Сегодня достаточно шумихи вокруг ИИ. Компании по всему миру продолжают внедрять ИИ, чтобы получить конкурентное преимущество, сократить расходы и улучшить качество обслуживания клиентов. Но действительно ли вашему бизнесу нужно решение ИИ?

ИИ для бизнеса

Искусственный интеллект — это алгоритм, который позволяет виртуальным машинам автоматически учиться на собственном опыте, распознавая закономерности в данных и адаптируя новую информацию для решения конкретных задач.

Бизнес-приложения ИИ

Предприятия применяют ИИ для следующих задач:

  • Кибербезопасность.ИИ сравнивает миллионы транзакций и различает законные и мошеннические транзакции.
  • Безопасность данных. Алгоритм выявляет шаблоны доступа к данным, сообщает об аномалиях и прогнозирует нарушения безопасности.
  • Электронная коммерция — ИИ анализирует историю покупок покупателя и определяет его предпочтения.
  • Поддержка клиентов —чат-боты на основе искусственного интеллекта, которые помогают пользователям решать простые задачи и отвечать на простые запросы.
  • Управление запасами —интеллектуальные алгоритмы анализируют покупки пользователей и узнают о самых популярных продуктах.
  • CRM: анализируя активность лидов, ИИ расставляет приоритеты и прогнозирует размер прибыли, которую может получить каждый клиент.
  • Финансовые прогнозы. Машины с искусственным интеллектом анализируют модели поведения покупателей, чтобы прогнозировать доход и денежные потоки.

Как искусственный интеллект может помочь вашему бизнесу?

Сбор высококачественных данных.Искусственный интеллект требует большого объема высококачественных данных, собранных правильным образом. Более того, сбор высококачественных данных является важной задачей для всех специалистов по ИИ и специалистов по данным. В данном случае речь идет не о данных, доступных в Интернете, а о данных, которые собирает ваша компания.

Но нет конкретного ответа на то, сколько информации потребуется вашему решению ИИ с тех пор. Это зависит от сложности вашей бизнес-задачи и сложности алгоритма ИИ, который вы собираетесь построить.

Таким образом, если вы решили нанять специалистов по данным для создания алгоритма ИИ, вам необходимо сделать следующие приготовления:

  • Проверьте ошибки в данных. Хотя алгоритмы ИИ могут извлекать ценную информацию из больших данных, они не могут обобщать формат данных. Например, если вы сделали несколько ошибок в имени клиента и все равно пришли к выводу, что это тот самый человек, алгоритм ИИ этого не сделает. В этом случае машины ИИ будут классифицировать варианты написания как разных людей, что негативно влияет на прогнозы.
  • Держите данные в актуальном состоянии. Если вы хотите, чтобы ваш алгоритм ИИ делал точные прогнозы и получал действительно ценную информацию, вам следует обновлять свои данные. Это значит, что перед тем, как использовать данные для обучения ИИ, нужно удалить всю старую и неактуальную информацию. Кроме того, убедитесь, что в ваших данных нет пробелов, включая отсутствующие выбросы и значения.
  • Используйте единый формат для хранения данных. Чтобы алгоритмы ИИ могли учиться на ваших данных, вам необходимо хранить все входные данные в одном формате. Если ваша компания хранит данные в различных форматах, таких как PDF-файлы, документы Word или физические документы, вам необходимо преобразовать их в форму базы данных с возможностью поиска.

Конкретная бизнес-проблема, которую необходимо решить —Если вы сохранили способ сбора и хранения данных в вашей компании, следующим шагом будет выяснить, чего вы хотите от алгоритма ИИ. Это означает, что вам нужно определить, какую бизнес-задачу вы хотите решить с помощью алгоритмов ИИ. Чтобы дать вам представление о том, что вы можете улучшить с помощью ИИ, мы перечислили три наиболее распространенных варианта использования ИИ.

  • Повышение ценности существующих продуктов. Примером может служить то, как Netflix использует искусственный интеллект и машинное обучение для своей рекомендательной системы. Алгоритмы машинного обучения анализируют историю просмотров других пользователей со схожими вкусами, чтобы рекомендовать вам самый интересный контент. При таком подходе компания увеличила количество платящих пользователей, потому что пользователи получили более привлекательный опыт.
  • Принимайте бизнес-решения на основе данных. Вы можете применять ИИ, чтобы получать информацию о том, как контролировать арендные ставки, оптимизировать планирование ресурсов и прогнозирование спроса и даже предсказывать, когда часть оборудования может сломаться.
  • Автоматизируйте бизнес-процессы. Алгоритмы искусственного интеллекта идеально подходят для автоматизации рутинных задач, потому что они анализируют все доступные данные для одной конкретной задачи, и у них это хорошо получается. Если вы хотите узнать, какие процессы вы можете автоматизировать с помощью ИИ, подумайте о своих бизнес-процессах, которые богаты данными. Также рассмотрите процессы, когда вашим сотрудникам приходится искать и анализировать значительные объемы данных.

Культура инноваций.Культура вашей компании также определяет, готовы ли вы внедрять ИИ или нет. Например, лидеры отрасли, такие как Facebook, Netflix, Spotify и другие, которые используют ИИ, имеют опыт внедрения инноваций. Таким образом, вам нужно ценить свои данные как движущую силу изменений.

  • Корпоративная стратегия, дружественная к ИИ. Некоторые компании хотят внедрить ИИ только ради ИИ, не имея продуманной корпоративной стратегии. В этом случае предприятия получают длинные затянувшиеся проекты, которые так и не приносят реальной ценности. Чтобы избежать этого, вы должны быть уверены, что ваша бизнес-стратегия достаточно гибкая, чтобы сделать ИИ центральным элементом.
  • Измеримые результаты. Прежде чем внедрять технологию ИИ, вам следует подумать о том, как вы будете оценивать эффективность и результаты алгоритмов ИИ. Таким образом, установка метрик продемонстрирует окупаемость технологии.
  • Погрешность. Было бы лучше, если бы вы учитывали, что иногда искусственный интеллект работает не так, как должен. Таким образом, вы должны полагаться на алгоритмы ИИ с самого внедрения и не возражаете против дополнительных расходов на специалистов по данным, которые будут поддерживать алгоритм в период после запуска.

Ключевые выводы

ИИ — отличный инструмент, который может принести много пользы бизнесу. Однако это не универсальное решение.

Прежде чем рассматривать ИИ для малого бизнеса, вы должны принять во внимание следующее:

  • Если ваш бизнес производит очень мало данных, ИИ не является вашим предпочтительным технологическим решением. Чтобы учиться, правильно работать и давать ценную информацию, ИИ требуется огромное количество данных.
  • Искусственный интеллект и машинное обучение — это не магия, а математика. Таким образом, не рассматривайте эти технологии как серебряные пули, которые заставят ваш бизнес зарабатывать больше.
  • Если у вас небольшая компания, которая не производит больших данных, не стоит думать, что алгоритм ИИ поможет вам заработать больше.
  • Чтобы внедрить ИИ в свой бизнес, вам нужны структурированные данные, четкое определение бизнес-задач и гибкая корпоративная стратегия.