Искусственный интеллект и машинное обучение: оптимизация процессов, улучшение продуктов и услуг, создание новых бизнес-моделей

Сегодня искусственный интеллект и машинное обучение – это эффективные инструменты для ведения бизнеса. Они облегчают работу с клиентами, помогают оптимизировать процессы и позволяют получить конкурентные преимущества на рынке. 

Рассмотрим ближе 

Искусственный интеллект – это система, способная решать задачи, обучаться на данных и принимать решения без явного программирования. Проще говоря – мыслить.

Для поиска оптимальных решений ИИ-системы используют три взаимодополняющих метода: 

• заранее определенные правила; 
• искусственные нейроны, моделирующие работу биологических нейронов;
• методы эволюции, вдохновленные естественным отбором. 

ИИ непрерывно улучшает навыки на основе новых данных, становится умнее и способнее. В бизнесе ИИ используется для изучения поведения клиентов, создания персонализированных предложений, чат-ботов и виртуальных помощников.

Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое использует статистические методы для обучения алгоритмов на основе предыдущего опыта.

МО-алгоритмы обучаются на входных и выходных данных, находят закономерности и используют их для прогнозирования и принятия решений. В бизнесе МО помогает автоматизировать рутинные задачи, прогнозировать риски и спрос. Крупные компании уже используют машинное обучение для управления цепями поставок. 

Трансформация бизнеса с ИИ и МО 

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения открывают новые возможности для оптимизации процессов, улучшения продуктов и услуг, а также создания новых бизнес-моделей.

Анализ оборотов по статьям затрат и ДДС БП НКО

от 0 руб.

Тестировать бесплатно

ИИ и МО привлекает бизнес следующими преимуществами:

• автоматизация. Искусственный интеллект и машинное обучение берут на себя рутинные задачи, освобождая время сотрудников для творческой и сложной работы, что повышает производительность труда. Известно, что Amazon использует технологию оптимизации цепочки поставок SCOT для прогнозирования спроса на 400 миллионов товаров. ИИ-система регулирует, какие товары и в каких количествах хранить на том или ином предприятии Amazon. Технология одновременно координирует поставки товаров от миллионов продавцов по всему миру;
• персонализация. ИИ-системы анализируют данные о пользователях, чтобы предлагать релевантные товары и услуги. Это увеличивает продажи и повышает лояльность клиентов. Ярким примером использования персонализации является Netflix. Система рекомендаций Netflix анализирует опыт взаимодействия пользователя с платформой, отслеживает других участников с аналогичными запросами и метаданные из уже просмотренных сериалов и фильмов. Это позволяет в разы увеличить время использования сервиса и привлечь больше подписок;
• прогнозирование. На основе предыдущего опыта ИИ-системы могут предсказывать спрос, цены, отказ оборудования и другие факторы. Это позволяет компаниям принимать обоснованные решения и снижать риски. В 2014 году Яндекс запустил подразделение Yandex Data Factory. Среди ключевых направлений YDF: прогнозирование спроса и продаж, анализ данных и рекомендательные системы. Клиентами YDF являются такие компании, как Intel, AstraZeneca, CERN и многие другие, что говорит об актуальности и востребованности ИИ-решений на рынке;
• новые возможности и бизнес-модели. ИИ и МО могут создавать новые продукты и услуги. Например, виртуальных помощников, которые будут отвечать на большую часть вопросов клиентов и помогут пользователям совершать покупки. В настоящее время Google Assistant может забронировать билеты, столики в ресторанах, заказать такси и многое другое. Голосовой помощник Алиса не отстает и также непрерывно развивается. Сбербанк, Яндекс, OZON, МТС и другие компании успешно внедрили новые бизнес-модели с использованием ИИ и МО. Большая популярность таких решений связана с тем, что ИИ-системы умеют многое: от сбора информации о пробках на дорогах до определения кредитного рейтинга и настроения пользователей.

Как видите, искусственный интеллект и машинное обучение имеют большой потенциал для трансформации бизнеса, а крупные компании уже не смогут быть конкурентоспособными без использования ИИ-систем.

Минусы применения ИИ и МО в бизнесе

Мы уже говорили в предыдущей статье о неравенстве, этических, технических и социально-экономических проблемах, сейчас же затронем минусы ИИ-систем для бизнеса:

• сотрудники. Использование ИИ и МО в бизнесе требует не только технических решений, но и компетентных сотрудников, способных управлять этими системами. Для успешного внедрения можно нанять специалистов на аутсорсе или купить подходящие курсы по переобучению. Кстати, 42Clouds систематически закупает курсы повышения квалификации для своих сотрудников;
• стоимость. Разработка и внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения требует больших затрат. Не все компании могут себе позволить внедрение полноценных систем. Подготовка к внедрению ИИ может стоить от 100 000 рублей. Цена на модуль ИИ уже варьируется от 1,5 млн до 5 млн рублей, и полноценная ИИ-система обойдется бизнесу от 2,5 млн рублей. Конечная цена полностью зависит от сложности разработки, внедрения и компании, которая этим занимается. Также не стоит забывать, что такая трудоемкая работа занимает много времени;
• неопределенность. Сложно спрогнозировать точную отдачу от инвестиций в ИИ. Выгоды от использования системы могут быть не прямыми и проявятся не сразу. Для нивелирования факторов неопределенности необходимо: 

• четко поставить цели внедрения;
• измерить влияние ИИ на бизнес-процессы и финансовые показатели;
• понимать, какие результаты должна принести ИИ-система;
• быть готовым к изменениям; 
• адаптироваться к новым условиям;
• собрать и подготовить данные;
• настроить интеграцию с другими системами.

В результате получается крайне длительная и дорогостоящая разработка.

В то же время компании, которые успешно используют ИИ-системы, получают преимущество перед конкурентами в условиях глобальных изменений. Но перед тем как принять решение о внедрении ИИ и МО, необходимо взвесить плюсы и минусы, проанализировать риски, разработать план действий с учетом возможных последствий. Только при тщательной подготовке и правильном подходе искусственный интеллект и машинное обучение станут инструментом развития бизнеса, а не источником проблем.