ИИ в бизнесе 101: руководство для нетехнических специалистов

Компании по всему миру постоянно стремятся улучшить свои стратегии, понять потребности клиентов и выделиться среди конкурентов. ИИ — это не просто технический термин, это то, что действительно может помочь вам справиться с этими и многими другими проблемами.

Несмотря на то, что это уже не новая тенденция, а персептрон, однослойная нейронная сеть, была фактически изобретена в 1958 году, прошло всего несколько лет с тех пор, как ИИ получил широкое распространение в бизнесе. Фактически, почти половина всех компаний, достигших цифровой зрелости, имеют определенную стратегию в области ИИ . Более того, более 70% руководителей считают, что ИИ и машинное обучение меняют правила игры.

Искусственный интеллект больше не предназначен для глобальных корпораций. Мы можем наблюдать рост ИИ в SaaS-компаниях и стартапах, а также в других малых и средних предприятиях. Каждая компания в той или иной степени может воспользоваться преимуществами новых технологий, включая ИИ. Читайте дальше, чтобы узнать больше об ИИ в бизнесе и его приложениях.

Что такое ИИ?

Вы, наверное, много слышали об искусственном интеллекте в СМИ и от профессионалов, поскольку он быстро становится одним из основных факторов, формирующих современные компании. Итак, давайте подробнее рассмотрим определение того, что на самом деле означает ИИ.

Искусственный интеллект (ИИ) — это отрасль компьютерных наук, которая фокусируется на обучении компьютеров реагировать как люди. Этот процесс требует контекстуального анализа огромного количества данных и точного реагирования.

Проще говоря, интеллектуальные машины могут «думать» (реагировать и решать проблемы) как люди, если им будет предоставлено большое количество информации, из которой они смогут научиться этому. Как только они это сделают, эти машины смогут сделать пользовательский опыт похожим на взаимодействие с реальным человеком. Данные позволяют компьютерам постоянно учиться и адаптироваться. Они могут анализировать входные данные и накапливать свои знания, в том числе находить закономерности, чтобы научиться решать проблемы.

Термин ИИ широко используется, поскольку он включает ряд технологий, охватывающих более конкретные методы. Среди основных подполей ИИ мы можем перечислить, например, машинное обучение , компьютерное зрение , робототехнику и обработку естественного языка . Более того, ИИ постоянно революционизирует наш мир. Gartner указывает, что к 2021 году 80% новых технологий будут основаны на ИИ . Давайте углубимся в решения ИИ, которые могут помочь улучшить бизнес.

Вам все еще интересно узнать больше об ИИ? Ознакомьтесь с нашим исчерпывающим руководством по искусственному интеллекту в бизнесе!

ИИ в бизнесе: преимущества

Искусственный интеллект может применяться в организациях из самых разных отраслей и областей, таких как, например, розничная торговля, здравоохранение, транспорт и логистика или финансы и реклама. Но почему ИИ нужен стольким компаниям по всему миру? Ну, проще говоря, он дает много преимуществ!

Экономия времени и предоставление информации

Благодаря анализу данных и автоматизации компьютеры могут справляться с повторяющимися задачами и операциями, которые невозможно выполнить вручную. ИИ повышает производительность, поскольку вместо этого вы и ваша команда можете сосредоточиться на творческих задачах. Более того, способность распознавать закономерности в данных дает возможность прогнозировать результаты. ИИ позволяет руководителям принимать решения на основе данных и сосредоточиться на общей картине.

Сокращение ошибок

Системы, управляемые ИИ, часто могут достигать значений, не имеющих себе равных у людей. Одним из недавних примеров является система обнаружения рака молочной железы, точность которой оценивается в 99%. Решения на основе ИИ, основанные на правильно собранных данных, более объективны, чем люди, потому что машины полагаются только на факты, а не на мнения и эмоции.

Действуя в режиме реального времени

Люди не умеют делать много разных вещей одновременно, и действительно, исследования показывают, что только 2% людей могут эффективно работать в режиме многозадачности. Наоборот, компьютеры способны выполнять множество задач одновременно. Программное обеспечение на основе ИИ может взаимодействовать со многими клиентами одновременно, собирать данные и отправлять уведомления в режиме реального времени. Кроме того, машинам не нужны перерывы, они могут работать круглосуточно и без выходных, а также быстро находить информацию, необходимую для ответа на запросы. Наоборот, люди работают в рабочее время и должны тратить время и усилия на поиск необходимых деталей.

Улучшение качества обслуживания клиентов

Ваши потенциальные и существующие клиенты должны быть в центре вашего внимания. Внедряя решения на основе ИИ в свою бизнес-стратегию, вы можете улучшить многие аспекты взаимодействия с клиентом.

Собственно, на этом преимущества ИИ в бизнесе не заканчиваются. Скорее, они ограничены (или нет) только тем, как вы используете эту технологию.

ИИ в бизнесе: приложения

Как именно ИИ может облегчить бизнес? Узнайте о некоторых образцовых интеллектуальных решениях, которые могут быть полезны компаниям.

Разговорный ИИ

Благодаря автоматизированному обмену сообщениями и приложениям с поддержкой речи, которые имитируют человеческое взаимодействие между компьютерами и людьми, предприятия могут быстрее обслуживать клиентов и оптимизировать процесс покупки . Диалоговые интерфейсы, такие как чат-боты и голосовые помощники, используют обработку естественного языка и машинное обучение для улучшения понимания и адекватного реагирования.

Вы можете внедрить чат-ботов в приложение через чат на веб-сайте или в Facebook Messenger, например, в Slack или Viber. Интегрируя ваше решение по обслуживанию клиентов с системой управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и другими бизнес-инструментами, ваши боты могут использовать существующую информацию для персонализации общения.

Голосовые пользовательские интерфейсы (VUI) также выигрывают от технологии распознавания речи. Вы можете применять их в голосовых помощниках (решения таких гигантов, как Google, Microsoft, Amazon и Apple). Тем не менее, другие компании также могут извлечь выгоду из VUI, разрабатывая свои собственные приложения, интегрированные с голосовыми помощниками, с помощью таких платформ, как Actions on Google и Alexa Skills Kit. Таким образом, вы можете воспользоваться преимуществами голосовых помощников и расширить их функциональность с помощью собственных приложений.

Благодаря диалоговому ИИ вы можете автоматически давать немедленные ответы, не привлекая своих агентов к процессу поддержки клиентов . Машинное обучение позволяет текстовым и голосовым ботам распознавать шаблоны и учиться решать новые проблемы. Чем больше у него данных и опыта, тем более интуитивным и похожим на человека станет ваш бот.

Умные рекомендации по продуктам и персонализация

ИИ может улучшить рекламу и продажи, поскольку он использует данные для понимания поведения пользователей и определения их предпочтений. Рекламные технологии (AdTech) используют анализ данных для создания персонализированного опыта для конкретных целевых групп. Маркетинговые решения на основе ИИ, основанные на привычках зрителей и предыдущих взаимодействиях пользователей, улучшают таргетинг, чтобы рекламные кампании могли охватывать конкретную аудиторию с соответствующим контентом.

Интеллектуальные рекомендации также используются для персонализации новостных лент в социальных сетях, предложения медиа через потоковые сервисы, такие как Spotify и Netflix, а также для подбора партнеров (например, в приложениях для знакомств или организации мероприятий). Внедрение рекомендаций на основе ИИ пригодится в индустрии туризма . Например, AirBnb и Booking.com включают интеллектуальные поисковые системы на своих платформах. Таким образом, пользователи получают результаты поиска на основе своих предыдущих бронирований, поисковых запросов, удобств и многих других переменных.

Инновационные интернет-магазины предоставляют виртуальных помощников по покупкам для улучшения разговорной коммерции. Клиенты могут получать умные рекомендации , основанные на их характерных чертах и ​​вкусах.

Кроме того, маркетинговые инструменты на основе ИИ могут автоматически персонализировать сообщения . Современная коммуникация с брендом обычно не ограничивается персонализацией имени клиента в электронном письме, а выходит за рамки ожиданий, предоставляя соответствующий контент и рекомендации по продуктам. Несомненно, такие методы могут улучшить качество обслуживания клиентов и повысить вовлеченность пользователей, что в результате может увеличить продажи.

ИИ в бизнес-аналитике

Как следует из самого термина, Business Intelligence использует интеллектуальные системы для анализа данных и предоставления предпринимателям информации об их компаниях и клиентах. Интеллектуальный анализ данных позволяет обнаруживать закономерности и, следовательно, предлагать соответствующие бизнес-рекомендации. Прогнозная аналитика , основанная на больших данных, позволяет руководителям принимать решения на основе данных и эффективно оптимизировать расходы, а также использовать большие возможности для бизнеса.

Благодаря науке о данных вы можете извлечь выгоду из всей ранее собранной цифровой информации о ваших клиентах (внутренние и внешние базы данных, веб-сайты, приложения и социальные сети и т. д.), чтобы предвидеть ожидания покупателей и, следовательно, соответствовать или превосходить их. Кроме того, частью науки о данных является визуализация данных. Руководителям и заинтересованным сторонам важно полностью понимать данные, чтобы принимать обоснованные решения. Поэтому при анализе данных огромную роль играет их представление. Визуализация данных может помочь вам сосредоточить внимание на конкретных элементах и ​​рассказать историю, стоящую за числами.

Еще одно применение ИИ в бизнесе — обнаружение аномалий . Системы на базе искусственного интеллекта, оснащенные алгоритмами машинного обучения, способны выявлять ненормальное поведение в пуле данных. Вы можете выполнять этот процесс двумя способами: либо с учителем (когда компьютер выявляет аномалии с помощью обученных шаблонов), либо без надзора ( когда система самостоятельно оценивает аномалии в данных). Это имеет решающее значение для финансового сектора, а также для каждой крупной организации и производителя, поскольку они часто более подвержены киберугрозам, таким как мошенничество. Тем не менее, даже стартапы и МСП должны осознавать такие риски и стараться их предотвращать.

ИИ в производстве

Производственный сектор может извлечь выгоду из ИИ, используя его для повышения эффективности и улучшения качества продукции . Автоматизация ИИ может снизить потребность в рабочей силе, а также улучшить дизайн продукта. Интеллектуальные машины могут предлагать более эффективные проекты на основе входных параметров, таких как предполагаемый бюджет, требования, типы материалов и т. д. Таким образом, дизайнеры и инженеры могут выбирать наиболее оптимальные решения. ИИ в производстве также можно использовать для обнаружения дефектных продуктов, а также в профилактическом обслуживании для выявления проблем на заводах до их возникновения.

Примеры ИИ в бизнесе

ПЗУ — Голосовой помощник для мгновенного страхования путешествий

Помощник по страхованию PZU предоставляет голосового помощника на основе искусственного интеллекта для покупки полисов путешествий через мобильные устройства. Ассистент собирает всю необходимую информацию о поездке, чтобы порекомендовать наиболее подходящую туристическую страховку. Пользователи могут выбрать лучшее предложение с помощью VUI и тем самым сэкономить драгоценное время.

Табель учета рабочего времени — подробная информация на основе рабочих отчетов.

Расписания — это простейший инструмент учета времени, в котором вы можете отслеживать время, генерировать отчеты, добавлять столько членов команды, сколько необходимо. Он предоставляет настраиваемую панель управления бизнес-аналитикой, позволяющую легко выявлять нарушения в отчетах и ​​следить за тем, чтобы в процессе отчетности и выставления счетов не было пропущено ни одного часа.

Кроме того, Timesheets предлагает чат-ботов на базе искусственного интеллекта для быстрой отчетности о задачах. Сотрудники могут использовать несколько каналов связи, таких как Google Assistant, Amazon Alexa, Siri, Google Hangouts Chat и Slack.

Planter — Модуль распознавания растений для мобильного приложения Flutter по уходу за растениями

Planter — это советник по уходу за растениями на основе искусственного интеллекта. Проект включал в себя подготовку набора данных, индивидуальный дизайн модели распознавания на основе сверточной нейронной сети и экспорт модели в мобильный формат. Благодаря расширенному распознаванию изображений, Planter идентифицирует виды растений на основе фотографии и предоставляет пользователям рекомендации по уходу за растениями с учетом их предпочтений в отношении полива, предпочитаемого типа почвы, удобрений и т. д.

Основные выводы об использовании ИИ в бизнесе

Искусственный интеллект может автоматизировать многие процессы, чтобы сэкономить время, которое можно лучше использовать для раскрытия человеческого творчества. Вот некоторые примеры решений на основе ИИ:

• персонализация и таргетинг рекламы
• Круглосуточная служба поддержки клиентов по телефону и в чате
• разговорная коммерция
• распознавание объектов
• отслеживание поведения клиентов
  
  
• поддержка HR
• добыча мнений
• рекомендации продукта
• сокращение трудозатрат с помощью робототехники
  
  
• прогнозный анализ
• оптимизация затрат
• обновление файлов
• обнаружение мошенничества
  

Мы надеемся, что теперь вы еще лучше знакомы с возможностями ИИ. Хотя ваша компания, вероятно, могла бы выжить без некоторых из упомянутых выше решений, возможно, вы определили другие проблемы, с которыми можно столкнуться при использовании инструментов на основе ИИ. Первым шагом к развитию вашего бизнеса с помощью этих новейших технологий является выявление препятствий и поиск подходящего существующего интеллектуального программного обеспечения или создание индивидуального решения для себя.

Если вы планируете внедрить искусственный интеллект в свою бизнес-стратегию, ознакомьтесь с нашим руководством о том, как выбрать компанию по разработке программного обеспечения для ИИ.