Ai это что в бизнесе

Что можно улучшить уже сейчас и какие сервисы для этого существуют, рассказали в Dynamic Yield

Те времена, когда команды по продажам и маркетингу могли позволить себе тратить большую часть рабочего времени на ввод, систематизацию и обработку данных вручную, прошли. Сегодня существуют сотни инструментов, которые автоматизируют «черную» работу и повышают продуктивность: от CRM до CDP (платформ данных о клиентах) и программного обеспечения для автоматизации маркетинга. Но настоящая революция происходит сегодня в мире искусственного интеллекта. Об этом в колонке для Sostav рассказал Андрей Тыщенко, региональный директор по России, СНГ и Восточной Европе Dynamic Yield.

Что умеет современный ИИ

Применение AI-алгоритмов для продаж и маркетинга открыло множество возможностей. Можно использовать искусственный интеллект, чтобы автоматизировать и расширить большую часть процесса продаж, например, для увеличения количества потенциальных клиентов, увеличения показателей закрытия и анализа показателей продаж. Точно так же маркетинговый AI может помочь в сканировании присутствия бренда в интернете и выявлении пробелов в формировании спроса в рамках общей маркетинговой стратегии, тем самым помогая сокращать расходы и повышать конверсию.

Применение AI в бизнесе часть 1

И хотя AI постоянно развивается, предлагая нам еще больше вариантов использования, один из наиболее эффективных способов его использования прямо сейчас — делегировать исследования и анализ, которые отнимают большую часть времени маркетинговой команды, чтобы они могли сосредоточиться на самом важном: на росте выручки.

Итак, что AI умеет сегодня:

Выполнять повторяющиеся задачи, вместо человека — сбор, классификация данных, сегментация клиентов;
Прогностические функции;
Создание бизнес-идей;
Вычисления с Big Data;
Создание персонализированных предложений;
Оптимизация логистики.

Главная проблема: многие маркетинговые команды хотят увеличить с помощью ИИ продажи в B2C и B2B, но не знают, какой конкретный выбрать инструмент и как он работает.

Согласно исследованию AI Multiple, 87% компаний, внедривших AI, использовали его для улучшения электронного маркетинга. 61% маркетологов также планировали использовать искусственный интеллект при прогнозировании продаж.
По данным McKinsey Global Institute, AI и машинное обучение могут принести от $1,4 трлн до $2,6 трлн за счет решения проблем маркетинга и продаж в течение следующих трех лет.
Согласно последнему исследованию состояния маркетинга Salesforce Research, использование AI маркетологами резко возросло в период с 2018 по 2020 год, подскочив с 29% в 2018 году до 84% в 2020 году.
Согласно отчету Drift о лидерстве в маркетинге от 2020 года, искусственный интеллект, машинное обучение, технологии маркетинга и рекламы, голосовая связь и цифровые помощники, а также мобильные технологии и приложения — сформировали пятерку технологий, которые окажут наибольшее влияние на будущее маркетинга.

Как ИИ повышает эффективность маркетинга

Симбиоз человека и алгоритмов приносит ощутимый результат, который можно измерить с помощью классических экономических показателей: выручки, числа потенциальных покупателей или конверсии. Но самый главный ресурс любой команды — это время, которое можно потратить на достижение важных показателей, а не рутинные операции с данными: начиная сбором информации о клиентах и заканчивая сегментированием аудитории и персонализацией (или кастомизацией) продукта. Поэтому для маркетинговых команд важно делегировать рутину AI-алгоритмам, способным выполнять все это быстрее и качественнее.

Используй AI по максимуму! ПРИМЕРЫ заработка с помощью нейросетей

Делегирование анализа и исследований:

Такие инструменты, как MarketMuse, маркетологи используют для повышения производительности SEM (Search Engine Marketing, поисковый маркетинг), проверяя релевантность существующего контента идеальным ключевым словам, а также предлагая новые темы для контента (с заголовками, количеством слов и ключевыми словами) для улучшения результатов поисковых запросов (SERP) и получения большего трафика.
Чтобы расширить охват контента, можно использовать программное обеспечение для курирования контента на основе искусственного интеллекта — Curata — это ПО будет искать в интернете наиболее эффективные страницы в заданном сегменте, а также упрощать и повышать эффективность планирования календаря контента.
Поскольку искусственный интеллект может анализировать колоссальное количество данных, такие приложения, как Automizy, становятся все более полезными для прогнозирования открываемости для почтовых кампаний и создания их тем с наибольшими шансы на успех.
Учитывая то, что расходы на маркетинговую рекламу сегодня составляют значительную часть бюджета, неудивительно, что множество разработок в области AI нацелены на снижение цены за клик при максимальном охвате целевой аудитории. Платформа Pattern89 помогает маркетологам выбрать лучшие изображения для кампанияй, а также создать шаблон на основе различных комбинаций из самых эффективных кампаний.
Поисковая система Acqusio использует 30 проприетарных AI-моделей для размещения точных ставок для ключевых слов, благодаря которым компания получает наибольшее количество потенциальных клиентов из любого заданного рекламного бюджета.

Динамическое ценообразование и оптимизация размещения. Компании могут оптимизировать свою стратегию ценообразования, используя искусственный интеллект: для этого алгоритмы автоматически собирают данные о ценах конкурентов и максимизируют доход, устанавливая конкурентоспособные цены на продукты. И речь идет не только о цифровом размещении, но и о физическом тоже.

Машинное обучение и большие данные используют для оптимизации онлайн- или офлайн-мерчандайзинга. С помощью технологии компьютерного зрения и роботов бизнес может проводить аудит и аналитику использования полочного пространства в сфере розничной торговли: определять дефицит или неоптимальное использование полочного пространства и управлять им. Одним из самых передовых примеров в этой области является автономный робот-сервис для розничной торговли Lowe.

Более распространенные решения в этой области включают использование изображений, сделанных сотрудниками, для управления пространством на полках и его анализа — приложение Trax Image Recognition выполняет схожие с Lowe функции в этой области.

Как ИИ увеличивает продажи

Грамотное и осознанное внедрение в бизнес AI-алгоритмов не только помогает команде эффективно распределять свои ресурсы, но и становится одним из главных инструментов достижения ключевого показателя — роста выручки.

Поиск клиентов. Если проанализировать эффективность классических Sales-менеджеров, станет ясно, что они тратят много времени на поиск потенциальных клиентов и систематизацию информации (например, ввод данных в CRM) и мало времени, соответственно, на продажу. Инструменты искусственного интеллекта для продаж меняют эту тенденцию.

Поскольку CRM-платформы находятся в центре процесса каждой группы продаж, естественно растет число решений AI для продаж, которые не только помогают с вводом данных, но и очищают нерелевантные записи, прогнозируют продажи, сокращают отток клиентов и квалифицируют потенциальных клиентов.

Программное обеспечение на базе AI — Seamless.ai — отлично справляется с созданием и обновлением списков потенциальных клиентов на основе компаний, названий или определенных ключевых слов.

Оптимизация бюджета. Aquisio Turing — это программное обеспечение для управления бюджетом, основанное на ставках PPC и машинном обучении. Инструмент отчетов PPC эффективен и дает пользователям возможность создавать полноценные отчеты одним щелчком мыши. Он оптимизирует работу маркетологов с помощью более 30 интеллектуальных алгоритмов, а также управляет ставками и бюджетом.

Создание идеальной конверсии. Первая и пока единственная в мире платформа диалогового маркетинга — Drift — использует ботов, которые общаются с посетителями сайта в режиме реального времени. Drift соединяет оператора с клиентами, готовыми совершить покупку прямо сейчас. А встроенный Bot Builder создает идеальный процесс конверсии за считанные минуты.

Датасеты. Основная проблема AI-алгоритмов — наличие базы данных и анонимные пользователи, препятствующие сбору информации. С этим справляется Lift AI — может определять вероятность конверсии каждого посетителя веб-сайта в режиме реального времени (даже если он анонимен и не имеет записи в вашей CRM), а затем присваивает каждому посетителю оценку. Lift AI использует уникальную модель искусственного интеллекта, основанную на данных машинного обучения за 15 лет: датасет включает в себя один миллиард профилей посетителей и более 14 миллионов взаимодействий с клиентами.

Как ИИ с помощью персонализации создает уникальный CX

Безусловно AI-алгоритмы сегодня являются основной технологической составляющей персонализации процесса продаж, контента и кастомизации самого товара. Для потребителя индивидуальный подход и уникальный customer experience стали обязательными атрибутами, отсутствие которых станет преимуществом для конкурентов. При этом речь идет не только работе с текущими клиентами, но и о предсказании поведения новых пользователей при помощи сравнениях их с похожими клиентами. Так, например, в Amazon утверждают, что способны предсказать поведение клиента на пять лет вперед.

Товар по лайкам. Facebook запустил кампанию, в рамках которой миллионам пользователей показывалась реклама косметического продукта, ориентированная на их личность (на основе истории их лайков в соцсети). Результат исследования оказался впечатляющим: в среднем около 1,5 из 10 тыс. человек, просмотревших рекламу, купили продукт.

Оптимизация медиамикса. Disney применяет алгоритмы машинного обучения для точной настройки и оптимизации своей модели медиамикса. Подход Disney заключается в агрегировании данных по всей компании, включая партнеров, подготовке данных, а затем их преобразовании для использования в модели. Затем используются различные модели для оптимизации бюджета и медиамикса.

Комплексная персонализация сайта и мобильного приложения. Создание уникального CX возможно не только благодаря индивидуальным рекомендациям. Онлайн-ритейлер Simple Wine внедрил с помощью технологий машинного обучения комплексную персонализацию сайта и мобильного приложения, когда целые страницы перестраиваются под пользователя в каждый момент времени. Как результат у клиента возникает ощущение, что приложение общается с ним: навигирует и подсказывает, упрощая выбор вина, как грамотный консультант в винотеке. Движок Dynamic Yield способен угадывать предпочтения клиента, сравнивая его со всеми пользователями и используя прогностические системы, подобные тем, что использует Netflix или Spotify.

Синхронизация каналов. Телекоммуникационный гигант Orange использовал данные о пользовательском поведении в сети для роста выручки. Для этого компания провела персонализацию своих офлайн-каналов на стороне колл-центров, что позволило создать индивидуальный пользовательский опыт, и как результат, увеличить среднюю выручку на пользователя на 118%. «Побочным» эффектом стало увеличение числа потенциальных покупателей на 32%.

Прогнозирование интересного контента. Приложение Concord показывает, какой именно контент нужно создать, чтобы привлечь аудиторию. Использует модели глубокого обучения для обработки естественного языка, чтобы проводить автоматизированный аудит контента и сравнивать его с отраслевыми аналогами. Concord использует AI для обнаружения пробелов в актуальном контенте, анализа поведения людей по отношению к контенту и помогает выяснить, чего хотят читатели или зрители.

Оптимизация контента. Cortex использует AI для оптимизации контента в социальных сетях. Для этого с помощью машинного обучения происходит поиск по базам данных 33 тыс. брендов, содержащих свыше миллиарда образцов и примеров. маркетингового контента. Специалисты также смогут создать настраиваемые календари контента и сводки контента, а программа автоматически сама их заполнит и отправит на согласование.

Генерация языка. WordSmith — платформа для генерации естественного языка, которая превращает данные в инсайдерскую историю. Использующие платформу компании получают полный контроль над преобразованием данных в аналитическую историю с беспрецедентной скоростью и масштабом. По сути, это платформа самообслуживания, которая обеспечивает мощный API-интерфейс для полной настройки статей, обновления контента в реальном времени и гибкой публикации.

Простого сбора данных уже недостаточно

Маркетологи сегодня для создания полного обзора поведения потребителей в интернете (включая мотивацию, убеждения и модели покупок) используют сбор данных с более чем 3,3 млрд устройств, аналитику и инструменты искусственного интеллекта. Эти же решения они используют и для долгосрочного прогнозирования поведения клиентов.

Роль AI состоит в том, чтобы обрабатывать большие данные и классифицировать их, помогать в формировании точного восприятия потребителя и приближать понимание его онлайн-поведения к офлайн-версии. Компаниям, которым сегодня предоставляется аналитическая информация на основе собранных данных, уже недостаточного простого сбора данных. Их интерпретация требует творческого подхода и понимания того, как люди ведут себя в сети и как их поведение в прошлом может повлиять на будущие решения. И тут в дело как раз и вступают AI-алгоритмы, способные не только интерпретировать данные, но и предсказывать на их основе решения потребителей в будущем.

Сегодня 41% маркетологов говорят, что AI и машинное обучение вносят наибольший вклад в ускорение роста доходов и повышение производительности. Маркетологи говорят, что получение более действенной информации из маркетинговых данных (40%) и создание персонализированного потребительского опыта в большом масштабе (38%) замыкают тройку лидеров технологических инструментов в маркетинге на сегодняшний день. Исследование также показало, что 77% маркетологов интеллектуально автоматизировали менее четверти всех маркетинговых задач, а 18% заявили, что они вообще не автоматизировали интеллектуально какие-либо задачи.

70% высокоэффективных маркетинговых команд заявляют, что у них есть полностью определенная стратегия искусственного интеллекта, по сравнению с 35% команд из числа низкоэффективных.

Отдельно стоит сказать, что реализация AI в маркетинговых кампаниях также помогает потребителям вернуть себе возможность изменять цифровую идентичность после ее создания и позволяет компаниям оптимизировать свое понимание психологии потребителей и взаимоотношений.

Источник: www.sostav.ru

Сервисы AI для бизнеса: как использовать их для оптимизации работы

AI-сервисы пришли в нашу жизнь совсем недавно, но их интеграция происходит так быстро, что все чаще люди задумываются о том, сможет ли AI выполнить их работу в разных сферах: от дизайна до бизнеса. С использованием AI компании могут улучшить свою производительность, повысить эффективность процессов и оптимизировать свои продукты и услуги. В этой статье мы рассмотрим некоторые сервисы AI, которые могут быть полезны для бизнеса.

В чем именно может помочь AI бизнесу?

• Автоматизация процессов

Одним из ключевых преимуществ AI является возможность автоматизации процессов. Сервисы AI могут помочь компаниям ускорить и оптимизировать рутинные задачи, такие как обработка заказов, сбор данных, проверка качества и т. д. В результате компании могут сэкономить время и ресурсы, повысить качество и точность своей работы, а также сократить количество ошибок.

• Анализ данных

Другим важным преимуществом AI является его способность анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности и тренды. Сервисы AI для анализа данных могут помочь компаниям определить, какие продукты и услуги наиболее популярны у их клиентов, какие рекламные кампании наиболее эффективны, какие факторы влияют на спрос на их продукцию и т. д. Эти знания могут помочь компаниям принимать более обоснованные и информированные решения, что может привести к повышению прибыльности и эффективности.

• Обработка естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) — это область AI, которая позволяет компьютерам понимать и обрабатывать естественный язык, используемый людьми. Сервисы NLP могут помочь компаниям обрабатывать текстовые данные, такие как электронные письма, отзывы клиентов, комментарии в социальных сетях и т. д. С помощью NLP компании могут автоматически анализировать и категоризировать текстовые данные, выделять ключевые слова и темы, анализировать настроение и отношение клиентов и многое другое.

• Распознавание изображений

Распознавание изображений — это еще одна область AI, которая может быть полезной для бизнеса. Сервисы распознавания изображений могут помочь компаниям автоматически анализировать и классифицировать изображения, например, для определения типа продукта или оценки качества.

Давайте рассмотрим несколько AI-сервисов и расскажем, как они могут помочь бизнесу.

1. ChatGPT

ChatGPT — это сервис, который позволяет бизнесам создавать чат-боты с помощью нейронных сетей. Сервис использует GPT (Generative Pre-trained Transformer) модель, чтобы обучать бота отвечать на вопросы пользователей, предоставлять информацию о продуктах и услугах компании и даже вести диалоги на различные темы. ChatGPT может помочь компаниям сократить время, затрачиваемое на обработку запросов пользователей и улучшить качество обслуживания.

Некоторые из примеров использования ChatGPT в бизнесе включают:

• Клиентская поддержка: предоставление автоматизированной поддержки клиентам, ответы на часто задаваемые вопросы и решения проблемы с помощью чат-ботов.

• Маркетинг и продажи: создание персонализированных сообщений, основанных на предпочтениях и поведении клиентов, что может увеличить конверсию и улучшить опыт покупателя.

• Анализ данных: обработка больших объемов данных и выявление тенденций, что помогает бизнесу принимать более обоснованные решения на основе анализа данных.

• Управление рисками: автоматизация процесса обнаружения мошенничества и снижения рисков в бизнесе.

• Обучение персонала: ChatGPT может быть использован для создания обучающих курсов и ресурсов для персонала, что помогает улучшить производительность и увеличить квалификацию сотрудников.

• Перевод: автоматический перевод текста на различные языки, что помогает улучшить коммуникацию между бизнесом и клиентами из разных стран.

2. Midjourney

Midjourney — это система ИИ, которая преобразует текст в изображения. Благодаря ему можно создать что угодно вашему и ее воображению. Можно задать системе общий запрос для генерации идеи или конкретное точное ТЗ для выбора макета.

Возможности Midjourney для бизнеса:

• Визуализация коммерческих предложений

• Визуализация сайта

• Обложки для статей и постов в социальных сетях

• Создание логотипа и фирменного стиля компании

• Визуализация брендбука компании и тд.

3. Gerwin.io

Gerwin.io — российский продукт для генерации контента. Вот несколько важных типов контент, которые можно создать с помощью AI:

• Видео для YouTube — создание уникальных названий и описаний для видео на Youtube, которые хорошо ранжируются в поиске

• Пост ВКонтакте

• Товар на Ozon — карточки товаров для размещения на Ozon

• Комментарий для статьи — красноречивые и разнообразные комментарии от миллионов людей

• Описание объекта недвижимости — красивый текст для вашего объявления о продаже или аренде объекта недвижимости

Сервис будет полезен предпринимателям, копирайтерам или агентствам. Сейчас есть 10 доступных тарифов в зависимости от количества символов.

4. Papercup.com

Papercup.com — это AI-платформа, которая использует распознавание речи для того, чтобы превратить звуковые дорожки в текст. Это может быть полезно для бизнеса во многих сферах. Например, Papercup.com может использоваться для автоматического транскрибирования вебинаров, видео-уроков, подкастов и т.д. Программа распознает в том числе и русский язык. Это позволяет бизнесу быстро и легко создавать текстовые версии своих аудио- и видео-материалов для того, чтобы они могли быть более доступны для аудитории, которая предпочитает читать, а не слушать.

5. Clickable.so

Clickable.so — это AI-платформа, которая позволяет бизнесу создавать интерактивные видео, которые могут быть использованы для маркетинга, обучения и т.д. В интерактивных видео зритель может щелкнуть на объекты на экране, чтобы получить дополнительную информацию или выполнять задания, связанные с видео. Это позволяет бизнесу создавать более вовлекающие и интересные видео-материалы, которые могут помочь привлечь больше внимания к своим продуктам и услугам.

6. NameLix

NameLix — это сервис, который помогает бизнесам генерировать уникальные и легко запоминающиеся имена для своих продуктов, брендов или компаний. Сервис использует нейронную сеть, чтобы создавать новые слова на основе заданных параметров, таких как длина, слоги, частота использования букв и т.д. NameLix может быть полезен для стартапов или малых компаний, которые только начинают свой бизнес и не имеют достаточно средств для найма профессиональных маркетологов.

7. Fontjoy

Fontjoy — это сервис, который помогает бизнесам выбирать правильный шрифт для своих веб-сайтов или документов. Сервис использует нейронную сеть, чтобы анализировать визуальное восприятие шрифтов и предлагать оптимальные комбинации шрифтов для конкретных задач. Fontjoy может помочь компаниям создавать красивые и читаемые тексты, которые улучшат визуальный опыт пользователей и увеличат время, проводимое на сайте.

Сервисы искусственного интеллекта пока несовершенны, но уже значительно помогают нам в работе. Такие сервисы все еще нуждаются в участии человека, но при правильном использовании могут действительно сильно облегчить нашу жизнь и работу.

Источник: www.ucraft.ru

Чек-лист: нужен ли вашему бизнесу AI (заодно развенчиваем популярные мифы)

Искусственный интеллект — мощнейший тренд наших дней. Технология уже проникла во многие бизнес-процессы и продолжает совершать революционные изменения на рынках IT, финансов, HR, e-commerce, систем безопасности. Не обходится и без перегибов: все чаще можно услышать о применении искусственного интеллекта в качестве своего рода маркетинговой приманки — например в кофейне. Руководитель технологического консалтинга по AI-решениям Intuition Иван Ильин рассказывает, кому и в каких случаях действительно стоит задуматься о внедрении AI-технологий — и как это лучше сделать.

3 мифа про искусственный интеллект

Внедрение AI гарантирует повышение эффективности конечного продукта в разы.

Нет, это не так. Эксперты Gartner, например, отмечают, что в среднем технология позволяет сэкономить всего 3-5%. На каждую историю успеха внедрения AI и ML (machine learning) приходится множество неудач. Половина финансовых топ-менеджеров, которые планируют ввести предиктивную аналитику к 2020 году, делают это из стадного чувства (panic buying). Аналитики компании советуют тестировать технологию, но избегать крупных вложений. «Путь к AI- и ML-нирване усыпан мертвыми телами неудачных примеров внедрения», — говорит Роб ван дер Мейлен из Gartner.

Количество сфер и отраслей, где можно использовать AI, безгранично.

AI — огромная область Computer Science. Очевидно, что решения на основе алгоритмов искусственного интеллекта многократно эффективнее в работе с изображениями и текстами, чем классические алгоритмы. Они приносят практическую пользу на миллиарды долларов в различных индустриях, но совершенно бесполезны и не несут никакой ценности в слишком «человеческих» областях. IBM может позволить себе создание робота-повара Chef Watson и решить таким образом ряд задач по маркетингу. Но что такая дорогостоящая технология может действительно дать индустрии общепита и гостеприимства, кроме кратковременного эффекта от хайпа?

В Wantful с помощью алгоритмов искусственного интеллекта пытались научить пользователей выбирать удачные персонализированные подарки для конкретных людей; в Teforia — правильно заваривать чай; в Polimobile — общаться с избирателями на политические темы. Все эти стартапы за короткое время прекратили свое существование. Наивно ожидать полного исключения человека из процессов, требующих креатива.

Не обязательно писать AI-модели с нуля — можно взять готовое решение из открытых библиотек.

Да, эффективно использовать готовое решение или собрать простую модель можно и без фундаментального математического образования. Но созданием своих эффективных алгоритмов под конкретные бизнес-процессы могут заниматься только профессионалы. Учитывая задачу и имеющиеся данные, они тонко настраивают алгоритмы компьютерного зрения, понимания естественного языка и классического машинного обучения. Специалисты также умеют составить оптимальный набор из доступных инструментов и правильно строить архитектуру решения.

Рассмотрим на примере торговой сети. Алгоритм кластеризации открытой библиотеки позволяет, не прибегая к услугам квалифицированного инженера машинного обучения, обработать сырые данные и разделить их по признакам, например сгруппировать магазины по товарообороту или проходимости. Но если ретейлер хочет разобраться в полученных данных (провести факторный анализ разбивки на кластеры, оценить корреляцию различных факторов, в том числе с бизнес-показателями, и т. п.), то ему придется нанять AI-специалиста. Последний применит более глубокий подход к обработке данных и напишет соответствующий задачам алгоритм.

Читать также

Как не поддаться стадному чувству

В ближайшее время технологии AI точно будут востребованы в прогнозировании процессов, связанных с логистикой, загрузкой складов, построением маршрутов. Искусственный интеллект справится с персонализацией любого контента (тексты, видео, товарные предложения) для пользователя. Ретейл заинтересован в использовании AI для тонкой аналитики, проверки корректности чеков, распознавания лиц покупателей или заполненности полок с помощью камер. Вместе с тем, хайп, связанный с AI в творческих областях, будет сходить на нет, — процесс креатива и интеграции уникальных навыков и опыта каждого человека достаточно сложно воспроизвести алгоритмически.

Чтобы не попасть в ту самую половину аудитории, которая готова потратиться на искусственный интеллект из стадного чувства, нужно учесть следующие моменты.

Ценность от внедрения решения должна превышать стоимость разработки и содержания AI-команды. Например, в сфере производства экономический эффект составляет в среднем 3-5%, что очень существенно на больших объемах. Исследование Российского союза промышленников и предпринимателей и компании «Цифра» показало, что объем российского рынка AI в промышленности к 2021 году достигнет $380 млн (и эти инвестиции будут абсолютно оправданными). Так, Новолипецкий металлургический комбинат уже сейчас применяет искусственный интеллект для оптимизации производственных процессов в сталеплавильной отрасли (и снижает таким образом потребление природного газа на 5%).

В то же самое время, внедрять AI в кофейне — все равно что покупать атомный микроскоп в школьный кабинет (то есть абсолютно нерентабельно). Средний бизнес в последнее время часто заявляет об использовании искусственного интеллекта в какой-то цепочке действий, где это часто не нужно и не критично. В этом случае целесообразнее говорить о недолговечном маркетинговом эффекте, нежели о полезности самой технологии.

Если компания — AI-стартап, то очевидно, что для нее это ключевая технология. Речь в таком случае идет о полной автоматизации каких-либо областей, кардинальном изменении процессов, в результате чего сокращаются целые блоки, которыми раньше занимались отдельные компании и большой штат сотрудников.

Конечно, здесь нужно учитывать, что AI — это уже мейнстрим, рынок достаточно насыщен, а в некоторых сферах даже переполнен. Начинающей компании сложно выделиться на этом фоне и найти новую, относительно свободную рыночную нишу с существенным коммерческим потенциалом. Крупный бизнес обычно предпочитает выращивать команду разработки в своих стенах, чем прибегать к сторонним сервисам. У AI-стартапов есть будущее, только если они придумают нечто революционное, подобное мультиагентной системе для «Газпрома» (предотвращает миллиардные потери на логистике). Похожую технологию применили в Coca-Cola, сэкономив на транспортных расходах до 20%.

Нужна узкая настройка AI на операции, которые он выполнит лучше человека. Например, искусственный интеллект умеет работать с терабайтами текста, тогда как любой из нас потратил бы на это месяцы.

С помощью алгоритмов можно сразу ранжировать и классифицировать печатную информацию, искать ее по интересующему запросу, а также распознавать изображения и выявлять людей по фото на видео. AI успешно внедряется в различных системах безопасности, например Aruba 360 Secure Fabric. Пример среднего бизнеса, где действительно стоит использовать алгоритмы, — частные охранные предприятия. Работу множества охранников, которые ежедневно сидят и вглядываются в мониторы, вполне можно автоматизировать.