12 ключових переваг штучного інтелекту для бізнесу

Штучний інтелект (ШІ) — це галузь комп’ютерних наук, зосереджена на створенні програмного забезпечення і технологій, здатних виконувати завдання, для яких потрібно «людське мислення». До плюсів штучного інтелекту можна віднести різноманіття сервісів, що впораються як із простими повсякденними завданнями, так і зі складними бізнес-процесами.

Донедавна тільки великі корпорації з багатомільйонними бюджетами мали змогу застосовувати ШІ для власних потреб. Зараз ситуація змінилася на користь середніх і малих компаній — використання штучного інтелекту для заробітку вже не є новиною. Згідно із дослідженням, 77% бізнесів вже залучили або планують залучити ШІ у 2024 році. 

Отже, ми зібрали 12 основних переваг штучного інтелекту в бізнесі, якими варто скористатися: 

1. Вища продуктивність 

Планування, генерація ідей, введення даних, конспектування зустрічей, обробка запитів, приймання замовлень та ведення CRM — це лише декілька прикладів того, що можна делегувати штучному інтелекту. Автоматизація процесів за допомогою ШІ дає змогу витрачати менше часу на рутинні завдання й залишати більше простору для розвитку, командної роботи та креативного мислення.

Зростання продуктивності робочої сили допомагає зосередитися на інших напрямах. Власники бізнесу та персонал можуть приділити увагу пріоритетним і корисним для компанії ініціативам завдяки розвантаженню. Це нетворкінг, навчання та підвищення кваліфікації, розробка нових ідей або соціальні проєкти. 

2. Швидкий аналіз даних і прогнозування

Штучний інтелект здатний обробляти величезні обсяги даних, що дає змогу стежити за всіма необхідними метриками в режимі реального часу та виявляти непомітні для людського ока патерни. Це допомагає знаходити й розв’язувати проблеми, вдосконалювати продукт і реагувати на форс-мажорні обставини значно швидше. 

AI-аналітика також сприяє виявленню інсайтів і прогнозуванню трендів та поведінки ринку на основі минулих і поточних даних. Окрім цього, ШІ може генерувати звіти й візуалізувати дані, що зробить результати аналізу доступними та зрозумілими для співробітників.

Програмне забезпечення, що використовує ШІ для аналітики, прогнозування та візуалізації даних:

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

Power BI

Відомо, що Power BI складається з трьох частин: Power Query, DAX та візуалізації даних. У кожному з цих блоків ШІ можна використати доволі широко. Розглянемо спочатку на прикладі Power Query.

Звичайно, кожен користувач у межах свого досвіду та уяви може по-різному застосувати ШІ. Але 2 найпоширеніші підходи — це:
1. Перейменувати кроки.
2. Додати коменти.

Коли ми працюємо в юзер-інтерфейсі PQ, кроки створюються автоматично і кожен з них отримує технічну назву. Вони більш-менш відбивають логіку кроку, але не завжди й не повністю. Однак, якщо ми пишемо кастомні формули, то кожен наш крок матиме технічну назву: «Кастом1», «Кастом2» тощо. Тобто взагалі буде незрозуміло, яка логіка цього кроку.

Відтак, можна скопіювати код, вставити його в ШІ, наприклад, у ChatGPT, попросити розібрати логіку кожного кроку й відповідно до неї переназвати ці кроки. З таким завданням ШІ впорається доволі якісно.

І, звичайно, коменти. Всі розуміють важливість коментування коду, але ніхто не любить це робити. Тоді як ШІ виконує таке швидко, не пропускає жодних рядків, пише в різному стилі (ми навіть можемо попросити його писати коменти в гумористично-сатиричному стилі — я так завжди роблю — і він пише).

Це лише 2 приклади, як ШІ можна застосувати до PQ. Таких варіантів може бути дуже багато, але вказані 2 — це те, що зустрічає щодня кожен користувач/розробник PQ.

DAX

Формули DAX за своєю природою доволі складні. Їхнє коректне написання вимагає глибокого розуміння контекстів (контексту фільтру та рядка). Тому, якщо якась складніша формула нарешті запрацювала, то це вже свято. І якщо після цього хтось попросить переписати формулу в інший спосіб, щоб вона робила обчислення швидше, це може бути причиною для скандалу. Натомість ШІ виконує це залюбки та здебільшого правильно. Але не завжди. На жаль, з дійсно складними формулами ШІ все ж таки схильний до галюцинацій.

Також іноді розробники запозичують чужий код. Наприклад, навіщо самому вигадувати формулу для АВС-аналізу, якщо таких формул в інтернеті є безліч. Завантаж-адаптуй-насолоджуйся. Однак, якщо хтось захоче розібратися, як така формула працює, то дуже зручно попросити про це ШІ. По-перше, він не відмовить, по-друге, може робити це настільки глибоко і широко, наскільки є потреба в того, хто просить.

Робота з візуалізаціями

Існує величезна кількість методик та абревіатур, як працювати з візуалізаціями, як будувати дашборди, як тримати увагу користувача, що таке якісний сторітеллінг тощо. Але на практиці все складно. Тому що в підручниках підбирають ідеальні сценарії, а тут реальне життя.

Тож можна спочатку зробити дашборд, як виходить, а потім зробити скрін цього дашборду, вставити його в ШІ та попросити перевірити, наскільки цей звіт відповідає, наприклад, методиці CRAP (Contrast-Repettion-Align-Proximity).

ШІ зробить це швидко, видасть доволі багато підказок (не всі з них, проте, будуть релевантними до ситуації), помітить різні шрифти, розміри, відступи тощо, дасть немало добрих і різних рекомендацій.

І що важливо, таку вправу можна повторити багато разів, порівнюючи варіанти, шукаючи нові ідеї тощо. Він ніколи не стомиться, ніколи не відмовить, завжди скаже, що радий сам цим займатися.

Аналітика

Коли дашборд готовий, його також можна скопіювати-вставити в ШІ та просити інтерпретувати дані, пошукати аномалії, тренди, закономірності, зробити прогнози тощо.Тобто проаналізувати.

На сьогодні ШІ не здатний замінити професійного розробника. Але тут ключові слова — «на сьогодні» та «професійного». З іншого боку, на сьогодні він може суттєво допомогти, збільшивши швидкість і якість роботи.

3. Стратегічні рішення та планування

Інсайти й тенденції, виявлені штучним інтелектом, спрощують ухвалення рішень для бізнесу. ШІ також здатен розпізнати нові ринкові можливості та зони ризику, на основі яких компанія убезпечить себе від імовірних втрат. 

ШІ може аналізувати вплив конкурентів на ринок, нові технології, економічні коливання або зміни попиту на продукти чи послуги, спираючись на численні фактори. Це допомагає розробити відповідну стратегію та стежити за її ефективністю. За допомогою штучного інтелекту також можна вчасно виявляти відхилення від плану або коригувати стратегії відповідно до нових даних або подій.

4. Зменшення витрат на персонал та керування людськими ресурсами 

Штучний інтелект для бізнесу — це вже один або декілька підрядників, які можуть виконувати роботу під наглядом інших працівників. 

Як вже було зазначено вище, AI звільняє робочий час від рутинних завдань і мануального опрацювання великих обсягів даних. Це дає змогу бізнесам наймати менше людей, які водночас працюватимуть ефективніше. 

ШІ також допоможе в автоматизації найму та онбордингу нових працівників. До цих функцій належать: 

• Аналіз резюме: автоматичне сканування та відбір кандидатів за ключовими словами. 
• Первинні інтерв’ю: генерування запитань та аналіз відеоінтерв’ю або відповідей у текстовому форматі. 
• Персоналізований розвиток: рекомендації щодо навчання на основі кар’єрних цілей, пріоритетів компанії та загального профілю працівника; аналіз результативності навчання. 
• Моніторинг продуктивності: збір та аналіз даних про метрики відділів і працівників, створення звітів. 
• Планування графіків та завдань: координація завантаження працівників залежно від сезонності, відпусток та інших факторів. 
• Виплати: підрахунок зарплат, бонусів та відпускних, оцінка потреби в індексації, обробка запитів на підвищення. 
• Прогнозування потреб: передбачення потреби в оптимізації кількості персоналу.

5. Обслуговування клієнтів 

Чат-боти, кол-боти й віртуальні асистенти на основі штучного інтелекту можуть відповідати на запитання і надавати підтримку 24/7, що прискорює обробку запитів та покращує клієнтський досвід.

Системи AI здатні аналізувати великі обсяги даних про клієнтів, щоб передбачати їхні потреби та персоналізувати взаємодію. Це допомагає створити більш індивідуальний підхід до кожного клієнта, підвищуючи їхню задоволеність і лояльність»

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

ШІ здатний допомагати обробляти технічні запити й надавати інструкції, пов’язані з продуктами або послугами. Наприклад, віртуальні асистенти можуть запропонувати кроки для налаштування програмного забезпечення або усунення технічних проблем, спираючись на регулярні запити й відомі несправності, та відправляти звіти до відділів, які можуть їх усунути.

Додатково до спілкування зі споживачами ШІ здатний моніторити зворотний зв’язок, транскрибувати дзвінки та аналізувати отримані дані. ШІ може збирати й категоризувати скарги та проблеми, виявляючи паттерни, а також перенаправляти складні кейси до працівників.

«AI-чатботи та віртуальні асистенти можуть забезпечити цілодобову підтримку, миттєво відповідаючи на поширені запитання клієнтів. Це не тільки підвищує швидкість обслуговування, але й дозволяє людським агентам зосередитися на складніших завданнях», — додає Богдан.

ШІ розпізнає мову і текст, що дає змогу автоматично перекладати запити й надавати підтримку різними мовами. Це полегшує обслуговування міжнародних клієнтів і забезпечує доступність підтримки для ширшого кола користувачів.

«Із власного досвіду можу додати, що AI є потужним інструментом для розробки та тестування нових функцій продукту. Ми використовуємо ШІ для швидкого створення прототипів та реалізації proof-of-concept версій функцій перед тим, як інвестувати ресурси в повномасштабну розробку. Це особливо корисно для аналітичних розрахунків, як-от обчислення вегетаційних індексів. Хоча результати можуть бути менш точними, ніж за традиційної розробки, цей підхід дає нам змогу швидко оцінити актуальність функції для користувачів та їхню готовність працювати з покращеною версією.

Такий метод значно скорочує час виведення нових функцій на ринок та мінімізує ризики розробки непотрібних користувачам функцій. Це дає нам змогу бути більш гнучкими та краще реагувати на потреби клієнтів, що є ключовим аспектом якісного обслуговування.

Крім того, AI може автоматизувати рутинні процеси, як-от обробка замовлень або оформлення повернень, що значно пришвидшує обслуговування. Інтелектуальні системи також можуть аналізувати зворотний зв’язок від клієнтів, виявляючи тенденції та проблеми, що дає змогу бізнесу оперативно реагувати й удосконалювати свої послуги.

Загалом впровадження AI в обслуговування клієнтів допомагає бізнесу підвищити ефективність, знизити витрати й покращити досвід клієнтів, що в кінцевому підсумку веде до зростання конкурентоспроможності компанії на ринку. Використання ШІ для швидкого прототипування й тестування нових ідей додатково посилює цей ефект, дозволяючи компаніям бути більш інноваційними та клієнтоорієнтованими».

6. Зменшення впливу людського фактора 

Люди помиляються, і навіть найкращі працівники від цього не застраховані. 

Технології штучного інтелекту швидко виявляють аномалії та помилки. Незалежно від того, чи йдеться про виявлення порушень у фінансових операціях або виявлення дефектів у виробничих процесах, штучний інтелект помічає ці проблеми, що дає змогу мінімізувати вплив неточностей.

Штучний інтелект допомагає мінімізувати і вплив упереджень на ухвалення рішень у компанії. Це особливо важливо в галузях, де точність і об’єктивність є критичними, як-от фінансовий аналіз або медична сфера. Це також створює більш сприятливий клімат для найму та оцінки продуктивності людських ресурсів, бо для ШІ відсутнє суб’єктивне враження. 

7. Персоналізація 

Здатність розуміти поведінку споживачів є одною з переваг AI. Штучний інтелект може зробити висновки про смаки, інтереси та вподобання людей, що дає змогу персоналізувати клієнтський досвід. За допомогою ШІ можна змінювати контент і ціни на сайти або в застосунку залежно від історії переглядів та поведінки користувача.

Налаштування персоналізованої комунікації також входить до переліку можливостей ШІ. Це унікальні електронні листи, промоакції, сповіщення, купони, рекламні матеріали тощо. ШІ може займатися аналізом зворотного зв’язку та відгуків на продукти й послуги, щоб запропонувати схожі товари, знижки на супутні продукти або розв’язання проблеми в разі незадоволеності клієнта.

Наприклад, бізнеси у сфері роздрібної торгівлі можуть рекомендувати товари, які сподобаються відвідувачам сайту, проаналізувавши їхню історію покупок. Такі стримінгові сервіси, як-от Netflix та Spotify, успішно інтегрували персоналізовані рекомендації контенту, створюючи підбірки та плейлісти відповідно до смаку аудиторії. 

курси на тему:

Як створити рекомендаційну модель на Python за 2 дні

Ісакова Кристина

Data Scientist у Holidu

Про курс

AI for business

Рижков Андрій

former Machine Learning Practice Leader у Provectus

Про курс

8. Аналіз конкурентів 

Розуміння сильних і слабких сторін конкурентів має вирішальне значення для зростання бізнесу та ухвалення стратегічних рішень. Однак традиційні методи аналізу можуть бути трудомісткими та потребують багато даних. Саме тому використання ШІ спрощує та прискорює цей процес. 

Перелік завдань, які може виконувати штучний інтелект для аналізу конкурентів:

• Аналіз пропозицій на ринку: моніторинг продуктової лінійки, долі на ринку та цільової аудиторії. 
• Вебскрейпінг: збір інформації із сайтів.
• Моніторинг соцмереж: стеження за згадками конкурентів та аналіз емоційного тону.
• Аналіз цін та стратегій знижок: порівняння цін та акцій на схожі продукти або послуги.
• Оцінка маркетингових кампаній: моніторинг та аналіз взаємодії з клієнтами у різних каналах комунікації. 
• Аналіз бізнес-моделей: вивчення сильних та слабких сторін, підходу до продуктів та послуг. 
• Моделювання трендів: збір даних у галузі для прогнозування змін.

9. Оптимізація логістики та ланцюга постачання 

ШІ може суттєво впливати на ланцюги постачання як інструмент прогнозування чи управління запасами або як джерело автоматизації ручних завдань. Транспортні компанії використовують штучний інтелект для оптимізації планування, споживання ресурсів та часу доставки. 

ШІ може бути корисним для розподілу ресурсів або людей, планування процесів і передбачення збоїв у роботі:

• прогнозування попиту;
• оптимізація доставки; 
• розподіл товарів та ресурсів;
• аналіз витрат та прибутку. 

Наприклад, Amazon є лідером на ринку використання штучного інтелекту для оптимізації доставки продукту шляхом визначення найефективнішого маршруту для доставки посилки з пункту А в пункт Б.

10. Генерація контенту 

Штучний інтелект здатен генерувати візуальні, текстові, аудіо- та відеоматеріали, які можна використовувати для маркетингових матеріалів і внутрішніх завдань. Це допомагає як скоротити час і витрати на створення контенту, так і забезпечити його різноманіття та регулярне оновлення.

Можливість перекладати й оптимізувати контент різними мовами — беззаперечна перевага АІ. Таким чином бізнеси можуть виходити на нову аудиторію та збільшувати продажі завдяки диверсифікації ринків збуту. 

Ось декілька прикладів контенту, який може генерувати штучний інтелект:

• Візуальний: фотографії, ілюстрації, логотипи та інші елементи брендингу, презентації, інфографіка, вебдизайн.
• Текстовий: опис товарів, імейли, статті, інструкції, сповіщення, рекламні слогани, новини, сценарії, вікторини, тести, опитування, жарти та меми. 
• Відео: анімації, монтаж, реалістичні відео.
• Аудіо: музика, звукові ефекти, конвертація тексту в аудіоформат. 

11. ІТ та кібербезпека

ШІ може автоматизувати рутинні ІТ-завдання, як-от управління серверами та налаштування систем. Штучний інтелект також може написати код або знайти помилки в наявному коді. 

Нейронні мережі також здатні виявити проблеми та ризики, пов’язані із кібербезпекою. ШІ передусім відстежує та аналізує моделі поведінки. Використовуючи ці шаблони, штучний інтелект може виявляти незвичну поведінку та обмежувати несанкціонований доступ до систем. Штучний інтелект також може допомогти визначити пріоритетність ризиків, миттєво викривати зловмисне програмне забезпечення та вторгнення ще до його початку. Завдяки машинному навчанню ШІ може виявляти нові типи загроз, які не були зафіксовані раніше.

курси на тему:

Кібербезпека та захист інформаційних систем

Шаповал Максим

Head of Information Security and Business Continuity в Uklon

Про курс

12. Інновації 

ШІ дає змогу компаніям швидше розробляти нові продукти й послуги завдяки автоматизації та вдосконаленню процесів розробки. 

Компанії, що мають достатньо ресурсів для розробки та впровадження власного ШІ для продуктів та сервісів, стають першопрохідцями на ринку нових технологій. Інвестиції в штучний інтелект не тільки забезпечують створення унікальних продуктів та сервісів, а й допомагають бути на крок попереду від конкурентів.

Автопілоти Tesla і Waymo (підрозділ Alphabet материнської компанії Google) є яскравими прикладами підходу використання ШІ для заробітку. 

Tesla застосовує складні алгоритми машинного навчання та нейронні мережі для розробки системи автопілота, яка забезпечує часткову автономію водіння. Waymo, своєю чергою, зосереджена на створенні повністю автономних транспортних засобів. Використовуючи ШІ, Waymo розробила технології, що дають змогу автомобілям не тільки самостійно орієнтуватися в складних дорожніх ситуаціях, але й безпечно взаємодіяти з іншими учасниками дорожнього руху.