Искусственный интеллект в бизнесе используется уже не первый год, но настоящий взлет ИИ начался в последние месяцы, когда один за одним стали появляться сервисы, помогающие в организации рабочего процесса, создании текстов и изображений, а также многого другого.
Нейросети для бизнеса становятся практически незаменимы. Но так ли безопасно внедрять их в свой рабочий процесс? Не слишком ли мы становимся зависимы от искусственного интеллекта? В этом материале разберем как плюсы, так и минусы этой мировой тенденции.
Что такое нейросети и искусственный интеллект?
Технологии нейронных сетей имитируют работу человеческого мозга, где электронные импульсы передаются от одного нейрона к другому. Нейроны представлены программными узлами, которые подчиняются заданным алгоритмам и передают сигналы от одного к другому через синапсы.
Базовая нейросеть состоит из трех слоев:
- Входной слой получает информацию из внешнего мира. Здесь данные анализируются, распределяются и передаются следующему слою;
- Скрытый слой (один или несколько) отвечает за обработку информации, полученной от первого слоя и других скрытых слоев. Извлекаются специфические особенности;
- Выходной слой выдает окончательный результат.
Зачем бизнесу использовать нейросети?
Нейросети используются в ряде бизнес-приложений, в том числе онлайн магазинов, для принятия решений, распознавания образов и последовательности действий. Например, можно создать семантический профиль интересов человека на основе фотографий, используемых при обучении распознаванию объектов.
Области, в которых нейросети потенциально могут принести пользу, включают банковское дело, где системы ИИ могут оценивать кредиты и заявки на получение займов, мошенничество и риски, просрочки по кредитам. В сфере бизнес-аналитики нейросети могут моделировать поведение клиентов, их покупки, продление договоров и сегментировать людей, анализируя использование кредитных линий, консультирование по кредитам, оценку недвижимости и многое другое. Нейросети также могут играть роль в транспорте, где они способны обеспечить работу систем маршрутизации, систем диагностики тормозов грузовиков и составления расписания движения транспортных средств. А в интернет медицине они могут анализировать раковые клетки и даже конструировать протезы.
Например, LinkedIn применяет нейросети наряду с линейными классификаторами текста для обнаружения спама или оскорбительного контента в своих лентах. Соцсеть также использует нейросети для понимания типов контента, которым делятся на LinkedIn.
Генерация контента и маркетинг
Искусственный интеллект и нейросети активно используются в маркетинге для решения различных задач. Различные алгоритмы уже активно внедряются в повседневную деловую деятельность, повышая эффективность работы любой компании. С помощью нейросети для компании можно смоделировать поведение потенциальных клиентов, чтобы предугадать различные поведенческие факторы, влияющие на вероятность покупки определенных категорий товаров компании.
Повышение эффективности. Понимание того, как привлекаются новые клиенты, позволяет компании сосредоточиться на конкретных задачах и процессах, выявить и устранить слабые места. Оценка поведенческих факторов дает возможность выбрать оптимальную стратегию продаж таким образом, чтобы повысить прибыльность конкретного направления бизнеса. Полученные для продаж данные можно использовать для улучшения взаимодействия с клиентами на более высоком уровне.
Повышение качества прогнозирования поведенческих факторов. Современные алгоритмы нейросетей могут быть использованы для оценки причин оттока клиентов. Таким образом получается выявить возможные ухудшающиеся модели продаж и оперативно предпринять соответствующие действия для увеличения конверсии и улучшения качества трафика.
Масштабирование. Обычная нейросеть должна влиять на увеличение эффективности продвижения и продаж. Очень важно рассмотреть возможность масштабирования продаж бизнеса со временем таким образом, чтобы в будущем использовать более инновационные и продуманные средства для привлечения новых клиентов.
Нейросеть позволяет сделать полученные знания еще более практичными и продуктивными для повышения эффективности и производительности конкретного бизнеса. Правильно построенные и структурированные данные нейросети являются важным маркетинговым инструментом.
Креативы для рекламы
Использование нейросетей для рекламных целей в бизнесе ускоряет процесс создания креативов и делает его дешевле. На примере ниже мы видим сразу несколько логотипов, созданных на основе логотипа и креатива известного нам кетчупа. При этом заметно, что логотип сохраняет общие черты с оригиналом и узнаваем.
Создание текстов
Кроме создания логотипов искусственный интеллект способен в кратчайшие сроки написать увлекательную и информативную копию текста или текст по короткому заданию. Также он может создавать рекламные объявления, промо-ролики и тексты для флаеров.
Создание иллюстраций
Создание иллюстраций — базовая и самая популярная функция ИИ. Те приложения из магазина приложений, которые сейчас не заняты генерацией текста, создают иллюстрации по описанию или на основе референса.
SEO-оптимизация
Помимо создания коротких текстов ИИ полезен для SEO-оптимизации сайтов. Создавая контент под разные запросы, нейросеть упрощает работу по наполнению сайтов и улучшению их показателей.
Взаимодействие с клиентами
Как брендам в мире угасающей лояльности клиентов обеспечить хорошее обслуживание? Ответ кроется в искусственном интеллекте. Давайте посмотрим на те способы, с помощью которых искусственный интеллект может улучшить качество обслуживания клиентов на сайтах и вне их.
Чат-боты
Сегодня представителям службы поддержки клиентов приходится ежедневно обрабатывать большое количество звонков от клиентов. Они также сталкиваются с проблемой сокращения среднего времени решения проблемы для каждого из них. Чат-боты должны сыграть важную роль в решении обеих этих задач. Они не только могут предоставлять оперативные ответы с молниеносной реакцией в режиме реального времени, но и снижать нагрузку на операторов, разрешая большое количество запросов клиентов с человекоподобным поведением.
Голосовые помощники
Клиенты хотят получать обслуживание на своих условиях. Бренды должны быть доступны и оперативно реагировать на запросы клиентов в любое время дня. Автоматизированное обслуживание может сделать это реальным. Оно позволяет организациям решать проблемы сразу же после их возникновения.
Анализ обратной связи и требований клиентов
Искусственный интеллект может сыграть большую роль в улучшении взаимодействия человека с клиентами. Два наиболее значимых способа, с помощью которых он повышает качество обслуживания клиентов, — это обмен сообщениями с использованием искусственного интеллекта и маркировка электронной почты также с использованием искусственного интеллекта. Обмен сообщениями с использованием ИИ позволяет агентам по обслуживанию клиентов обрабатывать большую часть запросов клиентов с помощью чатботов. С помощью ИИ-тегов электронной почты люди могут сэкономить время, необходимое для прочтения каждого письма клиента, благодаря тому, что программы на базе ИИ сканируют письма, помечают их и направляют в нужный офис. Это поможет сотрудникам службы поддержки сэкономить время и сосредоточиться на более сложных задачах, которые невозможно выполнить без участия человека.
Оптимизация бизнес-процессов
Прогнозирование данных стало неотъемлемой частью процесса планирования.
Анализ данных и прогнозирование
Вот несколько отраслевых примеров использования ИИ-прогнозирования:
- Финансы;
- Производство;
- Страхование;
- Продажи.
Разработка бизнес-планов и стратегий
Автоматизация процессов — это использование технологии для автоматизации любого процесса и зачастую полного устранения человеческого фактора. В каждом бизнесе есть несколько скучных и повторяющихся задач. Такие задачи необходимо автоматизировать. Хотя при упоминании об автоматизации на ум часто приходят роботы, она также может относиться к простому программному обеспечению, способному заменить человека при выполнении конкретной задачи.
Управление рисками и ресурсами
Искусственный интеллект помогает снизить риски, поскольку тот или иной сервис способен подсчитать перспективность проекта, а также распределить ресурсы оптимальным способом.
Создание новых продуктов и услуг
ИИ и машинное обучение (ML) вносят весомый вклад в ускорение разработки новых продуктов — от стартапов до предприятий, спешащих выпустить новые продукты. Быстрое развитие приложений, сайтов, продуктов и услуг на основе ИИ также приведет к консолидации рынка платформ IoT. Самыми популярными сейчас являются Midjourney и ChatGPT. Поставщики IoT-платформ, сосредоточившись на решении бизнес-задач на вертикальных рынках, имеют больше шансов пережить грядущую «перетряску» рынка IoT-платформ и сайтов.
Генерация бизнес-идей
Даже простейшее решение на основе искусственного интеллекта способно помочь в генерации бизнес-идей. Например, оно подойдет для брейнсторма, если необходимо выбрать подходящий лозунг для компании, а свежих идей нет ни у кого из сотрудников.
Проектирование и разработка новых продуктов
14% предприятий, наиболее продвинутых в использовании ИИ для разработки новых продуктов, получают более 30% своих доходов от полностью цифровых продуктов или услуг и опережают своих коллег в успешном использовании девяти ключевых технологий и инструментов. Чемпионы цифровых технологий значительно опережают других в получении доходов от новых продуктов и услуг, и более пятой части чемпионов (29%) получают более 30% доходов от новых продуктов в течение двух лет с момента появления информации. Цифровые чемпионы возлагают большие надежды на получение больших выгод и от персонализации. Этот график из книги «Разработка цифровых продуктов 2025: Agile, Collaborative, AI—Driven and Customer Centric» сравнивает успехи цифровых чемпионов в использовании инструментов разработки новых продуктов на основе ИИ в сравнении с их коллегами:
Тестирование и оптимизация продуктов
Amazon утверждает, что использует ИИ на каждом этапе своего операционного процесса. Когда клиент покупает товар, в центр выполнения заказов направляется бот, который определяет наиболее эффективный способ забрать товар и доставить его сотруднику, занимающемуся упаковкой. В этих роботах используются технологии глубинного зондирования и распознавания объектов, чтобы убедиться, что выбирается именно тот товар, который нужен.
Компании не обязательно иметь масштабы Amazon, чтобы внедрить ИИ для автоматизации бизнес-процессов. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) использует программную робототехнику для автоматизации практически любых повторяющихся задач. RPA стала еще более мощной, поскольку в продукты RPA были включены программы распознавания речи, ML и обработки естественного языка (NLP). RPA может использоваться в различных отраслях промышленности для решения таких задач, как создание ответа на электронное письмо или помощь в процессе приема сотрудников на работу.
Примеры использования нейросетей в бизнесе
Одна из самых популярных нейросетей DALL-E 2 может создавать оригинальные и реалистичные изображения на основе текстовых описаний. Вот как получилась сгенерированная обложка Cosmopolitan, изображение которой уже завирусилось в соцсетях.
Фильтр Everypixel на основе искусственного интеллекта оценивает эстетическую ценность и коммерческий потенциал стоковых изображений, предоставляя более точные и эффективные результаты поиска для дизайнеров, блогеров и редакторов изображений. Интересный кейс для аудитории маркетплейсов.
Компания Perfect запустила новое решение для виртуальных примерок, которое использует технологии искусственного интеллекта и AR, чтобы предоставить клиентам гиперреалистичное моделирование прически. Пользователи могут выбрать один из 12 уникальных стилей и сравнить до и после. Технология учитывает такие факторы, как цвет волос и оттенок кожи.
Вот несколько подборок нейросетей:
- Для написания кода;
- Для создания текстов;
- Для озвучки текста голосом;
- Для создания дизайна;
- Для создания креативов для арбитража трафика.
Преимущества и недостатки применения искусственного интеллекта в бизнесе
Давайте сначала поговорим о преимуществах, поскольку некоторые из них могут перекрыть все возможные недостатки.
Преимущества
- Аналитика в режиме реального времени
Анализ данных — один из самых важных факторов, который может повлиять на функционирование бизнеса. Сегодня объем данных, с которыми приходится работать компаниям, просто ошеломляет. Сбор и анализ данных может занять несколько дней. Между тем, результаты могут понадобиться бизнесу для принятия срочных стратегических решений.
ИИ позволяет собирать огромные объемы данных в режиме реального времени и предоставлять высококачественный анализ тогда, когда он нужен больше всего.
- Автоматизация бизнес-процессов
ИИ позволяет автоматизировать бизнес-процессы, делегируя повторяющиеся задачи машине, тем самым помогая вам сэкономить время и деньги. Сотрудники могут начать заниматься тем, что у них получается лучше всего, не тратя время на выполнение рутинных задач.
- Улучшенный клиентский опыт
Для многих компаний регулярное взаимодействие с клиентами — это то, что приносит им доход. В результате они вынуждены тратить большие суммы на зарплату сотрудникам, которые оказывают круглосуточную помощь.
ИИ может снять большой груз с плеч этих сотрудников, поскольку чат-боты с каждым годом становятся все более совершенными. Они могут взаимодействовать с людьми и решать сложные проблемы, а также снижать нагрузку на ИТ-ресурсы, необходимые для обслуживания и управления большим контакт-центром.
- Повышенная безопасность данных
Чем меньше людей имеют доступ к конфиденциальным данным, тем надежнее они защищены, а ИИ может обеспечить более надежную защиту. Если вы хотите повысить безопасность данных, эксперты по программному обеспечению из Tricension говорят, что крайне важно инвестировать в разработку программного обеспечения на заказ; такие программы минимизируют угрозу для данных, с которыми они работают.
- Предиктивная аналитика
Возможность делать прогнозы относительно успеха того или иного проекта или состояния рынка бесценна. ИИ может обрабатывать и анализировать огромное количество данных, что позволяет программе делать качественный предиктивный анализ.
ИИ обладает отличными навыками самообучения. Он может научиться определять важные моменты в данных и делать соответствующие выводы. Такой анализ может помочь владельцам бизнеса принимать правильные решения, чтобы получить конкурентное преимущество в своей нише.
Недостатки
Несмотря на то, что разнообразие преимуществ впечатляет, с ИИ все же есть несколько проблем.
- Стоимость
Чтобы быть действительно эффективным, ИИ должен быть создан на заказ, но стоимость разработки программного обеспечения на заказ может быть высокой.
- Отсутствие креативности
Какой бы интеллектуальной ни была программа, ей не хватает креативности. В действительности, машина с искусственным интеллектом обладает креативностью своего создателя. Когда она учится, она не становится более творческой. Поэтому трудно делегировать программе задачи, требующие творческого подхода.
- Проблемы с точностью
Как и люди, программы могут совершать ошибки, и это во многом зависит от того, как они запрограммированы. В отличие от людей, они обычно не замечают их вовремя. Это означает, что все равно важно проверять результаты работы ИИ, чтобы убедиться в отсутствии ошибок.
- Зависимость
По мере внедрения ИИ в рабочий процесс вы становитесь зависимы от программы и строите свою работу вокруг нее. В случае, если она даст сбой, вам будет сложно справиться с последствиями.
Преимущества внедрения ИИ в бизнес-операции ошеломляют. Но важно взвесить все за и против, прежде чем принимать решение. Поскольку технологии ИИ продолжает развиваться, разработка надежной стратегии имеет решающее значение.
Заключение
Нейросети уже созрели для того, чтобы предложить реальные преимущества. Они необходимы для поддержки принятия решений, автоматизации рабочих процессов, предотвращения мошенничества и выполнения других ключевых задач бизнеса. Несмотря на недостатки, они будут развиваться и дальше.
