Внедрение ИИ: трансформация бизнес-процессов
Одно из главных качеств технологий ИИ – универсальность. Это позволяет эффективно задействовать их во многих сферах, в том числе в управлении бизнес-процессами («business process management» – BPM). Искусственный интеллект показывает в этой области очень достойные результаты. В нашей статье мы расскажем о возможностях применения ИИ в бизнес-процессах. Из нее вы узнаете об актуальных трендах, преимуществах и вызовах, рекомендациях по внедрению и ярких примерах имплементации.
Актуальные тренды применения ИИ в бизнесе
С каждым годом искусственный интеллект и машинное обучение все активнее задействуются в бизнес-процессах. По данным американской исследовательской и консалтинговой компании Grand View Research, в 2020 году капитализация мирового рынка ИИ составила $62 миллиарда. К 2028 году она может вырасти на 40%. Компании разных масштабов и сфер деятельности внедряют эти технологии в свои корпоративные системы, используя их для решения отдельных задач или целых направлений. Мощным фактором ускорения имплементации ИИ в бизнес стало появление общедоступных генеративных нейросетей. Проведенный в 2023 году опрос 254 топ-компаний из tech-индустрии показал, что более чем в 90% из них пользуются умными чат-ботами вроде ChatGPT или Bing Chat. При этом 80% респондентов заявили, что в 2024 году собираются нарастить объем инвестиций в ИИ-технологии.
Владельцы и руководители предприятий видят большие перспективы в интеграции искусственного интеллекта. С его помощью они хотят повысить производительность и качество бизнес-процессов, оптимизировать расходы, выделиться на фоне конкурентов и лучше адаптироваться к динамике рынка. Среди доступных на сегодня технологий ИИ предприниматели выделяют обработку естественного языка (NLP) как наиболее полезную для бизнеса.
Еще одно исследование ключевых трендов внедрения искусственного интеллекта в бизнесе выпустило издание Forbes. При подготовке материала его сотрудники взяли интервью у представителей 600 американских компаний. Им удалось выяснить у них следующее:
- 56% респондентов уже выполнили внедрение ИИ в процессы по обслуживанию и поддержке клиентов. На текущий момент это самая популярная область интеграции.
- Чуть меньшая доля предпринимателей (51%) использует ИИ для задач по обеспечению безопасности, включая кибербезопасность и борьбу с мошенниками.
- 47% из числа опрошенных применяют ИИ в виртуальных ассистентах. 46% задействуют его для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). 40% пользуются им в сфере управления запасами. 35% создают с его помощью контент.
- Эти перспективные технологии также востребованы в управлении поставками (30%), рекомендации продуктов (33%), бухгалтерском учете (30%), таргетировании аудитории (24%), рекрутинге и управлении персоналом (26%).
Преимущества и выгоды
Грамотное внедрение искусственного интеллекта в операционную деятельность предприятия обеспечивает ему немало преимуществ. Среди самых значимых можно выделить:
- Автоматизация бизнес-процессов. ИИ обладает серьезным потенциалом для автоматизации и оптимизации большинства производственных операций и процессов по оказанию услуг. Нейросети эффективно управляют роботизированными линиями, тестируют программы и работают с ними, принимают заявки и проводят платежи, ведут коммуникацию с клиентами и взаимодействуют с работниками-людьми.
- Экономия при обучении персонала. Искусственный интеллект быстро и качественно обучает сотрудников. Тем самым он помогает бизнесу существенно сократить расходы на это. Навык самообучения повышает его способность к адаптации.
- Улучшение пользовательского опыта. Самостоятельно обучаясь и обрабатывая гигантские массивы данных, ИИ показывает отличные результаты в задачах по обслуживанию клиентов. Умные чат-боты на основе нейросетей могут общаться с пользователями и предоставлять им персонализированную поддержку в режиме 24/7. С их помощью компании эффективно укрепляют лояльность аудитории.
- Новый уровень аналитики. Искусственный интеллект прекрасно зарекомендовал себя в прогнозной аналитике. Он легко справляется с обработкой больших данных, находит закономерности, формирует логичные выводы и строит релевантные прогнозы. Возможности нейросетей по анализу объемных данных в режиме реального времени помогают бизнесу быстрее принимать верные решения и обходить таким образом конкурентов.
- Улучшенная защита данных. ИИ-решения для бизнеса обеспечивают высокий уровень безопасности данных, пресекая попытки взлома, похищения информации или иных противозаконных действий. Это очень важное преимущество для тех сфер, которые уделяют повышенное внимание защите данных (например, финансовые технологии и банки).
- Оптимизация расхода ресурсов. Новейшие модели ИИ помогают бизнесу оптимизировать ряд важных рабочих процессов и тем самым добиться ощутимой экономии ключевых ресурсов. Для этого они задействуют мониторинг 24/7, ускоренную обработку данных, снижение эксплуатационных расходов и сокращение периодов простоя, а также минимизируют вероятность ошибок персонала.
Недостатки и вызовы
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес имеет неоспоримые достоинства. Вместе с тем оно не лишено недостатков. Компании, интегрирующие такие технологии, могут столкнуться с серьезными вызовами. Среди главных называют:
- Недостаточный объем или низкое качество данных. Информация – важнейший фактор успешной интеграции ИИ. От нее напрямую зависят производительность нейросетей и генерируемые ими результаты. Даже малейшие недоработки здесь могут привести к тому, что внедренные технологии окажутся бесполезными или даже вредными для бизнеса. Чтобы избежать этого, компаниям следует уделять повышенное внимание аудиту данных и использовать надежные системы управления ими.
- Совместимость с существующими системами. Внедрение ИИ в действующую систему управления предприятием, платформу безопасности или цепочку поставок нередко требует кардинальной реорганизации. В ходе таких обновлений недостаточно установить несколько плагинов. Вместо этого понадобится гораздо больше действий и ресурсов. Перед запуском интеграции рекомендуем провести тщательный аудит инфраструктуры и обучить персонал.
- Выбор стратегии. У имплементации ИИ в бизнес пока нет универсальных алгоритмов, поэтому компаниям приходится самостоятельно выбирать и тестировать стратегию интеграции. На подготовительном этапе оцените имеющиеся данные, инфраструктуру и общую готовность бизнеса к столь существенным переменам. Затем разработайте дорожную карту, указав в ней последовательность действий, необходимые ресурсы и предполагаемые сроки завершения проекта.
- Этические вызовы и проблемы безопасности. В ходе внедрения искусственного интеллекта бизнес часто сталкивается с этическими вызовами, связанными с ответственным использованием новых технологий. Еще один потенциально опасный фактор – безопасность данных. Для устранения этих угроз компаниям нужно эффективно защитить персональные сведения о клиентах и сотрудниках, а также разработать этические стандарты эксплуатации ИИ.
Как имплементировать ИИ в бизнес?
Как уже было сказано ранее, ход интеграции искусственного интеллекта в бизнес-процессы во многом определяют специфика компании и сфера ее деятельности. Сегодня еще не существует единой инструкции, которую можно было применять во всех отраслях бизнеса. Имплементация ИИ – комплексный процесс, требующий последовательного подхода. Выделяют следующие ее этапы:
- Идентификация. Сначала надо определить, какие подразделения вашей компании и направления ее деятельности нуждаются в оптимизации больше всего. Чаще всего к ним относятся наиболее трудоемкие и рутинные задачи — например, обслуживание клиентов или обработка данных. Кроме того, ИИ приносит наилучшие результаты в тех бизнес-процессах, которые требуют высокой скорости и/или точности.
- Технологии. На этом этапе выберите интересующие вас технологии ИИ и изучите их основных поставщиков. Сделайте акцент на опыте провайдера, отзывах клиентов и наличии подходящих вам решений. Уделите внимание адаптации выбранных технологий к процессам и задачам вашей компании. Стоит учесть их соответствие нормативам, потенциальные риски и меры безопасности, а еще рассчитать затраты на интеграцию и ожидаемую рентабельность.
- Планирование. Подготовьте предварительный план проекта, указав в нем ожидаемые расходы, сроки и результаты имплементации ИИ в менеджмент бизнес-процессов. Опишите обязанности сотрудников, которые будут внедрять новые технологии и использовать их. Обязательно учтите вероятные риски и трудности реализации проекта, продумав пути их решения.
- Данные. Один из важнейших этапов внедрения ИИ в бизнес – аудит данных. Перед запуском проекта вы должны быть уверены в том, что их объем и качество позволят успешно реализовать задачу и добиться желаемого эффекта.
- Команда. Поиск квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта и управления данными — еще один важный этап. Вам потребуется сформировать команду для проведения интеграции ИИ, состоящую из дата-аналитиков, инженеров и менеджеров проектов. Помимо непосредственного внедрения технологий, специалисты должны обучить ваш персонал правильно использовать ИИ в работе.
- Тестирование. По завершении всех перечисленных этапов обязательно протестируйте работоспособность обновленной системы перед полномасштабным запуском. Это поможет вам оценить ее производительность, найти и исправить возможные ошибки, а еще собрать фидбек от сотрудников и клиентов для улучшения технологии.
Примеры интеграции искусственного интеллекта в бизнес
Искусственный интеллект находит применение во многих отраслях бизнеса, число которых с каждым годом неуклонно растет. Представляем вашему вниманию подборку актуальных кейсов успешного внедрения ИИ в бизнес-процессы от известных компаний.
Аналитика
Корпорация Meta интегрировала в свою социальную сеть Facebook модель глубокого обучения DeepText еще в 2016 году. Это позволило ей автоматизировать обработку контента, чтобы быстрее отслеживать намерения и взаимодействия своих пользователей. Нейросеть эффективно анализирует тысячи постов за считанные секунды, поддерживая свыше 20 языков. На основе обработанных данных она оценивает релевантность контента, выявляет спам и кибербуллинг, а также формирует персонализированные выводы.
Контроль качества
Компания-производитель грузовиков Daimler Truck Asia (DTA) решила обновить устаревшую ручную систему контроля качества при помощи технологий искусственного интеллекта. Для этого она заказала у компании Deloitte разработку аналитической ИИ-платформы, которая впоследствии была названа “проактивное зондирование”. Она выполняет комплексный анализ большого массива данных: от состояния транспорта до активности в соцсетях. В результате это позволило DTA сократить время обнаружения проблем на 50%, снизить расходы на гарантийное обслуживание продукции на $8 миллионов и укрепить лояльность клиентов.
Обслуживание клиентов
Одна из крупнейших страховых компаний в США Humana имплементировала модель искусственного интеллекта с целью автоматизации процесса обработки заявок клиентов. До этого она задействовала только голосовой чат-бот для обработки звонков, но он не справлялся со многими запросами и перенаправлял их сотрудникам поддержки. Тогда фирма внедрила новый чат-бот с ИИ на основе модели IBM Watson. Он имеет более развитые навыки понимания естественного языка, которые помогают ему обрабатывать гораздо больше обращений и генерировать релевантные ответы на них. Таким образом Humana удвоила количество принимаемых ботом заявок, сократив расходы на службу поддержки и время обслуживания клиентов.
Подведем итоги
Интеграция ИИ в бизнес-процессы – многообещающий тренд, который приносит компаниям массу важных выгод. Благодаря ей им удается оптимизировать ряд ключевых операций, в частности автоматизацию повторяющихся или трудоемких задач, продуктивную и точную аналитику, результативный HR-менеджмент. С другой стороны, необходимо учесть определенные вызовы, возникающие перед компаниями в ходе имплементации ИИ. Для минимизации рисков и получения максимума преимуществ от внедрения бизнесу следует серьезно к нему подготовиться: оценить имеющиеся данные и инфраструктуру, определить организационную готовность и подобрать команду профессионалов.
Сегодня время — самый ценный ресурс для бизнеса. Почти половина его уходит на рутину. Ваши сотрудники постоянно вынуждены выполнять монотонные задачи, которые сложно отнести к важным и профильным. Вы можете оставить всё как есть, наняв дополнительных работников, а можете автоматизировать большую часть бизнес-процессов с помощью онлайн-коннектора ApiX-Drive, чтобы раз и навсегда избавиться от лишних расходов времени и средств. Выбор за вами!