Искусственный интеллект уже успел проникнуть во все сферы нашей жизни, включая предпринимательскую деятельность. Автоматизация процессов — это то, к чему стремится сейчас практически любая компания. Во многих случаях она способна не только ускорить работу, но и повысить прибыль. Однако многие задаются вопросом: так ли это эффективно на самом деле, и есть ли у внедрения ИИ в бизнес обратная сторона?
Как и для чего компании внедряют ИИ в свой бизнес
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес открывает новые горизонты для оптимизации процессов, увеличения эффективности и улучшения качества обслуживания. Современные технологии ИИ, такие как ChatGPT, предлагают широкий спектр возможностей: от создания текстового контента до анализа и сегментации аудитории, что делает их мощными инструментами для развития бизнеса.
Нейросети, при их эффективном использовании, позволяют быть на шаг впереди конкурентов, становиться доступнее и удобнее для клиентов, а также экономить время и бюджет за счёт оптимизации процессов и потенциально увеличить доходы.
Для получения максимальной выгоды следует рассмотреть внедрение всего спектра (1, 2) интеллектуальных технологий, включая машинное обучение, обработку естественного языка, и многое другое. Однако даже компании, которые впервые используют ИИ, получают благодаря нему значительное преимущество.
Кроме вышеперечисленного, при правильном использовании технологии искусственного интеллекта, компании получают возможность (1, 2, 3):
- повысить качество работы и нарастить опыт;
- избегать ошибок и «человеческого фактора» при условии, что системы ИИ настроены верно;
- быстрее принимать бизнес-решения на основе результатов когнитивных технологий;
- анализировать большие объемы данных;
- максимизировать возможности продаж.
ИИ находит применение в самых разных отраслях: от охраны труда до кредитного скоринга и автоматического подбора цен, способствуя увеличению дохода и улучшению работы компаний. Виртуальные ассистенты, например, могут обрабатывать входящие обращения без ошибок, существенно снижая нагрузку на колл-центры и повышая эффективность службы поддержки. ИИ также помогает в классификации сообщений, автоматическом распознавании и анализе конкурентов, что важно для улучшения сервиса и расширения ассортимента.
Компания Netflix использует нейросети для персонализации рекомендаций пользователям, предсказывая их предпочтения на основе предыдущих просмотров. Это позволяет увеличить удовлетворенность пользователей и удерживать их внимание, предлагая контент, который с наибольшей вероятностью будет им интересен. Подобные технологии используют и другие крупные компании.
Например, Tesla интегрирует ИИ для разработки систем автопилотирования, что позволяет автомобилям выполнять такие функции, как самостоятельное вождение, парковка и адаптация к дорожным условиям в реальном времени. Это способствует повышению безопасности и комфорта вождения. По данным Marketsplash, ожидается, что ИИ окажет значительное влияние на мировую экономику, добавив к 2030 году до 15,7 триллиона долларов.
Дулатбек Икбаев управляющий партнер McKinsey&Company в Центральной Азии, в авторской колонке на сайте издания Forbes Kazakhstan анализирует использование генеративного ИИ в бизнесе и отмечает, что лидеры рынка уже используют эти технологии для снижения издержек и создания новых источников дохода. При этом выделяется, что успешные компании комбинируют ИИ с традиционными инструментами в большем количестве бизнес-функций. Основным риском является недооценка опасностей, связанных с ИИ, так как многие компании не занимаются рисками ИИ должным образом.
Риски применения ИИ в бизнесе
Одним из главных минусов внедрения ИИ в бизнес является доступность данных, используемых ИИ. Они могут быть разбросаны по различным источникам, защищены авторскими правами или конфиденциальностью, а также могут быть недоступны из-за технических ограничений. Плюс ко всему, данные могут содержать ошибки, пропуски, дубликаты или быть устаревшими.
Другим ключевым препятствием является нехватка навыков и наличие технического персонала с опытом и подготовкой, необходимыми для эффективного развертывания и эксплуатации решений ИИ. Исследования отмечают нехватку специалистов, обладающих навыками машинного обучения.
Стоимость — ещё один важный фактор при приобретении технологий искусственного интеллекта. Предприятиям часто приходится прибегать к аутсорсингу, потому что не хватает собственных навыков. Из-за своей сложной природы интеллектуальные технологии могут быть дорогими, и компания может понести дополнительные расходы на ремонт и текущее обслуживание. Вычислительные затраты на обучение моделей данных и т.д. также могут стать статьей расходов.
В результате применения ИИ могут возникнуть проблемы в сфере безопасности и конфиденциальности. Использование ИИ в бизнесе также порождает этические вопросы (1, 2), включая обеспечение прозрачности и объяснимости работы нейросетей, справедливости и избегания дискриминации, а также защиту личных данных. Важно учитывать потенциальное влияние автоматизации на рабочие места и общество в целом, обеспечивая баланс между инновациями и социальной ответственностью.
Материал подготовлен студенткой 3 курса факультета цифровой журналистики в Astana IT University Аружан Конарбаевой
