Как ИИ может помочь малому бизнесу?

«Преимущественно крупные организации извлекли выгоду из новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение».

Это заставило меня задуматься…

• Вариант использования ИИ по-прежнему ограничен крупными и модными корпорациями?
• Разве это не помогло малым и средним предприятиям?

Моя любознательность заставила меня заняться разведкой, опросить владельцев малого и среднего бизнеса, задать им этот вопрос.

Удивительно, но почти у всех были одинаковые взгляды! После долгих поисков мусора я узнал вот что.

Как малые предприятия могут использовать искусственный интеллект сейчас?

Приложения искусственного интеллекта и машинного обучения можно найти практически повсюду, от услуг по вызову пассажиров до голосового поиска на смартфонах. Мы пользуемся услугами искусственного интеллекта каждый день - они кажутся нам, потребителями, настолько доступными, что должны быть доступны и малому бизнесу!

Ожидается, что ИИ изменит правила игры для всех отраслей, предоставляя интеллектуальные приложения и повышая эффективность бизнес-процессов за счет оптимального использования данных организаций.

Огромные корпорации внедрили ИИ в свои системы и вполне удовлетворены улучшениями, но малые и средние предприятия по-прежнему не уверены в потенциальных вариантах использования ИИ для них, потому что сомневаются, действительно ли это может привести к изменению их бизнес-процессов.

Искусственный интеллект предназначен не только для компаний с бюджетом в миллиарды долларов.

На самом деле, сообщества малого бизнеса конкурируют друг с другом, да еще как! Многие инновационные малые и средние предприятия значительно сокращают расходы и обеспечивают отличное обслуживание клиентов с помощью приложений на базе искусственного интеллекта.

При оптимальном применении инструменты искусственного интеллекта могут трансформировать пространство ММСП, позволяя владельцам малого бизнеса и предпринимателям создавать чрезвычайно успешные операции по спектру бизнес-функций, включая разработку продуктов, продажи, обслуживание клиентов и маркетинг. .

Основываясь на моем обширном исследовании, стало очевидно, что большинство малых и средних предприятий испытывают трудности из-за своей веры в то, что ИИ требует значительных инвестиций.

К счастью, компаниям с ограниченным бюджетом не нужно грабить банк, чтобы начать внедрять машинное обучение и искусственный интеллект в свою деятельность. Выполняя запуск в меньшем масштабе и используя готовые решения, можно эффективно использовать возможности ИИ и значительно повысить производительность в различных отделах.

Вот 4 лучших подхода к немедленному использованию ИИ на МСП:

1. Использование существующих платформ

Разработка собственного ИИ, несомненно, сложный и трудоемкий процесс, требующий значительных инвестиций. К счастью, несколько технологических компаний открыли исходный код своих усилий в области ИИ, чтобы сделать ИИ доступным для все большего числа потребителей. Использование этой платформы для вашего бизнеса значительно экономит ваши деньги и время, необходимые для разработки и проектирования. Вот список некоторых из самых популярных платформ искусственного интеллекта, которые может использовать ваш бизнес:

• Tensorflow (от Google)

Выпущенный в 2015 году, TensorFlow - одна из наиболее хорошо поддерживаемых и широко используемых фреймворков для машинного обучения.
Разработанный для поддержки своих исследовательских и производственных целей, TF в настоящее время широко используется многими компаниями, включая Dropbox, eBay, Uber, Twitter и Intel.

Обширный вариант использования Tensorflow объясняется его доступностью практически на всех основных языках программирования, таких как C ++, Go, Haskell, Java, Python, Rust и, с недавних пор, Javascript. Также можно найти сторонние пакеты для других языков программирования.

• Керас

Keras известен своей простотой в использовании, модульностью и простотой расширяемости. Отличительная особенность, которая делает Keras уникальным, заключается в том, что его можно применять как в качестве дополнительного, так и автономного программного обеспечения. Keras был разработан, чтобы упростить создание моделей глубокого обучения.

Написанный на Python, он может быть развернут поверх других технологий искусственного интеллекта, таких как Tensorflow, CNTK и Theano.

Платформа предоставляет обширную библиотеку машинного обучения, которая позволяет:

• Легкое и быстрое прототипирование,
• Оптимально работает на процессорах и графических процессорах
• Поддерживает как рекуррентные, так и сверточные сети.

• Искра MLlib

Spark MLlib, разработанная Apache, представляет собой библиотеку машинного обучения, которая поддерживает Java, Python, Scala и даже R. Spark MLlib специально разработана для обработки больших объемов данных и может быть быстро развернута на различных малых и средних предприятиях, таких как производство, финансы, здравоохранение и многие другие. более. Инструмент также обеспечивает взаимодействие с NumPy в библиотеках Python и R.

• Кафе

Выпущенная в 2017 году сверточная архитектура для быстрого встраивания функций, часто сокращенно называемая Caffe, представляет собой платформу машинного обучения, которая в первую очередь ориентирована на выразительность, скорость и модульность. Эта платформа с открытым исходным кодом написана на C ++, а также имеет встроенный интерфейс Python.
Возможности:

• Выразительная Архитектура
• Обширный код
• Быстрая производительность
• Активное и динамичное сообщество
  Caffe может служить идеальной платформой для вашего бизнеса, поскольку его легко развернуть, а его активное сообщество предоставляет решения на ходу.

• fastText (от Facebook)

Созданная лабораторией Facebook AI Research (FAIR), она обеспечивает встраивание слов и классификацию текста. Он доступен на всех основных платформах, таких как Linux, MacOS и даже Microsoft Windows.

Написанный на C ++ и Python, fastText позволяет пользователям создавать неконтролируемые или контролируемые алгоритмы обучения для получения векторных представлений слов.

2. Начните с малого

Внедрение ИИ не может быть достигнуто в одночасье. Пытаться и спешить с процессом - определенно вредный подход. Массовое инвестирование не рекомендуется малому и среднему бизнесу. Малым и средним предприятиям необходимо начинать медленно и постепенно наращивать свои усилия в области ИИ.

Ниже представлен структурированный подход к дальнейшим действиям:

• Начните с интеграции собственных приложений, которые повышают продуктивность уже занятой рабочей силы.
• Когда будете готовы, направьте свои усилия на создание ИИ с открытым кодом, облачных систем и гибких моделей рабочих процессов.
• Начните с небольшой проблемы с высокой вероятностью демонстрации положительной рентабельности инвестиций (ROI).
• Есть три шага
• Определите: определите кристально четкие ожидания относительно того, что ИИ может и не может делать для вашего конкретного бизнес-профиля.
• Измерение. Измерение должно производиться на основе значимых исходных показателей.
• Решите. Решите, сработал эксперимент или нет, и быстро провалитесь.

Таким образом, очень важно решить небольшую проблему, которая имеет высокую окупаемость инвестиций, особенно если вы представляете малый бизнес. Следование этому подходу оказывается плодотворным, когда вы боретесь с суммой денег, которую готовы инвестировать в ИИ.

3. Внедрить ИИ для анализа.

Самый важный и важный вариант использования ИИ для малого или даже огромного бизнеса - это аналитика. AI открыл новые горизонты в области аналитики; Используя прогнозный анализ, можно значительно расширить свое предприятие.

Если вы пытаетесь внедрить ИИ для своего бизнеса, не желая вкладывать значительные средства в машинное обучение, то аналитика - ваш лучший выбор.

Аналитическое программное обеспечение на основе искусственного интеллекта предоставит вам бизнес-аналитику по одноразовой цене.
Вот список лучших аналитических программ, которые может использовать ваш бизнес:

• Машинное обучение Amazon

AML - это сервис машинного обучения, который предоставляет инструменты и мастера для создания моделей машинного обучения. С помощью простой в использовании аналитики Amazon стремится сделать машинное обучение более доступным, чем когда-либо.

AML можно подключить к данным, хранящимся в RDS, Redshift или Amazon S3.

• H20

H20 заняла для себя нишу в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку ее основные инструменты бесплатны и имеют открытый исходный код.
Вы можете получить основную платформу H20, просто загрузив их.

H20 работает под лицензией Apache 2.0, одной из самых гибких доступных лицензий с открытым исходным кодом. Кроме того, вы также можете запускать их на кластерах на базе AWS всего за несколько сотен долларов.

• Microsoft Onboard

Дословно ее генеральный директор Сатья Наделла: «Наша цель - демократизировать ИИ, чтобы дать возможность каждому человеку и каждой организации добиваться большего».

Помня об этом, Microsoft разработала платформу программного обеспечения с открытым исходным кодом, которая конкурирует с такими, как Caffe и Tensorflow. Решение позволяет предприятиям эффективно масштабироваться на нескольких машинах с большими наборами данных.

4. Разверните чат-ботов.

Чат-боты - отличное место для мгновенного возврата инвестиций от искусственного интеллекта. Их способность взаимодействовать и взаимодействовать с клиентами, отвечать на простые и даже сложные вопросы и точно направлять запросы позволяет компаниям с ограниченным персоналом выглядеть гораздо более заметными.

ИИ может использовать свои возможности молниеносной обработки данных для анализа всей доступной информации о любом клиенте и автоматизации реагирования на ее основе, тем самым снижая нагрузку на ответственный персонал.

Это также улучшает обслуживание и удержание клиентов, предоставляя услуги круглосуточного call-центра, что в противном случае требует значительных инвестиций.

Преимущества ИИ в малом бизнесе

ИИ может привести к значительным прорывам для МСП во многих отделах. Хотя ИИ все еще развивается, мы начинаем верить, что он изменит способ управления бизнесом за счет уровня предоставляемых технологий. Многие организации начали внедрять ИИ в свои бизнес-процессы и отмечают значительное улучшение рентабельности инвестиций и оборота бизнеса.

ИИ может быть полезен и для небольших компаний, если правильно использовать данные, которые они генерируют. Владельцы бизнеса должны начать думать о шагах, которые позволят им успешно внедрить ИИ независимо от размера их бизнеса.

Ниже приведены некоторые моменты, которые могут помочь владельцам малого бизнеса внедрить ИИ:

1. Высокоэффективное обслуживание клиентов.

Воспитание клиентов - важный процесс для любого бизнеса. Поддержка жизненно важна для удержания клиента, и иногда агенты службы поддержки не могут предоставить своим клиентам уникальные и подходящие решения. С помощью служб поддержки с поддержкой ИИ эту аномалию можно было легко устранить. Кроме того, полностью исключается риск человеческой ошибки.

2. Важное понимание бизнес-процессов конкурента.

Тщательное изучение конкуренции имеет решающее значение для понимания рыночных тенденций и сохранения конкурентоспособности. Программное обеспечение для аналитики на основе искусственного интеллекта позволяет получить гораздо более важную и актуальную информацию о бизнес-процессах ваших конкурентов.

Например, инструмент конкурентного анализа на базе искусственного интеллекта Crayon может помочь отслеживать действия ваших конкурентов по различным каналам, таким как веб-сайты, социальные сети и веб-приложения. Эта функция позволяет малым предприятиям лучше понимать происходящие изменения в стратегии конкурентов.

3. Готовые решения

Малые предприятия могут внедрять готовые инструменты буквально в каждый элемент своего бизнес-процесса, связанный с данными. Эти решения не только позволяют лучше понять процесс, но и предлагают более эффективные решения проблемы. Например, инструменты с поддержкой ИИ, такие как Monkey Learn, используют такие технологии, как извлечение сущностей и анализ настроений, чтобы лучше понять бизнес. Кроме того, он не требует от пользователя программирования и чрезвычайно прост в интеграции. Еще один интересный инструмент - Enterprise Immune System от Darktrace. Эта компания, использующая ИИ-приложения для обеспечения безопасности, строит собственное понимание того, как выглядит нормальное поведение человека на предприятии, и обнаруживает возникающие угрозы в режиме реального времени.
Этот инструмент не требует специальных навыков для установки, а также самообучается.

4. Измените свой маркетинговый процесс.

ИИ коренным образом меняет маркетинг от корней. Рекламные платформы на основе искусственного интеллекта уже развернуты такими огромными компаниями, как Facebook и Google, для целевой группы клиентов, которые восприимчивы к их сообщениям. Это справедливо и для малого бизнеса; Развертывая программную рекламу, малые и средние предприятия могут легко охватить в Интернете значительно большую аудиторию, что было невозможно раньше. Малым предприятиям настоятельно рекомендуется начать использовать и интегрировать ИИ сейчас, если они хотят привлечь потенциальных потребителей в будущем.

5. Экономическая и временная выгода

Использование глубокого обучения малыми и средними предприятиями может в конечном итоге сэкономить много денег, потраченных на найм дополнительных сотрудников или аутсорсинг для определенных проектов. Когда повторяющаяся или отнимающая много времени работа выполняется быстро и эффективно одним нажатием кнопки, сотрудники получают свободу для творческой работы, которая поможет компании расти.

Заключение

«Некоторые люди называют это искусственным интеллектом, но на самом деле эта технология улучшит нас. Так что вместо искусственного интеллекта, я думаю, мы увеличим свой интеллект ».

- Джинни Рометти, генеральный директор IBM

Варианты использования ИИ и машинного обучения теперь доступны не только крупным предприятиям. Они также являются отличным способом добиться колоссального роста для малых и средних предприятий. Они позволяют малому бизнесу эффективно делегировать выполнение обычных задач с помощью инновационного, но быстрого подхода, позволяя сотрудникам сосредоточиться на других находчивых и творческих возможностях, которые могут помочь компаниям расширяться.

Однако для достижения успеха с помощью ИИ малым предприятиям необходимо разработать стратегию и согласовать эти приложения с соответствующими бизнес-целями. Путь ИИ может быть плодотворным для малых и средних предприятий, если они должным образом осознают значение этого возникающего явления и соответственно расставят приоритеты для достижения долгосрочного и масштабируемого успеха.

В относительно большей степени сценарий, касающийся ИИ и бизнеса, очень похож. Как и в 80-е годы, когда были исключения и некоторые предприятия рассматривали возможность инвестиций в компьютеры для будущего своей отрасли, МСП, которые видят ценность таких инвестиций и в то же время могут себе это позволить, должны двигаться вперед и оценивать свое инвестиционное решение. исходя из их бизнес-целей.