Повседневное влияние ИИ на бизнес
Приложения ИИ повышают эффективность бизнеса и качество принятия решений в различных отраслях. Давай изучим, как ИИ применяется в офисах.
Искусственный интеллект (ИИ) может ускорить принятие решений за счет оптимизации задач и анализа данных в различных сферах бизнеса — от маркетинга до HR. Согласно индексу внедрения ИИ компании IBM за 2021 год, 74% мировых предприятий внедряют ИИ или задумываются о его внедрении.
Ранее мы уже затрагивали различные идеи создания бизнеса в сфере ИИ. Сегодня мы продолжим эту мысль и посмотрим, как ИИ трансформирует уже устоявшийся бизнес в разных отраслях.
Зачем нам ИИ в офисах?#
Многие задачи в офисе связаны с повторяющимися ручными функциями, такими как проверка почты, ввод данных и создание отчетов. Эти задачи отнимают время от более важной работы. Исследования показывают, что 67% людей чувствуют, что постоянно повторяют одни и те же задачи, и тратят в среднем 4,5 часа в неделю на то, что можно было бы автоматизировать. ИИ может взять на себя подавляющее большинство таких задач.
Рис. 1. Бесконечно повторяющиеся задачи можно автоматизировать с помощью ИИ. Источник изображения: Envato Elements.
Прямым следствием того, что ИИ берет на себя часть задач, становится то, что люди освобождаются для более стратегической работы. Впрочем, даже стратегическая работа может быть подкреплена ИИ. Инструменты прогнозной аналитики на базе ИИ способны выявлять новые возможности, сигнализировать о проблемах и персонализировать предложения на основе исторических данных клиентов.
ИИ способен обрабатывать и анализировать огромные объемы данных быстрее человека. Извлекая информацию из этих данных, ИИ помогает людям принимать более обоснованные решения.
Например, ИИ помогает принимать решения, связанные с управлением цепочками поставок. Анализ данных о прошлых продажах и рыночных тенденциях позволяет получить представление о прогнозируемом спросе на товары. Точные прогнозы помогают постоянно иметь в наличии нужное количество продукции. Аналогично, системы ИИ могут находить оптимальные маршруты доставки, учитывая такие факторы, как пробки и погода, что экономит деньги и повышает эффективность.
Как ИИ делает антикризисное управление более эффективным#
ИИ делает гораздо больше, чем просто ускоряет офисную работу. Он также меняет то, как компании справляются с кризисами и поддерживают бесперебойную работу. Девяносто пять процентов руководителей предприятий считают, что их навыки управления в кризисных ситуациях могли бы быть лучше. Решением этого может стать ИИ. Системы ИИ используют анализ данных и прогнозы для выявления потенциальных проблем до их возникновения, помогая компаниям лучше готовиться и быстро реагировать при необходимости. Это снижает влияние сбоев.
Рис. 2. Управление кризисами в компании может вызывать стресс. Источник изображения: Envato Elements.
ИИ также может автоматизировать коммуникации во время кризиса, чтобы все причастные быстро получали точную информацию. После кризиса ИИ можно использовать для анализа произошедшего, чтобы улучшить будущие реакции. Учась на прошлых ошибках, бизнес становится сильнее и лучше подготовлен к тому, что может ждать впереди.
Использование ИИ для подбора талантов#
HR-отдел любой компании может использовать ИИ для просеивания гор информации, чтобы увидеть закономерности, которые могут пропустить люди. Это очень удобно, когда нужно отсортировать тысячи резюме, чтобы найти идеальных кандидатов на вакансию.
Такие компании, как Unilever, уже видят пользу от использования подобных систем ИИ. Они экономят более миллиона фунтов стерлингов в год, используя инструменты ИИ, такие как HireVue, для проверки резюме, чтобы быстро и без предвзятости находить лучших кандидатов на конкретные должности.
Рис. 3. Как ИИ может оптимизировать процесс подбора персонала?
Мы движемся к миру, где людям не нужно проводить собеседования при приеме на работу. Члены комиссии, сгенерированные ИИ, могут провести собеседование и предоставить обратную связь команде HR. Опрос 2020 года показал, что 55% компаний наращивают инвестиции в автоматизацию процессов подбора персонала.
Означает ли это, что ИИ заменит людей в HR? Хотя страх перед вытеснением рабочих мест ИИ понятен, будущее, скорее всего, будет определяться сотрудничеством человека и ИИ. ИИ отлично справляется с данными и поиском закономерностей, но ничто не сравнится со способностью человека мыслить нестандартно, проявлять креативность и понимать других людей.
Внедрение устойчивого развития с помощью ИИ#
ESG — это критерии экологического, социального и корпоративного управления, которые инвесторы используют для оценки этичности и устойчивости практики компании. Эти критерии выходят за рамки финансовых показателей, помогая понять, как компания управляет своим воздействием на окружающую среду, обращается с сотрудниками и как устроено её управление. Поскольку общество стремится к «зеленому» развитию, показатели ESG становятся все более важными для компаний по всему миру.
ИИ-методы, такие как машинное обучение и обработка естественного языка (NLP), могут использоваться, чтобы понять, соответствуют ли компании своим критериям ESG и как улучшить их практику устойчивого развития. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие наборы данных для выявления закономерностей, связанных с воздействием на окружающую среду, обращением с сотрудниками и корпоративным управлением. Инсайты из этого анализа помогают сократить экологический след. Аналогично, методы NLP могут использоваться для анализа текстовых данных из таких источников, как социальные сети и опросы, чтобы понять, как люди реагируют на инициативы в области устойчивого развития.
Это лишь верхушка айсберга. Существует множество приложений ИИ в сфере ESG, включая:
- Автоматизация отчетности ESG: упрощение сбора и анализа данных для точной отчетности.
- Повышение энергоэффективности: оптимизация энергопотребления в зданиях и производстве, снижение выбросов.
- Содействие разнообразию и инклюзивности: помощь компаниям в улучшении работы над разнообразием и продвижение принципов справедливого найма.
- Содействие практикам экономики замкнутого цикла: поддержка компаний в переходе к моделям экономики замкнутого цикла путем оптимизации использования ресурсов, поощрения повторного использования и переработки продуктов, а также минимизации отходов на протяжении всего жизненного цикла продукта.
Внедрение ИИ в юридическую сторону бизнеса#
ИИ также может помочь компаниям избежать финансовых потерь от списаний и снизить утечку доходов. Используя ИИ для оптимизации 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, отмечают важные части и следят за тем, чтобы бумаги соответствовали правилам. Это делает весь юридический процесс гораздо более эффективным.
Одна из крупнейших в мире компаний по защите прав авиапассажиров, AirHelp, использует ботов на базе ИИ в качестве агентов по обработке претензий на компенсацию. Эти боты обрабатывают претензии клиентов и оценивают их право на получение компенсации от авиакомпаний. В настоящее время они оценивают 30% претензий с точностью 95%.
Рис. 4. Познакомься с чат-ботом AirHelp по имени Херман.
ИИ защищает компании от кибератак#
ИИ имеет несколько полезных применений в аналитике угроз. Одно из них — автоматизированное обнаружение угроз: ИИ может находить аномалии и закономерности, указывающие на потенциальные риски. Эти ИИ-системы способны выявлять подозрительное поведение в режиме реального времени, что позволяет быстро реагировать и устранять угрозы.
Другое применение — помощь аналитикам по кибербезопасности. Люди-аналитики могут использовать ИИ как инструмент для увеличения производительности при поиске угроз. Алгоритмы ИИ могут обрабатывать огромные массивы данных для обнаружения скрытых опасностей.
Такие компании, как Darktrace, предлагают системы ИИ для мониторинга использования сети. Их системы могут обнаруживать необычную активность и пресекать кибератаки по мере их возникновения. По мере того как киберпреступники находят новые способы совершения преступлений в Интернете, ИИ становится незаменимым инструментом для обнаружения и устранения таких угроз.
ИИ-продавцы продвигают товары и услуги#
Влияние ИИ в сфере продаж за последний год было неоспоримо значительным. Около 14% специалистов в настоящее время используют инструменты генеративного ИИ в продажах. Генеративный ИИ позволяет создавать сообщения, которые соответствуют индивидуальным предпочтениям, интересам и даже истории покупок клиента. Благодаря этому команды продаж могут увеличить вероятность конверсии.
Также ИИ-инструменты для продаж могут автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как последующие письма и квалификация лидов. Это освобождает время сотрудников для сосредоточения на более сложных аспектах процесса продаж. Тем временем ИИ-чат-боты и виртуальные ассистенты могут предоставлять мгновенные ответы на запросы клиентов. Избегая задержек в ответах, компании могут поддерживать вовлеченность и интерес на протяжении всей воронки продаж.
Рис. 5. Маркетинговые стратегии могут интегрировать ИИ для повышения конверсии продаж. Источник изображения: Envato Elements.
Команды продаж обычно работают очень тесно с маркетинговыми командами, и инициативы в области ИИ также могут переноситься между ними. Применяя ИИ в обеих областях, компании могут создать единый и эффективный путь клиента от первого контакта до продажи и далее. Данные показывают, что 72% маркетологов используют ИИ для персонализации, улучшая соответствие маркетинговых сообщений усилиям по продажам. Синергия между ИI, маркетингом и продажами в конечном итоге приводит к повышению удовлетворенности клиентов и росту продаж.
Проблемы, с которыми бизнес может столкнуться при внедрении ИИ#
Хотя ИИ — невероятно мощный инструмент, который бизнес может эффективно использовать, важно применять его с осторожностью. Давай взглянем на некоторые проблемы, которые могут возникнуть при внедрении ИИ в бизнес-процессы.
- Предвзятость данных — если данные, используемые для обучения ИИ-систем, несправедливы или неполны, они будут принимать несправедливые решения. К предвзятости данных нужно относиться с максимальной осторожностью, поскольку это может привести к дискриминации и навредить надежности системы.
- Проблема «черного ящика» — некоторые ИИ-системы настолько сложны, что даже эксперты не до конца понимают, как они приходят к своим выводам. В отраслях вроде медицины и финансов, где понимание логики решений модели ИИ критически важно для безопасности и соблюдения законодательства, эта непрозрачность может быть минусом.
- Социальные последствия — бизнесу также необходимо учитывать, как их ИИ-решения влияют на общество в целом. Использование ИИ может иметь неожиданные результаты в вопросах конфиденциальности, справедливости и даже экологии. Компаниям нужны строгие правила и нормы относительно того, как использовать ИИ этично и решать проблемы до того, как они возникнут.
Окончательный вердикт#
Бизнес развивается, включая ИИ в свой инструментарий. От выполнения скучных задач до улучшения принятия решений, обслуживания клиентов и снижения затрат — влияние ИИ на бизнес-мир огромно и постоянно растет. По мере развития новых ИИ-технологий компании найдут еще больше способов создания контента, более эффективного использования данных и поиска новых инновационных решений для проблем.
Погружайся в будущее вместе с нами! 🚀 Изучай наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть наш вклад в ИИ. Узнай, как мы переосмысляем такие отрасли, как производство и сельское хозяйство, с помощью ИИ. Давай откроем эти возможности вместе!
