Внедрение ИИ в бизнес: новые подходы и вызовы для цепочек поставок

BIA Technologies: внедрение любых ИИ-инструментов в бизнес требует перестройки управленческих моделей Об этом представитель ИТ-компании заявил во время выступления на круглом столе «Искусственный интеллект - драйвер трансформации или новая мода», где эксперты обсудили, как ИИ-технологии меняют подходы к созданию программных продуктов и оптимизации бизнес-процессов. Мероприятие прошло 12 марта в Санкт-Петербурге и стало частью исследовательского проекта РБК «IT проекты и технологии развития 2024». «Сегодня компании выбирают цифровые решения, которые, по их мнению, должны приносить прибыль или минимизировать издержки. Поэтому любое внедрение ИИ сначала тщательно обосновывается с точки зрения его экономической эффективности и потенциальной отдачи. Помимо финансовых, административных и технических барьеров, одним из существенных препятствий внедрения ИИ-решений в бизнес-процессы может стать неготовность менеджмента к их перестройке в будущем. После интеграции любого высокотехнического инструмента, дающего объективную картину положения и функционирования компании, становится очевидным то, что ранее было невозможно установить в «ручном» режиме. В результате уже на первых этапах работы системы это потребует от менеджмента принятия новых управленческих решений», – рассказал директор департамента разработки и внедрения систем искусственного интеллекта BIA Technologies Михаил Красильников. По словам эксперта, бизнес предпочитает ИИ-решения, так как они позволяют более эффективно обрабатывать данные, прогнозировать потребности и оптимизировать процессы, что ведет к увеличению прибыли и снижению издержек. ИИ также улучшает доступность информации и прозрачность, что способствует более обоснованным решениям. Отметим, участниками дискуссии стали руководители и профильные эксперты Российского союза промышленников и предпринимателей, компаний «Авито», «Газинформсервис», «Комфортел» и «Воздушные Ворота Северной Столицы». М. Красильников, фото РБК Петербург #BIATechnologies

Эксперт Авито прокомментировал реальное значение ИИ для трансформации общества Олег Королев, руководитель разработки AI Lab Авито, принял участие в экспертной дискуссии РБК Петербург, посвященной ключевым вопросам внедрения ИИ в бизнесе и IT-проектах. «Мы наблюдаем одновременно и хайп вокруг ИИ, и реальную трансформацию. ИИ кардинально меняет подходы к разработке и аналитике, но в то же время рынок еще учится с ним работать. Машинное обучение уже решает задачи самого высокого уровня, напрямую влияя на бизнес-процессы и принятие решений», — прокомментировал Олег. Эксперт отметил, что за последние два года технологии ИИ продвинулись от экспериментов к конкретным рабочим продуктам. В Авито алгоритмы искусственного интеллекта играют ключевую роль в аналитике, прогнозировании спроса, повышении эффективности поиска и других сферах. В дискуссии также приняли участие эксперты в области искусственного интеллекта, цифровизации и кибербезопасности из технологических компаний и государственных организаций

Искусственный интеллект за последние несколько лет эволюционировал в своем развитии: растет и количество игроков, и доступных решений. Правда, из особенностей, конкуренция будто бы пока идет не за самого пользователя, а скорее за качество нейросети на «бумаге», то есть за цифры в бенчмарках по итогам исследований. Все из-за общепринятого в индустрии подхода, когда эффективность измеряется сравнением разных нейросетей по заданным параметрам. Если на заре появления нейросетей этот подход был логичным, то сейчас все с точностью да наоборот. Сами оценки, по мнению экспертов, не отражают объективную реальность. Они не показывают практическую применимость нейросетей, а ее можно увидеть только в реальных сервисах и продуктах, которыми пользуются россияне для решения совершенно разных задач каждый день. Это и есть главный замер качества и востребованности нейросети сейчас.

Роботизация и рабочие места: как сохранить баланс между технологиями и трудовыми ресурсами Роботизация и автоматизация процессов повышают эффективность бизнеса, но вызывают опасения за будущее рабочих мест. Роботы способны выполнять рутинные, опасные или высокоточные задачи быстрее и дешевле, чем человек. Автоматизация несет риски сокращения рабочих мест и необходимости переобучения сотрудников. Роботизация повышает спрос на высококвалифицированных специалистов и требует постоянного обучения и адаптации. Важно развивать soft skills, такие как критическое мышление, коммуникация, креативность и эмоциональный интеллект. Создание новых рабочих мест в высокотехнологичных отраслях открывает возможности для развития. Гибридные модели работы, где роботы и люди работают вместе, могут быть эффективными. Социальная защита и поддержка временно оставшихся без работы из-за автоматизации также важна. Блог Дзен ВК Канал Бот Реклама

Что сейчас происходит в мире криптовалюты. Узнать

Как искусственный интеллект и новые технологии меняют глобальные цепочки поставок Искусственный интеллект ИИ и передовые технологии трансформируют глобальные цепочки поставок, делая их более эффективными и устойчивыми. Компании все чаще используют ИИ для анализа данных, оптимизации логистики и прогнозирования спроса, что снижает издержки и повышает скорость доставки. Одним из ключевых преимуществ ИИ является его способность анализировать огромные массивы данных в реальном времени. Это позволяет предсказывать возможные сбои в поставках и оперативно реагировать на изменения рыночной ситуации. Кроме того, автоматизация процессов с помощью ИИ и роботизированных систем минимизирует человеческий фактор и повышает точность операций. Технологии блокчейна также играют важную роль, обеспечивая прозрачность и отслеживаемость товаров на каждом этапе поставок. Это особенно важно для отраслей, где необходимо соблюдать строгие стандарты безопасности, например, в фармацевтике или пищевой промышленности. Компании, использующие ИИ, уже демонстрируют значительные успехи. Например, крупнейшие мировые ритейлеры сокращают время доставки благодаря алгоритмам машинного обучения, которые оптимизируют маршруты перевозок. Производители внедряют «умные» склады, где роботы работают бок о бок с людьми, ускоряя обработку заказов. Однако внедрение новых технологий сопряжено с вызовами. Кибербезопасность остается одной из главных проблем, поскольку цифровизация цепочек поставок делает их уязвимыми для кибератак. Кроме того, компаниям необходимо адаптировать сотрудников к работе с ИИ и автоматизированными системами. Несмотря на эти трудности, эксперты сходятся во мнении, что ИИ и передовые технологии станут неотъемлемой частью глобальных цепочек поставок, повышая их устойчивость и гибкость перед будущими вызовами.

Российский рынок ИИ движется в сторону возможного отказа от бенчмарков. По мнению эксперта, главный критерий лидерства в этой технологической гонке ИИ сегодня — практическое применение нейросетей, то есть встраивание ИИ в реальные продукты и сервисы. Такие примеры в России уже есть : Яндекс и сервисы его экосистемы, Сбер, ТБанк, МТС и многие другие.

Новыми критериями успеха развития рынка ИИ в России могут стать практическое применение нейросетей, то есть интеграция технологий в привычные для миллионов пользователей сервисы. А не замеры по бенчмаркам, как это принято сейчас. Тренд правильный и первые ростки его зарождения уже есть. Эксперты отмечают, что лидерство сегодня за тем ИИ, продуктами которого реально пользуются россияне.

Автоматизация проникает во все сферы жизни, обещая скорость, точность и минимизацию человеческого фактора. Но реальность выглядит иначе. Даже самые продвинутые системы порой зависают на элементарных задачах. Недавний случай на складе Amazon, где два робота не смогли разъехаться из-за «ментальной связи», показывает, что искусственный интеллект далеко не безупречен. При этом мир активно движется к полной автоматизации, передавая машинам контроль над логистикой, производством, финансами и даже принятием решений. Человеческая ошибка всегда была фактором риска, но кто возьмёт на себя ответственность за сбои в алгоритмах, когда они начнут управлять критическими системами? Развитие технологий — неизбежный процесс, но его последствия редко обсуждаются. Машины не думают, не сомневаются, не адаптируются к непредвиденным ситуациям так, как человек. Но их внедрение продолжается ускоренными темпами, пока человеческий труд обесценивается. Если даже складские алгоритмы «тупят», что произойдёт, когда им доверят больше?