Внедрение ИИ

Здравствуйте, друзья!
Ранее, мы обсуждали, как нейросети становятся частью нашей жизни (https://vc.ru/services/1687822-neiroseti-nash-drug-ili-vrag). А сегодня мы поговорим о том, как компании внедряют ИИ, чтобы улучшить производительность, ускорить процессы и сэкономить свои ресурсы.

Сотрудники выгорают из-за ИИ? 👎

Привет! Мы команда HR в Hopper-IT.

Недавно мы наткнулись на исследование журнала Forbes (https://www.forbes.com/sites/edwardsegal/2024/07/23/ai-adds-to-the-workload-and-stress-of-employees-report-says/) и не смогли пройти мимо. Как и всегда, ИИ был внедрён с надеждой, что он сделает сотрудников более продуктивными и освободит их от рутинных задач. Но… реальность оказалась не такой уж радужной.

Исследование показывает, что ИИ не всегда снижает рабочую нагрузку и стресс. Вместо этого сотрудники сталкиваются с дополнительными трудностями и увеличением объема работы. Почему так? Давайте разбираться, как правильно и неправильно внедрять ИИ в рабочие процессы.

🔴 ИИ не сможет работать корректно без участия человека. Ему необходим контроль.

Одним из самых больших заблуждений является мысль, что ИИ может работать без участия человека. Конечно, он может помочь в решении задач, но никогда не станет думать за вас.

Его задача – не заменить человека, а стать инструментом, который помогает работать быстрее и эффективнее. В умелых руках ИИ — отличный инструмент, а в руках неопытного пользователя он не принесет желаемых результатов. Поставили задачу – не забудьте проверить результат.

Если вы не умеете ставить задачи и ожидаете, что ИИ сам все додумает или упускаете необходимые детали — ИИ не спасет. Некорректно поставленная задача приведет к некорректному ее выполнению.

Представьте, что вы наняли на работу вечного стажера, который никогда не доходит до конца стажировки. А вам всегда брать за него ответственность, обучать и объяснять одно и то же по десять раз на дню. Он будет решать только простые задачи, и, возможно, не с первого раза. Важно правильно составлять запросы и обучать ИИ, чтобы он не допускал одних и тех же ошибок!

ИИ никогда ничего за вас не додумывает, он делает строго то, что ему сказано.

🟡 ИИ не освобождает вас от работы.

Перекладывать свою работу на ИИ – не самая хорошая идея. Конечно, код он пишет довольно неплохо, исправляет шаблоны, записывает встречи, но лишь основываясь на загруженные в него данные. Даже при поиске информации, полагаться на ИИ не всегда хорошая идея: иногда он может «порекомендовать» вам данные, которые даже не существуют.

Доверяй, но проверяй. А лучше просто проверяй, потому что доверять всё равно некому.

🔵 Научиться работать с ИИ необходимо, и это требует времени.

Как мы уже говорили ранее, если не умеете чётко ставить задачи, ИИ вас, скорее всего, разочарует. Ну а если умеете – добро пожаловать. Принцип прост: чем детальнее вы опишете свой запрос, тем точнее ИИ это выполнит. Чем больше данных для анализа вы ему дадите, тем качественнее он их обработает.

Парадоксально: еще до начала работы с ИИ, вам придется выполнить значительный объем работы. Это еще один повод помнить, что ИИ не может быть самостоятельным.

"ИИ справится, но только если разложить ему всё по полочкам

🟣 Не навязывайте прогресс.

Не стоит заставлять всех своих сотрудников работать с ИИ, если они к этому не готовы. Всё-таки не каждый будет счастлив заниматься обучением новым технологиям вместо своей основной работы. Как заставить всех носить мерч компании— не всем комфортно, и вряд ли это делает команду более продуктивной.

Давайте людям возможность выбирать, как им работать, и не перегружайте их обязанностями, связанными с постоянно меняющимися технологиями.

🟢 ИИ, настроенный под Вашу компанию.

Ну и вот мы подошли к самой интересной части: настройка ИИ под нужды компании. ИИ, настроенный специально под ваш бизнес, конечно, может сделать вашу жизнь легче… но это если вы готовы провести месяцы, а то и годы, пытаясь понять, как заставить его работать так, как вам нужно.

Настройка требует опытных специалистов, которые будут поддерживать систему и обучать сотрудников. А это серьёзные затраты как по времени, так и по деньгам. Поэтому перед тем, как внедрять такую систему, стоит задать себе несколько важных вопросов:

📎 Есть ли у ваших сотрудников время и ресурсы для обучения работе с ИИ?

📎 Существуют ли задачи, которые ИИ выполнит лучше, чем ваши сотрудники?

📎 Есть ли у вашей компании ресурсы на найм специалистов по ИИ?

📎 Окупится ли внедрение ИИ?

🔵 Где ИИ может работать автономно?

Теперь давайте рассмотрим те сферы, где ИИ действительно может работать автономно и эффективно:

1. Автоматизация бизнес-процессов (RPA)

Многие компании внедряют программных роботов для выполнения рутинных задач, таких как обработка счетов, ведение бухгалтерии или управление запасами. ИИ в таких системах может работать автономно, обрабатывая большие объемы данных без постоянного вмешательства человека.

Пример решения: Роботы платформы Sherpa RPA помогают обрабатывать данные, интегрировать их в ERP-системы и автоматизировать управление документами, минимизируя участие человека.

2. Обработка данных и прогнозирование

В области прогнозирования спроса и продаж ИИ может анализировать большие объёмы данных, выявлять закономерности и делать прогнозы, что помогает компаниям оптимизировать запасы и предсказывать изменения на рынке.

Пример решения: ИИ-алгоритмы, используемые в таких компаниях, как АО «Навигатор», Магнит и OZON, помогают предсказать потребительские предпочтения и эффективно управлять цепочками поставок.

3. Обнаружение аномалий и кибербезопасность

Системы на базе ИИ могут анализировать сетевой трафик, выявлять подозрительные или аномальные действия и автоматически реагировать на угрозы в реальном времени.

Пример решения: Системы кибербезопасности, такие как КиберСканер и Альтей, могут обнаруживать потенциальные угрозы и блокировать атаки, используя алгоритмы для анализа паттернов поведения, без необходимости вмешательства человека.

4. Обслуживание клиентов (чат-боты и виртуальные ассистенты)

Виртуальные ассистенты и чат-боты могут самостоятельно вести диалог с клиентами, отвечать на часто задаваемые вопросы, обрабатывать запросы и выполнять заказы. Это позволяет разгрузить сотрудников от рутинной работы и ускорить обработку запросов, что особенно актуально для онлайн-магазинов и банков.

Пример решения: Чат-боты Upservice или VOTBOX помогают автоматизировать общение с клиентами на веб-сайтах и в мобильных приложениях.

5. Автономное вождение и транспорт

Автопилоты и системы автономного вождения, такие как Tesla и Waymo, уже могут управлять автомобилями на определённых маршрутах без участия водителя. Однако на некоторых участках дороги ИИ всё ещё нуждается в контроле человека, хотя технологии уже делают большие шаги к полной автономности.

Пример решения: Автопилоты могут самостоятельно анализировать дорожную ситуацию, избегать препятствий, останавливаться на светофорах и двигаться по маршруту.

6. Управление инфраструктурой (умные здания, умные города)

ИИ может автономно управлять системами освещения, отопления и вентиляции в умных зданиях, регулируя их на основе данных с датчиков о температуре, уровне освещённости и присутствии людей. Это помогает сэкономить энергию и повысить комфорт.

Пример решения: Системы Siemens Building Operation производителей электроустановочных решений «Систэм Электрик», а также системы автоматизации TOPAZ от PLC Technology могут автономно регулировать температуру и освещение в зависимости от предпочтений жильцов и внешних факторов.

7. Анализ изображений и видео

ИИ может автоматически анализировать изображения для распознавания объектов, лиц или паттернов. Это используется в медицинской диагностике и обеспечении безопасности.

Пример решения: Системы, такие как Botkin.AI для анализа медицинских изображений или Ковчег AI для анализа визуальной информации, помогают анализировать данные для различных целей, от диагностики заболеваний до повышения безопасности.

8. Рекомендательные системы

ИИ стал мастером подбора контента на основе предпочтений в таких сервисах, как Netflix, YouTube и Spotify. Он анализирует историю просмотров или прослушиваний, предлагая решения без постоянного вмешательства человека.

Пример решения: Рекомендательные системы в стриминговых сервисах или интернет-магазинах автоматически предлагают пользователям товары и услуги на основе их поведения и предпочтений.

9. Обработка естественного языка (NLP)

ИИ может автоматически обрабатывать текстовые данные, переводить или обрабатывать документы. Например, автопереводчики, такие как Google Translate, работают практически без участия человека.

Пример решения: Системы, как Grammarly или DeepL, используют ИИ для анализа текстов, исправления грамматических ошибок и предоставления качественного перевода.А если вам интересно, как отреагировал на мои тезисы сам ChatGPT — я приложила скриншоты для наглядности. Судите сами:

Как видно из ответов, ИИ способен значительно упростить и ускорить многие бизнес-процессы. Но не забываем про тщательный контроль.

Необходимо ли интегрировать ИИ в свои бизнес-процессы? Решать вам, а наша компания всегда готова в этом помочь. Мы предлагаем опыт и экспертные знания для успешного внедрения и оптимизации решений на базе ИИ.

Время, чтобы быть на шаг впереди конкурентов — начинается прямо сейчас! До новых встреч в следующих публикациях!