Искусственный интеллект (ИИ) не принадлежит будущему – он происходит сейчас. Учитывая, что мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта вырастет на 154 процента в годовом исчислении, к 2025 году прогнозируется, что эта отрасль будет оценена в 22,6 миллиарда долларов США.
- Аналитика бизнеса
- Технологии аналитики
- 10 преимуществ и недостатков искусственного интеллекта
Оглавление
Искусственный интеллект (ИИ) не принадлежит будущему – он происходит сейчас. Учитывая, что мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта вырастет на 154 процента в годовом исчислении, к 2025 году прогнозируется, что эта отрасль будет оценена в 22,6 миллиарда долларов США.
Искусственный интеллект, изобретенный Джоном Маккарти в 1950 году, – это способность машин или компьютерных программ учиться, думать и рассуждать, как человеческий мозг. В систему ИИ поступают данные и инструкции, на основе которых система делает выводы и выполняет функции. Со временем он продолжает изучать человеческое мышление и логику, становясь эффективнее на ходу.
AI везде – будь то автоматический поиск в Google или вождение автомобиля. Искусственный интеллект с его обширным набором технологий позволяет машинам «чувствовать», как человеческий мозг, учиться и действовать.
Конечно, у ИИ есть множество преимуществ и недостатков, которые мы обсудим в этой статье. Перед этим давайте разберемся с основными типами ИИ или сегментами ИИ.
Искусственный интеллект: 4 основных этапа развития
Совершенно необходимо, чтобы ИИ позволил машинам понимать словесные команды, различать изображения и тексты и делать гораздо больше, чем человек. Например, Amazon Alexa, Apple Siri или Google Hello Google. Это классические примеры искусственного интеллекта, который принимает словесные команды и с легкостью их выполняет.
Учитывая скорость, с которой растет машинное обучение, глубокое обучение, программирование на национальных языках, прогнозирующий искусственный интеллект и другие связанные концепции, предсказывать, что однодневные машины будут ходить среди нас, с размахом копируя все человеческое поведение, не является простой галлюцинацией.
Современные системы искусственного интеллекта способны выполнять сложные вычисления с огромной скоростью. Они могут обрабатывать огромные наборы данных и делать точные прогнозы. Искусственный интеллект в основном подразделяется на четыре стадии, учитывая его развитие или совершенствование :
1.Реактивные машины
Это те машины, которые не хранят ни воспоминаний, ни прошлого опыта. Это «реактивный» характер, который реагирует на текущий сценарий. Например, шахматный компьютер IBM Deep Blue победил международного гроссмейстера Гарри Каспарова шесть раз подряд в конце 1990-х годов. Deep Blue умел распознавать фигуры на шахматной доске и знал, как они ходят. Его высокий интеллект позволяет ему предсказывать все возможные ходы противника намного быстрее, чем противник-человек. В результате он мог рассчитывать наиболее оптимальные ходы против каждой возможности.
2.Ограниченная память
Этот тип машины может уйти в прошлое. Классический пример – это беспилотные автомобили, которые могут наблюдать за скоростью и направлением других автомобилей. Эти наблюдения добавляются к запрограммированному представлению мира. Однако эти информационные фрагменты носят временный характер, а не являются постоянными.
3.Теория разума
Этот тип включает машинное обучение, которое пытается воспроизвести весь физический мир – людей, существ, объекты – все, что может думать и испытывать эмоции.
4.Самосознание
Это тот тип, в котором машины будут иметь системы, позволяющие им быть застенчивыми. Эта стадия также является продолжением стадии Теории Разума, на которой машины будут иметь самосознание по «причине». Это выведет машины на совершенно новый уровень интеллекта.
В то время как исследователям ИИ предстоит пройти долгий путь, прежде чем в игру войдут застенчивые машины, нынешние ученые ИИ сосредоточены на оттачивании навыков машинного обучения этих компьютеров. Позволяя машинам реагировать больше, чем люди, с каждым днем становится лучше.
Плюсы и минусы искусственного интеллекта (ИИ)
Преимущества искусственного интеллекта четко видны в виде поддержки чатов с поддержкой AI для брендов, автоматического поиска в поисковых системах, интеллектуальных прогнозов на платформах электронной коммерции и многого другого. Тем не менее, у ИИ есть много недостатков, которые нельзя игнорировать. Ниже приведены основные плюсы и минусы ИИ.
Преимущества искусственного интеллекта
1.Отсутствие человеческой ошибки
Вот почему распространение искусственного интеллекта в различных областях резко возросло. Когда вы можете полностью исключить человеческие ошибки, вы получите точные результаты. Уловка в том, чтобы правильно программировать.
Машины принимают точные решения на основе предыдущей информации, которую они собирают с течением времени при применении определенных наборов алгоритмов. Таким образом, происходит снижение ошибки и повышение точности.
Например, Google недавно поделился в своем блоге AI о методе машинного обучения, который поможет предсказывать погоду. Google будет называть это « прогноз погоды », который предсказывает нулевую погоду на шесть часов раньше времени. Google считает, что, используя меньше данных и простую методологию, они могут более точно предсказывать погоду, особенно в случае таких явлений, как грозы или явления, связанные с осадками.
2.Нулевые риски
Использование машин в задачах, которые могут представлять опасность для человека, может хорошо окупиться. Например, позволяя машинам справляться со стихийными бедствиями, можно быстрее выздороветь и снизить нагрузку на человеческие команды.
Эта идея воодушевлена инициативой Google и Гарварда по разработке системы искусственного интеллекта, которая может предсказывать места подземных толчков землетрясения. После изучения более 131 000 землетрясений и афтершоков ученые протестировали эту нейронную сеть на 30 000 событий. По сравнению с традиционными методами, он показал большую точность в определении мест афтершоков.
3.Круглосуточная доступность
Очевидно, что машины не устают. Машины могут работать бесконечно, без перерывов, и им даже не надоедает повторять одно и то же, в отличие от человека.
В ноябре прошлого года Google анонсировал контактный центр AI для предприятий, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов. Это классический пример системы телефонной линии с поддержкой искусственного интеллекта, позволяющей предприятиям постоянно реагировать на запросы и проблемы клиентов и решать их в приоритетном порядке для повышения качества обслуживания клиентов.
Точно так же Amazon Lex, чат-бот, разработанный для колл-центра Amazon, способен вести интеллектуальные беседы по человеческим запросам. Он использует ту же технологию, что и Amazon Alexa, то есть распознает намерения звонящего, задает соответствующие дополнительные вопросы и дает ответы. Эти чат-боты доступны круглосуточно, обслуживая клиентов по всему миру и легко меняют часовые пояса.
4.У машин ИИ нет эмоций
У машин нет эмоций ну, если вы не Читти, робот, который, честно говоря, сбил меня с толку своей одержимостью главной героиней Саной]. Этот единственный атрибут машин с поддержкой AI может помочь вам более стабильно справляться с жалобами клиентов.
Представьте себе, что какая-то функция в вашем программном обеспечении не работает, внезапно причиняя неудобства вашим пользователям. Они обязательно будут собирать билеты, пинговать вашу поддержку в чате и писать электронные письма. Часто люди пытаются «поговорить вживую», вместо того чтобы ждать ответа по электронной почте или тикетов.
А теперь представьте, что на принимающей стороне находится человек, который полностью понимает проблемы и изо всех сил пытается решить сотни запросов. В какой-то момент этот человек сломается. Скорее всего, чаты могут пойти наперекосяк с точки зрения чувствительности языка.
Однако с системой чата с поддержкой AI такой критической точки не возникает. Клиенты могут отправлять любое количество странных запросов, у вашего чат-бота есть заранее подготовленные ответы, которые он будет продолжать показывать в соответствии с его оценкой запроса.
Это определенно один из самых безопасных способов справиться с такими сценариями, потому что машины ничего не чувствуют. Они будут анализировать только слова, использованные в запросе, сопоставляя их с предварительно введенной информацией и давать соответствующие ответы.
5.AI-машины могут быстро принимать решения
Использование искусственного интеллекта и других технологий может помочь создавать машины, которые могут принимать решения на основе данных намного быстрее, чем люди.
Зачем доверять решениям машины?
Просто – он лишен каких-либо эмоций и предвзятых взглядов. Когда человек принимает решение, во многом это обусловлено эмоциями. С другой стороны, машина очень практична и рациональна в своем подходе. Это обеспечивает более точное и ориентированное на результат принятие решений.
Например, суперкомпьютер IBM Deep Blue принимает решения, основываясь на всех вероятностях, возможных со стороны противника. Человек не может постичь столько вероятностей за один присест, как машина.
Недостатки искусственного интеллекта
6.Машины с ИИ несут большие затраты
Глядя на сложность, с которой справляется машина с поддержкой ИИ, логично, что инициативы, основанные на ИИ, могут оказаться тяжелыми для карманов. Создание машины, которая может имитировать человеческую логику и рассуждения, требует много ресурсов и времени, что делает его довольно дорогостоящим.
7.Машинам не хватает творчества
Проблема с машинами в том, что они работают как запрограммировано. Хотя искусственный интеллект сделал машины способными учиться со временем, они не могут научиться мыслить нестандартно. Машина всегда будет анализировать ситуацию с точки зрения предварительно введенных данных и прошлого опыта. Машине сложно подойти к делу творчески.
Один из классических примеров – отчеты о доходах Forbes. Для написания этих отчетов Forbes использует бота Quil. Эти отчеты представляют собой факты и данные, которые предварительно загружаются в бот. Forrester прогнозирует, что такой контент, управляемый ботами, может заменить 16 процентов рабочих мест в США к 2025 году, но это дискуссионная тема.
Проблема с этой статьей, написанной ботами, заключается в том, что в ней отсутствует человеческое отношение, в отличие от других статей Forbes. Творческий подход к объяснению событий и вариантов использования при написании статьи отсутствует, когда это делает машина.
Эта аналогия подводит нас к следующему указателю.
8.Машины с ИИ могут убить рабочие места
ИИ заменяет большинство повторяющихся задач ботами. Потребность во вмешательстве человека снижается, поскольку предприятия стремятся к более безошибочной и безопасной работе. Добавьте к этому; машины приносят с собой скорость. Это привело к потере многих рабочих мест, которые когда-то были широко распространены. Рабочие роли, такие как простой ввод данных или общение с клиентами в первой точке взаимодействия, то есть поддержка чата, теперь обрабатываются ботами, которые могут делать это более эффективно и круглосуточно.
А Т горя-годичное исследование McKinsey предположил, что к 2030 году роботы заменят по крайней мере, 30 процентам человеческого труда, то есть почти 400 до 800 миллионов рабочих мест, что потребует 375 миллионов людей на работу коммутатора.
Это огромно и страшно.
9.Временами никакие эмоции не могут отпугнуть
Хотя это одно из ключевых преимуществ искусственного интеллекта, это также недостаток искусственного интеллекта. Машины не могут связываться с людьми, потому что у них нет эмоций или сочувствия. Хотя машинное обучение и НЛП помогли брендам наладить начальную поддержку клиентов через чат-системы с ботами, им по-прежнему требуется, чтобы в какой-то момент вмешался человек крови и плоти, чтобы решить текущую проблему.
Если все это оставить ботам, качество обслуживания клиентов по всему миру ухудшится. Боты могут выполнять начальное касание. Если запрос клиентов решается с помощью предварительно загруженных руководящих документов, отлично. В противном случае бот автоматически поднимает заявку, чтобы человек мог отслеживать ее вручную.
Иногда бот не может понять вашу болевую точку, потому что вы не управляете ею эмоционально. Вам всегда понадобится человеческое ухо, чтобы делать что-то.
10.Машины с ИИ не понимают этики
Еще одна человеческая особенность, которую сложно встроить в машину, – этика. В машине отсутствует мораль, ее также трудно спроектировать и передать с помощью технологий. Искусственный интеллект может помочь предприятиям сократить время, необходимое для выполнения монотонной задачи, но ожидать, что машина будет следовать этическим ценностям, так же расплывчато, как рисовать эскизы на воде.
Это человеческая черта, и я могу добавить, эксклюзивная.
Резюме — Преимущества искусственного интеллекта
Если присмотреться, недостатки искусственного интеллекта заключаются исключительно в том, что машины с ИИ не являются людьми. Если суммировать все преимущества и риски искусственного интеллекта, я бы сказал, что машины способны выполнять задачи с большей скоростью, с большей точностью и за меньшее время. Но мы все еще можем быть достаточно далеки от того дня, когда машины начнут проявлять эмоции, как мы, люди.
ИИ может временно заменить несколько рабочих ролей, но в целом он увеличит глобальную производительность, и потребность в людях всегда будет. Из истории мы можем провести некоторые параллели с тем, как изобретение паровых машин изменило ручную рабочую силу и привело к промышленной революции.
Несмотря на это, важность искусственного интеллекта и его влияние на мировые отрасли неоспоримы. С каждым днем он растет не по дням, а по часам, чтобы автоматизировать повседневные задачи, оставаясь при этом гибким и обеспечивающим устойчивость бизнеса.
Почитать еще
Машинное обучение
Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения. Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных
Выборка. Типы выборок
Суммарная численность объектов наблюдения (люди, домохозяйства, предприятия, населенные пункты и т.д.), обладающих определенным набором признаков
Обзор основных видов сегментации
Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Аналитика бизнеса Оглавление Сегментация бренда Сегментация помогает принимать более эффективные
Несколько видео о наших продуктах
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
В быстро меняющемся мире стартапов время — ценный ресурс. Поскольку предприниматели сосредотачиваются на развитии своего бизнеса, им нужны эффективные и действенные инструменты, которые помогут им автоматизировать задачи, оптимизировать операции и повысить производительность. К счастью, достижения в области технологий искусственного интеллекта открыли целый новый мир возможностей для стартапов.
Юлия Доронина, эксперт по маркетингу и CMO международного IT-стартапа G-71 Inc., рассмотрела шесть полезных AI-решений, способных помочь стартапам в их нелегком пути построения эффективного маркетинга и стратегий роста, при этом значительно сэкономив.
Содержание:
- Copy.ai
- Beautiful.ai
- WriteSonic
- Looka
- Murf
- Lumen 5
Copy.ai
Ссылка
Что это: Copy.ai — это облачный инструмент для копирайтинга, использующий искусственный интеллект для создания высококачественных маркетинговых текстов с минимальными усилиями. Инструмент анализирует пользовательский ввод и генерирует контент, оптимизированный для SEO и конверсии.
Платформа на базе искусственного интеллекта может генерировать широкий спектр вариантов контента, включая рекламные тексты, тексты для веб-сайтов, описания продуктов и многое другое.
Чем может помочь: создать маркетинговые тексты за считаные минуты, включая формулирование миссии бренда, слогана, описание позиционирования и пр. Платформа использует алгоритмы обработки естественного языка (NLP) для анализа пользовательского ввода и создания контента, соответствующего тону и стилю бренда.
Плюсы:
- Прост в использовании и не требует опыта копирайтинга;
- Предлагает широкий спектр вариантов генерации контента, включая рекламные заголовки, тексты для рекламных кампаний, статьи для блога и пр.;
- Экономит время и усилия по сравнению с написанием текста вручную;
- Поддерживает более 100 типов контента;
- Предоставляет высококачественные тексты, оптимизированные для SEO и увеличения конверсии.
Минусы:
- Ограниченные возможности настройки ожидаемого результата по сравнению с наймом профессионального копирайтера;
- Результаты могут не всегда соответствовать конкретному tone of voice бренда;
- Для создания лонгридов нужно предпринять много действий;
- Присутствуют грамматические ошибки;
- Наблюдаются небольшие подтормаживания системы.
Сколько стоит: от $36 в месяцКарты РФ не поддерживаются, но есть бесплатный доступ (карта не требуется), который позволяет создавать неограниченное число проектов и генерить до 2000 слов в месяц.
Beautiful.ai
Ссылка
Что это: Beautiful.ai — это облачный инструмент для презентаций, который предлагает широкий спектр профессионально разработанных шаблонов для различных отраслей и вариантов использования.
Он использует искусственный интеллект для анализа содержания презентации и предложения улучшений дизайна в режиме реального времени. Дизайнерский движок на базе искусственного интеллекта упрощает создание профессиональных слайдов даже для тех, у кого мало опыта в дизайне.
Читайте по теме:
Пять нейросетей, которые раскрасят ваши фотографии
23 полезные нейросети — сервисы для перевода, презентаций, аналитики и создания контента
Чем может помочь: создать визуально привлекательные презентации. С Beautiful.ai стартапы могут сэкономить время и усилия, при этом создавая высококачественные презентации, которые эффективно донесут их идеи и сообщения.
Плюсы:
- Предлагает широкий спектр шаблонов для разных отраслей и вариантов использования, включая шаблоны для питчдеков, go-to-market стратегий, инвестиционных презентаций и пр.;
- Автоматически предлагает дизайн, упрощая создание профессиональных слайдов;
- Обеспечивает совместную работу в режиме реального времени, что упрощает работу над презентациями с членами команды;
- Интегрируется с популярными инструментами, такими как Google Диск и Dropbox.
Минусы:
- Для запуска пробной версии нужно ввести данные картыКарты РФ не поддерживаются;
- Ограниченная библиотека изображений;
- Из-за того, что приложение облачное, иногда наблюдаются зависания системы, связанные со скоростью интернета.
Сколько стоит: от $12 в месяц. Есть бесплатный 14-дневный пробный период с ограниченными функциями (требуется картаКарты РФ не поддерживаются).
WriteSonic
Ссылка
Что это: WriteSonic — еще одна облачная платформа, заточенная на создание контента. В отличие от Copy AI, который предлагает с помощью своего инструмента Wizard генерить блоки будущей статьи без возможности кастомизации, WriteSonic — полностью настраиваемый инструмент, способный создавать за считаные секунды лонгриды и другие текстовые форматы.
Чем может помочь: не только создавать статьи для блога, но и перефразировать тексты, писать контент для рекламных кампаний в Facebook* Ads, Google Ads, LinkedIn Ads, генерировать идеи для YouTube видео, формировать пресс-релизы, адаптировать материалы под формулу AIDA, а также расширять короткие тексты под заданные параметры по числу знаков.
Плюсы:
- Разнообразные функциональные возможности помимо создания текстов и статей для блогов;
- Обеспечивает бо́льшую настройку и персонализацию, чем некоторые другие инструменты для письма на основе ИИ.
Минусы:
- Результаты могут не всегда соответствовать запрашиваемым параметрам;
- Система иногда делает грамматические ошибки.
Сколько стоит: от 12,67$ в месяцКарты РФ не поддерживаются. Есть бесплатная версия (карта не требуется) с ограничением по числу генерируемых слов, но с доступом к 25+ языкам, 100+ AI шаблонам и инструменту по созданию посадочных страниц.
Looka
Ссылка
Что это: Looka — это облачный инструмент для создания логотипов, который использует искусственный интеллект для создания индивидуальных логотипов для стартапов. Платформа предлагает широкий спектр вариантов дизайна, включая шрифты, значки и цвета.
Чем может помочь: создавать профессионально выглядящие логотипы за считаные минуты. Инструмент также предлагает набор для брендинга, который включает в себя графику для социальных сетей, дизайн визитных карточек и многое другое, чтобы помочь стартапам создать последовательную идентичность бренда.
Читайте также:
Кому в России с ChatGPT хорошо
Нейросети в PR: 9 вариантов, как их использовать
Плюсы:
- Предлагает широкий спектр вариантов дизайна для создания логотипа;
- Имеет автоматические предложения по дизайну, упрощающие создание профессионально выглядящих логотипов;
- Можно скачивать логотипы в различных форматах (png, svg, eps, pdf) и управлять цветом фона;
- Экономит время и усилия по сравнению с дизайном логотипа вручную;
- Предоставляет набор для брендинга, помогающий создать brand kit.
Минусы:
- Ограниченные возможности для креатива по сравнению с наймом профессионального дизайнера;
- Ограниченные возможности настройки сложных элементов дизайна;
- Предлагает всем пользователям одинаковые темплейты, поэтому дизайны могут повториться;
- Не поддерживает 3D-логотипы;
- Можно креативить, генерить и кастомизировать логотипы бесплатно, но за скачивание придется заплатить.
Сколько стоит: от 20$Карты РФ не поддерживаются за скачивание лоуреза (логотипа в плохом разрешении), за хайрез (хорошее качество) придется заплатить уже единоразово 65$. Поиграть с системой можно бесплатно (карта не требуется).
Murf
Ссылка
Что это: Murf AI предлагает облачную платформу преобразования текста в речь, которая позволяет пользователям создавать реалистичные озвучки для различных типов контента, таких как видео на YouTube, подкасты, демо продуктов и видео для онбординга, рекламные ролики, презентации, материалы для электронного обучения и аудиокниги.
Чем может помочь: сэкономить на всем процессе создания озвучки, начиная от поиска актеров, аренды звукозаписывающей студии и обработки готовой записи для использования, например, в рекламных целях.
Плюсы:
- Предлагает более 120 голосов на 20+ языках;
- Прямо внутри системы можно добавлять изображения, музыку и видео к своей озвучке и синхронизировать их все в одном месте;
- Интеграция с Google Slides.
Минусы:
- Не всегда хорошо работает инструмент «редактирования интонации»;
- Некоторые голоса звучат очень «механически»;
- Дорогой для индивидуального использования, но отлично подходит тем, кто постоянно нуждается в генерации высококачественной озвучки.
Сколько стоит: от 29$ в месяцКарты РФ не поддерживаются с возможностью скачивать файлы. Есть бесплатный доступ (карта не требуется), в который входит лимит на 10 минут для генерации озвучки и возможность делиться аудиодорожкой, но отсутствует возможность для скачивания.
Lumen 5
Ссылка
Что это: Lumen 5 — это облачная платформа для создания видео, которая использует искусственный интеллект для создания привлекательных видеороликов для маркетинговых кампаний. Платформа имеет большое число предустановленных шаблонов, вариантов дизайна и обширную библиотеку видео.
Чем может помочь: быстро и качественно создавать видео для маркетинговых целей, превращать в несколько кликов посты из блога в видеоматериалы или трансформировать записи из Zoom в удобные клипы.
Плюсы:
- Предлагает широкий спектр вариантов дизайна для создания видео, а также доступ к библиотеке картинок, видео футажей и музыке;
- Автоматически предлагает дизайн, упрощающий создание профессионально выглядящих видеороликов;
- Экономит время и силы по сравнению с созданием и редактированием видео вручную;
- Интегрируется с популярными платформами социальных сетей (такими как Facebook* и «Нельзяграм») для удобного обмена видео.
Минусы:
- Ограниченные возможности настройки по сравнению с наймом профессиональной команды видеопроизводства;
- Ограниченные возможности настройки звука и музыки в видео;
- В части случаев очень долго рендерится готовое видео.
Сколько стоит: от 29$ в месяцКарты РФ не поддерживаются за возможность скачивать получившиеся видео без водяных знаков и доступ к библиотеке. Потестировать систему можно бесплатно (карта не требуется) и даже скачать получившейся ролик, но с водяными знаками и в разрешении 720p.
В заключение следует отметить, что AI-решения могут быть невероятно полезны для стартапов, стремящихся улучшить свои маркетинговые кампании и обслуживание клиентов. Эти инструменты могут сэкономить время и усилия, а также обеспечить высококачественные результаты, оптимизированные для SEO и конверсии.
Однако важно помнить, что эти инструменты могут иметь ограничения, когда дело доходит до настройки и использования. Кроме того, цены могут сильно различаться в зависимости от выбранного инструмента и плана, поэтому важно тщательно оценить варианты, прежде чем переходить к конкретному варианту.
В целом инструменты на основе AI могут быть ценным активом для стартапов, стремящихся оптимизировать свои усилия и оставаться конкурентоспособными в сегодняшней быстро меняющейся бизнес-среде.
**принадлежит Meta, признанной экстремистской в РФ и внесенной в перечень террористов.
Фото на обложке сгенерировано нейросетью Midjourney
Иллюстрации предоставлены автором
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!
На чтение 9 мин. Просмотров 2.9k. Опубликовано 5 июня, 2020
Наступление 2020 года ознаменовано одними из самых сильных прорывов в создании искусственного интеллекта и машинного обучения. Это позволяет отойти от привычных концепций к практической сфере применения технологий в быту и повседневности, ведь ИИ (искусственный интеллект) все меньше походит на описание фантастов и все больше выполняет функции, свойственные специалистам в различных отраслях деятельности. Порою он справляется с подобными задачами куда эффективнее человека.
Машинное обучение же, представляющее собой совокупность методов развития путём решения множества схожих задач, выводит процесс создания ИИ на новый уровень, делая его доступным многим людям.
Создание умного «помощника», способного выполнять различные задачи, – основной вектор при разработке любого ИИ. Уже сейчас интеллектуальные системы внедрены во многие сферы жизни. На их основе подбираются рекомендации в сети, благодаря им вы можете в любой момент поговорить с «Алисой» или «Siri».
Иные же программные комплексы решают «закулисные» вопросы, невидимые простому человеку, но не менее важные (например, помощь в навигации и управлении самолётом, отслеживание и регулирование дорожно-транспортного движения и т.д).
Далее — интереснее. Оставайтесь с нами.
Содержание
- Искусственный интеллект простыми словами
- Использование искусственного интеллекта в бизнесе
- Способы применения искусственного интеллекта в бизнес-процессах
- Использование искусственного интеллекта для сбора, анализа и обработки данных
- Улучшенная организация бэкэнда
- Маркетинговые инновации
- Повышение уровня качества сервиса
- Подбор персонала
- Искусственный интеллект — FAQ
Искусственный интеллект простыми словами
Наиболее доступным определением ИИ является следующее.
Искусственный интеллект – это интеллект, созданный человеком, способный к мышлению и базирующийся на основе электронно-вычислительной техники. Ранние концепты подобного были заложены Аланом Тьюрингом в середине прошлого столетия.
Первый искусственный интеллект же был разработан Фрэнком Розенблаттом. Последующие годы технологии улучшались, исходя из чего сформировалась следующая классификации ИИ:
- Слабый ИИ – бот, используемый в компьютерных играх, простых процессах, подразумевающих систематичное повторение ограниченного ряда действий. Отлично выполняет узкие задачи, но непредсказуемость загоняет их в тупик.
- Сильный ИИ – программный комплекс, сопоставимый с человеческим мозгом по возможностям. Самый продвинутый представитель этого класса – Warson.
- Совершенный ИИ – искусственный интеллект будущего, который многократно превзойдёт по вычислительной мощности и динамике процессов огромные совокупности человеческих умственных ресурсов.
Последний тип не был достигнут до сих пор. Наиболее передовые разработки проводятся в сфере сильных ИИ, которые имеют шанс перерасти в класс совершенных.
Использование искусственного интеллекта в бизнесе
Использование искусственного интеллекта в бизнесе – одно из направлений, которое активно поддерживается инвесторами. Разработка нейросетей, методы математического построения компьютерного интеллекта, аналогичного человеческому мозгу, все активнее спонсируется различными компаниями (по приблизительным данным — треть мировых брендов активно разрабатывают собственные программные решения из сферы ИИ).
Нейросети являются наиболее частыми представителями искусственного интеллекта в бизнесе. С ними можно столкнуться повсеместно.
Учёные расходятся во мнениях относительно того, как ИИ повлияет на цивилизацию. В то же время он незаметно для глаз меняет мир, внедряясь во многие деловые сферы. Так, искусственный интеллект в малом и среднем бизнесе – явное преимущество в конкурентной борьбе.
Не стоит недооценивать искусственный интеллект, говоря, что еще вчера подобные программные комплексы годились только для игры в шахматы. На данный момент использование искусственного интеллекта в бизнесе перестало быть «необоснованным усложнением деловых циклов». Теперь он подчас гораздо более эффективен, чем работник с аналогичными задачами.
Преимущества ИИ дополняются также тем, что Вам нет необходимости интегрировать сильный искусственный интеллект, чтобы решать большую часть информационных и логических задач, каким бы типом бизнеса Вы не управляли.
Допустим, искусственный интеллект в гостиничном бизнесе не потребует огромного сервера и дорогостоящего оборудования. Использование подобного программного решения подойдёт для всех, у кого есть минимальное или среднее техническое оснащение в виде компьютеров и интернета. Усиление этого набора в сторону наращивания мощностей безусловно является плюсом, но совсем не обязательно.
Способы применения искусственного интеллекта в бизнес-процессах
Использование искусственного интеллекта для сбора, анализа и обработки данных
Когда даже самые малые предприятия и организации получают доступ к аналитическим инструментам, их эффективность возрастает. Частично или полностью автономный ИИ способен взять на себя задачи по сбору и работе со статистическими данными, определяя различные факторы, стимулирующие клиентов совершать повторные действия. Подобными функциями обладает, например, Facebook, рекламные алгоритмы Яндекса или ДоДо Пицца!
Улучшенная организация бэкэнда
Рассматривая информационные системы в роли дополнения и инструмента для работы человека, становится понятно, что ИИ может улучшить выполнение задач в сфере бэкэнда. Благодаря ИИ происходят улучшения в сфере разумного использования человеческого труда, увеличивается ресурс бизнеса. Так, соучредитель inniAccounts, Джеймс Пойзер, демонстрирует оптимизацию бухгалтерии с использованием ИИ. Подобные технологии избавляют сотрудников от рутинных и монотонных задач, позволяя фокусироваться на главном.
Маркетинговые инновации
Применение искусственного интеллекта в сфере маркетинга – наиболее перспективная отрасль. Охватывая широкую аудиторию, малый и средний бизнес рискует тратить определённую часть средств на привлечение нецелевых клиентов. В свою очередь маркетинговые программные решения с машинным обучением позволят составить «портрет» идеального клиента, а также отыскать его на различных площадках. Тем самым показ рекламы происходит более точечно, таргетированно, то есть бьет по целевой аудитории.
Повышение уровня качества сервиса
Благодаря искусственному интеллекту бизнес может стать более клиенториентированным. Различные чат-боты и виртуальные помощники уже сейчас взяли на себя более четверти всего мирового объёма консультаций и поддержки. Безусловно, на нынешнем этапе развития технологиий подобный виртуальный консультант не способен в полной мере заменить человека, однако справки по базовым вопросам уже предоставляются. Вы сами можете увидеть множество таких «виджетов» на сайтах, продающих товары или продвигающих услуги.
Подбор персонала
Используя ИИ, бизнес может уменьшить нагрузку на отдел кадров или вовсе обойтись без него. Алгоритмы машинного обучения способны выделять лучшую стратегию для найма, сортировать полученные данные из анкет, систематизировать информацию об опыте и задачах конкретного кандидата. Однако в данном случае требуется сотрудник, который будет взаимодействовать с кандидатами, оформляя и передавая данные о них ИИ.
Искусственный интеллект — FAQ
Как создать искусственный интеллект?
Создание искусственного интеллекта – процесс, требующий знаний в различных сферах. Как правило, это: линейная алгебра; логика и её принципы; теория вероятностей и математическая статистика; теория вероятностей. Подобный базис – отправная точка в вопросе создания собственного ИИ. Далее можно приступать к программированию, посредствам языков, таких как Python. Среднего уровня владения синтаксисом для начала будет достаточно, ведь в нём имеются многочисленные библиотеки и модули, которые облегчат процесс. Погружаясь все глубже в нишу, ваша команда вполне сможет создать слабый и сильный ИИ.
В чём разница меду искусственным интеллектом и машинным обучением?
Искусственный интеллект – обширное понятие, в которое в свою очередь входит машинное обучение. Это термины связаны, но характеризуют различные вещи. Так, ИИ – совокупность программных решений, выполняющих действия, свойственные человеческому разуму. Машинное обучение в свою очередь – один из методов реализации искусственного интеллекта.
Как работает искусственный интеллект?
Двумя основными направлениями деятельности ИИ являются выполнение заложенных обязательств и развитие посредством машинного обучения. В зависимости от конкретного системного продукта вторая часть задач может отсутствовать. В этом случае все развитие искусственного интеллекта возлагается на программистов. Однако есть сферы, где без машинного обучения не обойтись, например, алгоритмы по поиску мошенников. От сферы деятельности также зависит принцип работы конкретного ИИ.
Какие страны занимаются активными исследованиями в области искусственного обучения?
Лидером в исследованиях в области ИИ и машинного обучения являются США. В стране активно продвигается технологический процесс, в том числе искусственного интеллекта. Здесь находятся более 2000 компаний из сферы. Китай и Великобритания также проводят исследования. Крупнейшие компании, такие как Alibaba, внедряют новые технологии в свои бизнес-процессы. Из прочих стран, работающих над развитием ИИ следует выделить Канаду, Индию, Израиль, Германию.
Какое отношение к искусственному интеллекту с точки зрения философии?
Споры и дискуссии о различных аспектах, связанных с ИИ опережают его развитие. Отчасти это полезно, ведь при подобных условиях позиционирование программных решений происходит раньше их появления. Сложно однозначно охарактеризовать общее мнение мирового сообщества относительно активного использования и развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Причиной этому является отсутствие однозначного взгляда. Так, знаменитый бизнесмен и изобретатель Илон Маск считает, что искусственный интеллект представляет серьезную угрозу. В то же время владелец Alibaba, Джек Ма, думает, что ИИ будет дополнять деятельность человека, облегчая его жизнь.
Создание действительно умного и осознанного ИИ поднимает множество философских вопросов, связанных со свободой воли, понятием сознания и эпистемологии (теории познания). Подобные концепции годами поднимаются в различных видах творчества, в литературе (творчество Айзека Азимова, Рика Декарда и т.д.), в искусстве, в играх (Mass Effect, Stellaris, Detroit Become Human), кинематографе (Я, робот) и иных сферах человеческой жизни. Можно утверждать точно, что философскому отношению к ИИ ещё предстоит сформироваться.
Какие компании и бизнесы уже используют ИИ?
Список фирм и брендов, использующих искусственный интеллект, обширен и постоянно растет. Из основных следует выделить – Google, IBM, Яндекс, Apple, Amazon, Сбербанк и т.д. Безусловно, ИИ в каждой из них не похож на другие и выполняет свои индивидуальные функции.
Опасен ли искусственный интеллект для бизнеса?
Все мы знакомы с фильмами цикла «Терминатор», однако реальной опасности для бизнес-процессов внедрение ИИ не предвещает. Напротив, подобные программные решения направлены на оптимизацию и ускорение циклов, что благотворно влияет на получение прибыли. Впрочем, не все так однозначно.
Могут ли решения ИИ предусматривать моральные стандарты?
Этот вопрос близок к философским размышлениям, ведь в каждом обществе – свои стандарты морали и этики. Могут ли технологии подражать им или понимать их? Пока что моральные решения задаются программистами. Так, в автомобилях компании «Tesla» предусмотрено, что встроенный автопилот в аварийной ситуации станет спасать в первую очередь своего владельца.
Возможно ли такое, что ИИ станет причиной безработицы?
Многие всерьёз рассматривают данную перспективу, однако можно также утверждать, что с исчезновением одних профессий возникают новые. Автоматизация не занимается замещением человеческого труда, она предусматривает комбинирование искусственного и человеческого интеллектов. Однако что делать с «нерентабельными» кадрами, которым потребуется профессиональная переподготовка, — неизвестно.
Может ли искусственный интеллект принимать контекстные решения?
Контекстные решения – задачи, основанные на ситуациях. Они являются неотъемлемой частью жизни каждого человека. Может ли алгоритм принимать подобные решения? Обучение данному функционалу – одна из сложнейших задач. Важно понять, что без подобной свободы невозможно создать действительно разумный ИИ. На данный момент данная цель пока не достигнута.
Подписывайтесь на наш канал в Telegram, чтобы получать свежие статьи своевременно!
В наше время искусственный интеллект – это уже не фантастика, а вполне реальный инструмент для развития бизнеса. Но стоит ли доверять ему, и какие компании уже применяют искусственный интеллект? Расскажем в статье.
Знаете ли вы, что объем информации, созданной за последние 30 лет, равен такому же объему за предыдущие 3 тысячелетия? И это еще не предел – количество информации постоянно растет. В бизнесе ее потоки просто огромны – покупательский спрос, статистика продаж по каждому региону, процент инфляции, уровень эффективности производства, количество обращений в службу поддержки… В любом бизнесе рано или поздно наступает то время, когда обрабатывать вручную потоки информации становится просто невыгодно – пока вы работаете над статистикой за октябрь, уже наступает ноябрь. Бизнес-аналитики видят спасение в искусственном интеллекте.
Немного цифр: число компаний, работающих в сфере ИИ растет примерно в 5 раз каждые 4 года. Примерно $31,7 миллиарда уже инвестировано именно в развитие машинного обучения. По прогнозам, к 2022 году выручка от BigData и бизнес-аналитики в мире составит примерно в $274,3 миллиарда.
Машины намного быстрее, чем люди, могут обрабатывать огромные потоки информации и прогнозировать решения на их основе. Применение искусственного интеллекта в бизнесе – это не просто модное веяние, а необходимость, которая помогает вам развиваться быстрее и избавляться от рутинных задач в пользу более важных. Переложите на машины утомительную деятельность по обработке данных, составлению отчетов и прогнозированию – и вплотную занимайтесь развитием компании на основе этих прогнозов.
Стоит ли доверять?
Руководители бизнеса, которые до этого не имели дела с искусственным интеллектом, часто сомневаются – а стоит ли вообще доверять машине? Все-таки, это не человек, и каким образом искусственный разум выдает свои прогнозы? Он же не может самостоятельно думать.
На самом деле, здесь достаточно хотя бы поверхностно изучить, как работает машинное обучение. Любой сервис на основе искусственного интеллекта не рождается «умным» изначально. До этого он проходит своеобразную учебу – на основе заданных алгоритмов и огромного количества информации он находит закономерности, классифицирует данные и «запоминает» правильные и неправильные ответы. Например, анализируя терабайты данных о покупках в определенном супермаркете, компьютер учится определять, какие продукты берут чаще всего, что обычно покупают клиенты магазина в возрасте от 25 до 35 лет, что еще часто берут вместе с молоком определенной марки и т.д. Чем больше данных обработано – тем машина становится «умнее».
Существует несколько типов машинного обучения, часто они используются в гибридном виде. Мы не будем подробно останавливаться на них в этой статье – это очень крупная тема. Мы просто хотим показать, что искусственный интеллект – это не что-то неопределенное и непредсказуемое, а вполне логичное поведение машин, действующих по заданному алгоритму. И, естественно, искусственному интеллекту можно доверять. Ведь его главное преимущество перед человеческим мозгом – это скорость обработки информации.
Какие средства с искусственным интеллектом можно применять в бизнесе?
Продукты для кибербезопасности
Защита от кибермошенников и фишинговых программ – одна из самых важных опций для бизнеса. И в этом поможет искусственный интеллект. Службы, работающие на основе ИИ, запрограммированы на предугадывание и предотвращение атак – они отслеживают необычное поведение программ, источников или файлов, сравнивают его с поведением безопасных ресурсов и блокируют, если деятельность покажется им подозрительной.
Статистика продаж и прогнозирование покупательского спроса
Загрузив в программу на основе ИИ данные о продажах, можно получить детализированные отчеты и даже прогноз покупательской активности. Регулярно составляя такие отчеты, вы сможете отследить, как покупатели реагируют на те или иные акции, как меняется их спрос в зависимости от сезона и т.д. Вам не нужно будет самостоятельно сортировать данные – достаточно просто загрузить их в специальную службу с ИИ, например, Microsoft Power BI. Так вы сможете не только регулировать выпуск и продажу своих товаров, но и делать покупателям индивидуальные предложения.
Автоматизация обслуживания клиентов
Службам поддержки постоянно приходится отвечать на горы однотипных вопросов, многие из которых можно решить в два счета, а в это время действительно сложные проблемы ждут своей очереди. Чтобы этого не происходило, можно поставить бота или автоответчик, которые могут подсказать простую информацию, на первичный контакт с клиентом. Если бот не в состоянии решить вопрос клиента, он может адресно направить его именно в тот отдел, где ему помогут. Такие автоответчики используются, например, в банковской сфере или у провайдеров связи – наверняка, вы имели с ними дело, когда звонили в «Сбер» или «Билайн».
Сможет ли искусственный интеллект рассказать мне, как работать?
На противоположном берегу от недоверчивых предпринимателей стоят владельцы бизнеса, которые убеждены в чудодейственной силе искусственного интеллекта. Они уверены, что как только начнут использовать ИИ в своем бизнесе, сразу получат все ответы на свои вопросы и четкий план развития на ближайшие годы.
Если бы такой сервис существовал, это было бы чудом, и все бизнесы становились бы прибыльными. Но пока во взаимодействии «предприниматель – ИИ» главным остается предприниматель. Да, вы можете на полную мощность использовать возможности искусственного интеллекта, но только вы определяете, какие именно данные хотите получить и как потом применять в своем бизнесе. Сначала поставьте цели, а потом – подключайте «умные» сервисы. Что может быть такой целью:
-
Модернизировать маркетинговую стратегию на основе интересов своих клиентов;
-
Пересмотреть логистику в пользу более выгодных решений;
-
Определить, какие точки продаж наиболее и наименее эффективны;
-
Выявить, какие ресурсы вашей компании требуют усиления;
-
Узнать, как новый продукт пришелся по вкусу вашим покупателям;
- и т.д.
После определения целей достаточно загрузить в сервис необходимые данные и получить аналитику или прогноз.
Резюмируем: что может искусственный интеллект?
1. Обрабатывать огромные пласты любых данных;
2. Работать с разрозненными данными из разных источников, приводя их к «общему знаменателю»;
3. Выдавать четкую аналитику или прогнозы на основе обработанных данных.
Таким образом, искусственный интеллект – это всего лишь инструмент для развития вашего бизнеса. Но очень мощный инструмент, ведь его главная роль – это быстрая обработка большого количества информации, с которой незамедлительно можно работать. Это и позволяет быстрее принимать решения, и освобождать время ценных сотрудников для более важных и сложных задач.
Как компании используют возможности искусственного интеллекта
Кратко рассмотрим несколько кейсов по использованию ИИ в разных областях бизнеса.
Банковское дело
Компания Morgan Stanley занимается финансовым консалтингом. А чтобы решения было принимать проще, в компании разработали собственную интеллектуальную платформу. Она обрабатывает цель клиента, сопоставляет ее с имеющимися в базе данными и предлагает наиболее выигрышные инвестиционные стратегии. Также интеллектуальные решения используются и в работе с постоянными клиентами – сервисы анализируют поведение клиентов, выявляют их потребности и предлагают на основе этого наиболее подходящие продукты и услуги.
Такое решение помогает намного быстрее обрабатывать обращения клиентов. Если раньше для составления персонального предложения нужно было затратить несколько недель, теперь для этого требуется пара дней. К тому же, платформа помогает составлять персонализированные предложения для клиентов на основе их интересов – например, предлагает инвестировать в новый перспективный IT-стартап, если клиент интересуется этой темой.
Колл-центры
Еще одна область применения ИИ – это голосовые помощники. Такие есть во многих банках – например, в «Сбере» или «Тинькофф-банке». Помощники с легкостью справляются с простыми задачами пользователей – проверить баланс счета, составить заявку на перевыпуск карты, отследить подозрительный звонок. На голосовых помощников вместо оператора постепенно переходят провайдеры связи, крупные маркетплейсы, службы доставки.
Интересную статистику по использованию помощников предоставила «Додо-пицца». Разработчики столкнулись с некоторыми трудностями – например, робот не всегда верно распознавал интонацию и не различал схожие слова, постоянно появлялись новые запросы, которые нужно было прописывать в скрипте. Но тем не менее, запуск голосового бота позволил отлично сэкономить на услугах колл-центра. По итогам месяца ботом было обработано 250 000 звонков – 1 минута разговора оператора стоила 7 руб, в среднем каждый звонок длился 2 минуты, значит, с помощью бота было сэкономлено 500 000 руб. При этом, в 97% звонок был обработан успешно.
Компания «ТНС энерго Ростов-на-Дону» использует голосовых ботов для напоминания клиентам о задолженностях по оплате электроэнергии. Раньше для этих целей использовались заказные письма и обзвон пользователей с помощью колл-центра. Это было достаточно затратным – на одно письмо уходило 55 руб, а работники колл-центра тратили до 70% времени на однотипные звонки с напоминаниями. Роботизация позволила не только сократить траты, но и увеличить количество погашенных задолженностей на 8%.
Производство автомобилей
Компания Bosch использует искусственный интеллект для разработки автономных автомобилей. Одним из гарантов безопасности таких авто является их способность оценивать состояние дорог. Оценка происходит при помощи датчиков, программирование которых осуществляется на основе интеллектуального решения Azure Data Explorer. Датчики «обучаются» определять поведение машины в определенных погодных условиях на основе гигантского количества реальных данных о тормозном пути машины, угле заноса и других параметрах при снеге, дожде, разбитой дороге и т.д. В процессе эксплуатации датчики способны мгновенно предугадать поведение автомобиля на дороге и предотвратить негативные последствия.
Обучение датчиков с помощью искусственного интеллекта позволило значительно сократить время разработки. Если раньше на обработку информации о погодных условиях и поведении автомобиля в одном регионе требовались месяцы, сейчас для этого нужно потратить всего пару недель.
Торговля
Сеть супермаркетов «Лента» применяет возможности искусственного интеллекта для прогнозирования спроса и разработки рекламных акций. Для обработки информации компания использует интеллектуальную службу Azure Databricks – это позволяет обрабатывать огромное количество данных в режиме реального времени и составлять прогнозы. «Лента» использует обработанные данные для сокращения количества списанного товара и планирования акций по регионам. Искусственный интеллект позволяет спрогнозировать, какой товар будет пользоваться пониженным спросом – а значит, его нужно будет поставлять меньше – а какой, наоборот, популярен, и акция с его участием вызовет ажиотаж.
Но это не единственные функции, которые искусственный интеллект может выполнять в торговле. Например, существуют интеллектуальные решения для контроля сотрудников – перед началом смены весь персонал магазина надевает браслеты, которые распознают популярные виды рабочей активности: раскладку товара, смену ценников, работу на кассе и т.д. Моменты бездействия тоже фиксируются. К концу смены каждый работник получает данные о своей продуктивности. А если какие-то важные задачи не были выполнены, такой отчет поможет понять, почему – из-за высокой нагрузки или из-за низкой продуктивности самого сотрудника. Эксперимент показал, что такие браслеты могут повысить эффективность работы на 20-25%.
Еще одно интересное решение для торговли. Автоматический сканер на основе искусственного интеллекта освобождает работников склада от необходимости вручную инвентаризировать товары. Погрузчик с таким сканером автоматически двигается по складу, считывает шрихкоды и моментально загружает их в базу. Точность такой инвентаризации составляет до 90%, при этом нет необходимости останавливать работу склада и мобилизовать всех сотрудников на переучет.
Аналитика тоже играет большую роль в успехе торгового бизнеса. Например, если продажи в магазине резко упали, это повод посмотреть статистику. Часто наибольшую прибыль магазинам приносят определенные товары-флагманы. Аналитические системы на основе ИИ – например, Power BI – способны быстро обработать терабайты данных о продажах за предыдущие периоды, выделив наиболее популярные товары.
Если ожидаемых продаж этих товаров не происходит, повод проверить, что с ними не так. Возможно, что они просто неудобно расположены после последнего мерчандайзинга, или производитель сменил упаковку, и покупатели не могут найти любимый товар. В любом случае, эти проблемы решаемы после получения данных от искусственного интеллекта.
E-commerce
В интернет-торговле особую важность играет контекстная и таргетированная реклама. Искусственный интеллект способен прогнозировать конверсии, отслеживая поведение пользователя на сайте и в рекламных объявлениях. Таким образом, приложение с ИИ поможет не таргетировать на пользователя «лишнюю» рекламу и подогреть его интерес тогда, когда это необходимо.
Компания «Эльдорадо» использовала такое автоматизированное решение. Приложение отслеживало действия пользователей и последующую конверсию, а затем строило прогнозы по поводу зависимости покупок от того или иного поведения клиента магазина. С каждой новой конверсией прогнозы становились все точнее. Таким образом было выделено 10 категорий пользователей с различным поведением – при этом учитывалось среднее время, проведенное на сайте, количество заходов на сайт за последнюю неделю, используемое устройство, источники трафика и другие параметры. На каждую категорию была создана своя рекламная кампания. Чтобы вручную проанализировать такой объем данных и выделить категории, понадобилось бы несколько недель, а искусственный интеллект смог предоставить данные в течение суток. В результате, ROI кампаний вырос в 2,2 раза по сравнению с предыдущими, а количество выкупленных заказов – в 2,7 раз.
Недвижимость
Прогрессирующий рост количества сделок в области недвижимости делает искусственный интеллект просто необходимым в этой сфере. Приложения на основе ИИ способны обрабатывать большое количество информации о состоянии рынка недвижимости на данный момент и выдавать прогнозы, помогать риелторам назначать адекватные цены и анализировать рынок в целом.
Также ИИ ускоряет время заключения контрактов – если загрузить в такое приложение данные договоров и документы на недвижимость, оно способно быстро подготовить все нужные документы для совершения сделки и проверить данные на предмет мошенничества. А созданные на основе ИИ базы данных могут составлять прогнозы инвестирования.
Вместо заключения
Таким образом, инструменты с искусственным интеллектом – это наши незаменимые помощники в развитии бизнеса. Конечно, не нужно воспринимать их как волшебную палочку против всех предпринимательских проблем, но искусственный интеллект способен значительно разгрузить вашу команду и получить ответы на стратегические вопросы в кратчайшие сроки.
А как думаете вы – стоит ли доверять решениям искусственного интеллекта? Или все-таки стоит полагаться только на «человеческих» специалистов?
Применение искусственного интеллекта в бизнесе: преимущества внедрения AI
Технологии искусственного интеллекта находят широкое применение в бизнесе и активно внедряются в работу компаний. По данным PwC, к 2030 году ИИ обеспечит прирост мирового ВВП на 14%, что составляет около $15,7 трлн. Предлагаем разобраться, как AI-технологии используются в работе корпораций и какие преимущества представляет искусственный интеллект.
Для чего применяется ИИ?
Искусственный интеллект внедряется, чтобы повысить качество бизнес-процессов и улучшить работу компаний.
Виртуальные помощники
Компании используют ИИ, чтобы создать виртуальных помощников или собеседников – чат-ботов. Они разрабатываются с целью помогать клиентам и выполнять стандартные операции.
Согласно статистике Facebook, более 10 000 компаний разрабатывают чат-ботов, а по данным исследователей из Juniper Research, применение чат-ботов в финансовой индустрии и сфере здравоохранения сэкономит до $8 млрд к 2022 году.
Управление данными
Искусственный интеллект позволяет контролировать и следить за данными компании. Так, технологии ИИ могут отслеживать состояние оборудования – это снижает риски повреждений или внезапных поломок.
Автоматизация ручного труда
Автоматизируя бизнес-процессы, компании ускоряют темп своей работы – сложные задачи выполняются быстрее и без перерыва. Таким образом можно автоматизировать отправку писем, бронирование авиабилетов и подобные задачи.
Предиктивная аналитика
Для успешной работы компаниям необходимо делать прогнозы и анализировать рынок, но из-за большого объема данных выявлять закономерности становится трудно. В этом помогает искусственный интеллект – благодаря умению обучаться он может анализировать большие объемы данных и качественно делать прогнозы.
Отрасли применения ИИ
Сегодня технологии искусственного интеллекта внедряются в рабочие процессы любой индустрии.
В финансовой сфере технологии снижают издержки, минимизируют риски, а также осуществляют прогнозирование. В ритейле ИИ внедряют, чтобы оптимизировать логистику, снизить затраты, улучшить обслуживание клиентов и анализировать спрос. Промышленность – еще одна сфера активного использования ИИ. Инновационные решения помогают оптимизировать качество продукции и ускорить темп производства.
Преимущества для бизнеса
Компании, автоматизирующие рабочие процессы и использующие чат-ботов, получают определенные преимущества.
Качественное взаимодействие с клиентами
Сегодня клиенты предпочитают работать с компаниями, которые реагируют на запросы мгновенно и готовы дать ответ на вопрос в кратчайшие сроки.
В этом компаниям помогают чат-боты – консультанты, которые обеспечивают круглосуточную поддержку клиентов, что позволяет улучшить связь с аудиторией.
Высокое качество продукции и количество продаж
Искусственный интеллект может обрабатывать большое количество данных быстро, а умная техника ускоряет темп производства и выполняет задания четко – это повышает качество работы компании в целом. Таким образом, появляется возможность производить больше продуктов высокого качества – так увеличивается доход бизнеса.
Использование технологий искусственного интеллекта позволяет сделать бизнес более эффективным. Качественное управление документами и обработка данных повышают качество работы компаний, тем самым привлекая клиентов и увеличивая прибыль.
Технологии искусственного интеллекта и их внедрение в бизнес обсудят на AI Conference Kyiv. Подробности и регистрация на мероприятие – на официальном сайте конференции.
Искусственный интеллект (ИИ) напрямую соотносится с Data Science – наукой о данных, которая направлена на извлечение бизнес-ценности из массива информации. Эта ценность может заключаться, например, в расширении возможностей прогнозирования, знании о закономерностях, обоснованном принятии решений. В более узком значении ИИ – это алгоритмы и методологии обработки информации. Искусственный интеллект оперирует огромными массивами, анализирует поступающие данные и разрабатывает на их основе адаптивные решения.
Искусственный интеллект применяют в различных областях, в том числе в маркетинге и бизнесе. По прогнозу PwC, благодаря искусственному интеллекту валовый внутренний продукт (ВВП) в отдельных странах увеличится на 26%, а прирост глобальной экономики составит почти 16 трлн долларов. В этой статье мы рассмотрим, как современные цифровые технологии применяют на российском рынке, что может «умный» алгоритм, какой он дает результат, какая ему требуется информация и почему использование ИИ дает компаниям преимущества перед конкурентами.
Применение
Искусственный интеллект способен быстро вывести бизнес на принципиально новый уровень, это одна из его ключевых функций и задач. Вот несколько проблем, которые можно решить с помощью алгоритмов машинного обучения:
- Оперативное реагирование. В некоторых сферах бизнеса принципиальное условие успеха – быстро анализировать поступающие данные и моментально на них реагировать – например, в биржевых операциях. В отличие от обычных алгоритмов, которые не способны без предварительного обучения самостоятельно адаптироваться к новым условиям и данным, искусственный интеллект обеспечивает такую возможность.
-
Разработка маркетинговой стратегии на основе предоставленных данных и заложенных целей. Искусственный интеллект помогает в работе маркетолога: не только анализирует опыт предыдущих продаж, но и использует прогнозирование для «предсказания» будущих, а также учитывает поведение конкурентов и общую ситуацию на рынке.
-
Человеческий фактор. Даже у самого профессионального и опытного сотрудника бывают неудачный день и неверные решения. У искусственного интеллекта – нет, вместо эмоций у него функции, а технология и информация заменяют переменчивое настроение.
-
Борьба с мошенничеством. Самообучающиеся нейронные сети помогают анализировать поведение пользователей и выявлять подозрительные операции, а также создавать алгоритмы для предотвращения финансовых потерь. Результат: система становится менее уязвимой, а это ключевое условие доверия клиентов.
-
Увеличение прибыли. Использование машинного обучения в одной только системе ценообразования способно обеспечить прирост выручки на 5%, а при условии комплексного подхода доходы компании могут вырасти в несколько раз.
Искусственный интеллект в бизнесе: примеры
Пекарни
Предприятия, которые работают с продуктами питания, должны следить за их сроком годности и своевременно проводить списание. Например, в булочных и пекарнях срок реализации – всего один день, до 30% хлебобулочной продукции ежедневно списывают.
Задача предприятия: сократить убытки, но не ассортимент, так как покупатели хотят иметь широкий выбор.
Решение: использование искусственного интеллекта позволило спрогнозировать спрос на ближайшие 3-4 дня, причем точность предсказания составила 90%. Все, что потребовалось – проанализировать данные из 1С за последние два года и обучить алгоритм. Благодаря прогнозу, сети удалось оптимизировать работу цеха, снизив объем списываемой выпечки до 15% и не потеряв при этом в ассортименте. Задача была решена, а положительным «побочным эффектом» стало сокращение расхода сырья и увеличение маржи.
Супермаркеты
Задача: в магазинах сети была введена система лояльности (карты постоянного клиента) и действовали специальные скидки в «счастливые часы», но эффективность этих акций никак не измерялась, а прибыль увеличилась незначительно.
Решение: самообучающаяся программа проанализировала историю покупок клиентов с картой лояльности и, использовав данные за несколько лет, подобрала для каждого из них оптимальную систему поощрений. Если покупатель не интересовался акциями и скидками, искусственный интеллект высылал ему другие оповещения, например, описание ассортимента или даты поступления в продажу любимых товаров. Покупателей, которые интересовались акцией «счастливые часы», компьютер информировал о выгодных предложениях и о том, когда начнется следующая акция. Также в магазине использовали такую функцию программы, как отправка персонализированных смс. Результат: своевременная информация повысила лояльность покупателей, повторное обращение клиентов увеличилось на 80%, выросла и прибыль, и маржа. Задача была полностью решена.
Области применения искусственного интеллекта
-
Банковское дело (управление рисками, прогнозирование, чат-боты в мобильных банковских приложениях).
-
Информационная безопасность (технологии борьбы с мошенничеством, анализ старых угроз и предупреждение новых, сведения для создания общей базы данных).
-
Промышленность (контроль производственных процессов, их оптимизация, диагностика оборудования, информация о поломках, профилактические мероприятия, автоматизация).
-
Торговля (анализ покупательской активности и эффективности маркетинговых стратегий, управление закупками, разработка персонализированных программ лояльности, глубокая аналитика).
-
Медицина (ведение документации, диагностика).
Это только малая часть возможностей ИИ. Безусловно, решение всех вышеперечисленных задач доступно и человеку – но потребует гораздо больше времени и ресурсов. Для разработки самообучающейся системы на первом этапе тоже нужны вложения, но в перспективе ее помощь в обработке больших массивов данных неоценима.
Отдельные сегменты бизнеса преобразились с появлением искусственного интеллекта, например:
Чат-боты. Алгоритмы машинного обучения заменяют собой кол-центры и помогают выполнить такую задачу, как предоставление клиенту помощи и информации круглосуточно, в праздничные и выходные дни. «Умная» программа учится на собственных ошибках и со временем превосходит живого оператора по компетентности. Результат: значительное увеличение лояльности клиентов, создание положительного имиджа компании.
Управление данными. ИИ собирает, систематизирует, анализирует и хранит информацию компании, составляет на ее основе прогнозы и/или отслеживает состояние оборудования.
Автоматизация. Самообучающийся алгоритм берет на себя выполнение регулярных рутинных задач и освобождает человеческие ресурсы для решения более творческих задач. Например, программа может полностью автоматизировать бронирование гостиниц и помещений для конференций, рассылку приглашений на встречи, покупку авиабилетов, составление маршрутов. Таким образом вся административная сфера может быть передана искусственному интеллекту. Автоматизация существовала и раньше, но сфера ее применения была ограничена.
Прогнозирование. В отличие от искусственного интеллекта, человек не может быть полностью беспристрастным и объективным. Кроме того, для достоверного прогноза нужно обработать значительное количество данных, и компьютер отлично справляется с этим.
Искусственный интеллект и бизнес-процессы
С помощью ИИ бизнес получает практически безграничный доступ к новым возможностям расширения деятельности и увеличения прибыли. Даже один алгоритм способен значительно улучшить показатели, а комплексный подход тем более дает хорошие результаты.
Что берет на себя ИИ:
-
Рутинные административные задачи, о которых мы уже говорили выше.
-
Повышение продуктивности специалистов за счет оптимизации рабочих процессов.
-
Техническую и информационную поддержку клиентов.
-
Снижение роли человеческого фактора в принятии решений.
-
Улучшение коммуникаций внутри компаний, включая преодоление языкового барьера.
-
Контроль финансовых операций, обнаружение подозрительной пользовательской активности.
-
Контроль за информационной безопасностью, соблюдение конфиденциальности данных.
-
Разработку маркетинговых стратегий.
-
Прогнозирование как в ближайшей перспективе, так и на более отдаленное будущее.
Внедрение искусственного интеллекта
Работа с ИИ проходит в несколько этапов. Первый и основной шаг – предпринимателю необходимо собрать максимум информации о продажах за последние годы – такой массив данных называется DataSet. К счастью, с введением онлайн-касс эти сведения сохраняются автоматически, а система синхронизируется с ними буквально в несколько кликов, без ручного ввода. Иногда можно обойтись простой систематизацией уже имеющихся сведений, хотя, конечно, в некоторых случаях придется потратить больше времени и сил.
Разработка самообучающегося алгоритма потребует финансов и времени, однако на степень расходов будет влиять сфера бизнеса. Например, торговые сети могут воспользоваться уже готовыми решениями, а не создавать рекомендательный алгоритм с нуля. Одна из функций таких систем – увеличение выручки. В среднем ИИ окупается уже через три месяца использования, а затем начинает приносить чистую прибыль за счет значительной оптимизации расходов и увеличения продаж.
Основные шаги по внедрению ИИ:
1. Сбор и цифровизация информации для анализа, ее ввод в программу обработки данных.
2. Создание алгоритма с нуля или доработка на основе фреймворка.
3. Обучение и самообучение алгоритма.
4. Создание новой комплексной маркетинговой стратегии предприятия и всех бизнес-процессов с учетом возможностей ИИ.
Заключение
Использование искусственного интеллекта постепенно становится необходимостью во всех отраслях бизнеса. Вопрос только в том, кто внедрит современные технологии среди первых и получит быстрый результат, а кто подтянется в самом конце, чтобы хотя бы просто остаться на рынке. Согласно исследованиям McKinsey, Data Science имеет значительное влияние на маркетинг и продажи, а рыночные аналитики настоятельно рекомендуют внедрять искусственный интеллект уже сегодня.
Познакомьтесь с нашими решениями Data Science и другими кейсами в портфолио.
Многие компании в мире сегодня используют в бизнесе технологии искусственного интеллекта (ИИ). С целью сократить операционные расходы, повысить эффективность бизнеса, увеличить доходы и улучшить качество обслуживания клиентов. Чтобы понять, будет ли это полезно для вашего бизнеса, важно признать недостатки и препятствия на пути внедрения технологии искусственного интеллекта (далее ИИ).
Какое влияние ИИ может оказать на бизнес
Для получения наибольшей выгоды компаниям следует рассмотреть возможность использования всего спектра интеллектуальных технологий, включая машинное обучение, обработку естественного языка и многое другое, в своих процессах и продуктах. Развернув правильную технологию искусственного интеллекта, ваш бизнес:
- Будет в состоянии предложить своим клиентам лучший и более личный опыт;
- Повышение квалификации, предоставляя возможность анализа и предлагая интеллектуальные советы и поддержку;
- Получите экономию времени и денег за счет оптимизации и автоматизации рутинных процессов и задач;
- Определите и максимизируйте возможности продаж, тем самым увеличивая доход;
- Будете уметь быстро принимать бизнес-решения на основе результатов когнитивных технологий;
- Получите повышение эффективности работы и производительности;
- Сможете обрабатывать огромное количество данных, чтобы генерировать качественные лиды и расширять клиентскую базу;
- Уменьшите человеческий фактор, если ваши системы искусственного интеллекта настроены правильно.
Согласно недавнему исследованию, основной движущей силой использования ИИ в бизнесе было преимущество перед конкурентами. Исследования показали, что ИИ не всегда эффективен сам по себе, поэтому, чтобы получить преимущество над конкурентами, совместная работа людей и машин принесет богатейшие плоды.
Стоит помнить, что хотя технологии искусственного интеллекта эффективно заменяют низкоуровневые повторяющиеся задачи, компании часто достигают наибольшего повышения производительности, когда люди и машины работают вместе.
Чтобы максимально использовать эту мощную технологию, вы должны рассматривать ИИ как средство расширения, а не замены человеческих возможностей.
Ограничения и минусы ИИ при внедрении в бизнес
Существуют ограничения, о которых вы должны знать, прежде чем решите внедрить ИИ в свой бизнес. Например, у вас должна быть четкая стратегия с самого начала, когда вы собираете данные для своего ИИ. Доступность данных — одно из главных препятствий на пути внедрения ИИ в бизнес. Из-за обилия противоречивых и некачественных данных вашему бизнесу будет сложно создать ценность с помощью ИИ, если у вас нет четкого плана.
Еще одним препятствием для внедрения ИИ является нехватка навыков, а при наличии небольшого количества технического персонала с необходимой подготовкой и опытом вашему бизнесу будет сложно эффективно развертывать и эксплуатировать решения ИИ.
Исследования показывают, что опытных специалистов по данным не хватает, как и специалистов по данным, которые имеют навыки машинного обучения, обучения хороших моделей и т. д.
Еще одним соображением, когда вы пытаетесь приобрести технологии ИИ, является стоимость. Если вашему бизнесу не хватает внутренних навыков, вам, возможно, придется привлечь аутсорсинг, что сопряжено с расходами на обслуживание. Вычислительные затраты на обучение моделей данных могут быть высокими.
Вам нужно будет регулярно обновлять свое программное обеспечение, чтобы адаптироваться к меняющейся бизнес-среде и, в случае сбоя, признать, что существует риск потери кода или важных данных. Восстанавливать это дорого и долго. Однако этот риск при использовании ИИ не выше, чем при разработке другого программного обеспечения. Если ваша система хорошо спроектирована и заказчики ИИ понимают их требования и возможности, эти риски легко снизить.
Другие ограничения могут включать время реализации, проблемы интеграции, а также удобство использования и совместимость с другими вашими, ранее существовавшими системами и платформами.
Важно понимать этические проблемы, связанные с ИИ
Быстрое развитие ИИ привело к возникновению ряда этических проблем. К ним относятся:
- Необходимость контролировать и смягчать непредвиденные последствия, поскольку считается, что умные машины учатся и развиваются независимо от человека.
- Необходимость устранения алгоритмической предвзятости, возникающей из-за человеческой предвзятости в данных.
- Тот факт, что автоматизированные технологии могут привести к потере рабочих мест, что требует перераспределения или переобучения сотрудников, чтобы сохранить их на рабочих местах.
Какое влияние оказывает взаимодействие с машиной на человеческое поведение и внимание?
Каким образом будет происходить справедливое распределение ценностей и богатства, созданного машинами?
Безопасность систем ИИ (например, автономного оружия), которые потенциально могут нанести ущерб.
Хотя эти риски невозможно игнорировать, следует помнить, что ИИ может — по большей части — улучшить бизнес и улучшить жизнь для всех. При правильном и ответственном внедрении искусственный интеллект обладает огромным и полезным потенциалом. Какими бы ни были ваши мотивы для рассмотрения искусственного интеллекта, он может изменить то, как вы управляете своим бизнесом.
