Как компании автоматизировать процессы с помощью ИИ
Какие задачи бизнеса уже взял на себя искусственный интеллект
Взаимодействие с клиентами. Раньше компании использовали чат‑ботов, а сегодня внедряют интеллектуальных помощников на основе AI‑технологий. Они отвечают на вопросы клиентов, облегчают работу службы поддержки и колл‑центра. Умный бот умеет распознавать и анализировать ключевую информацию, поддерживает разговор в течение длительного времени и отвечает похоже на человека.
Рутинные бизнес‑процессы. Искусственный интеллект успешно занимается составлением таблиц, заполнением карточек, сбором информации, первичным анализом отчетов, резюме соискателей и других документов. ИИ умеет находить нужные данные, вставлять их в правильные поля, выявлять ошибки и давать рекомендации по исправлению неточностей.
Маркетинг. С помощью нейросетей маркетологи анализируют целевую аудиторию и конкурентов, разрабатывают гипотезы, изучают эффективность рекламных креативов, выбирают оптимальное время для показа. ИИ помогает делать потенциальным клиентам персонализированные предложения.
Беспилотное управление транспортом. Благодаря ИИ стремительно развиваются беспилотные технологии. Нейросети уже умеют анализировать ситуацию на дороге: оценивать погодные условия, учитывать разметку и знаки, наличие других автомобилей и людей вокруг.
Внедрению ИИ в бизнес‑процессы должно предшествовать выявление тех задач, которые можно оптимизировать и автоматизировать с помощью нейросетей, а также тщательный выбор подходящих инструментов. Для этого необходимо изучить доступные решения на рынке с учетом специфики бизнеса и потребностей компании.
Бесплатная рассылка: как использовать ИИ в бизнесе
Узнайте, как писать эффективные промпты, создавать ИИ‑агентов для решения бизнес‑задач, и проходите мини‑практикумы в популярных сервисах. Всего — семь писем, которые помогут разобраться, как работать с нейросетями
Популярные нейросети для решения бизнес‑задач
Логистика и доставка. SmartPack, Epicor ERP, Echo Global Logistics помогают построить оптимальный маршрут, спрогнозировать задержки, оптимизировать расходы топлива.
Учет и отчетность. С ведением бухгалтерии, сокращением рутинных задач, повышением точности финансового учета помогут справиться Numerous.ai, Zoho, Ai Copilot, Botsheets, SheetAI. DreamDocs в свою очередь, упрощает документооборот.
Маркетинг. Аналитику и прогнозирование могут взять на себя Quid, Remesh, Segment, Amplitude, Mixpanel, Heap, Kissmetrics. Они изучают поведение клиентов, определяют группы людей, которым подойдет предложение компании. Спрос анализируют Moneyplace, Salesforce. За реакцией пользователей следят Luminoso, Hootsuite Insights, Crayon.
Брендинг. Продвижение брендов не ограничивается рекламными кампаниями. Параллельно они знакомят аудиторию со своей продукцией, привлекают инвесторов, заботятся об имиджевой составляющей. Для создания презентаций для партнеров и клиентов можно использовать проект Tome. Namelix подойдет для нейминга и создания логотипов, а BrandMark поможет упаковать брендбук полностью.
Электронная коммерция. Поскольку сегодня уже редкий бизнес работает в отрыве от онлайна, не стоит забывать о нейросетях, которые помогут компании эффективно работать в сети. Craftum AI сгенерирует сайт. ChatGPT, YandexGPT напишут текст, Deepl — переведет его на множество языков, а Riverside AI поможет превратить в знаки любую аудио- или видеозапись. Midjorney, AI Banner помогут с генерацией изображений и дизайнами для упаковки продукции. Также существуют отдельные решения для цифрового маркетинга. Например, Writesonic поможет с SEO‑оптимизацией, а Clever AI — c повышением эффективности digital‑инструментов в целом. Postmypost AI составит контент‑план и SMM‑стратегии.
Также существуют нейросети для выполнения нетривиальных бизнес‑задач. Например, Rationale поможет предпринимателям с принятием решений, a Sider поработает персональным AI‑ассистентом.
Этапы внедрения искусственного интеллекта в бизнес‑процессы
Интеграция ИИ в существующие системы компании. Нужно понять, как интегрировать ИИ со своей IT‑инфраструктурой. Ведь немногие команды внутри компаний обладают нужными компетенциями и уже умеют работать с AI‑технологиями, а также знают, как масштабировать и обслуживать решения, основанные на ИИ. Поэтому первая задача, которую предстоит решить — кому поручить интеграцию.
Если ресурсов компании недостаточно — понадобятся сторонние специалисты. Они разработают стратегию интеграции искусственного интеллекта с существующей инфраструктурой. Для этого можно использовать прямое подключение к базе данных, webhooks, API‑протокол.
Самые простые (но зачастую примитивные) решения, которых достаточно для выполнения несложных задач, предлагают сами разработчики нейросетей. Например, для интеграции ChatGPT чаще всего используют подключение с помощью бота GPTs. Это nocode‑бот, которого можно обучить под нужную рутинную задачу. К примеру, он может проверять статьи перед публикацией на соответствие заданным критериям.
Если же нужна полноценная интеграция для применения ИИ внутри программного продукта, который использует компания, то понадобится связать работу этой системы с нейросетью через API‑протокол. По нему ИИ будет получать запросы из корпоративного продукта и отвечать на них. Для выполнения интеграции понадобятся услуги программиста, который создаст код для этого взаимодействия.
По API нейросети интегрируют в сложные бизнес‑процессы:
- аналитика больших массивов данных;
- автоматизация технически сложных процессов, например, беспилотное управление автомобилем, мониторинг строительной площадки;
- общение с клиентами на основе предыдущего опыта взаимодействия с ними и их персональных предпочтений.
Обучение модели. Пока программисты занимаются интеграцией ИИ, необходимо привести в порядок данные, если они разрознены: собрать и систематизировать их. Ведь в дальнейшем именно они станут основой для работы машинного разума. Необходимо удалить лишнюю информацию, отсортировать оставшуюся, разработать стандарты работы с данными, например, их защиту и конфиденциальность.
После завершения интеграции нужно обучить модель работе с задачами бизнеса. Ведь поначалу она будет опираться на базовые знания без учета специфики деятельности компании. Но уже после нескольких запросов, постановок задач она поймет, каким должен быть результат и какими данными можно оперировать. По мере обучения результаты работы ИИ будут становиться точнее. Так, если вы планируете использовать нейросеть в бухгалтерском софте, то имеет смысл загрузить в нее учетную документацию.
В использовании готовых продуктов на основе ИИ могут есть преимущества и недостатки. Конечно, компания может создать собственную генеративную модель и выполнить развертывание ИИ на собственных серверах, но для этого понадобятся ресурсы: время, деньги, специалисты с нужным уровнем компетенций.
Тестирование работы нейросети. До полномасштабного внедрения искусственного интеллекта в бизнес‑процессы, необходимо тщательно протестировать его в контролируемых средах. Это поможет проверить, как он справляется с задачами и убедиться, что данные, которыми он оперирует, находятся в безопасности. Тестирование позволяет выявить недостатки в работе ИИ и при необходимости откорректировать настройки. После этого можно попробовать запустить маломасштабные пилотные проекты для оценки эффективности работы ИИ перед полноценным внедрением.
Также важно постоянно мониторить и анализировать результат работы интеллектуальной системы для корректировки стратегии. Для оценки можно использовать метрики качества нейросетевых моделей, такие как точность (Precision), полнота (Recall), стабильность и производительность. Не менее важным является регулярное обслуживание ИИ. Своевременные обновления имеют большое значение, поскольку модели постоянно дорабатываются и совершенствуются.
Обучение персонала работе с новым инструментом. На обучение команды могут понадобиться средства. Но в итоге именно от навыков работы с ИИ зависит результат его использования. Важно уметь правильно формулировать запросы машине. Пользователь может прийти к выводу, что нейросеть работает с ошибками, хотя на самом деле это он не понимает алгоритмов ее работы, обращаясь с ИИ как с чат‑ботом или с голосовым помощником.
Не стоит упускать из виду одно из ключевых преимуществ нейросетей — их гибкость и адаптивность. С одной стороны, их можно максимально глубоко обучать под себя и свои потребности. С другой — модель сама будет всё время меняться, получая новые данные от пользователей. С третьей — измениться могут задачи компании. Поэтому, используя искусственный интеллект в бизнес‑процессах, необходимо быть готовым к постоянным корректировкам и внесению изменений в настройки.
Обеспечение безопасности данных. Перед внедрением ИИ в бизнес‑процессы важно оценить потенциальную пользу и риски, уделить внимание вопросам безопасности и конфиденциальности данных.
Для этого необходимо:
- защитить системы от несанкционированного доступа с использованием современных алгоритмов шифрования и аутентификации;
- обеспечить целостность данных с помощью цифровых подписей и хэш‑функций, которые позволяют отследить любые изменения в данных;
- использовать механизмы псевдонимизации и анонимизации данных, чтобы свести к минимуму риск утечки информации;
- регулярно проверять систему на наличие уязвимостей и принимать меры по их устранению;
- соблюдать правила защиты данных, например, общий регламент GDPR.
Подведем итоги
Нейросети помогают бизнесу автоматизировать бизнес‑процессы и повысить эффективность работы компании. Точность аналитики и исследований вырастает в разы благодаря ключевому преимуществу ИИ — умению работать с большими массивами данных, качественно их анализировать и интерпретировать, параллельно обучаясь.
Интеллектуальные помощники уже научились справляться с разными бизнес‑задачами, при этом их интеграция доступна даже для малого и среднего бизнеса.
С учетом сокращения рутинных процессов нейросети становятся новой точкой роста для бизнеса. Эксперты уверены, что в ближайшие годы большинству российских компаний будет сложно оставаться конкурентоспособным без ИИ.
