7 ключевых вопросов о применении искусственного интеллекта в бизнесе
Как максимально эффективно внедрить технологии искусственного интеллекта в своем бизнесе? Я подготовил 7 ключевых вопросов для руководителей компаний, ответы на которые помогут системно подойти к этой сфере и найти оптимальные решения.
Технологии искусственного интеллекта стремительно проникают в нашу жизнь. Персональные помощники в смартфонах, распознавание лиц и речи, автоматизация многих процессов, рекомендательные системы в интернет-магазинах – это лишь малая часть примеров того, как ИИ уже сейчас влияет на наше общество.
Многие компании активно внедряют технологии искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов, повышения эффективности, создания новых продуктов и услуг. Однако далеко не все бизнесмены до конца понимают, как получить максимальную выгоду от использования ИИ.
Я подготовил для вас 7 ключевых вопросов, ответы на которые помогут разобраться в сфере искусственного интеллекта и найти оптимальные решения для внедрения ИИ в вашем бизнесе. Давайте разберемся в них подробнее.
Вопрос 1. В каких областях моего бизнеса применение ИИ принесет наибольшую выгоду?
Перед тем, как инвестировать средства и ресурсы в проекты с применением искусственного интеллекта, крайне важно определить наиболее перспективные направления и области для внедрения.
Возможности ИИ огромны – от автоматизации рутинных задач до выявления скрытых закономерностей в данных и создания уникального персонализированного опыта для каждого клиента.
Рекомендую провести глубокий анализ всех бизнес-процессов вашей компании. Посмотреть, где сейчас тратится много временных и человеческих ресурсов на выполнение повторяющихся операций. Где накоплен большой массив данных, который пока недостаточно используется для принятия решений.
Оцените потенциал применения технологий ИИ в каждом случае. И выделите 3–5 наиболее перспективных направлений, которые могут принести максимальную выгоду вашему бизнесу в краткосрочной и долгосрочной перспективе.
Вопрос 2. Достаточно ли у меня данных для эффективного использования технологий ИИ?
Как известно, успех применения технологий искусственного интеллекта напрямую зависит от качества и объема данных, на которых обучают нейросети и другие алгоритмы машинного обучения.
Поэтому еще на этапе планирования внедрения ИИ крайне важно проанализировать, какие данные уже есть в распоряжении вашей компании, насколько они полные, структурированные и релевантные для решения поставленных задач.
Возможно, вам потребуется доработать процессы сбора и хранения данных, структурировать уже имеющуюся информацию, наладить сбор новых типов данных, которые могут быть полезны для обучения ИИ.
Кроме того, имеет смысл рассмотреть возможность приобретения или использования общедоступных наборов данных, релевантных вашему бизнесу. Чем больше высококачественных данных вы сможете собрать, тем эффективнее будет работать ИИ для ваших задач.
Вопрос 3. Как обеспечить этичное и безопасное использование данных в системах ИИ?
Один из важнейших вопросов при внедрении технологий искусственного интеллекта – как гарантировать этичное и безопасное использование данных, на основе которых обучаются алгоритмы.
Необходимо исключить возможность закладывания в модели ИИ скрытых предубеждений и дискриминации относительно пола, национальности, возраста или других характеристик людей. Для этого требуется тщательный анализ используемых данных и алгоритмов на предмет возможных предвзятостей.
Также крайне важно гарантировать конфиденциальность персональных данных, которые могут быть использованы для обучения ИИ. Это особенно актуально при работе с большими массивами данных о клиентах, историей их взаимодействия с компанией.
Уделите особое внимание разработке комплекса мер по обеспечению кибербезопасности и защите данных от несанкционированного доступа на всех этапах их сбора, обработки и хранения. От этого во многом зависит доверие клиентов и репутация вашей компании.
Вопрос 4. Есть ли у меня в штате квалифицированные кадры для реализации проектов с применением ИИ или нужно привлекать внешних экспертов?
Для успешной реализации проектов на основе технологий искусственного интеллекта часто требуются специалисты узкого профиля: разработчики нейронных сетей, эксперты по машинному обучению, data science специалисты.
Проанализируйте кадровый состав и квалификацию ваших сотрудников. Возможно, кто-то из них уже обладает необходимой экспертизой в сфере ИИ или способен быстро освоить эту область.
Однако скорее всего для реализации проектов потребуется привлечь дополнительных высококвалифицированных специалистов. Оптимальным вариантом может стать формирование целой команды, объединяющей как внутренних сотрудников, так и внешних экспертов в области ИИ.
Вопрос 5. Как подготовить моих сотрудников к работе в условиях активного применения технологий ИИ?
Помимо привлечения узкопрофильных технических экспертов, очень важно правильно подготовить весь персонал компании к работе в новых условиях, когда многие процессы оптимизируются с помощью ИИ.
Необходимо провести обучение сотрудников основам технологий искусственного интеллекта и новым инструментам, которые появятся в их работе.
Также полезно будет разъяснить принципы работы внедряемых алгоритмов ИИ, чтобы сотрудники лучше понимали возможности и ограничения технологии.
Немаловажно подготовить команду к тому, как могут измениться их должностные обязанности в условиях цифровизации бизнес-процессов. Например, акцент может сместиться от рутинных задач к более творческим, фокусирующимся на нестандартных ситуациях, где требуется человеческий подход.
Грамотная подготовка персонала поможет избежать сопротивления инновациям и сделать процесс трансформации максимально плавным и эффективным.
Вопрос 6. Какие ключевые показатели эффективности я буду отслеживать, чтобы оценить реальную отдачу от внедрения ИИ?
Перед тем как инвестировать средства в проекты с применением технологий искусственного интеллекта, очень важно определить конкретные KPI, которые позволят объективно оценить эффективность внедрения, измерить реальный экономический эффект и ROI.
В качестве таких показателей могут рассматриваться:
снижение операционных издержек за счет автоматизации
повышение производительности труда сотрудников
- увеличение конверсии или объемов продаж при использовании ИИ
- сокращение числа ошибок при выполнении операций
- ускорение принятия решений на основе анализа данных ИИ
Определите 2–3 наиболее важных KPI, на которые будет влиять внедрение ИИ в вашей компании. Обязательно фиксируйте эти показатели еще до начала внедрения, во время работы над проектом и после запуска системы в промышленную эксплуатацию. Это позволит объективно оценить вклад ИИ и скорректировать подходы при необходимости.
Вопрос 7. Как сделать принципы работы ИИ максимально понятными и прозрачными для людей?
Одна из частых проблем при внедрении систем искусственного интеллекта – недоверие и даже опасения людей относительно непрозрачной работы алгоритмов, особенно когда речь идет о персонализированных рекомендациях или автоматизированном принятии решений, затрагивающих интересы человека.
Чтобы не допустить такой ситуации, по возможности нужно делать работу ИИ максимально понятной и прозрачной. Для этого подойдут упрощенные объяснения, визуализация принципов обработки данных, показ примеров и логики, на основе которой система ИИ формирует те или иные выводы или рекомендации.
Хорошим подходом также является возможность по запросу получать обоснование конкретных решений, сформулированное простым и доступным для обычного человека языком.
Такая открытость и прозрачность работы ИИ значительно повысит доверие людей к внедряемым вами интеллектуальным системам.
Надеюсь, эти 7 ключевых вопросов о применении технологий искусственного интеллекта в бизнесе помогут вам системно подойти к этой сфере и найти оптимальные решения для своей компании.
Независимый эксперт и исследователь на стыке креативных индустрий, искусственного интеллекта и образования.
В настоящее время являюсь совладельцем и директором по развитию ряда проектов в сфере образования и медиа: «Академии МАИД.РФ», «Издательства АДЕПТ» и «Студии Елены Пушкиной».
© Иллюстрации сгенерированы с помощью нейросети Stable Diffusion в «Студии Елены Пушкиной».