Приложения ИИ повышают эффективность бизнеса и улучшают процесс принятия решений в различных отраслях. Давай исследуем, как ИИ применяется в офисах.
Искусственный интеллект (ИИ) может ускорить принятие решений, оптимизируя задачи и анализируя данные в самых разных сферах бизнеса - от маркетинга до управления персоналом. Согласно индексу IBM "2021 Global AI Adoption Index", 74 % мировых предприятий внедряют ИИ или думают о его внедрении.
Ранее мы уже затрагивали различные идеи по созданию ИИ-бизнеса. Сегодня мы продолжим эту тему и посмотрим, как ИИ преобразует уже созданные предприятия в разных отраслях.
Многие задачи в офисах включают в себя повторяющиеся, ручные функции, такие как проверка электронной почты, ввод данных и создание отчетов. Эти задачи отнимают время от более важной работы. Исследования показывают, что 67 % людей считают, что постоянно повторяют одни и те же задачи, и тратят в среднем 4,5 часа в неделю на задачи, которые можно было бы автоматизировать. ИИ может взять на себя подавляющее большинство этих задач.
Прямым результатом того, что ИИ берет на себя часть задач, является то, что люди становятся более свободными, чтобы сосредоточиться на более стратегической работе. Но даже стратегическая работа может быть поддержана ИИ. Инструменты предиктивной аналитики ИИ могут выявлять новые возможности, отмечать проблемы и персонализировать предложения на основе исторических данных о клиентах.
ИИ может обрабатывать и анализировать огромные объемы данных быстрее, чем человек. Извлекая информацию из данных, ИИ помогает человеку принимать более взвешенные решения.
Например, ИИ может помочь в принятии решений, связанных с управлением цепочками поставок. Анализ данных о прошлых продажах и рыночных тенденциях может дать представление о прогнозировании спроса на продукцию. Точные прогнозы приводят к постоянному наличию нужного количества продуктов на складе. Точно так же системы ИИ могут находить оптимальные маршруты доставки, учитывая такие факторы, как трафик и погода, что позволяет экономить деньги и повышать эффективность.
ИИ не просто ускоряет офисную работу. Он также меняет то, как компании справляются с кризисами и обеспечивают бесперебойную работу. 95 % руководителей компаний считают, что их навыки управления кризисными ситуациями могли бы быть лучше. Ответом на этот вопрос может стать ИИ. Системы ИИ используют анализ данных и прогнозы, чтобы заметить потенциальные проблемы до их возникновения, помогая компаниям лучше подготовиться и быстро реагировать, когда это необходимо. Это снижает последствия сбоев в работе.
ИИ также может автоматизировать коммуникации во время кризиса, чтобы все участники быстро получали точную информацию. После кризиса ИИ можно использовать для анализа произошедшего, чтобы улучшить реакцию в будущем. Учась на предыдущих ошибках, компании становятся сильнее и лучше подготовлены к тому, что может произойти в следующий раз.
Отдел кадров любого предприятия может использовать искусственный интеллект для просеивания гор информации, чтобы увидеть закономерности, которые человек может упустить. Это пригодится, когда тебе нужно отсортировать тысячи резюме, чтобы найти идеальных кандидатов на должность.
Такие компании, как Unilever, уже видят преимущества использования подобных систем искусственного интеллекта. Они экономят более миллиона фунтов в год, используя такие инструменты ИИ, как HireVue, для просмотра резюме, чтобы быстро и без предвзятости найти лучших людей на конкретные вакансии.
Мы движемся к миру, в котором людям не нужно будет проводить собеседования при приеме на работу. Сгенерированные ИИ члены жюри смогут проводить собеседование и давать обратную связь кадровикам. Исследование 2020 года показало, что 55% компаний наращивают инвестиции в автоматизацию процессов подбора персонала.
Значит ли это, что ИИ заменит людей в HR? Хотя страх перед тем, что ИИ вытеснит людей с рабочих мест, вполне понятен, будущее, скорее всего, будет определяться сотрудничеством человека и ИИ. ИИ прекрасно справляется с обработкой данных и поиском закономерностей, но ничто не сравнится с человеческой способностью мыслить нестандартно, быть креативным и понимать других людей.
ESG, что расшифровывается как Environmental, Social, and Governance criteria, - это стандарты, которые инвесторы используют для оценки этических и устойчивых практик компании. Эти критерии выходят за рамки финансовых показателей, чтобы понять, как компания управляет воздействием на окружающую среду, относится к своим сотрудникам и управляет собой. По мере того как общество фокусируется на том, чтобы стать "зеленым", ESG-меры становятся все более важными для компаний по всему миру.
Такие методы ИИ, как машинное обучение и обработка естественного языка (NLP), можно использовать для того, чтобы понять, соответствуют ли предприятия критериям ESG и как улучшить их практику устойчивого развития. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие массивы данных, чтобы выявить закономерности, связанные с воздействием на окружающую среду, отношением к сотрудникам и корпоративным управлением. Выводы, сделанные на основе этого анализа, могут помочь уменьшить экологический след. Аналогично, методы NLP можно использовать для изучения текстовых данных из таких мест, как социальные сети и опросы, чтобы понять, как люди реагируют на усилия в области устойчивого развития.
Это лишь верхушка айсберга. Существует множество вариантов применения ИИ в ESG, включая:
ИИ также может помочь компаниям избежать потерь выручки от списаний и сократить утечку доходов. Используя ИИ для улучшения своих рабочих процессов, юридические фирмы могут стать более эффективными и прибыльными.
Такие компании, как LawGeex, используют ИИ для быстрого анализа юридических документов. Их системы ИИ выявляют потенциальные проблемы, указывают на важные детали и следят за тем, чтобы бумаги соответствовали правилам. Это делает весь юридический процесс гораздо более эффективным.
Одна из крупнейших в мире компаний по защите прав авиапассажиров, AirHelp, использует ботов с искусственным интеллектом в качестве агентов по выплате компенсаций. Эти боты обрабатывают претензии клиентов и оценивают их право на получение компенсации от авиакомпаний. В настоящее время они оценивают 30% претензий с точностью 95%.
У ИИ есть несколько полезных применений в анализе угроз. Одно из них - автоматическое обнаружение угроз, ИИ может находить аномалии и закономерности, которые указывают на потенциальные угрозы. Такие системы ИИ могут выявлять подозрительное поведение в режиме реального времени. Это позволяет оперативно реагировать и устранять угрозы.
Еще одно применение - помощь человеческим аналитикам в области кибербезопасности. Человеческие аналитики могут использовать ИИ в качестве усилителя, когда дело доходит до поиска угроз. Алгоритмы ИИ могут обрабатывать огромные массивы данных, чтобы обнаружить скрытые угрозы.
Такие компании, как Darktrace, предлагают системы искусственного интеллекта для мониторинга использования сети. Их системы могут замечать необычную активность и ловить кибератаки в момент их совершения. Поскольку киберпреступники находят новые способы совершения преступлений в сети, ИИ - необходимый инструмент для обнаружения и устранения таких угроз.
Влияние ИИ в сфере продаж за последний год было неоспоримо значительным. Около 14% профессионалов сейчас используют инструменты генеративного ИИ в продажах. Генеративный ИИ позволяет создавать сообщения, которые резонируют с индивидуальными предпочтениями, интересами и даже историей покупок клиентов. Благодаря этому отделы продаж могут повысить шансы на конверсию.
Кроме того, инструменты продаж с искусственным интеллектом могут автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как последующие письма и квалификация лидов. Это может высвободить человеческие ресурсы торговых представителей, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных аспектах процесса продаж. Тем временем чат-боты и виртуальные помощники, управляемые ИИ, могут мгновенно отвечать на запросы клиентов. Избегая задержек с ответами, компании могут поддерживать вовлеченность и интерес на протяжении всей воронки продаж.
Отделы продаж, как правило, очень тесно сотрудничают с отделами маркетинга, и инициативы в области ИИ могут быть перенесены и на них. Применяя ИИ в обеих сферах, компании могут создать целостный и эффективный путь клиента от начального взаимодействия до продажи и далее. Данные показывают, что 72% маркетологов используют ИИ для персонализации, повышая согласованность между маркетинговыми сообщениями и усилиями по продажам. Синергия между ИИ, маркетингом и продажами в конечном итоге приводит к повышению удовлетворенности клиентов и росту продаж.
Хотя ИИ - это невероятно мощный инструмент, который бизнес может использовать с выгодой для себя, важно применять его осторожно. Давай рассмотрим некоторые проблемы, которые можно ожидать при внедрении ИИ в рабочие процессы бизнеса.
Предприятия развиваются и включают ИИ в свой инструментарий. От заботы о скучных задачах до улучшения процесса принятия решений, обслуживания клиентов и снижения затрат - влияние ИИ на мир бизнеса огромно и неуклонно растет. По мере развития новых технологий ИИ бизнес найдет еще больше способов создавать контент, лучше использовать данные и находить новые инновационные решения проблем.
Окунись в будущее вместе с нами! 🚀 Изучи наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ. Узнай, как с помощью ИИ мы переосмысливаем такие отрасли, как производство и сельское хозяйство. Давай откроем для себя возможности вместе!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
