Искусственный интеллект как инструмент повышения эффективности бизнеса

ИИ как бизнес-партнёр Искусственный интеллект ИИ уже активно изменяет бизнес, улучшая эффективность и снижая затраты. Например, чат-боты и виртуальные ассистенты автоматизируют общение с клиентами, обрабатывая запросы и предоставляя информацию круглосуточно, что снижает нагрузку на сотрудников. В маркетинге ИИ анализирует большие данные, выявляя тренды и предпочтения, что помогает точнее настроить рекламные кампании. Также ИИ используется для автоматизации бухгалтерии, управления запасами и предсказания потребностей в ресурсах, что снижает избыточные расходы. Кроме того, ИИ помогает в прогнозировании рынка и выявлении рисков, улучшая стратегическое планирование и принятие решений. Внедрение этих технологий не только повышает эффективность, но и открывает новые возможности для роста и инноваций, делая бизнес более конкурентоспособным.

Новый тренд в ИТ индустрии. Или большой разворот к антицифровизации? Bloomberg пишет, что шведская фин-тех компания Кlarna, являющаяся мировым лидером в области цифровых платежей с миллионами пользователей, отказывается от принятого в прошлом году решения о полной замене сотрудников искусственным интеллектом и собирается вновь набрать в штат людей. Что же случилось? Почему ИТ гигант приходит к пониманию, что ему нужен естественный интеллект, а не искусственный? Всего через год после начала полной замены людей на машины руководство компании открыто признаёт, что стремление сократить расходы за счёт тотального внедрения ИИ привело к снижению качества. Клиенты Кlarna, обращающиеся в тех поддержку с возможностью общения только с ИИ, не всегда получали ожидаемую обратную связь, машинный алгоритм далеко не всегда мог решить сложные, нестандартные вопросы. И это только вызывало раздражение у клиентов, желающих поговорить с реальным человеком и нормально объяснить суть проблемы. И эксперты соглашаются, что такое решение руководства одного из лидеров большого Фин-теха стало наглядным примером того, как погоня за сокращением издержек и слепая вера в технологию без глубокого понимания её реальных возможностей и ограничений может привести к обратному результату. Практика показала, что ИИ не способен полностью заменить человека, особенно в таких чувствительных областях, как клиентская поддержка, так как он лишь эффективный инструмент для решения стандартных и относительно простых задач, которые можно загнать в алгоритм. В вопросах же неформальных, сутевых и нестандартных, где ещё и требуется эмпатия и гибкость, тотальное использование ИИ - путь к снижению качества и, как следствие, потере клиентов. Интересно посмотреть, станет ли такое "прозрение" реальным трендом на антицифровизацию или, как минимум, на снижение темпов перехода на тотальную цифру без анализа очевидных и скрытых рисков. Мы же остаёмся при убеждении, что в век технологий главные инвестиции - в знания, а значит и в человеческий капитал.

Сквозной пайплайн Рынок разработки ПО сейчас как никогда сильно меняется. Происходит переосмысление казавшихся очевидными решений: любимый подопытный кролик OpenAI, шведская финтех компания Klarna отказывается от замещения на ИИ 700 сотрудников тех. поддержки. Создатель DOOM Джон Кармак снова поднимает тему оптимизации кода. И возможно, что всё дело в нежелании потребителей покупать компьютеры с процессорами, поддерживающими искусственный интеллект. Что стало очевидно по итогам 2024 года. Снова поднимают тему - Почему графика в играх не становится лучше. И почему мобильный сектор вытесняет консоли и ПК. Хотя звучит странно, когда за 10 лет ёмкость мирового рынка игр выросла в 2,5 раза. И очевидно, что смартфоны банально дешевле и доступны игроку 24/7. Отсюда и рост гиперказуальных игр, потому как на смартфоне особо некогда погружаться в атмосферу игры и маленький экран не особо этому способствует. Однако острая конкуренция на этом рынке также способствует новым решениям в разработке, как и постоянно обсуждаемый кризис геймдизайна, который стал следствием "насмотренности" игроков на самые разные игры на ПК и консолях. Особняком здесь стоит необходимость охватить аудиторию как пользователей смартфонов, так и игроков на ПК и консолях. И вообще - "разработка дорожает". Нейросети как раз и могут стать тем инструментом, который позволит создать сквозные пайплайны разработки игр с хорошей графикой и сюжетом, оптимальным кодом для всех игровых платформ, с удешевлением разработки при этом. Так я вижу цель создания сильного ИИ в разработке игр. И мы понемногу движемся в этом направлении. Кто первым сделает сильный ход, тот изменит расклад сил на мировом рынке объемом 180+ млрд долларов.

Новый тренд в ИТ индустрии. Или большой разворот к антицифровизации? Bloomberg пишет, что шведская фин-тех компания Кlarna, являющаяся мировым лидером в области цифровых платежей с миллионами пользователей, отказывается от принятого в прошлом году решения о полной замене сотрудников искусственным интеллектом и собирается вновь набрать в штат людей. Что же случилось? Почему ИТ гигант приходит к пониманию, что ему нужен естественный интеллект, а не искусственный? Всего через год после начала полной замены людей на машины руководство компании открыто признаёт, что стремление сократить расходы за счёт тотального внедрения ИИ привело к снижению качества. Клиенты Кlarna, обращающиеся в тех поддержку с возможностью общения только с ИИ, не всегда получали ожидаемую обратную связь, машинный алгоритм далеко не всегда мог решить сложные, нестандартные вопросы. И это только вызывало раздражение у клиентов, желающих поговорить с реальным человеком и нормально объяснить суть проблемы. И эксперты соглашаются, что такое решение руководства одного из лидеров большого Фин-теха стало наглядным примером того, как погоня за сокращением издержек и слепая вера в технологию без глубокого понимания её реальных возможностей и ограничений может привести к обратному результату. Практика показала, что ИИ не способен полностью заменить человека, особенно в таких чувствительных областях, как клиентская поддержка, так как он лишь эффективный инструмент для решения стандартных и относительно простых задач, которые можно загнать в алгоритм. В вопросах же неформальных, сутевых и нестандартных, где ещё и требуется эмпатия и гибкость, тотальное использование ИИ - путь к снижению качества и, как следствие, потере клиентов. Интересно посмотреть, станет ли такое "прозрение" реальным трендом на антицифровизацию или, как минимум, на снижение темпов перехода на тотальную цифру без анализа очевидных и скрытых рисков. Мы же остаёмся при убеждении, что в век технологий главные инвестиции - в знания, а значит и в человеческий капитал.

Похоже, рынок начал понимать, что сейчас главная ценность ИИ — не в замене людей, а в усилении их возможностей. Причем, это осознание произошло как в России, так и за рубежом. Например, шведский стартап Klarna, который в 2024 году заменил сотни операторов на искусственный интеллект, сейчас активно возвращает сотрудников назад. Яндекс поделился своей наработкой: сервисом, который помогает операторам контакт-центров отвечать на вопросы клиентов. Это не классический чат-бот, который говорит вместо человека, а ИИ-помощник: он анализирует запрос, находит ответ в базе знаний и предлагает оператору подсказку. Последнее слово — всегда за человеком. Сервис работает на основе облегчённых моделей YandexGPT, дообученных на сценариях поддержки более чем 50 сервисов «Яндекса». Что подобная логика решений даёт в перспективе? ИИ не в ущерб качеству Работники могут контролировать ИИ и не допускать репутационного ущерба от нерелевантных ответов. Например, Яндекс обещает, что в будущем в сервисе появятся не только подсказки, но и ИИ-агенты, которые будут автономно решать задачи, скажем, по отслеживанию статусов заказов, а также взаимодействовать с другими приложениями. При этом внутреннюю ИИ-кухню знают только сотрудники: для клиента входным окном коммуникации остаётся человек. Доступный путь оптимизации для бизнеса В условиях дефицита кадров работа с эффективностью использования рабочего времени кажется верной стратегией. К тому же, если раньше подобные технологии были доступны только крупным игрокам с большими бюджетами, то теперь и небольшие компании получат возможность использовать ИИ-инструменты. Оптимизировать труд операторов колл-центров без падения качества — сложная задача и интересно посмотреть, как ее решают бигтехи

ИИ-ассистенты в ритейле: не эксперимент, а рабочий инструмент За год интерес к ИИ-ассистентам в ритейле вырос почти в 8 раз! На торговые компании приходится 18,2% от общего числа тендеров на разработку и внедрение интеллектуальных помощников больше только у банков . ИИ-ассистенты берут на себя рутину: обработку стандартных запросов, подготовку документов и аналитику. А еще помогают упростить и улучшить коммуникации с клиентами. Что в итоге? Меньше ручного труда — больше выручки и довольных клиентов. На слайдах цифры, доказывающие пользу ИИ-помощников от MTS AI для роста прибыли и эффективности торгового бизнеса. Если вы тестируете или во всю используете ИИ-ассистентов — напишите в наше сообщество. Мы поделимся результатами в блоге и, возможно, соберём отдельный вебинар. Другие наши отраслевые ИИ-решения ищите тут

Искусственный интеллект — уже не будущее, а реальность — Авито на Upgrade Retail. Руководитель разработки Авито AI Lab Олег Королев поделился советами по применению искусственного интеллекта в ритейле на конференции Upgrade Retail в Москве. По его мнению, перед внедрением ИИ компаниям стоит четко определить образ идеального результата и конкретные бизнес-цели. Ключевые направления ИИ-трансформации в ритейле: Автоматизация рутинных операций — внедрение чат-ботов, генерации текстов и автоматической модерации для оптимизации повседневных задач Повышение качества клиентского обслуживания — использование умных рекомендаций и персонализации контента Обеспечение контроля над данными — разработка собственных моделей вместо передачи конфиденциальной информации внешним сервисам типа ChatGPT Развитие внутренних компетенций — создание собственных решений для снижения зависимости от зарубежных разработок С какими вызовами столкиваются компании при внедрении ИИ? ‼ Слабая поддержка русского языка — тексты на других языках составляют большую часть обучающего датасета популярных моделей ‼ Высокие затраты — необходимость инвестиций в инфраструктуру, обучение моделей, сильную команду дата-сайентистов ‼ Особое внимени безопасности — нужно внимательно относиться к передаче данных за контур компании «Современные генеративные модели уже достаточно сильны, чтобы приносить пользу бизнесу прямо сейчас. Мы используем облегченные модели с 7 миллиардами параметров. Для рабочих решений главное — не размер модели, а качество данных, на которых вы проводите ее обучение»