Повседневное влияние ИИ на бизнес

Искусственный интеллект (ИИ) может ускорить принятие решений за счет оптимизации задач и анализа данных в различных секторах бизнеса, от маркетинга до HR. Согласно Индексу глобального внедрения ИИ IBM за 2021 год, 74% мировых предприятий внедряют ИИ или задумываются об этом.

Ранее мы затрагивали различные идеи для запуска AI-бизнеса. Сегодня мы продолжим эту линию рассуждений и посмотрим, как ИИ трансформирует уже существующие предприятия в различных отраслях.

Зачем нам нужен ИИ в офисах?

Многие задачи в офисных помещениях включают повторяющиеся, ручные функции, такие как проверка электронной почты, ввод данных и создание отчетов. Эти задачи отнимают время от более важной работы. Исследования показывают, что 67% людей считают, что они постоянно повторяют одни и те же задачи, и тратят в среднем 4,5 часа в неделю на задачи, которые можно было бы автоматизировать. AI может взять на себя подавляющее большинство этих задач.

‍

Прямым следствием того, что ИИ берет на себя некоторые задачи, является то, что у людей появляется больше возможностей сосредоточиться на более стратегической работе. Но даже стратегическая работа может поддерживаться ИИ. Инструменты прогнозной аналитики на основе ИИ могут выявлять новые возможности, отмечать проблемы и персонализировать предложения на основе исторических данных о клиентах. 

ИИ может обрабатывать и анализировать огромные объемы данных быстрее, чем люди. Извлекая информацию из данных, ИИ помогает людям принимать более обоснованные решения. 

Например, ИИ может помочь в принятии решений, связанных с управлением цепочками поставок. Анализ данных о прошлых продажах и рыночных тенденциях может дать представление о прогнозировании спроса на продукцию. Точные прогнозы приводят к постоянному наличию нужного количества продукции на складе. Аналогично, системы ИИ могут также находить оптимальные маршруты доставки, учитывая такие факторы, как дорожное движение и погода, экономя деньги и повышая эффективность.

Как ИИ упрощает управление кризисными ситуациями

ИИ делает больше, чем просто ускоряет офисную работу. Он также преобразует способы, которыми компании справляются с кризисами и обеспечивают бесперебойную работу. Девяносто пять процентов бизнес-лидеров считают, что их навыки управления кризисными ситуациями можно улучшить. Ответом на это может быть ИИ. Системы ИИ используют анализ данных и прогнозы для выявления потенциальных проблем до того, как они произойдут, помогая предприятиям лучше подготовиться и быстро реагировать при необходимости. Это снижает воздействие сбоев.

‍

ИИ также может автоматизировать коммуникации во время кризиса, чтобы все участники оперативно получали точную информацию. После кризиса ИИ можно использовать для анализа произошедшего, чтобы улучшить будущие меры реагирования. Учась на прошлых ошибках, предприятия становятся сильнее и лучше подготовлены к тому, что может произойти в будущем.

Использование ИИ для привлечения талантов

Отдел кадров любого предприятия может использовать ИИ для просеивания огромных объемов информации, чтобы увидеть закономерности, которые люди могут пропустить. Это пригодится, когда вам нужно отсортировать тысячи резюме, чтобы найти идеальных кандидатов на должность. 

Такие компании, как Unilever, уже видят преимущества использования таких систем ИИ. Они экономят более миллиона фунтов в год, используя инструменты ИИ, такие как HireVue, для просмотра резюме, чтобы быстро и без предвзятости находить лучших людей на конкретные должности.

‍

Мы движемся к миру, где людям не нужно проводить собеседования при приеме на работу. Члены комиссии, сгенерированные ИИ, могут проводить собеседования и предоставлять отзывы команде HR. Опрос 2020 года показал, что 55% компаний наращивают инвестиции в автоматизацию процессов найма.

Означает ли это, что ИИ заменит людей в HR? Хотя опасения по поводу вытеснения рабочих мест, вызванного ИИ, понятны, будущее, скорее всего, будет определяться сотрудничеством человека и ИИ. ИИ отлично справляется с обработкой данных и поиском закономерностей, но ничто не сравнится со способностью человека мыслить нестандартно, проявлять творческий подход и понимать других людей.

Внедрение устойчивости с помощью AI

ESG (Environmental, Social, and Governance) – это критерии, которые инвесторы используют для оценки этических принципов и устойчивости компании. Эти критерии выходят за рамки финансовых показателей, чтобы понять, как компания управляет своим воздействием на окружающую среду, относится к своим сотрудникам и управляет собой. Поскольку общество уделяет все больше внимания экологичности, показатели ESG становятся все более важными для компаний во всем мире.

Методы ИИ, такие как машинное обучение и обработка естественного языка (NLP), могут использоваться для понимания того, соблюдают ли предприятия свои критерии ESG и как улучшить свою практику устойчивого развития. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие наборы данных для выявления закономерностей, связанных с воздействием на окружающую среду, отношением к сотрудникам и корпоративным управлением. Результаты этого анализа могут помочь уменьшить воздействие на окружающую среду. Аналогично, методы NLP могут использоваться для анализа текстовых данных из таких источников, как социальные сети и опросы, чтобы понять, как люди реагируют на усилия по обеспечению устойчивости.

Это только верхушка айсберга. Существует множество применений AI в ESG, включая:

• Автоматизация ESG-отчетности: упрощение сбора и анализа данных для точной отчетности.
  ‍
• Повышение энергоэффективности: Оптимизация использования энергии в зданиях и на производстве, сокращение выбросов.
  ‍
• Поощрение разнообразия и инклюзивности: помощь компаниям в улучшении усилий по обеспечению разнообразия и продвижение справедливой практики найма.
  ‍
• Содействие практике экономики замкнутого цикла: поддержка компаний в переходе к моделям экономики замкнутого цикла путем оптимизации использования ресурсов, поощрения повторного использования и переработки продукции, а также минимизации отходов на протяжении всего жизненного цикла продукции.

Внедрение ИИ в юридическую сферу бизнеса

ИИ также может помочь компаниям избежать потерь доходов от списаний и уменьшить утечку доходов. Используя ИИ для улучшения своих рабочих процессов, юридические фирмы могут стать более эффективными и прибыльными. 

Такие компании, как LawGeex, используют ИИ для быстрого анализа юридических документов. Их системы ИИ выявляют потенциальные проблемы, указывают на важные части и следят за тем, чтобы документы соответствовали правилам. Это делает весь юридический процесс намного более эффективным.

Одна из крупнейших в мире компаний по защите прав авиапассажиров, AirHelp, использует AI-ботов в качестве агентов по рассмотрению претензий о компенсации. Эти боты обрабатывают претензии клиентов и оценивают их право на получение компенсации от авиакомпаний. В настоящее время они оценивают 30% претензий с точностью 95%.

‍

ИИ защищает компании от кибер-атак

ИИ имеет несколько полезных применений в анализе угроз. Одним из них является автоматическое обнаружение угроз, ИИ может находить аномалии и закономерности, указывающие на потенциальные угрозы. Эти системы ИИ могут выявлять подозрительное поведение в режиме реального времени. Это позволяет быстро реагировать и устранять угрозы.

Другим применением является помощь аналитикам по кибербезопасности. Аналитики могут использовать ИИ в качестве усилителя, когда дело доходит до выявления угроз. Алгоритмы ИИ могут обрабатывать огромные наборы данных для выявления скрытых угроз.

Такие компании, как Darktrace, предлагают системы искусственного интеллекта для мониторинга использования сети. Их системы могут выявлять необычную активность и перехватывать кибератаки по мере их возникновения. Поскольку киберпреступники находят новые способы совершения преступлений в Интернете, ИИ является обязательным инструментом для обнаружения и устранения таких угроз.

Продавцы с использованием ИИ предлагают продукты и услуги

Влияние ИИ в сфере продаж было, несомненно, значительным в прошлом году. Около 14% профессионалов сейчас используют инструменты генеративного ИИ в продажах. Генеративный ИИ позволяет создавать сообщения, которые соответствуют индивидуальным предпочтениям, интересам и даже истории покупок клиентов. Благодаря этому команды продаж могут увеличить шансы на конверсию.

Кроме того, инструменты продаж на основе ИИ могут автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как последующие электронные письма и квалификация лидов. Это может освободить торговых представителей для работы над более сложными аспектами процесса продаж. Между тем, чат-боты и виртуальные помощники на основе ИИ могут мгновенно отвечать на запросы клиентов. Избегая задержек в ответах, компании могут поддерживать вовлеченность и интерес на протяжении всей воронки продаж.

‍

Отделы продаж обычно работают в тесном контакте с отделами маркетинга, и инициативы в области искусственного интеллекта также могут быть перенесены. Применяя ИИ в обеих областях, компании могут создать последовательный и эффективный путь клиента от первоначального взаимодействия до продажи и далее. Данные показывают, что 72% маркетологов используют ИИ для персонализации, улучшая согласованность между маркетинговыми сообщениями и усилиями по продажам. Синергия между ИИ, маркетингом и продажами в конечном итоге приводит к повышению удовлетворенности клиентов и увеличению продаж.

Проблемы, с которыми могут столкнуться предприятия при внедрении ИИ

Хотя ИИ — это невероятно мощный инструмент, который предприятия могут использовать в своих интересах, важно использовать его с осторожностью. Давайте рассмотрим некоторые проблемы, которые могут возникнуть при внедрении ИИ в бизнес-процессы.

• Предвзятость данных — если данные, используемые для обучения систем ИИ, являются несправедливыми или неполными, они будут принимать несправедливые решения. К предвзятости данных необходимо относиться с особой осторожностью, поскольку это может привести к дискриминации и нанести ущерб надежности системы.
  ‍
• Проблема «черного ящика» — некоторые системы ИИ настолько сложны, что даже эксперты не до конца понимают, как они приходят к своим выводам. В таких отраслях, как здравоохранение и финансы, где понимание обоснования решений модели ИИ имеет решающее значение для безопасности и соблюдения нормативных требований, эта непрозрачность может быть недостатком.
  ‍
• Социальные последствия — предприятиям также необходимо учитывать, как их решения в области ИИ влияют на общество в целом. Использование ИИ может иметь неожиданные результаты, когда речь идет о конфиденциальности, справедливости и даже об окружающей среде. Компаниям необходимы строгие правила и положения о том, как этично использовать ИИ и решать проблемы до того, как они произойдут.

Окончательный вердикт

Предприятия развиваются, чтобы включить ИИ в свой инструментарий. От выполнения скучных задач до улучшения принятия решений, обслуживания клиентов и снижения затрат, влияние ИИ на мир бизнеса огромно и неуклонно растет. По мере развития новых технологий ИИ предприятия будут находить еще больше способов создавать контент, лучше использовать данные и находить новые инновационные решения проблем.

Отправляйтесь в будущее вместе с нами! 🚀 Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ. Узнайте, как мы меняем такие отрасли, как производство и сельское хозяйство, с помощью ИИ. Давайте вместе откроем новые возможности!