Пересменка: поможет ли AI выйти из операционки?

Расскажем, почему ИИ лучше любого начальника и как крупные компании применяют Decision Intelligence

Cможет ли AI заменить руководителей?
Cможет ли AI заменить руководителей?

Нам осталось совсем немного до очередного технического прорыва. Сейчас несложно представить, как через пару лет ИИ захватывает рутинную работу и с легкостью пишет идеальные тексты, рисует высокоточные картинки и доставляет еду на дроне до окна вашей квартиры.

И вот однажды ИИ заменяет руководителя небольшой компании. Давайте пофантазируем, какие решения он может принять и как они скажутся на бизнесе.

Почему мы проигрываем компьютеру

Для начала разберем преимущества ИИ перед человеком. Одно из основных - владение огромной базой информации. Ни один человек в мире не сможет узнать и запомнить столько, сколько на данный момент заложено в Ai. Берем в расчет то, что база знаний постоянно расширяется и угнаться за этим простому смертному очень непросто.

Второе преимущество, выходящее из первого: искусственный интеллект сделает прогноз на основе этого огромного массива данных и предложит оптимальное решение проблемы из возможных.

Получается, что воображаемый директор компании ИИ Сергеевич примет решение на основе больших данных, сделает это быстро, предложит не один вариант, а целых десять, а кроме того сможет избежать предубеждений, напрямую влияющих на бизнес решения.

Как внедрить решения ИИ в бизнес

Пока мы с вами представляем, компании разных направлений частично реализуют Decision Intelligence.

Впереди всех продвинулся японский бренд Hitachi. Компания разработала робота, раздающего приказы и соблюдающего «кайзен» (японскую философию по ведению бизнеса - прим.автора). Пока что ИИ управляет живыми сотрудниками на складе, но показатели производительности уже повысились на 8%.

В пресс-релизе компании описано, как искусственный начальник раздает указания на основе большого количества данных, которые он собирает в корпоративных бизнес-системах. А кроме этого, он может быстро менять приоритетность задач в реальном времени, если потребуется. ИИ анализирует множество сторонних данных, таких как прогноз погоды. Так что объяснять опоздание из-за бури не нужно - виртуальный менеджер уже вкурсе.

Возможность научить ИИ принимать самостоятельные решения применила американская консалтинговая компания Morgan Stanley, создавшая платформу на основе OpenAi. Специально разработанная система объединила весь интеллектуальный капитал компании - известную только им информацию о компаниях, секторах,классах активов и рынков капитала по всему миру.

В зависимости от целей клиента, ИИ подбирает самые выгодные стратегии вложений, которые проходят проверку у живого финансового консультанта. Но это пока.

«Мы стремимся использовать революционные технологии OpenAI как конкурентное преимущество. Наши финансовые консультанты могут использовать знания и идеи способами, которые когда-то считались неосуществимыми. Эта технология меняет правила игры в объединении нашего обширного интеллектуального капитала, выводе его ценности и богатства на совершенно новый уровень и высвобождения времени для финансовых консультантов, чтобы делать то, что они делают лучше всего - обслуживать своих клиентов»

Говорит Энди Саперштейн, глава Morgan Stanley Wealth Management.

Пока что ИИ далеко до руководящих должностей. Однако уже сейчас можно внедрять систему Decision Intelligence в свои рабочие процессы, чтобы улучшать качество обслуживания, как Morgan Stanley или повышать эффективность рабочих процессов, как Hitachi.

Бесплатная консультация по внедрению ИИ в вашу компанию в личных сообщениях

1717
29 комментариев

"И последнее: Аi - не человек и все человеческое ему чуждо. На решение искусственного интеллекта не могут повлиять стереотипы или эмоции, выбор будет производится на основании железной логики."
Спасибо, поржал 😅
ИИ обучается на массивах данных, созданных людьми, их стереотипами и эмоциями, а значит ИИ в полной мере подвержен их влиянию.
Позиционируете себя как эксперта, а пишите полную ерунду.

8

Вы же понимаете смысл этой фразы - я в курсе, что ИИ основан на данных, которые собирают люди(с их недостатками и достоинствами).

Но одно дело, когда мы можем контролировать момент создание датасета, а другое - когда у нас получается, что каждый новый человек принимает разные решения.

Я именно это имел ввиду

Комментарий недоступен

1

Комментарий недоступен

1

выбор будет производится на основании железной логики.У нейросетей нет никакой железной логики. Наоборот, в процессе усложнения нейросети начинают приобретать те самые "плохие" человеческие черты: ошибки, стереотипы, обман и так далее.
Что неудивительно, так как мозг человека, по-сути, та же нейросеть.

1

В небольшом бизнесе для ИИ видится невероятное количество ниш и направлений - от ассистентов до аналитиков, от кибербезопасности до автоматизации рутины, распределения повторяющейся текучки.
В принципе и в идеале видится несколько платформ со специализацией для стартапов, ип, небольших не очень активно растущих компаний, в том числе, некоммерческих.
Основное преимущество - да, именно непредвзятость и выверенность, системность алгоритмов.
Проблема такого бизнеса - квалифицированные кадры, они дорогие и не всегда по карману, а набранные по знакомым и с рынка - часто просто топят бизнес в силу неграмотности и отсутствия внятных рабочих качеств. Рынок предлагает отдельные инструменты и даже системы, позиционирующие себя как платформы. Насколько они, правда, всеобъемлющи, легко внедряемы, эргономичны и дружественны "в общении", дополняемы, способны к специализации, анализу и развитию? Вот пусть ИИ и оценит:)

1