Повседневное влияние ИИ на бизнес

Искусственный интеллект (ИИ) способен ускорить принятие решений за счет автоматизации задач и анализа данных в различных секторах бизнеса — от маркетинга до HR. Согласно Индексу внедрения ИИ в мире за 2021 год от IBM, 74% глобальных компаний уже внедряют ИИ или задумываются о его использовании.

Ранее мы уже касались различных идей по запуску ИИ-бизнеса. Сегодня мы продолжим эту мысль и посмотрим, как ИИ трансформирует уже устоявшиеся компании в различных отраслях.

Link to this sectionЗачем нам ИИ в офисах?#

Многие офисные задачи состоят из повторяющихся ручных действий, таких как проверка электронной почты, ввод данных и составление отчетов. Эти задачи отнимают время у более важной работы. Исследования показывают, что 67% людей чувствуют, что постоянно повторяют одни и те же действия, и тратят в среднем 4,5 часа в неделю на задачи, которые можно 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.

Link to this sectionКак ИИ делает антикризисное управление более эффективным#

ИИ делает больше, чем просто ускоряет офисную работу. Он также меняет то, как компании справляются с кризисами и поддерживают бесперебойность операций. Девяносто пять процентов бизнес-лидеров считают, что их навыки антикризисного управления могли бы быть лучше. Ответ может заключаться в ИИ. Системы ИИ используют анализ данных и прогнозы для выявления потенциальных проблем еще до их возникновения, помогая бизнесу лучше подготовиться и быстро реагировать, когда это необходимо. 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.

Link to this sectionИспользование 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.

Компании, такие как Unilever, уже видят преимущества использования таких ИИ-систем. Они экономят более миллиона фунтов в год, применяя ИИ-инструменты вроде HireVue для быстрого и объективного анализа резюме в поисках лучших кандидатов на конкретные должности.

Рис. 3. Как ИИ может оптимизировать процесс подбора талантов?

Мы движемся к миру, где людям не нужно будет проводить собеседования при приеме на работу. ИИ-сгенерированные члены комиссии могут провести интервью и предоставить обратную связь HR-команде. Опрос 2020 года показал, что 55% компаний увеличивают инвестиции в автоматизацию процессов рекрутинга.

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.

Link to this sectionВнедрение 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.

Link to this sectionВнедрение 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.

Компании, такие как LawGeex, используют ИИ для быстрого анализа юридических документов. Их ИИ-системы выявляют потенциальные проблемы, выделяют 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 ИИ-ботов в качестве агентов по компенсационным требованиям. 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. Знакомься, чат-бот AirHelp Герман.

Link to this sectionИИ 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.

Компании, такие как Darktrace, предлагают ИИ-системы для мониторинга сетевой активности. Их системы могут обнаруживать необычную активность и ловить кибератаки в момент их совершения. Поскольку киберпреступники находят новые способы совершения преступлений онлайн, ИИ является необходимым инструментом для обнаружения и устранения таких угроз.

Link to this sectionИИ-продавцы продвигают товары и услуги#

Влияние ИИ в секторе продаж за последний год стало неоспоримо значительным. Около 14% профессионалов уже используют генеративные ИИ-инструменты в продажах. Генеративный ИИ позволяет создавать сообщения, которые резонируют с предпочтениями, интересами и даже историей покупок конкретного клиента. Благодаря этому отделы продаж могут повысить шансы на конверсию.

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.

Отделы продаж обычно работают в тесном сотрудничестве с маркетинговыми командами, поэтому ИИ-инициативы можно переносить и туда. Применяя ИИ в обеих областях, компании могут создать последовательное и эффективное взаимодействие с клиентом от первого контакта до продажи и далее. Данные показывают, что 72% маркетологов используют ИИ для персонализации, улучшая согласованность между маркетинговыми сообщениями и усилиями по продажам. Синергия ИИ, маркетинга и продаж в конечном итоге ведет к повышению удовлетворенности клиентов и росту продаж.

Link to this sectionПроблемы, 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.

Link to this sectionОкончательный 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! 🚀 Изучи наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть наш вклад в ИИ. Узнай, как мы меняем такие отрасли, как производство и сельское хозяйство, с помощью ИИ. Давай исследовать возможности вместе!