Преимущества и вызовы в использовании ИИ для бизнеса
Искусственный интеллект все глубже внедряется в бизнес‑среду, открывая перед предпринимателями широкие возможности автоматизации рутинных задач. Но вместе с этим возникает множество этических и правовых вопросов, которые приходится учитывать при использовании ИИ. В чем плюсы IT‑решений для бизнеса и какие проблемы появляются с их применением?
Оптимизация маркетинговых систем
Использование ИИ дает возможность бизнесу ускоренно анализировать большие объемы данных о клиентах, систематизировать их и на основе полученной информации создавать персонализированные рекламные кампании.
Один из примеров сервисов, способных взять на себя рутинные задачи, — платформа Mindbox. Она позволяет создавать контент для email‑рассылок, учитывая клиентское поведение, историю приобретений, интересы пользователей. Благодаря такому подходу повышается конверсия, экономится время и человеческие усилия.
Для повышения эффективности маркетинговой стратегии также можно использовать сервисы для генерирования контента Supa. С их помощью предприниматели создают тексты для рекламы, презентации быстрее и эффективнее без привлечения дизайнеров и копирайтеров.
Автоматизация бухгалтерского учета
Еще одно преимущество использования ИИ в бизнесе — возможность автоматизировать бухгалтерскую отчетность. Это помогает снизить риск ошибок и повысить эффективность.
Так, для распознавания оптических символов применяется система OCR. Она считывает, обрабатывает и переводит в цифровой формат информацию из бумажных и электронных документов. Это значительно сокращает время, которое необходимо бухгалтеру для выполнения перечисленных задач.
Рассылка: как вести бизнес в России
Пять полезных писем пришлем сразу после подписки. В них — бизнес‑идеи, готовые промпты для нейросетей, советы, как выбрать налоговый режим и получать пассивный доход
Повышение качества клиентской поддержки
Подключение круглосуточных чат‑ботов улучшает клиентский сервис и повышает лояльность аудитории. ML‑боты способны анализировать контекст запроса, историю общения с конкретным клиентом и выдавать релевантную информацию.
Яркий пример такой программы — BotMother. Она позволяет интегрировать чат‑боты в мессенджеры и соцсети, настраивать обработку сообщений, не требуя специальных технических навыков. Интеллектуальное ядро программы отслеживает ключевые слова и фразы в переписке с клиентом и сразу перенаправляет его к нужному специалисту, если вопрос не решается в рамках автоматического сценария.
Информационный анализ и прогнозирование
ИИ способен оперативно сводить воедино и анализировать данные из разных источников. Получая структурированную информацию, владелец бизнеса имеет возможность прогнозировать спрос на те или иные товары и услуги, в том числе его сезонные колебания.
Одна из лучших платформ для интеграции и анализа большого объема информации — Yandex DataLens. Она способна объединять CRM‑системы, различные форматы файлов и другие данные, затем визуализировать результаты в удобных для анализа дашбордах.
Управление бизнес‑проектами
Освободить время сотрудников и рационализировать процесс выполнения рутинных задач помогут такие сервисы, как Trello и Kaiten. Инструмент позволяет планировать и осуществлять мониторинг проектов.
Алгоритмы искусственного интеллекта учитывают динамику работы сотрудников, историю выполнения задачи и на основе анализа этих данных дают рекомендации, как эффективнее справляться с работой.
Какие риски несет использование ИИ в бизнес‑процессах
Кроме преимуществ, применение искусственного интеллекта в бизнесе может нести в себе потенциальные риски. Они связаны с нарушением этических и правовых норм, которые могут нанести ущерб репутации компании и спровоцировать юридические разбирательства.
ИИ анализирует обширный объем данных, среди которых есть недостоверная информация и даже нарушающая права человека. Яркий пример — автоматическое одобрение кредита потенциальным заемщикам с учетом ряда показателей. Важность одного из них, например, возраста, может быть переоценена, что ведет к дискриминации отдельного сегмента клиентов.
Кроме того, данные, взятые для анализа, бывают ошибочными. Это может стать причиной неправильно выстроенной стратегии продаж, дефицита товаров, некорректного ценообразования.
Например, искусственный интеллект сегодня активно применяется при найме сотрудников. Чтобы выявить подходящего соискателя, приходится тратить много времени и ресурсов для изучения резюме. По этой причине компании стараются автоматизировать процесс и передают его на откуп ИИ. В 2014 году эту практику попробовал внедрить Amazon. Руководство стремилось к тому, чтобы на основе машинного обучения программа выдавала из 100 загруженных резюме 5 лучших кандидатов. В результате ИИ стал отсеивать соискателей‑женщин даже там, где никаких особых требований к полу не предъявлялось. Это происходило лишь по той причине, что в обучающих резюме преобладали мужчины. В результате Amazon отказался от внедрения программы.
Как нивелировать риски при использовании ИИ в бизнесе
Технологии Explainable AI реализуются многими крупными компаниями, такими как Apple и другими. Разработки ведутся в рамках цифрового инжиниринга, коммуникаций, финансовой сферы. В них уже вложено более 10 млрд долларов.
Сегодня технологии XAI помогают установить контакт между человеком и автоматизированными системами. Они проникают не только в бизнес‑среду, но и в другие отрасли: медицину, транспорт, сферу услуг, производственную и военную нишу.
Для интерпретации данных уже используются несколько эффективных инструментов, таких как ELI5, SHAP, LIME, DALEX. Среди них наиболее популярными и востребованными остаются SHAP и LIME, которые дополняют друг друга. Первый анализирует вклад каждого из элементов ML‑модели в общий результат, а второй позволяет провести анализ всех факторов в конкретном случае.
В России технологии XAI пока не получили такого широкого распространения, как на Западе. Однако в Нижегородском университете и в РЭУ имени Г. В. Плеханова уже ведутся разработки. В 2023 году прошел форум AI Journey, на котором был задан вектор развития объяснимого искусственного интеллекта.
Использование искусственного интеллекта в бизнесе повышает эффективность. Но при этом необходимо помнить о соблюдении этических и правовых норм. Алгоритмы применения ИИ должны быть прозрачными, защищать конфиденциальность пользователей и соблюдать требования законодательства. Лишь в этом случае можно быть уверенным, что технологии применяются в интересах всех сторон.
