Кризис, пандемия, повсеместная цифровизация — все это ускорило внедрение искусственного интеллекта во многих сферах бизнеса. И, маркетинг, конечно, не стал исключением.
- Какие маркетинговые задачи взял на себя искусственный интеллект и как справился с ними?
- Какие преимущества дал бизнесу ИИ?
- Как выглядит применение искусственного интеллекта на практике — рассматриваем на примере E-commerce.
Решающая роль ИИ в современном бизнесе
Искусственный интеллект (ИИ) становится все более распространенным в современном бизнесе, и все больше и больше компаний осознают огромные преимущества, которые он может предоставить. От автоматизации рутинных задач до более точных прогнозов и предоставления персонализированного обслуживания клиентов — ИИ может революционизировать методы работы компаний и их конкурентоспособность на рынке. В этом сообщении блога мы рассмотрим роль ИИ в бизнесе, его преимущества и проблемы, с которыми компании могут столкнуться при внедрении технологий ИИ.
Использование искусственного интеллекта в бизнесе
Автоматизация рутинных задач
Одним из наиболее значительных преимуществ ИИ в бизнесе является его способность автоматизировать рутинные задачи. Например, чат-боты с искусственным интеллектом могут отвечать на запросы клиентов круглосуточно и без выходных без вмешательства человека. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных и стратегических задачах, требующих их уникального набора навыков, таких как создание новых продуктов или услуг, анализ данных и улучшение качества обслуживания клиентов. Кроме того, автоматизация на основе ИИ может привести к более быстрым и точным результатам, снижению риска человеческой ошибки и повышению общей эффективности.
Улучшение принятия решений
ИИ также может предоставить ценную информацию бизнес-лидерам, позволяя им принимать более обоснованные решения. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных для выявления закономерностей и тенденций, которые могут быть не сразу видны аналитикам-людям. Это может помочь компаниям определить возможности для роста, выявить потенциальные риски и оптимизировать свою деятельность для достижения максимальной эффективности.
ИИ также может предоставлять прогнозную информацию, позволяя компаниям предвидеть будущие тенденции и соответствующим образом корректировать свои стратегии. Например, модель прогнозирования продаж на основе искусственного интеллекта может помочь компаниям прогнозировать будущие тенденции продаж, позволяя им принимать обоснованные решения о запасах, укомплектовании персоналом и маркетинговых стратегиях.
Искусственный интеллект в бизнесе и стартапах
Персонализация клиентского опыта
Еще одним важным преимуществом ИИ в бизнесе является его способность обеспечивать персонализированный опыт работы с клиентами. Например, рекомендательные механизмы на основе искусственного интеллекта могут предлагать продукты или услуги, которые могут заинтересовать клиентов, основываясь на их прошлом поведении. Это не только улучшает качество обслуживания клиентов, предоставляя соответствующие рекомендации, но также может увеличить доход, побуждая клиентов совершать дополнительные покупки.
ИИ также может улучшить обслуживание клиентов, предоставляя персонализированную поддержку. Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут общаться с клиентами на естественном языке, быстро и эффективно отвечать на их вопросы и решать их проблемы. Это не только повышает удовлетворенность клиентов, но также может снизить затраты, освобождая агентов по обслуживанию клиентов, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных задачах.
Проблемы внедрения ИИ в бизнес
Хотя преимущества ИИ в бизнесе очевидны, существуют и серьезные проблемы, с которыми компании могут столкнуться при внедрении технологий ИИ. Одной из самых серьезных проблем является качество данных. Системы на базе искусственного интеллекта полагаются на высококачественные данные, чтобы делать точные прогнозы и предоставлять ценную информацию. Если данные, используемые для обучения этих систем, предвзяты, неполны или неточны, результаты могут быть ошибочными.
Еще одной проблемой является потребность в специальных навыках. Технологии искусственного интеллекта требуют специальных навыков в области обработки данных, машинного обучения и разработки программного обеспечения. Компании, которым не хватает этих навыков, могут столкнуться с трудностями при эффективном внедрении технологий ИИ.
Наконец, существуют этические соображения, которые необходимо учитывать при внедрении ИИ в бизнес. Например, компаниям необходимо обеспечить прозрачность и объяснимость своих систем искусственного интеллекта, чтобы клиенты и заинтересованные стороны понимали, как принимаются решения. Кроме того, компании должны убедиться, что их системы искусственного интеллекта не увековечивают предвзятость или дискриминацию, а также уважают конфиденциальность и безопасность.
Поскольку технологии искусственного интеллекта продолжают развиваться и становиться все более изощренными, вполне вероятно, что их роль в бизнесе будет только расти. Компании, способные эффективно использовать технологии искусственного интеллекта, будут лучше конкурировать на рынке и предоставлять ценные продукты и услуги своим клиентам. Применяя ИИ и решая проблемы, связанные с его внедрением, компании могут добиться значительных конкурентных преимуществ и обеспечить себе успех в будущем.
Источник: www.eseibusinessschool.com
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект (ИИ) — технология, позволяющая системе, машине или компьютеру выполнять задачи, требующие разумного мышления, то есть имитировать поведение человека для постепенного обучения с использованием полученной информации и решения конкретных вопросов.
Интеграция ИИ в механизмы и системы позволяет автоматизировать рутинные, трудоемкие или сложные процессы, в том числе повысить их точность и производительность. Поэтому, эта технология — важный бизнес-ресурс.
Примечание: По данным Statista к 2025 году мировой рынок программного обеспечения (ПО) для искусственного интеллекта будет оцениваться в $22.6 млрд.
Преимущества внедрения ИИ
Использование искусственного интеллекта и решений на его базе обеспечивает бизнесу ряд преимуществ.
- Исключение человеческого фактора. Использование программируемых, самообучающихся алгоритмов исключает фактор человеческой ошибки и позволяет находить даже неочевидные для человека решения.
- Снижение рисков. Машины с ИИ могут применяться в ситуациях, связанных с риском для человека. Например, роботы с ИИ могут заменить человека на отдельных производственных участках или при работе в условиях стихийных бедствий.
- Круглосуточная доступность. Интеллектуальные машины можно использовать без перерывов, выходных, они не реагируют на отвлекающие факторы.
- Адаптируемость. В рамках установленных условий применение ИИ-решений позволяет находить быстрые решения. Например, ИИ в чат-ботах помогает лучше понимать «живой» язык клиентов, находить ответы на сложно сформулированные вопросы, справляться с большим потоком одновременных обращений и вопросов.
- Быстрое принятие решений. Приложения, машины, приборы и другие инструменты на базе ИИ принимают решения быстрее людей, что может использоваться в производственных процессах, в процессе аналитики данных, создании прогностических моделей, расчетах и других задачах.
Проблемы внедрения ИИ
Есть несколько причин, замедляющих внедрение и использование искусственного интеллекта.
- Для контролируемого обучения (с учителем) нейросетей нужно размечать (маркировать) наборы данных вручную. На это требуется много времени.
- Для обучения моделей нужен большой объем данных, которые нужно предварительно собрать из разных источников, структурировать, очистить от ненужной информации и привести к общему формату. Для такой работы нужна выстроенная система и штат специалистов.
- Результат, полученный в результате работы алгоритмов ИИ сложно трактовать и понять с точки зрения логики принятия решений.
- Модели ориентированы на решение определенных задач. Например, если алгоритм ИИ используется для обнаружения мошенничества конкретного вида, другие варианты мошенничества он распознавать не будет — для каждой задачи и каждых условий нужна своя модель.
- Если исходный набор данных для обучения искажен или недостаточен, результаты работы ИИ могут быть искажены. Например, если в выборке для обучения используются только объекты красного цвета, при появлении синего объекта в процессе самообучения могут возникнуть ошибки или разногласия.
- Для работы с ИИ и разработки проектов на его базе важно иметь достаточную компетенцию, позволяющую оценивать риски и принимать решения на каждом этапе внедрения алгоритмов.
Платформа полного цикла ML-разработки на мощностях суперкомпьютера Christofari доступна любому бизнесу
Персональный менеджер
Поддержка для каждого клиента
Личный менеджер грамотно проконсультирует, окажет поддержку при запуске новых продуктов и сэкономит ваше рабочее время.
Круглосуточная техническая поддержка