Влияние ИИ на корпоративный мир было значительным, о чем свидетельствуют такие передовые разработки, как генерация изображений Dall-E и Chat-GPT в 2022 году.
Роль искусственного интеллекта в бизнесе огромна, поскольку он постоянно меняет методы работы компаний и открывает новые возможности для оптимизации процессов, повышения эффективности и повышения удовлетворенности клиентов.
Фактически, опрос показывает, что 86% руководителей рассматривают ИИ как важный аспект своей деятельности, не как физических роботов или сложные машины, а как программное обеспечение, помогающее выполнять повседневные задачи.
ИИ оказывается неоценимым в таких областях, как прогнозирование поведения клиентов, автоматизация ручного ввода данных и т. д., что приведет к будущему, в котором он будет все больше интегрироваться в структуру бизнеса.
Хотя эта перспектива является захватывающей, она также может быть чрезмерной. Итак, давайте рассмотрим его более подробно.
Преимущества ИИ в бизнесе
Благодаря достижениям в области машинного обучения, компьютерного зрения и обработки естественного языка компании могут использовать ИИ для автоматизации процессов, получения аналитической информации и создания инновационных продуктов и услуг.
Вот некоторые преимущества ИИ в бизнесе:
1. Повышенная эффективность
Когда дело доходит до управления бизнесом, эффективность имеет решающее значение. Чем эффективнее работает компания, тем более конкурентоспособной она будет на современном быстро развивающемся рынке. Вот тут-то и приходит на помощь искусственный интеллект.
Одним из наиболее интересных аспектов искусственного интеллекта в бизнесе является его способность оптимизировать процессы и автоматизировать рутинные задачи. Например, благодаря чат-ботам на базе искусственного интеллекта, обрабатывающим запросы клиентов в службу поддержки, агенты-люди могут сосредоточиться на более сложных проблемах и обеспечить лучшее качество обслуживания клиентов.
Кроме того, системы управления цепочками поставок на базе искусственного интеллекта могут оптимизировать логистику, сокращая отходы и экономя время и ресурсы. Между тем, финансовые системы на базе искусственного интеллекта могут анализировать большие объемы данных, чтобы определить экономию средств и помочь компаниям принимать более обоснованные решения.
2. Повышенная производительность
Системы искусственного интеллекта могут автоматизировать задачи, которые в противном случае выполняли бы сотрудники. Беря на себя повторяющиеся и трудоемкие задачи, эти системы могут освободить сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более стратегических и приносящих пользу действиях, что приводит к повышению производительности и эффективности рабочей силы.
Еще одна область, в которой ИИ может повысить производительность, — это управление проектами. Системы управления проектами на базе искусственного интеллекта могут оптимизировать рабочие процессы, выявлять узкие места и предоставлять информацию о ходе проекта в режиме реального времени. Этот уровень автоматизации и анализа данных может помочь командам выполнять проекты быстрее и эффективнее, выводя производительность на новый уровень.
Инструменты и системы на базе искусственного интеллекта также могут повысить производительность за счет уменьшения количества ошибок и повышения качества. Например, используя прогнозную аналитику, системы контроля качества на базе искусственного интеллекта могут немедленно анализировать производственные данные и выявлять потенциальные проблемы с качеством до того, как они станут проблемой. Это экономит время и гарантирует, что конечный продукт соответствует самым высоким стандартам.
Более того, анализ больших объемов данных для выявления неэффективности, прогнозирования спроса и оптимизации управления запасами ИИ может помочь предприятиям оптимизировать свою цепочку поставок и логистические операции. Это может повысить точность, сократить сроки доставки и снизить затраты.
3. Улучшение качества обслуживания клиентов
На современном высококонкурентном рынке обеспечение высокого качества обслуживания клиентов имеет жизненно важное значение для удержания и привлечения новых клиентов. Одним из наиболее значительных преимуществ ИИ в этой области является его способность персонализировать взаимодействие с клиентами.
Системы искусственного интеллекта могут анализировать предпочтения и данные о поведении клиентов, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации, предложения и впечатления. Такая степень персонализации может привести к повышению удовлетворенности клиентов, повышению их лояльности и, в конечном итоге, к улучшению бизнес-результатов.
Возьмем, к примеру, чат-ботов. Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут обеспечить быстрое и эффективное обслуживание клиентов, отвечая на рутинные запросы 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, оставляя агентов-людей свободными для решения более сложных проблем. Они также могут собирать данные о взаимодействии с клиентами, предоставляя ценную информацию о потребностях и предпочтениях клиентов, которая может способствовать будущим улучшениям.
Еще одна область, где ИИ может улучшить качество обслуживания клиентов, — это маркетинг. Системы искусственного интеллекта могут анализировать данные для определения новых целевых рынков и помогать компаниям создавать более персонализированные и эффективные маркетинговые кампании. Обеспечивая лучшее качество обслуживания клиентов, компании могут построить более прочные отношения со своими клиентами и стимулировать рост.
4. Лучшее принятие решений
Системы искусственного интеллекта могут обрабатывать и анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени, предоставляя компаниям ценную информацию, которая может привести к постоянному повышению эффективности. Это меняет правила игры для компаний, стремящихся оставаться на шаг впереди.
Анализируя данные из различных источников, системы искусственного интеллекта могут выявлять тенденции, делать прогнозы и предоставлять ценную информацию, которая может способствовать принятию решений. Но, к сожалению, этот уровень анализа данных доступен людям только через некоторое время.
Еще одна область, где ИИ может улучшить процесс принятия решений, — это сфера финансов. Финансовые системы на базе искусственного интеллекта могут анализировать большие объемы данных, чтобы определить экономию средств, улучшить управление рисками и помочь компаниям принимать более обоснованные инвестиционные решения.
5. Расширенное обнаружение мошенничества
В отличие от традиционных трудоемких методов обнаружения мошенничества, ИИ способен быстро обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Анализируя закономерности и тенденции данных из различных источников, системы искусственного интеллекта могут выявлять потенциальное мошенничество с высокой степенью точности.
Это гораздо более эффективно, чем традиционные методы, основанные на ручных проверках и системах, основанных на правилах, которые опытные мошенники могут легко обойти.
Кроме того, ИИ может оказать огромное влияние на проверку личности. Использование алгоритмов машинного обучения для анализа биометрических данных и проверки личности пользователей может помочь предотвратить мошенничество с личными данными. Это приложение искусственного интеллекта существенно снижает риск несанкционированного доступа к конфиденциальной информации и финансовых потерь.
Еще одна область, в которой ИИ может улучшить обнаружение мошенничества, — это поведенческий анализ. Чтобы выявить потенциальное мошенничество, системы искусственного интеллекта могут анализировать модели поведения клиентов, такие как попытки входа в систему и транзакции. Благодаря внедрению алгоритмов машинного обучения системы искусственного интеллекта могут постоянно адаптироваться и улучшать свои возможности обнаружения мошенничества.
Проблемы внедрения ИИ в бизнесе
Несмотря на то, что ИИ приносит бизнесу множество преимуществ, он также создает ряд проблем, которые необходимо учитывать. Эти проблемы включают в себя:
Расходы
Стоимость является важным фактором при рассмотрении вопроса о внедрении ИИ в любой организации. Решения искусственного интеллекта могут быть дорогими с точки зрения первоначальных инвестиций и текущих эксплуатационных расходов.
Внедрение технологии искусственного интеллекта требует значительных ресурсов, таких как оборудование, программное обеспечение, хранилище данных и выделенный персонал для управления и обслуживания систем. Более того, алгоритмы и модели ИИ сложны и требуют постоянного обучения и доводки, что может увеличить стоимость внедрения.
Помимо первоначальных затрат, организации должны учитывать текущие расходы, связанные с запуском и обслуживанием систем искусственного интеллекта, такие как сбор данных и управление ими, обновления программного обеспечения и техническая поддержка. Эти затраты могут быть существенными, особенно для малых и средних организаций, которым может потребоваться больше ресурсов для выделения ИИ.
Недопонимание
Хотя ИИ потенциально может принести значительную пользу организациям, многим предприятиям по-прежнему необходимо всестороннее понимание технологии и ее возможностей. Недостаток знаний может затруднить организациям определение правильных решений ИИ для своих нужд и полную реализацию преимуществ ИИ.
Организации должны инвестировать в образование и обучение, чтобы лучше понимать технологию искусственного интеллекта и ее возможности. Это включает в себя обучение сотрудников преимуществам и ограничениям ИИ, а также его этическим и социальным последствиям. Бизнес-лидеры также должны быть готовы работать с экспертами по искусственному интеллекту, чтобы понять эту технологию и ее потенциальное влияние на их бизнес.
Интеграция с устаревшими системами
Интеграция технологии искусственного интеллекта с устаревшими системами может стать серьезной проблемой для организаций. Устаревшие системы часто построены на устаревших технологиях и не имеют возможности интеграции с новыми методами. Это может затруднить использование всего потенциала ИИ и привести к разрознению данных и неэффективным процессам.
Организации должны быть готовы инвестировать в модернизацию своих устаревших систем и их интеграцию с технологиями искусственного интеллекта. Это может потребовать значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и персонал, но выгоды от повышения эффективности, повышения производительности и лучшего принятия решений, вероятно, перевесят затраты.
Проблемы конфиденциальности данных
Некоторые решения искусственного интеллекта могут создавать проблемы с соблюдением правил конфиденциальности данных, таких как Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR), поскольку организации должны объяснять использование личных данных клиентов. Кроме того, злоумышленники также могут поставить под угрозу конфиденциальность данных, предполагая сбор набора данных, используемый для обучения модели.
Предприятия должны проявлять упреждающий подход к конфиденциальности данных и внедрить надежные процессы управления данными для защиты личных данных и предотвращения неправомерного использования. Это включает в себя реализацию соответствующих мер безопасности, таких как шифрование и контроль доступа, а также регулярный мониторинг использования и доступа к данным для обеспечения соблюдения политик конфиденциальности.
Понимание бизнес-рисков ИИ
Прежде чем внедрять решения на базе ИИ, предприятия должны рассмотреть практическое применение и преимущества ИИ. Впечатления от технологии недостаточно, чтобы гарантировать ее принятие.
Несколько факторов могут ограничить широкое внедрение ИИ, включая ограниченную доступность данных, недостаточное понимание рисков ИИ, а также культурные и нормативные барьеры.
Европейский Союз решает эти проблемы с помощью предлагаемого Закона об искусственном интеллекте, который охватывает такие вопросы, как алгоритмический социальный рейтинг, биометрическая идентификация.
ИИ и использование ИИ в таких отраслях, как правоохранительная деятельность, образование и трудоустройство.
Поэтому компаниям крайне важно тщательно рассматривать потенциальные преимущества и риски ИИ и принимать обоснованные решения о его внедрении.
Эксперты отрасли определили следующие наиболее распространенные источники риска, связанные с ИИ:
Прозрачность и подотчетность
Системы искусственного интеллекта не могут выносить суждения или понимать контекст, в котором они развернуты, и ограничены данными, используемыми для их обучения.
Это приводит к проблемам с подотчетностью и доверием, а организациям может быть сложно сохранить контроль над решениями на основе ИИ, гарантируя, что они соответствуют ценностям бизнеса и склонности к риску.
Качество и доступность данных
На точность решений, принимаемых ИИ, в основном влияет качество и количество данных, поступающих в систему. Отсутствие полных и качественных данных может представлять значительный риск для внедрения решений искусственного интеллекта.
Низкое качество данных может ухудшить способность системы к обучению, что приведет к принятию неверных решений. Только полные или адекватные данные могут также привести к точным прогнозам или неспособности достичь желаемых результатов.
Управление и соблюдение требований
Отсутствие установленных требований к управлению, соблюдению нормативных требований и нормативных требований представляет собой значительный риск для систем ИИ. Хотя различные организации и органы власти во всем мире создали рабочие группы для устранения рисков и проблем, связанных с ИИ и другими новыми технологиями, эта область все еще находится в зачаточном состоянии.
До тех пор, пока не будут установлены конкретные руководящие принципы управления и соблюдения требований, использование, мониторинг и полный потенциал ИИ будут оставаться ограниченными.
Неясная юридическая ответственность
Внедрение ИИ в бизнес-среду предполагает тщательную оценку этических и юридических вопросов и полную интеграцию с текущими системами и процедурами.
Проблема ответственности возникает, когда системы ИИ используют неопределенные алгоритмы, что приводит к неопределенности относительно того, кто должен нести ответственность за результаты, полученные системой: компания, разработчик или сама технология.
Это была постоянная проблема после смертельной аварии с беспилотным автомобилем в 2018 году, когда водитель-человек-дублер был привлечен к ответственности за сбой системы искусственного интеллекта.
Примеры искусственного интеллекта в бизнесе
Искусственный интеллект существенно повлиял на различные аспекты бизнес-операций: от обслуживания клиентов до маркетинга и продаж, оптимизации процессов и улучшения общих бизнес-операций. Вот несколько примеров того, как ИИ используется в различных отраслях:
- Управление бизнесом: ИИ используется для различных задач, таких как фильтрация спама, функции преобразования голоса в текст, автоматизация процессов, прогнозирование продаж, наблюдение за безопасностью и многое другое.
- Электронная коммерция. ИИ улучшает электронную коммерцию, обеспечивая интеллектуальный поиск, персонализированные рекомендации по продуктам, обнаружение мошенничества и динамическую оптимизацию цен.
- Маркетинг: искусственный интеллект используется для курирования контента, распознавания языков, таргетинга рекламы, сегментации клиентов, социальной семантики и анализа настроений, автоматического веб-дизайна и прогнозного обслуживания клиентов.
- AIOps: ИИ помогает предприятиям добиться успешных цифровых преобразований за счет улучшения операций, таких как управление запасами и распознавание изображений.
- Человеческие ресурсы: ИИ совершает революцию в сфере управления персоналом: от анализа профилей кандидатов до анализа сети организации.
- Бухгалтерский учет: ИИ автоматизирует повторяющиеся задачи, повышает точность и выявляет скрытые тенденции. ИИ может выполнять сложные процессы, такие как расчет заработной платы, позволяя бухгалтерам сосредоточиться на других задачах.
Многие известные компании уже сочетают реальный опыт с технологией AR. Одной из таких компаний является шведский производитель мебели IKEA.
Используя дополненную реальность для стимулирования покупок мебели, IKEA пошла еще дальше, выпустив совершенно новое приложение IKEA Studio. Приложение позволяет пользователям увидеть, как предмет мебели IKEA будет выглядеть в их пространстве. Кроме того, потребители могут также изменить дизайн своего пространства, используя декор и мебель IKEA: от ковров до столов и стульев и цветов для стен.
Еще один отличный пример использования ИИ в бизнесе — Amazon. Известный пионер в области цифрового маркетинга, компания Amazon использовала дополненную реальность для создания Amazon Salon, своей первой традиционной парикмахерской.
Приложение позволяет покупателям выбрать товар в магазине и узнать о нем больше, предоставляя покупателям соответствующую информацию через рекламный контент и обучающие видеоролики. Кроме того, технология дополненной реальности позволяет клиентам экспериментировать с новыми цветами волос перед тем, как приступить к работе.
Будущее искусственного интеллекта в бизнесе
Итак, что все это означает для будущего бизнеса? Проще говоря, компании, внедряющие технологию искусственного интеллекта, будут лучше подготовлены к тому, чтобы оставаться конкурентоспособными и расти на современном быстро меняющемся рынке.
Более того, будущее ИИ в бизнесе многообещающе, поскольку эксперты прогнозируют растущую роль ИИ в повседневных задачах.
Достижения в области технологий, такие как графические процессоры (GPU), обеспечивают более высокую скорость обработки и большие объемы точных данных, что является важнейшим компонентом успеха искусственного интеллекта. Поскольку графические процессоры продолжают совершенствоваться, приложения ИИ будут расширяться еще больше.
Ожидается, что в конкретных отраслях искусственный интеллект приведет к значительным изменениям, например, к изменению условий питания. Например, рестораны могут использовать ИИ для персонализации атмосферы для гостей, выбирая музыку и настраивая декор в соответствии с их предпочтениями.
В будущем ИИ может также вывести цифровые технологии из привычных нам двумерных экранов и интегрировать их в физическую среду, создавая трехмерные впечатления, с которыми люди смогут взаимодействовать и чувствовать.
Эти достижения демонстрируют огромный потенциал ИИ в преобразовании различных аспектов бизнеса и повседневной жизни.
Как ИИ повлияет на рабочие места?
Ведутся горячие споры о том, сможет ли ИИ автоматизировать подавляющее число рабочих мест, что приведет к потере миллионов рабочих мест. Хотя некоторые эксперты отрицают, что ИИ заменит рабочие места, другие считают его острой проблемой, особенно для должностей «белых воротничков», таких как бизнес-аналитики, менеджеры хедж-фондов и юристы.
Несмотря на это, некоторые эксперты полагают, что ИИ создаст рабочие места в краткосрочной перспективе. Ожидается, что интеграция ИИ в рабочую силу создаст рабочие места, которые облегчат переход.
Более того, ожидается, что ИИ создаст богатство, которое не будет распределяться равномерно, и что в первую очередь от него выиграют крупные корпорации и технически подкованная элита, особенно на первых порах. Наконец, ИИ, скорее всего, фрагментирует устоявшиеся рабочие процессы и создаст множество человеческих рабочих мест для их интеграции.
Однако в долгосрочной перспективе существуют опасения, что ИИ уничтожит рабочие места, как только он станет повсеместным. Некоторые эксперты обеспокоены тем, что количество рабочих мест, создаваемых ИИ в переходный период, в конечном итоге начнет сокращаться. Благодаря беспилотным грузовикам и консьержам с искусственным интеллектом, таким как Siri и Cortana, широкое использование этих технологий может сократить до восьми миллионов рабочих мест только в США.
Тем не менее, многие эксперты предсказывают, что рабочая сила станет более специализированной, требующей более высокого уровня креативности, решения проблем и качественных навыков.
Вероятно, потребность в людях-работниках будет всегда, но их роли могут измениться по мере того, как технологии станут более продвинутыми. В результате спрос на конкретные навыки изменится, и многие рабочие места потребуют более совершенного набора технических навыков.
ИИ в бизнесе: основные выводы
ИИ в бизнесе может существенно повлиять на то, как работают компании и как они конкурируют на рынке.
Некоторые ключевые выводы о положительных сторонах его внедрения в бизнесе включают в себя:
- Повышенная эффективность
- Повышенная производительность
- Улучшение качества обслуживания клиентов
- Лучшее принятие решений
- Расширенное обнаружение мошенничества
Руководители бизнеса должны тщательно учитывать влияние ИИ на свою отрасль и проявлять инициативу в решении любых потенциальных проблем, одновременно максимизируя его преимущества. Поскольку ИИ продолжает развиваться, крайне важно идти в ногу с изменениями, которые он может привнести в корпоративную среду, и приспосабливаться к ним.