Когда речь заходит о современном ИИ, большинство людей думает о высоких технологиях и сложных алгоритмах. Однако на самом деле ИИ в бизнесе — это не столько наука, сколько инструмент для принятия решений и повышения эффективности. Под искусственным интеллектом обычно понимают способность систем выполнять задачи, которые требуют интеллектуальной работы, например, анализировать данные, принимать решения, прогнозировать будущее или даже обучаться.

Для бизнеса машинное обучение и нейросети — это основные технологии, которые лежат в основе ИИ. Однако, вместо того, чтобы углубляться в технические детали, для бизнеса важно понимать, что ИИ — это система, которая может выявлять закономерности в больших объемах данных и использовать эти знания для автоматизации процессов или оптимизации работы.

Важное преимущество внедрения ИИ в бизнесе — это его способность работать с большими объемами информации. Это открывает возможности для более глубокого анализа, более точных прогнозов и, как следствие, более эффективных решений.

Одной из главных выгод внедрения ИИ является автоматизация бизнес-процессов, чтобы существенно сократить затраты и повысить производительность. Примером может служить автоматическая обработка документов, использование чат-ботов для обслуживания клиентов или автоматизация расчетов.

В одной из российских компаний ИИ используется для обработки счетов и отчетности, и это экономит до 40% времени сотрудников.

Искусственный интеллект способен анализировать большие объемы данных и находить скрытые закономерности, которые трудно выявить вручную. Как следствие — более точные прогнозы спроса, анализ поведения клиентов и возможность принимать решения на основе реальных данных, а не интуиции.

Например, ИИ в крупных ритейлерских компаниях помогает прогнозировать спрос на товары, чтобы оптимизировать запасы и минимизировать риски дефицита.

Применение искусственного интеллекта дает возможность анализировать предпочтения клиентов и предлагать персонализированные решения. Система, использующая машинное обучение, может предложить пользователю продукты или услуги, которые ему могут быть интересны, увеличивая вероятность покупки.

В e-commerce-сегменте ИИ помогает формировать индивидуальные рекомендации на основе предыдущих покупок клиента, что значительно увеличивает конверсию.

ИИ помогает улучшить качество продукции и услуг, что критично для любого бизнеса. Например, на производстве системы на базе ИИ могут контролировать качество продукции на разных этапах, предотвращая дефекты и снижая вероятность брака.

Например, в автомобильной промышленности ИИ уже используется для проверки качества деталей на производственных линиях.

Барьеры внедрения ИИ и как с ними справиться:

Часто данные, которые собираются в компании, неструктурированые или неполные, что затрудняет обучение моделей ИИ.

Решение: важно начать с анализа существующих данных и их подготовки для модели. Множество ИТ-компаний предоставляют инструменты для автоматизации этих процессов, доступные даже для небольших организаций. Постепенное улучшение качества данных с использованием ИИ поможет не только оптимизировать процессы, но и улучшить результаты.

Многие компании не имеют внутри экспертов по ИИ, что может затруднить правильное внедрение технологий.

Решение: многие компании предлагают готовые системы, которые можно интегрировать с минимальными усилиями и без необходимости глубоко погружаться в технические детали. Это означает, что бизнесу достаточно нанять опытных внедренцев или партнеров, которые помогут реализовать проект.

Внедрение ИИ требует инвестиций в инфраструктуру, что может быть дорого для некоторых компаний.

Решение: правильное внедрение ИИ сокращает операционные расходы за счет автоматизации процессов, улучшения качества обслуживания клиентов и повышения эффективности работы. Вывод: стоимость внедрения ИИ может полностью окупиться через несколько месяцев после внедрения, и после начнет приносить чистую выгоду.

Внедрение новых технологий может вызвать сопротивление у сотрудников, особенно если они не понимают, как ИИ улучшит их работу.

Решение: сопротивление новым технологиям — это естественная реакция, особенно если сотрудники не видят явных преимуществ. Однако важно донести до команды, что ИИ не заменяет людей, а помогает им выполнять рутинные задачи быстрее и с меньшими усилиями. Важно обучать сотрудников и показывать, как ИИ может улучшить их рабочий процесс, повысить их продуктивность и, возможно, освободить время для более творческих и интересных задач.