Искусственный интеллект, безусловно, является растущей силой в индустрии технологий. Искусственный интеллект занимает центральное место на конференциях и демонстрирует потенциал в самых разных отраслях, включая розничную торговлю и производство. Новые продукты внедряются вместе с виртуальными помощниками, в то время как чат-боты отвечают на вопросы клиентов по большинству направлений. Тем временем, такие компании, как Google, Microsoft и Яндекс, интегрируют ИИ в качестве интеллектуального слоя во всем своем технологическом стеке. Да, у ИИ определенно есть свой момент.
Это не тот искусственный интеллект, который поп-культура заставила нас ожидать; это не разумные роботы или Скайнет, и даже не Джарвис – помощник Тони Старка. Плато искусственного интеллекта скрывается под поверхностью, делая наши существующие технологии более умными и раскрывая всю мощь данных, которые собирают предприятия.
Что это означает: широкое развитие в машинного обучения, компьютерного зрения, глубокого анализа и обработки естественного языка сделало процесс развёртывания искусственного интеллекта в вашей программном обеспечении или облачной платформе проще, чем когда-либо.
Для предприятий практические приложения ИИ могут проявляться всевозможными способами в зависимости от ваших организационных потребностей и понимания бизнес-аналитики. Предприятия могут использовать ИИ для всего: от интеллектуального анализа социальных данных до стимулирования участия в управлении взаимоотношениями с клиентами (CRM) и оптимизации логистики и эффективности, когда дело доходит до отслеживания и управления активами.
Здесь мы даём советы от некоторых экспертов, чтобы объяснить шаги, которые предприниматели могут принять, чтобы интегрировать ИИ в свою организацию и обеспечить успешное внедрение.
Познакомьтесь с ИИ
- Курс от Udacity введение в AI и программа по искусственному интеллекту.
- Онлайн курс по ИИ , предлагаемый Колумбийским университетом.
- Microsoft Cognitive Toolkit с открытым исходным кодом, чтобы помочь разработчикам освоить алгоритмы глубокого обучения.
- Библиотека программного обеспечения TensorFlow с открытым исходным кодом от Google для машинного интеллекта.
- AI Resources, каталог с открытым исходным кодом от AI Access Foundation.
- Страница ресурсов Ассоциации по продвижению искусственного интеллекта.
- Руководство MonkeyLearn по машинному обучению.
- Институт будущего жизни Стивена Хокинга и Элона Маск.
- OpenAI, открытая отраслевая и академическая программа глубокого обучения.
Источник: business-and-banks.ru
Зачем бизнесу искусственный интеллект и всем ли он по карману?
Считается, что траты на искусственный интеллект может себе позволить только крупный бизнес. Рассказываем, почему это не так.
Кадр: фильм «Робокоп» (2014)
Елена Ведерина
Старший обозреватель направления «Бизнес» Skillbox Media.
Этой осенью об искусственном интеллекте (ИИ) говорили сразу на двух крупных российских конференциях — VTB Business Reboot Day и состоявшейся следом Al Journey. Эксперты обеих площадок оказались едины во мнении, что умение использовать ИИ становится для бизнеса важным конкурентным преимуществом. Разбираемся, что нужно сделать, чтобы не упустить тренд.
- Что такое искусственный интеллект и как он работает
- Зачем искусственный интеллект бизнесу
- Как ИИ-решения уже помогают компаниям
- Кому по карману искусственный интеллект
- С чего начать внедрение ИИ
- Мультимодальность и боты-лицемеры. В каких направлениях будет развиваться ИИ
Что такое искусственный интеллект и как он работает?
По словам генерального директора ООО «Лаборатория Наносемантика» Станислава Ашманова, не следует романтизировать искусственный интеллект и сравнивать его с человеческим мышлением или сознанием. Речь идёт скорее об автоматизации — замене труда человека работой компьютера, робота, станка.
«Мы считаем, что ИИ — это любая имитация, любое повторение задач, которые человек умеет выполнять», — поясняет Ашманов и приводит в качестве примера машинный перевод и проверку текстов на ошибки. Эксперт допускает, что операции, которые раньше делал только человек, со временем будут целиком доверены компьютеру.
Руководитель службы диалогово-коммуникационной платформы в банке ВТБ Рафаэл Айрапетян также убеждён, что реальность не имеет ничего общего с образом ИИ, вокруг которого создали хайп пользователи. «Искусственного интеллекта — такого, каким его представляют обыватели, — на самом деле нет. Есть технологии, которые позволяют всё лучше и лучше решать точечные задачи, связанные с обслуживанием клиентов. В частности, мы стали лучше понимать потребности людей. Если раньше мы определяли их с помощью неких паттернов и ключевых слов, то теперь это делают алгоритмы машинного обучения. Но подход, по сути, не изменился», — сказал Айрапетян.
Выделяют два основных направления развития ИИ: машинное обучение (обучение на примерах) и экспертные системы (знания человека в программе). При машинном обучении нет задачи объяснить машине принцип принятия решений. Алгоритм сам учится, глядя, как это делает человек, после анализа большого количества примеров. При этом наследуются все ошибки и ограничения экспертов, выводы которых были взяты за основу. В экспертных системах ситуация обратная: эксперта просят объяснить принципы его работы, которые закладываются в фундамент программы для машины.
Экспертные системы ИИ сегодня используются при разработке чат-ботов, Т9, проверке правописания, полнотекстовом поиске. Для их разработки тоже требуются данные, но не обучающие, а тестовые. Однако максимальных результатов и высокой точности искусственному интеллекту позволяет добиться комбинирование машинной и экспертной системы.
Зачем бизнесу искусственный интеллект?
ИИ позволяет компаниям получить дополнительную ценность и так решить основные задачи бизнеса — привлечь внимание потребителя, не обманув его ожиданий, и заработать больше, чем конкуренты.
Безусловными лидерами в сфере ИИ в России и в мире являются финтех-компании. По данным McKinsey
Часть этих решений универсальны. Например, голосовые помощники, чат-боты и персонификация услуг могут быть актуальны для небольших компаний, а анализ расположения офлайн-точек — для ретейла.
По словам экспертов, сегодня затраты на внедрение ИИ могут быть настолько низкими, что быстро окупаются даже у малого бизнеса. Так, разработчики виртуальной примерочной Shapometry утверждают, что дополнительный доход для подключённых к сервису магазинов составил 19%, а 50% пользователей приобрели рекомендованные искусственным интеллектом товары в течение нескольких часов.
Кроме того, ИИ позволяет малым предприятиям справляться с задачами, решение которых ранее было им недоступно. Например, обрабатывать запросы большего числа клиентов и за счёт этого масштабировать бизнес.
«Как правило, малый бизнес не может позволить себе дорогостоящий контакт-центр или несколько смен в режиме 24/7 для того, чтобы его клиенты всегда могли получить ответ. Сейчас всё становится доступным, и это нужно использовать», — рассказал основатель финтех-платформы TalkBank Михаил Попов.
Простое решение для малого бизнеса — использовать готовые технологии в сфере обработки данных. Цена таких решений становится всё более доступной, потому что зачастую уже не нужно покупать лицензию на ПО. Вы можете просто платить за фактически использованные ресурсы — например, за обработанные запросы или массивы данных. В то же время enterprise-решения могут стоить миллионы долларов.
Какие задачи уже решает искусственный интеллект в бизнесе?
Автоматическая обработка обращений клиентов. По оценке экспертов VTB Business Reboot Day, в 2022 году экономия компаний за счёт виртуальных ассистентов составит 8 млрд долларов. Эффективно работающие программы позволяют без ошибок обрабатывать до 96% входящих запросов, дают возможность заместить часть операторов колл-центра и снизить его нагрузку до 40%. «Судя по росту интереса бизнеса к чат-ботам и голосовым роботам, личное общение будет становиться роскошью», — считает Ашманов.
Классификация входящих сообщений. «Лаборатория Наносемантика» приводит в пример реализованный в одном из министерств кейс. После обучения ИИ на основе анализа 30 тысяч запросов точность классификации входящих обращений составила 83%, экономия времени на их обработку — 50%. В результате министерство смогло освободить квалифицированных юристов от рутинной работы.
Медицинская диагностика. Анализ изображений с помощью ИИ помогает медицинским компаниям с высокой точностью распознавать некоторые заболевания. К примеру, на чтение и описание 20 снимков с маммографией специалист тратит около шести часов.
При этом, как утверждает эксперт ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ», специалист по рентгенологической диагностике Ольга Пучкова, из тысячи обследованных онкодиагноз или подозрение на него будут поставлены всего пяти-семи пациентам. «Получается, что большую часть времени доктора сегодня тратят на описание снимков абсолютно здоровых людей. При этом вероятность ошибки остаётся высокой как с точки зрения постановки ложных диагнозов, так и в плане невозможности рассмотреть начинающиеся негативные отклонения», — сказала Пучкова. По ожиданиям медиков, ИИ в этой сфере сможет в десятки раз ускорить процедуру и сделать её более точной.
Работа с каталогами изображений. Актуальная для ретейлеров тема — массовая обработка изображений товаров (например, удаление фона). Раньше этим занимались сотрудники в фоторедакторах, но с помощью ИИ и сегментационных нейросетей процесс автоматизировали. По словам Ашманова, для этого потребовалось всего несколько месяцев работы разработчика. «Есть большое количество утилит, которые можно брать в открытом доступе, и среди них немало предобученных нейросетей. Десять лет назад для решения этой задачи компании потребовалось бы выделять для работы с фотографиями целый отдел», — резюмировал он.
В сфере ретейла алгоритмы работы с изображениями используются также для борьбы с кражами в магазинах, отслеживания и предсказания настроения клиентов.
Автоматическое распознавание документации технологических объектов. ИИ помогает решить проблемы компаний, которые работают с большим количеством бумажных чертежей. Пока они просто лежат в рулонах, с ними невозможно работать в специальных программах. По опыту «Лаборатории Наносемантика», ИИ позволяет распознать и оцифровать чертежи с 90-процентной точностью.
Конкурентная разведка. Искусственный интеллект помогает проводить комплексный анализ конкурентов, собирая информацию из множества открытых источников. Затем эти данные можно использовать для улучшения собственной компании и получения преимущества на рынке.
Также есть консалтинговые сервисы, которые могут изучить ваш бизнес и его задачи, чтобы подобрать и интегрировать подходящие ИИ-решения.
Кому по карману искусственный интеллект
Долгое время считалось, что искусственный интеллект — это дорогие технологии, доступные исключительно топовым корпорациям. Сейчас ситуация поменялась. Самым крупным инвестором в ИИ становится само государство. По данным, озвученным на Al Journey, до 2024 года Россия намерена инвестировать в развитие искусственного интеллекта 5,4 млрд рублей.
У действующего бизнеса есть несколько вариантов внедрения ИИ в свои процессы. Самый дорогостоящий из них — создать собственный отдел по разработке нужных решений. Ещё можно отдать решение задачи на аутсорс или воспользоваться уже существующим сервисом.
Нанимать и удерживать профессиональных разработчиков, специализирующихся на нейросетях и ИИ, действительно могут позволить себе в основном крупные компании. «Но вам не обязательно накачивать департамент разработки дорогими талантами, чтобы использовать преимущества ИИ, — можно интегрировать нужные вам сторонние сервисы», — говорит IT-эксперт Даниил Шеповалов.
Так, владельцы небольших интернет-магазинов могут подключить чат-бота, который будет автоматически принимать и обрабатывать заказы. На рынке сегодня десятки подобных продуктов.
«В отличие от сложных алгоритмов, такие решения применимы почти к любому бизнесу, желающему оптимизировать клиентский сервис — будь то салон красоты или автосервис», — замечает генеральный директор технологической группы Rocket Humans Анастасия Ускова.
В зависимости от сложности технологий цена чат-ботов стартует от 10–15 тысяч рублей за простого автоматизированного консультанта в мессенджере и заканчивается несколькими миллионами за обучаемого собеседника.
Порог вхождения в ИИ сегодня заметно снизился. «В публичных облаках Mail.ru, „Яндекса“ и Google есть бесплатные сервисы для машинного перевода и распознавания речи, которые можно использовать в работе. Кроме того, большое количество алгоритмов выложено в открытый доступ», — говорит Станислав Ашманов.
ИИ может помогать малому бизнесу на начальных этапах. Так, на рынке есть геомаркетинговые сервисы по подбору оптимальных сфер и мест деятельности. Они помогают новичкам избегать ошибок и проблем с высокой конкуренцией уже на старте. Такие возможности востребованы в ретейле, у девелоперов жилых комплексов и у франчайзи.
Как начать внедрять искусственный интеллект
Определяя задачи для искусственного интеллекта в конкретном бизнесе, Даниил Шеповалов советует трезво оценить, во сколько вам обойдётся искусственный интеллект на долгой дистанции и какие преимущества он даст. По оценке эксперта, использование бюджетных ИИ-сервисов стоит обычно порядка 20–100 долларов в час. Среди задач, которые выполняют эти сервисы, — автоматизация труда, продажи, поддержка, email-маркетинг и другие виды взаимодействия с пользователями, HR-задачи, CRM, отслеживание или анализ конкурентов и их активностей, вопросы безопасности и многое-многое другое.
Основатель TalkBank Михаил Попов советует начать с пересмотра своих процессов с точки зрения их исключения, автоматизации и роботизации. Если же бизнес ещё на этапе идеи, важно сразу заложить бюджет на ИИ.
«Если сейчас ИИ — это преимущество и возможность роста, то через три-четыре года это будут обязательные расходы, без которых ваша компания просто закроется через пару месяцев. Ей будет нечего делать на рынке, где конкуренты активно используют современные технологии».
Михаил Попов,
основатель TalkBank
Попов приводит в пример своего клиента — юридическую компанию, которая с помощью технологии в области финтеха и чат-ботов за год смогла увеличить оборот более чем в сто раз.
Также компании стоит задуматься о применении ИИ, если отдел маркетинга начинает генерировать большое количество лидов, но сотрудники не справляются с таким потоком, отмечает Попов. Роботизация станет хорошим решением для предприятий, которые боятся выходить на крупных клиентов и увеличивать рекламные бюджеты из опасений, что поддержка, отдел продаж или производство не справятся.
Куда развивается искусственный интеллект?
Бизнес исходит из того, что в ближайшие годы потребитель будет нацелен получать услуги, затрачивая на это минимум усилий. Это рождает несколько направлений, в которых будет развиваться ИИ.
Тренд №1. Активное использование бизнесом технологии анализа больших данных и предиктивной аналитики. По словам генерального директора технологической группы Rocket Humans Анастасии Усковой, аналитика больших данных помогает компаниям грамотнее выстраивать многие процессы — от маркетинговых активностей до поиска кандидатов.
С развитием технологий анализ больших данных и предиктивная аналитика станут ещё доступнее. Будут появляться готовые API-решения в аренду или по лицензии — это существенно снизит их стоимость. Они будут встраиваться в любой бизнес и делать его более эффективным.
Тренд №2. Мультимодальность. В зависимости от ситуации человеку может быть удобно подтвердить операцию с помощью мобильного приложения, голоса или отпечатка пальца. «Фактически провайдеры услуг в борьбе за клиента вынуждены развивать модальность услуг. В идеале любая новая услуга должна быть сразу доступна для клиента во всех каналах, иначе клиентский путь заметно усложняется. Клиенту не нужно думать о том, какие операции он может подтвердить голосом, а какие — через мобильное приложение», — объяснил заместитель руководителя департамента IT-архитектуры ВТБ Михаил Хасин.
Тренд №3. Персонализация предложения. «Фактически это способ получить максимально подходящий клиенту продукт, покупка которого становится для него естественным желанием», — поясняет Хасин. В идеале, если человек обсуждает в чате некоего актёра, наиболее естественно предложить ему купить билет на концерт этого актёра. Именно ИИ в состоянии добиться идеального результата.
Тренд №4. Расширение проникновения ИИ и глубокое внедрение в бизнес-процессы. «Есть варианты использования ИИ в продажах, сельском хозяйстве, он уже используется в банковской сфере и страховании, спектр будет только расти», — считает сотрудник департамента экономических и финансовых исследований CMS Institute Николай Переславский.
Тренд №5. Упрощение использования. Если раньше для создания сайта/лендинга или проверки какой-либо гипотезы в онлайн-бизнесе вам нужен был программист, дизайнер и системный администратор, сейчас эти задачи легко решаются с помощью различных визуальных конструкторов. «Наверняка в теме ИИ скоро появятся (а может, уже появляются) подобные решения, когда не нужно будет обладать особыми знаниями или нанимать дорогих специалистов, чтобы собрать из модулей полезное решение для своего бизнеса», — убеждён Шеповалов.
Тренд №6. Решения на стыке метавселенных и AI. Шеповалов не исключает, что в скором времени боты-продавцы смогут притворяться живыми людьми и заводить дружбу с пользователями, чтобы через месяц такого общения ненавязчиво привести свою «жертву» в тот или иной онлайн-магазин.
Система оценки кредитоспособности клиентов, основанная на статистических методах.
Источник: skillbox.ru
Искусственный интеллект и бизнес: кто извлечет максимальную выгоду
Будущее, где человек идет рука об руку с искусственным интеллектом (ИИ), вдохновляет и пугает одновременно. Футурист думает о том, как облегчить жизнь человека, а обыватель — о том, как он будет зарабатывать, если на рабочем месте его заменит робот. Однако новое исследование PwC способно развеять некоторые опасения пессимистов. Да, ИИ негативно повлияет на некоторые секторы экономики, но в целом благодаря технологии появится столько же рабочих мест, сколько и исчезнет.
На ближайшее десятилетие AI станет главной рыночной тенденцией и возможностью для бизнеса. Его вклад в глобальный ВВП оценивается в 15,7 трлн долларов — по прогнозам PwC, благодаря искусственному интеллекту этот показатель будет на 14% выше к 2030 году. На увеличение производительности придется до 6,6 трлн долларов, на рост потребления — 9,1 трлн долларов, полагают аналитики.
Китай, который намерен стать лидером в сфере AI к 2030 году, почувствует наибольшую выгоду. Его ВВП может оказаться на 26% выше. Неплохой потенциал и у Северной Америки — до 14 дополнительных процентов к ВВП.
Наибольшую пользу от ИИ извлекут такие области, как розничная торговля, финансовые сервисы и здравоохранение. Речь идет об увеличении производительности, повышении качества и потребления.
Если рассматривать ситуацию в целом, то ИИ находится на самой ранней стадии развития — хотя одни рынки и более продвинуты, чем другие. С макроэкономической точки зрения перед развивающимися странами открываются огромные перспективы: они могут совершить рывок и догнать более успешных соперников.
В чем заключается экономический эффект ИИ и откуда возникнут те дополнительные 15,7 трлн долларов?
1. Увеличение продуктивности за счет автоматизации бизнес-процессов (включая использование роботов и самоуправляемого транспорта).
2. Усиление существующих рабочих ресурсов с помощью ИИ (интеллект, который помогает и расширяет возможности человеческого мозга).
3. Увеличение спроса благодаря доступности персонализированных и/или оснащенных ИИ товаров/услуг.
Как уже было сказано, улучшение продуктов и услуг, его влияние на потребительский спрос, поведение и потребление внесут больший вклад в прирост ВВП, чем повышение продуктивности. Это связано с тем, что высокое качество и персонализация будут привлекать людей, а также сделают их жизнь лучше. Например, ИИ может избавить вас от необходимости управлять автомобилем по пути на работу. Еще один момент — рост потребления означает увеличение количества данных, а это больше инсайтов и больше возможностей для улучшения продукта.
Изучив предпочтения своих клиентов и предложив им индивидуальный подход, бизнес тем самым способен нарастить свою долю на рынке. Особенно это касается здравоохранения, автопрома и финансового сектора.
Несомненно, развитие ИИ приведет к вымиранию некоторых профессий. В ряде производственных цепочек человек будет больше не нужен. В то же время искусственный интеллект запустит создание собственных производственных связей. Сдвиги с производительности и потребительском спросе также приведут к появлению новых рабочих мест, уверены эксперты.
Новый тип работников будет использовать креативное мышление и искать очередное применение ИИ. Кроме того, запуск, поддержка, управление и регуляция процессов, связанных с технологией, потребует наличия соответствующего персонала.
Ключевым фактором успеха выступает оперативность: чем быстрее бизнес освоит технологию, тем больше преимуществ получит и тем меньше отстанет от конкурентов. Это касается и тех сфер, которые ИИ затронет сильнее (транспорт, логистика), и тех, где проникновение технологии происходит относительно медленно (энергетика).
Аналитики PwC оценили потенциальное влияние ИИ на различные сферы. В первую очередь оценивалось, как скоро каждый сектор адаптируется и возьмет технологию на вооружение. Это может случиться в краткосрочной (менее 3 лет), среднесрочной (от 3 до 7 лет) и долгосрочной перспективе (не ранее чем через 7 лет).
Наибольшее влияние ИИ окажет на сферу здравоохранения и автопром. Речь идет о поставщиках медицинских услуг, фармацевтике, страховании в первом случае — и о ремонте, поставке запчастей, производстве комплектующих, повышении мобильности за счет «автопилотов» во втором. У обоих AI Impact Index составляет 3,7.
Меньшее влияние почувствуют финансовая сфера (3,3), транспорт/логистика (3,2), технологии/коммуникации/развлечения (3,1), ритейл (3), энергетика (2,2) и производство (2,2).
Для здравоохранения искусственный интеллект означает обработку огромных объемов данных, постановку более точных и ранних диагнозов, назначение индивидуального плана лечения, эффективную профилактику, предотвращение эпидемий.
В автопроме влияние ИИ сильнее всего проявится в каршеринге с использованием беспилотного транспорта, появлении полноценных ассистентов водителя, системах мониторинга за «внутренностями» авто.
Финансовая сфера выиграет от появления персонального планирования, борьбе с мошенничеством и отмыванием денег, полной автоматизации процессов.
Евгений Ломизе, директор по стратегическому развитию рекламных технологий «Яндекса»
Несмотря на то, что искусственный интеллект в рекламных технологиях не будущее, а реальность, не все пока готовы к глубокому взаимодействию с AI. Маркетинг становится все более персональным, и искусственный интеллект помогает анализировать большой массив данных, забирая рутинную работу по обработке информации и поиску лучших решений для построения коммуникации с пользователем на себя. В конечном итоге выиграют те сегменты, которые будут использовать AI, а проиграют те, кто будет сопротивляться новым технологиям.
Автоматизация в маркетинге уже идет, но это не значит, что роль маркетолога уходит на второй план. Скорее его роль конкретизируется. Он должен помочь сформулировать бизнес-цели рекламодателя, которые достигаются сейчас с помощью рекламной кампании, и транслировать эти бизнес-цели дальше в автоматизированные системы.
Чем более совершенным становится алгоритм, тем более человечным он становится. Это приведет к тому, что маркетолог в будущем будет взаимодействовать с машиной таким же образом, как он взаимодействует с коллегами на работе. В этот момент умение четко формулировать цели бизнеса, доходчиво объяснить искусственному интеллекту задачи, будет играть решающее значение и влиять на конечный результат.
Михаил Кузьминов, Исполнительный директор SkyTEC Media
Это не революция, а эволюция, так что рынок никуда не денется и будет изменяться. Искусственный интеллект и машинное обучение вызывает высокий интерес уже сейчас. Селлеры, агентства, клиенты, площадки, разработчики уже инвестируют в эту область деньги, ресурсы, время. Чем дальше будет происходить погружение, тем быстрее будут приживаться по-настоящему эффективные и работающие решения для рынка. И рынок их безусловно примет на разных уровнях.
Все сегменты выиграют однозначно в большей или меньшей степени. Диджитал уже активно использует технологии для повешения эффективности. Наружная реклама внедряет собственные технологии на основании AI. Следом можно ожидать видимых сдвигов на ТВ. Общий плюс для всех — сокращение времени на планирование, расчеты.
Как следствие — сокращение издержек, увеличение эффективности размещений, конверсии, точности таргетингов.
Уже сейчас технологии машинного обучения позволяют работать с нишевыми целевыми аудиториями, создавать и показывать пользователям релевантный креатив, создавать сайты. За этим последует полная автоматизация процесса медиапланирования в диджитале и наружной рекламе.
Всей отрасли безработица не грозит. Полностью заменить людей будет невозможно. Но ландшафт непременно изменится раз и навсегда. В будущем, уверен, такой профессии, как медиапленер, в агентствах существовать не будет. Машинное обучение заменит традиционный человеческий подход к планированию.
Безусловно, это не вопрос ближайших нескольких лет, но через 5−7 лет все это может стать обыденной реальностью.
Владимир Морковин, Group Account Director 
MediaCom (холдинг 
GroupM )
Если коротко, то, на мой взгляд, искусственный интеллект является мощнейшим драйвером трех взаимосвязанных процессов в индустрии:
- усиливается интеграция коммуникационных и аналитических решений агентства в бизнес клиента;
- эти решения становятся все более высокотехнологичными, причем этот процесс подстегивают как предложения агентств, так и ожидания рынка;
- трансформируется роль агентств и компетенции их специалистов.
Поэтому нет, безработица отрасли не грозит, так как с развитием технологий происходит и усложнение поставленных задач.
Для меня очевидно, что ИИ станет обязательным и всеобъемлющим инструментом для индустрии. Очень скоро мы будем воспринимать эти технологии такими же само собой разумеющимися, как Интернет, персональный компьютер и электричество. Это кардинально изменит и сам рынок, и его процессы, поэтому невозможно сказать, кто выиграет больше. Однозначно можно ожидать, что аутсайдерами окажутся те, кто проявит излишний консерватизм и не успеет вписаться в новые реалии.
Я вообще не сторонник рассматривать рекламную индустрию изолированно, в отрыве от маркетинга и от бизнеса в целом, а уж дискуссия о роли искусственного интеллекта делает такую изоляцию абсолютно несостоятельной. Лишь небольшой пример: Карта простуды Терафлю, проект, который MediaCom реализовал для GSK на базе Big Data и искусственного интеллекта. С одной стороны, это сервисный продукт для конечного пользователя, с другой — триггерная модель, позволяющая повысить эффективность медиаинвестиций. Кроме того, на уровне коммуникаций Карта призвана усилить атрибуты лидерства и экспертизы в имидже бренда, а еще прогноз нашей модели позволяет клиенту лучше управлять поставками.
ИИ — гробовщик олдскульного маркетинга, который базировался на ТВ-рекламе, был очень простым и линейным. Как выглядел идеальный процесс раньше?
Провели Uhttps://www.sostav.ru/publication/iskusstvennyj-intellekt-i-biznes-kto-izvlechet-maksimalnuyu-vygodu-32562.html» target=»_blank»]www.sostav.ru[/mask_link]