Как ИИ повышает эффективность бизнеса
Нейросети помогают бизнесу в самых разных областях: технология может заменить сотрудника в создании контента или написании кода, тем самым освобождая время человека для решения более сложных задач
Согласно исследованию консалтинговой компании IBM, более 35% компаний уже используют ИИ и еще 42% рассматривают возможность его использования в будущем.
Специалисты аналитического агентства Exploding Topics, рассказывая о том, как ИИ повышает эффективность бизнеса, делают акцент на операционных задачах — работе с данными, создании контента, генерации кода. При этом Джиа Ризви, журналист Forbes, рассматривает более глобальное влияние ИИ на бизнес — энергоэффективность компаний, улучшение обслуживания клиентов и доступ к инновациям. Вот несколкьо примеров того, как ИИ помогает организациям работать более эффективно.
Генерация баз данных
ИИ в состоянии составлять качественные базы данных, необходимые для представителей разных профессий, например, для врачей. Многие компании уже внедряют в свой бизнес приложения с генеративным ИИ, которые позволяют накапливать и систематизировать данные.
Это помогает быстро принимать обоснованные решения, сокращать время аналитики и вероятность человеческих ошибок. Более того, прогнозная аналитика может предугадывать тенденции и помогать в упреждающем принятии решений.
«Одним из самых значительных последствий внедрения ИИ в разных секторах бизнеса является его способность быстро и точно обрабатывать огромные объемы данных, — говорит Кшитидж Джагги, основатель и генеральный директор медицинской компании RISA, — Компании наводнены данными из различных источников — взаимодействия с клиентами, рыночных тенденций, внутренних процессов. Способность ИИ анализировать эти данные и предоставлять полезную информацию неоценима».
Кейс: медицинский стартап Syntegra из Сан-Франциско использует ИИ для создания аналитических данных о пациентах. Эти данные полностью реалистичны, но не связаны с каким-либо определенным пациентом. Такие данные отличаются статистической точностью и помогают ученым и врачам в исследованиях и опытах без необходимости раскрывать конфиденциальную информацию пациентов. Кроме того, получение данных таким образом происходит гораздо быстрее и экономичнее.
Разработка приложений
Генеративный ИИ в состоянии помочь разработчикам программного обеспечения. Он берет на себя рутину, освобождая тем самым время специалистов для решения более сложных задач.
Кейс: Copilot от Github — одно из самых популярных решений ИИ, доступных для кодирования. Платформа принимает запросы на естественном языке и разрабатывает код или отдельные функции. Это называется автозаполнение для разработчиков программного обеспечения. Пользователи пишут, что задачи по программированию, которые раньше занимали, например, 10 минут, теперь занимают всего 30 секунд.
Создание рекламы
Генеративный ИИ проникает в создание контента и в медиапланирование в рекламной индустрии.
Кейс: Google сообщает, что в ближайшем будущем планирует внедрить технологии ИИ в свой рекламный функционал. Пользователи будут просто загружать материалы для обучения модели, например, предпочтительные рекламные ролики, а модель создаст полноценное видео с новым текстом и изображениями на основе предоставленных материалов.
Контроль сотрудников
ИИ в состоянии контролировать производительность офисных работников.
Кейсы: Индекс рабочих тенденций Microsoft сообщает, что 85% бизнес-лидеров не уверены в производительности сотрудников в гибридной рабочей среде. Многие предприятия уже используют мониторинг экрана, запись нажатий клавиш и внедряют программы распознавания лиц, которые сканируют работников несколько раз в день.
The Washington Post сообщает, что с начала пандемии число крупных корпораций, использующих этот тип технологии мониторинга, удвоилось, достигнув 60%. Ожидается, что к 2024 году это число вырастет до 70%.
Помощь в обслуживании клиентов
Нейросети могут значительно повысить эффективность операций по обслуживанию клиентов, сократить расходы и повысить общую удовлетворенность клиентов.
Кейсы: Salesforce сообщает, что количество руководителей службы поддержки клиентов, использующих ИИ, увеличилось на 88% с 2020 года. В настоящее время 45% лидеров говорят, что внедрили в свою работу решения ИИ.
Согласно отчету McKinsey, 65% задач могут быть автоматизированы в экосистеме обслуживания клиентов на базе ИИ. И компании, которые используют такие решения, видят в 3,5 раза большее улучшение показателей удовлетворенности клиентов, чем те, кто не использует эту технологию.
«Многие рассматривают ИИ для обслуживания клиентов с точки зрения чат-ботов и виртуальных помощников, но есть еще много интересных сценариев использования технологии. Например, медицинская компания RISA использует ИИ для упрощения процесса предварительной авторизации, помогая тем самым как пациентам, так и поставщикам услуг», — пишет Джиа Ризви.
ИИ — это не просто операционный инструмент, это катализатор инноваций. «ИИ позволяет предприятиям экспериментировать с новыми решениями. Технология предоставляет платформу для проверки гипотез и моделирования результатов стратегических изменений в бизнес-модели корпорации или рабочих процессах отдельных сотрудников. Это поощряет культуру инноваций, которая необходима для предприятий разных отраслей, чтобы оставаться конкурентоспособными», — говорит Джагги.
Инновации может катализировать руководство компании, но также они могут быть предложены другими сотрудниками на всех уровнях организационной иерархии. Автоматизируя повседневные задачи, ИИ освобождает время сотрудников, чтобы они сосредоточили свои усилия на более стратегических или творческих аспектах работы. Это также повышает производительность и удовлетворенность работой, поскольку сотрудники выполняют более значимые задачи.