Как нейросети могут повысить эффективность бизнес-процессов в 2024-2025 годах: примеры и кейсы
Всем привет! На связи Анастасия Архипова – сооснователь и CEO AI-стартапа HyperSales. Вместе с командой мы разрабатываем инструмент, который избавляет бизнес от рутины продаж, автоматизируя процессы от первого касания до заключения сделки. Эта статья – вторая часть о том, как AI влияет на эффективность бизнес-процессов и успешных кейсах применения. Читайте мой блог, чтобы узнать как нейросети меняют подходы к ведению бизнеса!
Один из главных эффектов от ИИ-решений – автоматизация рутины. Вместе с этим работники могут переключиться на более важные задачи, от которых ранее отвлекали другие обязательства.
В исследовании ProfileTree компании 67% компаний, которые внедрили автоматизацию своих процессов, получили ряд выгод. Среди них:
- Снижение эксплуатационных расходов;
- Повышение производительности;
- Минимизация человеческих ошибок.
ИИ полезен в производстве. Шведская компания-производитель строительных инструментов Epiroc использовала решения Microsoft Azure, Azure Machine Learning, Azure Data Factory и Azure Databricks для создания моделей машинного обучения. Бизнесу было важно, чтобы сталь их продукции оставалась однородной. Модели отслеживали плотность, твердость и гибкость строительных инструментов. В результате компания на 30% сократила отказы и возвраты продукции и создала “фабрику искусственного интеллекта” для обмена опыта и данными между своими подразделениями. В среднем в производительных отраслях растет и выпуск, на те же 30%.
Внедрение ИИ также влияет на оптимизацию ряда отраслей. Например, нейросети полезны в логистике. Умные автомобили, которые работают на базе ИИ, обеспечивают клиентам уникальный и более безопасный опыт. Бизнес сберегает человеческий капитал и меньше рискует, так как доставки становятся более предсказуемыми.
Улучшение клиентского опыта
Инструменты, полезные для персонализации клиентского опыта:
- Чат-боты;
- ИИ-агенты;
- Платформенные решения, например CRM.
Хорошо работает связка таких инструментов с решениями на основе алгоритмов машинного обучения. Они позволяют анализировать паттерны поведения клиентов и понимать что нужно конкретному человеку. Вместе с привычными инструментами можно выстроить индивидуальную стратегию взаимодействия с лидов.
Один из успешных кейсов персонализации с помощью ИИ – компания доставки цветов BloomsyBox. Вместе с Infobip она разработала чат-бота ко Дню матери. Пользователи отвечали на вопросы викторины от бота, а победители получали бесплатный букет и возможность отправить персонализированное поздравление матери. В результате компания увеличила доверие и вовлечение клиентов к дальнейшим покупкам.
Кибербезопасность и защита данных
Нейросети помогают лучше защищать данные, от посторонних пользователей или хакерских атак. Так, ИИ помогает:
- Анализировать угрозы;
- Круглосуточно выявлять уязвимости системы или нетипичное поведение;
- Модерировать большие объемы данных;
- Приоритизировать риски;
- Отражать атаки хакеров до их начала.
По сравнению с человеком, ИИ анализирует 12 млн событий для системы, человек – около 12 тыс.
Компания IBM использовала решение QRadar Suite, чтобы повысить защиту от внешних угроз. ИИ объединил в себе все функции обычного центра безопасности, автоматизация почти не требовала вмешательства человека. В результате компания на 50% ускорила управление угрозами и на 70% – закрытие предупреждений об угрозах.
Инновации в продукте и услугах
Внедрение ИИ сказывается на отраслях в целом. Самое главное – нейросети позволяют компаниям освобождать людей от рутинных задач. Это ведет к более качественным исследованиям и стратегиям взаимодействия.
Например, инновации помогают:
- В спорте и медицине: интерактивное общение нейросетевого решения с клиентами помогает лучше следить за питанием и здоровьем;
- В производстве: ИИ помогает лучше разобраться в работе оборудования. Тем самым снижается количество травм и растет эффективность производства.
Это только несколько показательных примеров. В связи с этими продуктами появляются различные ИИ-продукты. Вовлечению способствует геймификация, подстроенная под нужды пользователей. DeepBrew, программа от Starbucks, помогает создавать персонализированные рекомендации для клиентов. Участники программы вознаграждений могут получать звезды за выполнение персональных заданий от ИИ.
Проблемы и вызовы внедрения нейросетей
При всей возможной пользе от ИИ компания может столкнуться с рядом проблем перед обновлением стека. Это могут быть:
- Непонимание команды, как пользоваться решениями;
- Перегруженность стека;
- Сбои из-за неверных ожиданий от ИИ;
- Этические препятствия, как беспокойство за сохранность данных. В среднем до 80% сотрудников волнует сохранность данных из-за использования ИИ;
- Правовые ограничения: не все решения могут иметь открытый доступ для конкретной страны.
Перед внедрением нейросети в стек компания должна иметь в виду следующее:
- Нужно хорошо понять и разъяснить, зачем нужен новый алгоритм или нейросеть;
- Убедитесь, что ваш стек подходит под выбранное решение;
- Настройте сбор данных не на конкретного человека, а на отдел или конкретные метрики;
- Выберите решение из отечественных аналогов, или работающее на дружественном софте
Будущее нейросетей в бизнесе
В ближайшие 5-10 лет компании будут все чаще и больше внедрять решения на базе искусственного интеллекта:
- Значительно больше компаний созреет для обновления инфраструктуры;
- Качество нейронных сетей вырастет, а решения станут более универсальными. Это упростит их внедрение и использование и позволит даже малому бизнесу пользоваться ИИ, который составляет основу крупных компаний.
- Изменятся подходы к хранению данных, что сделает внедрение еще более быстрым, поскольку сейчас оно сейчас тормозится с того, что компания просто технически не готова к тому, чтобы внедрять подобные продукты.
- Качественно изменятся все сферы бизнеса. Сфера услуг станет более доступной и качественной, сфера производства – более безопасной и экологичной. Качество образования также повысится, в результате в других возрастут требования к специалистам.
Как компаниям подготовиться к будущим изменениям?
- Быть в курсе применения ИИ в своей отрасли;
- Начать использовать простые ИИ-инструменты в бизнесе;
- Проверить способы хранения данных на наличие противоречий;
- Посмотреть, какие шаги можно сделать сейчас, чтобы в дальнейшем стек просто дополнялся, а не изменялся полностью.
Подведем итог
Итак, нейросети могут быть полезны бизнесу:
- В автоматизации рутины;
- В анализе больших данных и прогнозе;
- В создании новых продуктов и инновациях;
- В улучшении клиентского опыта;
- В безопасном хранении данных.
Рекомендации для компаний, которые собираются внедрять в работу нейросети:
- Быть в контакте с рынком;
- Посещать трассовые мероприятия офлайн и онлайн;
- Общаться с коллегами по рынку;
- Обращаться к экспертам по внедрению ИИ для понимания целесообразности задачам компании.
Внедряйте решение в бизнес-процессы по готовности. Не каждое обновление стека несет исключительно благо, однако риски могут весьма хорошо окупиться. Главное – это начать.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, там можно узнать больше про AI в бизнесе.