Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью современного бизнеса: он меняет способы ведения дел, улучшает эффективность процессов и предоставляет новые возможности для роста и инноваций. От автоматизации рутинных задач до создания сложных аналитических моделей — ИИ трансформирует бизнес-среду, помогая компаниям адаптироваться к быстро меняющимся условиям рынка.
Согласно исследованию, около 20% компаний в России уже используют роботов и нейросети. И это число увеличивается с каждым годом. Экономический потенциал искусственного интеллекта в России оценивается в 22–36 трлн рублей в номинальном выражении. К 2028 году внедрение ИИ может привести к увеличению выручки и снижению затрат компаний на сумму от 4,2 до 6,9 трлн рублей, что может добавить до 4% к ВВП страны.
В статье рассмотрим, как искусственный интеллект уже применяется в бизнесе, и приведем примеры успешных кейсов. Также затронем тему генеративного ИИ, обсудим его отличие от традиционного, области применения, а затем перейдем к более детальному анализу использования ИИ в различных отраслях.
Традиционный и генеративный ИИ. Разница между ними
Традиционный ИИ включает в себя методы и алгоритмы, направленные на анализ данных, классификацию, предсказание и принятие решений. Он сосредоточен на решении конкретных задач на основе существующих данных.
Его применяют:
— в финансовом секторе, чтобы оценить кредитоспособность клиентов и обнаружить мошенничество,
— в медицине для диагностики заболеваний и анализа медицинских изображений,
— в маркетинге, чтобы персонализировать предложения и анализировать потребительское поведение.
Генеративный ИИ — это технология, которая способна создавать новые данные, аналогичные обучающим наборам данных, на основе которых она была обучена.
В отличие от традиционных алгоритмов искусственного интеллекта, которые анализируют и классифицируют существующие данные, генеративный ИИ может генерировать новые изображения, тексты, музыку и другие типы данных.
Считается, что генеративный ИИ — лишь один из этапов развития технологии, но не конечная точка.
Примеры использования генеративного ИИ в бизнесе:
— разработка новых дизайнов продуктов и прототипов,
— улучшение клиентского опыта через персонализированные предложения,
— моделирование различных сценариев,
— генерация синтетических данных для тренировки моделей,
— создание новых лекарственных соединений.
Основные сферы применения ИИ в бизнесе
ИИ применяется в различных сферах бизнеса: логистике, медицине, образовании, продажах, производстве, транспорте и финансах. Каждой из этих отраслей он помогает решать определенные задачи, повышать эффективность и конкурентоспособность на рынке.
По данным исследования Precedence Research, около 75% рынка внедрения решений в области традиционного ИИ сконцентрированы в шести ключевых отраслях: банковском секторе и финансовых институтах, здравоохранении, медиа и рекламе, транспорте и логистике, производстве, а также ритейле. При развитии технологий генеративного ИИ дисбаланс между отраслями будет уменьшаться благодаря универсальности решений.
Согласно результатам опроса, проведенного компанией «Яков и Партнёры» среди СТО в России, основные области внедрения ИИ включают:
— клиентский сервис (55% опрошенных компаний, главным образом в B2C-секторах, таких как банковское дело, розничная торговля и электронная коммерция),
— маркетинг и продажи (52%, преимущественно в B2C-секторах),
— производство (46%, в основном в «тяжелых» отраслях, таких как металлургия, горнодобывающая промышленность, нефтегазовый сектор и автомобильная промышленность).
В этих областях уже существуют успешные решения, которые доказали свою эффективность для бизнеса: использование чат-ботов и интеллектуальных ассистентов в службе поддержки клиентов, рекомендательных систем в маркетинге, а также предиктивной аналитики в производственных процессах.
Технологии с применением ИИ
Технологии на основе искусственного интеллекта обеспечивают автоматизацию сложных процессов, позволяют обрабатывать огромные объемы данных и прогнозировать поведение клиентов и динамику рынков.
Среди технологий, основанных на ИИ, выделяют машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение, робототехнику, а также системы поддержки принятия решений.
Примеры применения ИИ в отраслях
Логистика
Искусственный интеллект может помочь сделать процессы логистики более эффективными и экономичными. Применяется для:
— оптимизации маршрутов, что сокращает время и затраты на транспортировку,
— управления складскими запасами для прогнозирования спроса и оптимизации складских процессов,
— прогнозирования спроса, т.к. нейронку можно научить анализировать исторические данные и рыночные тенденции.
Медицина
ИИ дает возможности для улучшения диагностики, лечения и управления медицинскими процессами. Может применяться для:
— диагностики заболеваний с помощью анализа данных, способны давать рекомендации по лечению,
— персонализированного лечения на основе генетических и клинических данных пациентов,
— автоматизации административных задач, например, управление записями пациентов и расписанием врачей.
Образование
Внедрение ИИ в образовательный процесс поможет сделать обучение эффективным, доступным и адаптированным к индивидуальным потребностям каждого ученика. Используется для:
— создания персонализированных образовательных программ под потребности каждого ученика или студента,
— автоматизации административных задач, например, регистрации учеников, управления расписанием и обработки заявок,
— улучшения учебного процесса через разработку интерактивных обучающих платформ с использованием ИИ.
Продажи
ИИ в продажах — помощник в коммуникации с клиентами, , оптимизации процессов, собирает и анализирует данные о пользователях. В перспективе поможет увеличить доходы. Применяется для:
— анализа потребительского поведения, чтобы разрабатывать маркетинговые стратегии,
— персонализации этих стратегий, которые помогают создавать персонализированные предложения для клиентов, увеличивая их удовлетворенность и лояльность,
— автоматизации клиентского обслуживания, например, чат-боты и виртуальные ассистенты помогают клиентам быстро получать ответы на вопросы и решать проблемы.
Производство
Внедрение ИИ в производство помогает компаниям улучшить качество продукции, снизить затраты, повысить безопасность и гибкость производства. Может быть использован для:
— прогнозирования и предотвращения поломок оборудования с помощью данных с сенсоров и компьютерного зрения,
— оптимизации производственных процессов через анализ производственных данных,
— контроля качества продукции на всех этапах производства, выявляя дефекты и несоответствия.
Транспорт
Искусственный интеллект в этой сфере помогает управлять ресурсами, улучшать безопасность, снижать затраты и обеспечивать высокий уровень обслуживания клиентов. Эффективен для:
— управления транспортными потоками, т.к. анализирует данные о движении транспорта,
— автоматизации логистических операций, чтобы повысить их эффективность,
— повышения безопасности на дорогах, т.к. используется для разработки систем помощи водителям и автоматического управления транспортными средствами.
Финансы
Внедрение ИИ в финансовый сектор помогает улучшить точность прогнозов, повысить безопасность и укрепить финансовую устойчивость. Применяется для:
— оценки кредитоспособности через анализ финансовых данных клиентов,
— управления рисками, используя данные и прогнозные модели,
— автоматизации рутинных финансовых задач, например, бухгалтерского учета и обработки транзакций.
Успешные кейсы внедрения ИИ
В мировой практике искусственный интеллект используют глобальные корпорации, с которыми знаком каждый из нас.
Tesla внедрила ИИ в свои автомобили для создания систем автономного вождения. Используя камеры, датчики и алгоритмы машинного обучения, автомобили Tesla способны ориентироваться в дорожных условиях, избегать препятствий и поддерживать безопасную дистанцию на дорогах. Эта технология постоянно совершенствуется, и компания планирует полностью автономные автомобили в будущем.
Один из крупнейших банков мира JPMorgan Chase использует ИИ для анализа финансовых данных и автоматизации процессов. Например, программа COiN (Contract Intelligence) обрабатывает и анализирует юридические документы, снижая время на выполнение этой задачи с 360 000 человеко-часов до нескольких секунд. Банк быстрее и точнее обрабатывает документы, сокращая издержки и повышая производительность.
Музыкальный сервис Spotify использует нейронку для создания персонализированных плейлистов, таких как «Discover Weekly». Алгоритмы анализируют музыкальные предпочтения пользователей и предлагают новые треки, которые могут понравиться слушателю. Функция повышает вовлеченность пользователей и помогает им открывать новую музыку, оставаясь на платформе дольше.
В России, как мы обсуждали выше, ИИ активно применяется в агропромышленном секторе, транспорте, металлургии.
Робот-помощник для автономного управления комбайном Cognitive Agro Pilot на агропредприятии «Победа» в Курской области — первая в мире система управления сельскохозяйственной техникой на базе искусственного интеллекта. Он управляет движением комбайна, позволяя механизатору сконцентрироваться на контроле качества обработки и уборки урожая. Технология помогла повысить производительность комбайна на 25%, сократить сроки уборки на 15-20% и снизить расходы на топливо до 7%.
Аэропорт Шереметьево создал своего цифрового двойника и теперь экономит 1 млрд рублей в год за счет оптимизации рабочего расписания сотрудников. Цифровой двойник представляет собой имитационную модель, которая ежедневно подсчитывает число посетителей в аэропорту. Это помогает руководству определять точное количество персонала, необходимого для обслуживания багажа и воздушных судов, продажи билетов и уборки помещений.
Компания «Газпромнефть» запустила первую в России цифровую систему «Алхимик» для разработки рецептур моторных масел с использованием ИИ. Эта система сокращает процесс создания и запуска новых продуктов с полугода до 1-2 месяцев. Пользователь вводит параметры будущего масла, такие как вязкость, плотность и щелочное число, а также спецификации оборудования, на котором будет использоваться продукт. «Алхимик», используя алгоритмы машинного обучения и 15-летнюю базу исследований, анализирует данные и предлагает оптимальные сочетания смазочных материалов и присадок.
Применение ИИ в работе
Нейросети и технологии проникают в нашу повседневную жизнь, работу и бизнес-процессы в компаниях. Но не все сотрудники открыты новому, ведь у многих есть страх, что технологии заменят человека и оставят его без работы. Здесь важно показать помощь искусственного интеллекта для работы, а также научить персонал взаимодействовать с ним.
ИИ автоматизирует рутинные и повторяющиеся задачи, освобождая сотрудников для более сложной и творческой работы. Кроме того, он предоставляет инструменты и аналитику, которые помогают принимать более обоснованные решения.
Подведем итоги
— Искусственный интеллект занимает ключевую роль в современном бизнесе, открывая новые возможности для оптимизации процессов, повышения качества продукции и услуг, а также укрепления конкурентоспособности компаний.
— С развитием технологий и ростом объемов данных, искусственный интеллект будет продолжать расширять свои возможности и области применения, предлагая бизнесу все более эффективные и инновационные решения.
— Для успешного внедрения ИИ в бизнес-процессы важно определить ключевые области, инвестировать в обучение персонала и сотрудничать с экспертами. Такой подход поможет максимально использовать потенциал нейросетей и достичь значительных результатов.
