывать огромные объемы данных, что позволяет следить за всеми необходимыми метриками в режиме реального времени и выявлять незаметные для человеческого глаза паттерны. Это помогает находить и решать проблемы, совершенствовать продукт и реагировать на форс-мажорные обстоятельства значительно быстрее.

ИИ-аналитика также способствует выявлению инсайтов и прогнозированию трендов и поведения рынка на основе прошлых и текущих данных. Помимо этого, ИИ может генерировать отчеты и визуализировать данные, что делает результаты анализа доступными и понятными для сотрудников.

Программное обеспечение, использующее ИИ для аналитики, прогнозирования и визуализации данных:

Microsoft Power BI;
Google Cloud AI;
IBM Watson Analytics;
Tableau;
Salesforce Einstein Analytics.

Богдан Дуда, BI Analyst в EPAM Systems
лектор курса «Аналитика данных в Excel и Power BI»

Power BI

Известно, что Power BI состоит из трех частей: Power Query, DAX и визуализации данных. В каждом из этих блоков ИИ можно использовать довольно широко. Рассмотрим сначала на примере Power Query.

Конечно, каждый пользователь в рамках своего опыта и воображения может по-разному применить ИИ. Но 2 самых распространенных подхода — это:
1. Переименовать шаги.
2. Добавить комментарии.

Когда мы работаем в юзер-интерфейсе PQ, шаги создаются автоматически и каждый из них получает техническое название. Они более или менее отражают логику шага, но не всегда и не полностью. Однако, если мы пишем кастомные формулы, то каждый наш шаг будет иметь техническое название: «Кастом1», «Кастом2» и так далее. То есть вообще будет непонятно, какая логика этого шага.

Поэтому можно скопировать код, вставить его в ИИ, например, в ChatGPT, попросить разобрать логику каждого шага и в соответствии с ней переназвать эти шаги. С такой задачей ИИ справится довольно качественно.

И, конечно, комменты. Все понимают важность комментирования кода, но никто не любит это делать. В то время как ИИ выполняет такое быстро, не пропускает никаких строк, пишет в разном стиле (мы даже можем попросить его писать комментарии в юмористически-сатирическом стиле — я так всегда делаю — и он пишет).

Это лишь 2 примера, как ИИ можно применить к PQ. Таких вариантов может быть очень много, но указанные 2 — это то, что встречает каждый день каждый пользователь/разработчик PQ.

DAX

Формулы DAX по своей природе довольно сложные. Их корректное написание требует глубокого понимания контекстов (контекста фильтра и строки). Поэтому, если какая-то сложная формула наконец-то заработала, то это уже праздник. И если после этого кто-то попросит переписать формулу другим способом, чтобы она делала вычисления быстрее, это может быть причиной для скандала. Зато ИИ выполняет это охотно и в основном правильно. Но не всегда. К сожалению, с действительно сложными формулами ИИ все же склонен к галлюцинациям.

Также иногда разработчики заимствуют чужой код. Например, зачем самому придумывать формулу для АВС-анализа, если таких формул в интернете есть множество. Скачай-адаптируй-наслаждайся. Однако, если кто-то захочет разобраться, как такая формула работает, то очень удобно попросить об этом ИИ. Во-первых, он не откажет, во-вторых, может делать это настолько глубоко и широко, насколько есть потребность у того, кто просит.

Работа с визуализациями

Существует огромное количество методик и аббревиатур, как работать с визуализациями, как строить дашборды, как держать внимание пользователя, что такое качественный сторителлинг и т. д. Но на практике все сложно. Потому что в учебниках подбирают идеальные сценарии, а здесь реальная жизнь.

Поэтому можно сначала сделать дашборд, как получается, а затем сделать скрин этого дашборда, вставить его в ИИ и попросить проверить, насколько этот отчет соответствует, например, методике CRAP (Contrast-Repettion-Align-Proximity).

ИИ сделает это быстро, выдаст довольно много подсказок (не все из них, однако, будут релевантными к ситуации), заметит разные шрифты, размеры, отступы и т. д., даст немало хороших и разных рекомендаций.

И что важно, такое упражнение можно повторить много раз, сравнивая варианты, ища новые идеи и тому подобное. Он никогда не устанет, никогда не откажет, всегда скажет, что рад сам этим заниматься.

Аналитика

Когда дашборд готов, его также можно скопировать-вставить в ИИ и просить интерпретировать данные, поискать аномалии, тренды, закономерности, сделать прогнозы и т. д. То есть проанализировать.

На сегодня ИИ не способен заменить профессионального разработчика. Но здесь ключевые слова — «на сегодня» и «профессионального». С другой стороны, на сегодня он может существенно помочь, увеличив скорость и качество работы.

3. Стратегические решения и планирование

Инсайты и тенденции, выявленные искусственным интеллектом, упрощают принятие решений для бизнеса. ИИ также способен распознать новые рыночные возможности и зоны риска, на основе которых компания защитит себя от вероятных потерь.

ИИ может анализировать влияние конкурентов на рынок, новые технологии, экономические колебания или изменения спроса на продукты или услуги, опираясь на многочисленные факторы. Это помогает разработать соответствующую стратегию и следить за ее эффективностью. С помощью искусственного интеллекта также можно своевременно выявлять отклонения от плана или корректировать стратегии в соответствии с новыми данными или событиями.

4. Снижение затрат на персонал и управление человеческими ресурсами

Искусственный интеллект для бизнеса — это уже один или несколько подрядчиков, которые могут выполнять работу под наблюдением других сотрудников.

Как уже было отмечено выше, ИИ освобождает рабочее время от рутинных задач и ручной обработки больших объемов данных. Это позволяет бизнесам нанимать меньше людей, которые при этом будут работать эффективнее.

ИИ также поможет в автоматизации найма и адаптации новых сотрудников. К этим функциям относятся:

Анализ резюме: автоматическое сканирование и отбор кандидатов по ключевым словам.
Первичные интервью: генерирование вопросов и анализ видеоинтервью или ответов в текстовом формате.
Персонализированное развитие: рекомендации по обучению на основе карьерных целей, приоритетов компании и общего профиля сотрудника; анализ результативности обучения.
Мониторинг производительности: сбор и анализ данных о метриках отделов и сотрудников, создание отчетов.
Планирование графиков и задач: координация загрузки сотрудников в зависимости от сезонности, отпусков и других факторов.
Выплаты: расчет зарплат, бонусов и отпускных, оценка необходимости в индексации, обработка запросов на повышение.
Прогнозирование потребностей: предсказание необходимости в оптимизации количества персонала.

5. Обслуживание клиентов

Чат-боты, колл-боты и виртуальные ассистенты на основе искусственного интеллекта могут отвечать на вопросы и предоставлять поддержку 24/7, что ускоряет обработку запросов и улучшает клиентский опыт.

Системы AI способны анализировать большие объемы данных о клиентах, чтобы предсказывать их потребности и персонализировать взаимодействие. Это помогает создать более индивидуальный подход к каждому клиенту, повышая их удовлетворенность и лояльность»

Богдан Данилюк, Architect/Team Lead at EOS Data Analytics
лектор интенсива «Создание Telegram-бота на Python»

ИИ способен помогать обрабатывать технические запросы и предоставлять инструкции, связанные с продуктами или услугами. Например, виртуальные ассистенты могут предложить шаги для настройки программного обеспечения или устранения технических проблем, основываясь на регулярных запросах и известных неполадках, а также отправлять отчеты в отделы, которые могут их устранить.

Кроме общения с потребителями, ИИ может мониторить обратную связь, транскрибировать звонки и анализировать полученные данные. ИИ может собирать и категоризировать жалобы и проблемы, выявляя паттерны, а также перенаправлять сложные кейсы сотрудникам.

«AI-чатботы и виртуальные ассистенты могут обеспечить круглосуточную поддержку, мгновенно отвечая на часто задаваемые вопросы клиентов. Это не только повышает скорость обслуживания, но и позволяет человеческим агентам сосредоточиться на более сложных задачах», — добавляет Богдан.

ИИ распознает речь и текст, что позволяет автоматически переводить запросы и предоставлять поддержку на разных языках. Это облегчает обслуживание международных клиентов и обеспечивает доступность поддержки для более широкой аудитории.

«Из собственного опыта могу добавить, что AI является мощным инструментом для разработки и тестирования новых функций продукта. Мы используем ИИ для быстрого создания прототипов и реализации proof-of-concept версий функций до того, как инвестировать ресурсы в полномасштабную разработку. Это особенно полезно для аналитических расчетов, таких как вычисление вегетационных индексов. Хотя результаты могут быть менее точными, чем при традиционной разработке, такой подход позволяет нам быстро оценить актуальность функции для пользователей и их готовность работать с улучшенной версией.

Такой метод значительно сокращает время выхода новых функций на рынок и минимизирует риски разработки ненужных пользователям функций. Это позволяет нам быть более гибкими и лучше реагировать на потребности клиентов, что является ключевым аспектом качественного обслуживания.

Кроме того, AI может автоматизировать рутинные процессы, такие как обработка заказов или оформление возвратов, что значительно ускоряет обслуживание. Интеллектуальные системы также могут анализировать обратную связь от клиентов, выявляя тенденции и проблемы, что позволяет бизнесу оперативно реагировать и улучшать свои услуги.

В целом внедрение AI в обслуживание клиентов помогает бизнесу повысить эффективность, снизить затраты и улучшить опыт клиентов, что в конечном итоге ведет к росту конкурентоспособности компании на рынке. Использование ИИ для быстрого прототипирования и тестирования новых идей дополнительно усиливает этот эффект, позволяя компаниям быть более инновационными и ориентированными на клиента».

6. Снижение влияния человеческого фактора

Люди ошибаются, и даже лучшие сотрудники от этого не застрахованы. Технологии искусственного интеллекта быстро выявляют аномалии и ошибки. Независимо от того, идет ли речь о выявлении нарушений в финансовых операциях или обнаружении дефектов в производственных процессах, искусственный интеллект замечает эти проблемы, что позволяет минимизировать влияние неточностей.

Искусственный интеллект помогает минимизировать и влияние предвзятости на принятие решений в компании. Это особенно важно в отраслях, где точность и объективность критичны, таких как финансовый анализ или медицинская сфера. Это также создает более благоприятный климат для найма и оценки производительности сотрудников, так как для ИИ отсутствует субъективное впечатление.

7. Персонализация

Способность понимать поведение потребителей является одним из преимуществ ИИ. Искусственный интеллект может делать выводы о вкусах, интересах и предпочтениях людей, что позволяет персонализировать клиентский опыт. С помощью ИИ можно изменять контент и цены на сайте или в приложении в зависимости от истории просмотров и поведения пользователя.

Настройка персонализированной коммуникации также входит в перечень возможностей ИИ. Это уникальные электронные письма, промоакции, уведомления, купоны, рекламные материалы и т. д. ИИ может заниматься анализом обратной связи и отзывов на продукты и услуги, чтобы предложить схожие товары, скидки на сопутствующие продукты или решение проблемы в случае неудовлетворенности клиента.

Например, бизнесы в сфере розничной торговли могут рекомендовать товары, которые понравятся посетителям сайта, проанализировав их историю покупок. Такие стриминговые сервисы, как Netflix и Spotify, успешно интегрировали персонализированные рекомендации контента, создавая подборки и плейлисты в соответствии со вкусами аудитории.

8. Анализ конкурентов

Понимание сильных и слабых сторон конкурентов имеет решающее значение для роста бизнеса и принятия стратегических решений. Однако традиционные методы анализа могут быть трудоемкими и требовать много данных. Именно поэтому использование ИИ упрощает и ускоряет этот процесс.

Перечень задач, которые может выполнять искусственный интеллект для анализа конкурентов:

Анализ предложений на рынке: мониторинг продуктовой линейки, доли на рынке и целевой аудитории.
Веб-скрейпинг: сбор информации с сайтов.
Мониторинг соцсетей: отслеживание упоминаний конкурентов и анализ эмоционального тона.
Анализ цен и стратегий скидок: сравнение цен и акций на схожие продукты или услуги.
Оценка маркетинговых кампаний: мониторинг и анализ взаимодействия с клиентами в различных каналах коммуникации.
Анализ бизнес-моделей: изучение сильных и слабых сторон, подхода к продуктам и услугам.
Моделирование трендов: сбор данных в отрасли для прогнозирования изменений.

9. Оптимизация логистики и цепочки поставок

ИИ может существенно влиять на цепочки поставок как инструмент прогнозирования или управления запасами, а также как источник автоматизации ручных задач. Транспортные компании используют искусственный интеллект для оптимизации планирования, потребления ресурсов и времени доставки.

ИИ может быть полезен для распределения ресурсов или людей, планирования процессов и прогнозирования сбоев в работе:

прогнозирование спроса;
оптимизация доставки;
распределение товаров и ресурсов;
анализ затрат и прибыли.

Например, Amazon является лидером на рынке использования искусственного интеллекта для оптимизации доставки продуктов путем определения наиболее эффективного маршрута для доставки посылки из пункта А в пункт Б.

10. Генерация контента

Искусственный интеллект способен генерировать визуальные, текстовые, аудио- и видеоматериалы, которые можно использовать для маркетинговых материалов и внутренних задач. Это позволяет как сократить время и затраты на создание контента, так и обеспечить его разнообразие и регулярное обновление.

Возможность переводить и оптимизировать контент на разные языки — неоспоримое преимущество ИИ. Таким образом, бизнесы могут выходить на новую аудиторию и увеличивать продажи за счет диверсификации рынков сбыта.

Вот несколько примеров контента, который может генерировать искусственный интеллект:

Визуальный: фотографии, иллюстрации, логотипы и другие элементы брендинга, презентации, инфографика, веб-дизайн.
Текстовый: описание товаров, электронные письма, статьи, инструкции, уведомления, рекламные слоганы, новости, сценарии, викторины, тесты, опросы, шутки и мемы.
Видео: анимации, монтаж, реалистичные видео.
Аудио: музыка, звуковые эффекты, конвертация текста в аудиоформат.

11. IT и кибербезопасность

ИИ может автоматизировать рутинные IT-задачи, такие как управление серверами и настройка систем. Искусственный интеллект также может писать код или находить ошибки в существующем коде.

Нейронные сети также способны выявлять проблемы и риски, связанные с кибербезопасностью. ИИ в первую очередь отслеживает и анализирует модели поведения. Используя эти шаблоны, искусственный интеллект может выявлять необычное поведение и ограничивать несанкционированный доступ к системам. ИИ также может помочь определить приоритетность рисков, мгновенно обнаруживать вредоносное ПО и вторжение еще до их начала. Благодаря машинному обучению ИИ может выявлять новые типы угроз, которые ранее не были зафиксированы.

12. Инновации

ИИ позволяет компаниям быстрее разрабатывать новые продукты и услуги благодаря автоматизации и улучшению процессов разработки.

Компании, обладающие достаточными ресурсами для разработки и внедрения собственного ИИ для продуктов и сервисов, становятся первопроходцами на рынке новых технологий. Инвестиции в искусственный интеллект не только обеспечивают создание уникальных продуктов и сервисов, но и помогают быть на шаг впереди конкурентов.Б.ізфтЮ

Автопилоты Tesla и Waymo (подразделение Alphabet материнской компании Google) являются яркими примерами подхода использования ИИ для заработка.

Tesla использует сложные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для разработки системы автопилота, которая обеспечивает частичную автономию вождения. Waymo, в свою очередь, сосредоточена на создании полностью автономных транспортных средств. Используя ИИ, Waymo разработала технологии, которые позволяют автомобилям не только самостоятельно ориентироваться в сложных дорожных ситуациях, но и безопасно взаимодействовать с другими участниками дорожного движения.

Автор: Алена Ластивка