Как внедрить ИИ в бизнес? 6 шагов для тех, кто не знает с чего начать
Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью современного бизнеса, и это не удивительно. Компании, которые умело внедряют ИИ в свои процессы, получают значительные выгоды.
Однако, прежде чем внедрять ИИ в ваш бизнес, стоит оценить, насколько это действительно необходимо. На эту тему мы пообщались с Никитой Лалиевым, экспертом и AI-консультантом flexitech.ai, вместе с ним мы разобрали как начать цифровизацию своего бизнеса и какие сложности могут возникнуть на пути к успеху.
Искусственный интеллект в бизнесе, надо или нет?
ИИ - это не просто модное явление, это практический инструмент, который может увеличить эффективность многих бизнес-процессов.
Стремительный рост применения AI обусловлен ростом объемов данных и возможностью извлечения ценной информации из них. Пандемия COVID-19 также ускорила процесс внедрения, поскольку компании искали способы автоматизировать и оптимизировать внутренние и внешние бизнес-процессы.
ИИ может быть использован в различных сферах бизнеса. Это может быть улучшение существующих процессов, замена устаревших методов, или даже создание новых продуктов и услуг, основанных на ИИ-технологиях.
Задачи, которые ИИ может решать, можно разделить на три большие категории:
- прогнозирование,
- автоматизация
- генерация.
С чего начать?
Прежде чем начать интеграцию ИИ в бизнес, следует пройти несколько важных шагов:
1. Исследование рынка. Изучите гипотетические кейсы, которые уже применяются на рынке. Понаблюдайте за тем, какие компании и в каких областях успешно используют ИИ-технологии.
2. Анализ бизнес-процессов. Разложите ваш бизнес на составные части и определите, какие процессы приносят наибольшую прибыль. Это поможет определить, где следует сосредоточить усилия при внедрении ИИ.
3. Определение стратегии. Подумайте о вашей стратегии и целях. Что вы хотите достичь с помощью ИИ? Какие задачи вы хотите решить или какие процессы улучшить?
4. Общение с сотрудниками. Обратите внимание на “боли” ваших сотрудников. Узнайте, какие процессы им кажутся неэффективными и где они видят потенциал для улучшений.
5. Моделирование ситуации. Попробуйте представить, какие изменения произойдут при внедрении ИИ в выбранные процессы. Сформулируйте локальные выгоды от внедрения и оцените экономическую эффективность.
6. Формулирование четких бизнес- требований. Определите, какие задачи должны быть решены после интеграции AI. Поймите, какие результаты вы ожидаете получить в конечном итоге.
Что конкретно можно улучшить с помощью ИИ?
Разберем конкретные примеры! Ищите ваше направление и смотрите какие технологии можно внедрить непосредственно в ваш бизнес (таблицей или текстом, как удобнее) :
Маркетинг и Продажи
Генеративные модели, обработка естественного языка
- Генерация контента (Content generation): Автоматизированное создание контента, такого как статьи, описания продуктов и маркетинговые материалы.
- Персонализация (Personalization): Создание персональных предложений и контента для каждого клиента на основе его предпочтений и поведения.
- Генерация лидов (Lead generation): Процесс привлечения потенциальных клиентов и собирания информации о них. Например, сбор контактных данных через веб-формы.
- Маркетинговые исследования (Market research): Сбор и анализ данных о рынке, конкурентах и потребителях для принятия информированных решений.
- Саммари контента (Content summarization): Автоматизированное создание кратких и информативных резюме из больших объемов текста, например, из обращений клиента или собрания.
- Анализ аудитории (Audience analysis): Изучение характеристик и поведения целевой аудитории для более точного нацеливания маркетинговых усилий.
Компьютерное зрение
- Улучшение пользовательского опыта с визуальным поиском (Smooth user experience with visual search): Развитие инструментов для визуального поиска продуктов и информации.
- Выявление плагиата с помощью поиска похожих изображений (Plagiarism detection with image similarity search): Использование алгоритмов для обнаружения плагиата в графических и текстовых материалах.
Работа с данными
- Анализ исторических данных по активности клиентов (Historical data analysis on customers’ activity): Исследование исторических данных о поведении клиентов для выявления тенденций и паттернов.
- Прогнозные аналитические данные о продажах (Predictive sales analytics): Использование анализа данных для прогнозирования будущих продаж и трендов.
- Персонализированные рекомендации контента (Personalized content recommendation): Предоставление пользователям персональных рекомендаций для улучшения их опыта.
- Сегментация клиентов (Customer segmentation): Разделение клиентской базы на группы схожих потребителей для более точной маркетинговой стратегии.
Здоровье
Генеративные модели, обработка естественного языка
- Разработка чат-ботов и виртуальных ассистентов для обслуживания пациентов и оказания медицинских услуг.
- Запись на прием: Системы для удобной записи пациентов на прием к врачу через интернет.
- Генерация отчетов о состоянии пациентов: Автоматизированное создание отчетов и документации о состоянии пациентов.
- Рекомендации по лечению: Разработка систем, которые предоставляют рекомендации по лечению и медицинской терапии.
- Медицинские исследования: Применение искусственного интеллекта для анализа исследований и клинических испытаний.
- Извлечение данных для интеллектуальной диагностики: Использование алгоритмов для извлечения и анализа данных для диагностики заболеваний.
Компьютерное зрение
- Прогноз результатов на основе медицинских записей: Использование данных для прогнозирования исходов лечения пациентов.
- Анализ неструктурированных данных в записях врачей: Обработка неструктурированных медицинских данных для извлечения информации.
- Аналитика данных о рецептах: Анализ данных о выписке лекарств для оптимизации и контроля.
- Медицинская обработка изображений и прогнозирование/идентификация заболеваний: Использование технологий обработки изображений для прогнозирования и идентификации болезней.
- Распознавание действий и обнаружение падений для ухода за пациентами: Использование технологии для мониторинга действий пациентов и обнаружения падений для предоставления помощи.
- Физическая терапия и фитнес с оценкой позы: Разработка систем физической терапии и фитнеса с оценкой позы пациента.
- Аутентификация персонала с распознаванием лица: Использование технологии распознавания лиц для аутентификации медицинского персонала.
Работа с данными
- Управление страховыми претензиями: Разработка систем для управления страховыми претензиями и выплатами.
- Авторизация на предварительное одобрение (Prior authorization): Процессы авторизации на предварительное одобрение для медицинских процедур и лечения.
- Аналитика данных пациентов в электронных медицинских записях: Использование данных из электронных медицинских записей для анализа состояния пациентов и предоставления рекомендаций.
- Оптимизация запасов: Анализ и оптимизация запасов медицинского оборудования и лекарств.
- Прогноз нагрузки персонала больницы на основе истории посещений пациентов: Использование данных о посещениях пациентов для прогнозирования нагрузки на медицинский персонал больницы.
- Прогнозирование спроса на лекарства для предотвращения дефицита: Анализ данных для определения спроса на лекарства и предотвращения дефицита.
E-commerce
Генеративные модели, обработка естественного языка
- Чат-боты для поддержки клиентов (Customer support chatbots): Использование чат-ботов для обслуживания клиентов, отвечая на вопросы и решая проблемы.
- Анализ обратной связи клиентов (Customer feedback analysis): Анализ обратной связи от клиентов для улучшения качества обслуживания и товаров.
- Персонализированный опыт шопинга (рекомендации, уведомления) (Personalized shopping experience): Создание персональных рекомендаций и уведомлений для клиентов для увеличения продаж и удовлетворенности клиентов.
Компьютерное зрение
- Анализ настроения клиентов (Customer sentiment analysis): Оценка настроения клиентов на основе их обратной связи и отзывов.
- Визуальный поиск товаров для удобного шопинга (Visual search of products): Возможность поиска товаров с использованием визуальных изображений для улучшения опыта покупателей.
- Поиск похожих изображений для повышения конверсии (Image similarity search): Использование алгоритмов для поиска похожих товаров и изображений для увеличения конверсии.
- Анализ поведения клиентов и прогнозирование спроса (Customer behavior analysis and demand prediction): Использование данных о поведении клиентов для прогнозирования спроса на товары и услуги.
Работа с данными
- Анализ конкурентных товаров (Competitor products analytics): Анализ товаров конкурентов для выявления конкурентных преимуществ и стратегий.
- Прогнозирование оттока клиентов (Customer churn prediction): Использование данных для прогнозирования, когда клиенты могут покинуть бренд.
- Анализ цен (Price analysis): Мониторинг и анализ цен на товары и услуги для оптимизации ценовой стратегии.
- Управление запасами (Inventory management): Оптимизация уровней запасов товаров для улучшения эффективности и уменьшения издержек.
Retail
Генеративные модели, обработка естественного языка
- Персонализированный маркетинг (Personalized marketing): Создание маркетинговых кампаний, учитывающих предпочтения и поведение конкретных клиентов.
- Обслуживание и поддержка клиентов (Customer service and support): Предоставление качественного обслуживания и поддержки клиентов для решения их вопросов и проблем.
- Анализ данных о клиентах (Customer data analysis): Использование данных о клиентах для понимания их потребностей и поведения.
- Сбор и анализ отзывов клиентов (Customer reviews collection and analysis): Сбор и анализ отзывов и рецензий клиентов для улучшения продуктов и услуг.
Компьютерное зрение
- Предотвращение кражи и магазинных краж (Theft and shoplifting prevention): Разработка систем и методов для предотвращения краж и магазинных краж.
- Мониторинг продуктивности сотрудников (Employee productivity monitoring): Использование данных для мониторинга продуктивности сотрудников и улучшения рабочих процессов.
- Обнаружение товаров на полках розничных магазинов; отсутствие товара на полках (Product detection on retail store shelves; shelf stock-out): Использование технологий для мониторинга наличия товаров на полках магазинов и предотвращения дефицита товаров.
Работа с данными
- Анализ исторических данных о продажах и трендах (Historical sales data and trends analysis): Использование данных о продажах и анализ трендов для разработки стратегий продаж и прогнозирования будущих успехов
Гейминг
Генеративные модели, обработка естественного языка
- Создание контента и дизайна персонажей (Content and character design creation): Разработка контента и дизайна персонажей для видеоигр.
- Автоматизированное тестирование (Automated testing): Использование автоматизированных инструментов для тестирования игровых приложений и выявления ошибок.
- Персонализированный игровой опыт (Personalized gaming experience): Создание персонализированных игровых опытов, учитывающих предпочтения игроков.
- Автоматизированный анализ отзывов игроков с форумов и социальных медиа (Automated analysis of player reviews collected from forums and social media channels): Использование автоматизированных методов для анализа отзывов игроков и обратной связи из социальных сетей и форумов.
Компьютерное зрение
- Отслеживание глаз для улучшения игрового опыта (Eye tracking to improve gaming experience): Использование технологии отслеживания глаз для улучшения игрового опыта и управления взглядом игрока.
- Распознавание эмоций для персонализации (Emotion recognition for personalization): Использование технологии распознавания эмоций игроков для персонализации игрового опыта.
- Анализ движений игроков для спортивных или танцевальных видеоигр (Players movements analysis for sports or dance video games): Использование анализа движений игроков для контроля и оценки действий в спортивных или танцевальных видеоиграх.
Работа с данными
- Прогнозирование ухода игроков (Player churn prediction): Использование данных для прогнозирования, когда игроки могут прекратить играть, и разработка мер для их удержания.
Логистика
Генеративные модели, обработка естественного языка
- Чат-боты и автоматизированные ответы для обслуживания клиентов и взаимодействия с поставщиками (Chatbots and automated responses for customer support and supplier communication): Использование чат-ботов и автоматизированных систем для обслуживания клиентов и общения с поставщиками.
- Планирование маршрутов и графиков (Route planning and scheduling): Разработка оптимальных маршрутов и расписаний для перевозки грузов.
- Очистка данных на иностранных языках и обеспечение надежности данных (Foreign language data cleansing and building data robustness): Очистка и структурирование данных на иностранных языках, чтобы обеспечить их качество и надежность.
Компьютерное зрение
- Обнаружение повреждений груза с визуальной инспекцией (Cargo damage detection with visual inspection): Использование визуального анализа для выявления повреждений грузов.
- Анализ складов (Warehouse analysis): Использование данных и анализа для оптимизации работы складов.
Работа с данными
- Прогнозирование предупредительного обслуживания (Predictive maintenance): Использование данных и анализа для прогнозирования технического обслуживания оборудования.
- Анализ продаж и маркетинга (Sales and marketing analysis): Использование данных и анализа для оптимизации стратегий продаж и маркетинга.
- Планирование поставок (Supply planning): Разработка стратегий и планов поставок для оптимизации цепи поставок.
- Прогнозирование спроса (Demand forecasting): Использование данных для прогнозирования будущего спроса на продукцию и услуги.
- Оптимизация маршрутов (Route optimization): Улучшение маршрутов доставки для снижения затрат и повышения эффективности.
- Прогнозирование ставок на перевозку (Freight rates prediction): Использование данных для прогнозирования будущих ставок на перевозку грузов.
FinTech
Генеративные модели, обработка естественного языка
- Виртуальный ассистент для обслуживания клиентов (Virtual assistant for customer support): Использование виртуальных ассистентов для обработки запросов и обслуживания клиентов в сфере финансов.
- Рекомендации финансовых продуктов и поддержка при подаче заявок на кредиты (Financial products recommendations and loans application support): Предоставление рекомендаций по финансовым продуктам и поддержка клиентов при подаче заявок на кредиты.
- Автоматизированные сеансы вопросов и ответов на основе внутренней базы знаний (Automated Q&A sessions based on internal knowledge base): Использование автоматизированных сессий вопросов и ответов для предоставления информации клиентам на основе внутренней базы знаний.
Компьютерное зрение
- Обнаружение несанкционированного доступа и предотвращение преступлений с использованием распознавания лиц (Unauthorized access detection and crime prevention with face recognition): Использование технологии распознавания лиц для выявления несанкционированного доступа и предотвращения преступлений.
- Управление безопасностью (Security management): Разработка и внедрение систем безопасности для защиты финансовых данных и транзакций.
Работа с данными
- Кредитное скоринг для управления рисками (Credit scoring for risk management): Разработка системы кредитного скоринга для оценки рисков и принятия решений о выдаче кредитов.
- Анализ данных о клиентах для их удержания (Customer data analytics for client retention): Использование анализа данных о клиентах для разработки стратегий удержания клиентов и увеличения лояльности.
- Обнаружение аномальных транзакций для предотвращения мошенничества (Anomalous transactions detection for fraud prevention): Использование анализа данных для выявления аномальных транзакций и предотвращения мошенничества.
Проблемы при внедрении ИИ
При интеграции ИИ могут возникнуть определенные проблемы и блокеры, мы собрали типичные ситуации, которые важно учитывать и предусмотреть:
1. Взаимосвязь с другими процессами. При внедрении ИИ стоит учитывать, как это повлияет на другие бизнес-процессы. Улучшение в одной области не всегда приводит к общему росту.
2. Неквалифицированные подрядчики. Выбор квалифицированных специалистов и подрядчиков для разработки и внедрения ИИ-решений играет ключевую роль. Только команда, которая глубоко погружается в бизнес, сможет достичь успеха.
3. Недостаток квалифицированных сотрудников. Ваши сотрудники должны быть готовы к работе с ресурсами ИИ. Необходимо обеспечить обучение и поддержку.
4. Недостаток ресурсов. Интеграция ИИ может потребовать дополнительных ресурсов, таких как вычислительные мощности, данные и время.
5. Отсутствие понимания. Прежде чем начать внедрение ИИ, убедитесь, что у вас есть ясное понимание целей и преимуществ, которые он может принести.
6. Бюджет. Интеграция и поддержание ИИ-решений могут быть дорогими. Учтите бюджетные ограничения.
Перед внедрением ИИ в бизнес задайте себе ключевые вопросы. Действительно ли это необходимо для вашего проекта?
Есть ли у вас необходимые ресурсы и квалифицированные специалисты? Оцените потенциальную пользу и риски, и только затем приступайте к интеграции. Если ответов на эти вопросы у вас нет - вы можете обратиться к консультантам, которые сформулируют эти ответы за вас!
Сейчас без анализа предварительно все ии всовывают куда надо и нет
Вижу, что текст тоже чатЖПТ отчасти писал.
Но остаётся вопрос: как внедрять-то? Все пишут, что надо. А инструментария нету.
Как нету? FlexiTech.ai - вот инструмент. Если подумали, оценили и поняли, что точно надо - велкам!
сколько нюансов нужно соблюсти при внедрении ИИ в бизнес ,это ведь довольно рискованный шаг