Искусственный интеллект использование в бизнесе

Внедрение ИИ позволяет оптимизировать работу организаций в разных функциях: начиная от юридического департамента и заканчивая сложными производствами и процессами продаж. ИИ сейчас — ключевой драйвер конкурентоспособности, а значит и прогресса в целом. Вспомним классические примеры, в которых недооценка цифровизации оказалась фатальной (Kodak, Nokia и др.), то же может случиться с теми, кто не воспринимает искусственный интеллект как серьезную задачу.

При этом хайпа и громких лозунгов вокруг ИИ так много, что становится сложно к нему подступиться. Сложно понять детали практической и экономической пользы, проникнуться доверием, да и в целом определиться, что нужно именно вам. В этом материале мы поделимся опытом из практики AI Consulting, поможем набросать пошаговый план действий и сделать правильный выбор: вводить или не вводить ИИ, какую функцию оцифровывать и что именно должна делать ваша модель.

Шаг 1. Определить бизнес-задачу

Когда решили двигаться в сторону AI, важно понимать, с чего начать. Существует несколько критериев, которые помогут вам определиться.

Примеры использования чата GPT в бизнесе. Секреты применения искусственного интеллекта в маркетинге

Определить функцию. В любой организации есть функции, без которых деятельность невозможна:

1. Документооборот.
2. Безопасность.
3. Производство.
4. Маркетинг, продажи, аналитика.
5. Операции по обслуживанию.
6. Управление персоналом.
7. Управление цепочками поставок.

Реализованные сценарии применения AI есть для каждой из этих функций. Это значит, что ничего не нужно изобретать и обосновывать с нуля. Есть проверенные примеры, которые работают. Соответственно, иногда все, что нужно сделать — это посмотреть, как делают другие, экономически обосновать и сделать у себя так же.

Провести ревизию данных. В основе любого AI-решения лежат данные. Поэтому важно понять, какими данными вы располагаете и достаточен ли их объем . Существует три ключевых типа данных:

• Временные ряды/табличные данные, например, о товарах, закупках, продажах.
• Картинки и видео.
• Тексты, документы.

Без достаточного количества и качества данных можно быстро разочароваться в искусственном интеллекте. Объясним почему: машина просто не сможет увидеть закономерности, если примеров будет мало или они не будут охватывать репрезентативный период. Например, если ваш бизнес имеет выраженную сезонность, данных за последние 3 месяца недостаточно, чтобы спрогнозировать поведение клиентов в течение года. Поэтому держите вопрос о готовности данных как самый первый и важный в голове.

На той функции, где данные есть, их много, они структурированы и охватывают достаточный период (где это применимо), стоит сфокусироваться, так будет больше шансов на успех.

Оценить применение AI в вашей индустрии. Третий критерий — это индустрия. Всегда полезно посмотреть, что уже делают на рынке для вашей отрасли и использовать лучший опыт, поэтому не лишним будет понаблюдать за кейсами внедрения ИИ у коллег по цеху, профильными конференциями и пресс-релизами конкурентов.

8 простых способов использовать нейросети в своем бизнесе уже СЕЙЧАС

Итого у нас получилось три ключевых критерия, с помощью которых вы можете конкретизировать бизнес-задачу и приступить к её решению средствами AI: функции в организации, наличие данных, индустрия . Вы можете по-разному их компоновать и выявлять наиболее высокие совпадения. Например: острая проблема/задача в функции + подходящее качество и количество данных для решения этой задачи + кейс, реализованный в похожей индустрии. Кажется, все сходится, чтобы провести успешное внедрение в вашей компании.

Еще пример. Представим, что нет удачного кейса рекомендательной системы по составлению договоров именно в вашей индустрии, скажем, в логистике. Но ровно такой кейс есть для юристов в недвижимости. Как минимум, его стоит изучить, так как роль функции единообразна.

Шаг 2. Найти и внедрить подходящее решение

На следующем шаге стоит разложить технологию по продуктовым полочкам и понять, какой конкретный способ применения ИИ выбрать для вашей задачи. Для простоты давайте использовать какую-нибудь универсальную классификацию, понятную на рынке информационных технологий B2B:

Готовые (коробочные) продукты для конечных пользователей.

AI-оптимизация маршрутов, работы складов, поисковой выдачи в интернет-магазинах, прогнозирование урожайности — примеры готовых продуктов, которые встречались на нашей практике. Плюсы очевидны: получаешь быстро, все сразу работает из коробки, либо требует минимальных доработок.

Готовое решение может не подойти в случае, если:

• вы хотите построить продукт именно под себя и на базе собственных данных, чтобы быть уверенным в том, что решение на 100% учитывает специфику бизнеса;
• вас не устраивает качество работы готового продукта, например точность работы ML-модели 65%, а вам необходимо более 80%;
• доделывать или переделывать готовый продукт выходит дольше/дороже, чем сделать что-то с нуля и сразу под себя;
• вы не хотите оплачивать дорогие лицензии готовых продуктов.

Готовые платформы и сервисы для разработчиков конечных продуктов, в случае работы с искусственным интеллектом:

• с процессорами CPU для задач, не требующих супермощных вычислительных ресурсов (например, табличные данные небольших объемов);
• с высокопроизводительными графическими процессорами GPU для тяжелых вычислительных задач (например, для работы с фотографиями или неструктурированным текстом).

Кастомизированные решения . Заказная разработка, интеграционные проекты, «пакетные»/комплексные предложения продуктовых вендоров, а также все это вместе взятое – в общем, когда, как правило, крупный B2B-заказчик хочет решение «под ключ».

Если говорить про крупные интеграционные проекты, то они присущи крупнейшим организациям (Large Enterprise). Такие на первых порах могут готовить целую стратегию цифровой трансформации, где разные технологии, продукты и инфраструктура разложены по слайдикам и/или полочкам какой-то многоуровневой архитектуры. В таких архитектурах ML и AI являются порой небольшими, но все-таки неотъемлемыми кирпичиками глобальной целевой картины. Как вариант, они могут являться вторым шагом после построения корпоративного хранилища данных (КХД) — это, кстати, можно сделать на базе еще одной нашей PaaS-платформы Advanced. Иногда в этом или любом другом контексте клиенту нужна просто ML-модель, или несколько моделей, но сделанных именно под него, так как ничего готового на рынке нет либо у клиента одна из причин выше.

Выглядит, что выбор сделать просто. Но по факту мы часто сталкиваемся с разными случаями. Например, наша облачная PaaS-платформа для полного цикла ML-разработки ML Space предназначена для ML-разработчиков и дата-саентистов. При этом мы сделали клиенту AI-сервис по прогнозированию спроса на базе ML Space, и теперь им пользуются не разработчики, а аналитики клиента. По простой инструкции они смогли научиться использовать платформу в работе со своим сервисом и, более того, загорелись идеей обучиться Data Science.

Почему нет, если в рамках такого подхода клиент получает все и сразу: сам сервис, инфраструктуру и окружение для него с оплатой только за фактически потребленные ресурсы. Бонус — вдохновение на получение новых знаний. В этом случае у нас получилось решение «под ключ» для конечных пользователей.

Шаг 3. Позаботиться о масштабировании

Если не подумать о масштабировании заранее, можно оказаться в ситуации, когда одна функция в компании лидирует, а другие отстают, или в ситуации острой нехватки вычислительных ресурсов.

О чем нужно подумать заранее:

• Увеличение количества систем на базе искусственного интеллекта. На первом шаге мы решили, с чего начать внедрять искусственный интеллект. По сути, это минимально необходимая мера для того, чтобы получить железный аргумент в виде кейса и далее продолжать внедрять AI в компании уже не просто на словах. Так что это первый и необходимый шаг на вашем стратегическом пути. Далее, ввиду многообразия сценариев применения, можно руководствоваться теми же критериями, что на первом шаге, и последовательно двигаться вперед, улучшая производительность всего бизнеса.
• Масштабирование инфраструктуры . Большее количество систем закономерно требует увеличения объемов инфраструктуры. Если ML-модели построены на базе текстовой аналитики, графических данных и/или должны работать в режиме реального времени – CPU-ресурсами уже точно не обойтись, а на пике работы систем не обойтись и GPU-ресурсами в случае, если у вас не будет возможности распределенного обучения. У нас в ML Space такая возможность есть.

Подведем краткие итоги. Чтобы начать применять ИИ на практике, необходимо:

1. Определить бизнес-задачу, поняв какая функция внутри компании обладает достаточным количеством данных и нуждается в оцифровке с помощью ИИ.
2. Посмотреть на кейсы применения ИИ коллег в той же индустрии и учесть их опыт.
3. Выбрать как вы будете внедрять у себя ИИ: выберите готовый продукт, воспользуетесь платформами для самостоятельной разработки или закажете сервис «под ключ».
4. Продумать следующие шаги по увеличению систем на базе ИИ и инфраструктуры для растущего бизнеса.

Желаем вам успехов на пути развития искусственного интеллекта во благо вашего бизнеса. Ключевая рекомендация – не бояться этого делать. ИИ – такая же информационная технология, как любая другая. А мы в AI Cloud всегда рады помочь вам взять от нее максимум.

Запросите бесплатную консультацию по вашему проекту

Источник: cloud.ru

Использование искусственного интеллекта на предприятии

Искусственный интеллект — одна из новейших технологий, которая проникает во все сферы бизнеса. Она помогает компаниям улучшать обслуживание клиентов, обрабатывать входящие обращения, эффективнее использовать маркетинговые инструменты, проводить анализ конкурентов и т.д. Ее применение на предприятиях по производству продукции позволяет решать сложные задачи по повышению производительности, снижению затрат и росту общей эффективности деятельности.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект – это технология, направленная на разработку программ, которые способны справиться с интеллектуальными задачами и генерировать новую информацию на основе имеющейся. Таким образом ИИ может моделировать деятельность человека.

Вычислительная техника на базе искусственного интеллекта может анализировать огромные объемы данных, чтобы изучить основные закономерности, принимать сложные решения, строить прогнозы, распознавать изображения и человеческую речь и многое другое. Системы с поддержкой ИИ имеют способность постоянно учиться и адаптироваться.

Как работает искусственный интеллект

Автоматизация разумного поведения технических систем привела к созданию нового класса интеллектуального ПО, работающего в непредсказуемо меняющихся условиях, в той или иной степени автономно. Такие системы состоят из множества агентов, между которыми организовано эффективное взаимодействие.

Каждый агент действует в своей среде, в которую, в том числе, могут входить другие агенты, и решает определенную задачу. Распределение задач означает присвоение каждому агенту некоторой роли, сложность которой определяется исходя из его возможностей. Агенты действуют так, чтобы можно было достичь наилучшего результата, или в условиях неопределенности – наилучшего ожидаемого результата, что позволяет ИИ решать сложные оптимизационные задачи.

Возможности искусственного интеллекта

Развитие систем искусственного интеллекта как направления связано во многом с необходимостью решать конкретные задачи, которые зачастую трудоемки для людей. ИИ позволяет:

• автоматизировать повторяющиеся процессы поиска решений за счет использования данных и непрерывного выполнения многочисленных вычислений;
• осуществлять глубокий анализ больших объемов данных в режиме реального времени;
• достичь беспрецедентного уровня точности, полностью исключив ошибки, связанные с человеческим фактором;
• оптимизировать процессы, учитывая различные ограничения, связанные с контекстом решения задачи.

Зачем ИИ промышленному предприятию

Современные производители вынуждены работать в условиях макроэкономической и политической нестабильности и адаптироваться к постоянно меняющимся запросам потребителей. Искусственный интеллект на предприятии помогает не только выжить в подобных экстремальных условиях, но и работать с максимальной эффективностью.

Применение ИИ в промышленности открывает новые возможности при производстве продукции и в управлении предприятиями, что позволяет быстро адаптироваться под запросы рынка, разрабатывать продукцию с учетом требований потребителей, способствует снижению затрат и оптимизации производства, повышает качество продукции.

Примеры использования ИИ в промышленности

За рубежом ИИ связывают с будущим промышленности и называют одной из главных движущих сил 4-й промышленной революции. Внедрение искусственного интеллекта в российских промышленных компаниях происходит не такими быстрыми темпами, как на Западе, тем не менее, его уже активно используют крупные игроки.

Технологии искусственного интеллекта быстро развиваются и с каждым годом становятся доступнее, поэтому их могут позволить себе компании разного масштаба, в том числе и в России.

Система СНАРЯД | APS — это отечественная разработка, которая демонстрирует возможности искусственного интеллекта в управлении предприятием. Это программное обеспечение, предназначенное для производственного планирования, которое помогает:

• уменьшить затраты за счет сокращения производственного цикла, запасов и количества брака;
• эффективно использовать оборудование, предотвращая его простои;
• оптимизировать производственные процессы, определяя наилучшие варианты решения производственных задач;
• повысить эффективность за счет рационального использования ресурсов и повышения производительности.

СНАРЯД | APS — это продукт, который возможно адаптировать под разные типы и отрасли производства. Он создан с использованием собственных разработок в области искусственного интеллекта и с учетом российской специфики.

Источник: adeptik.com

Искусственный интеллект использование в бизнесе

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.

RB.RU организует встречу проекта Founders’ Mondays для начинающих и опытных предпринимателей. Дважды в месяц по понедельникам.

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 месяц Карты 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

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:

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 карты Карты 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 карта Карты РФ не поддерживаются ).

WriteSonic

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 месяц Карты 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

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.

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

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 месяц Карты 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

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 месяц Карты 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

Источник: rb.ru