Применение искусственного интеллекта в бизнесе

Использование современных нейросетей позволяет бизнесу серьезно снизить затраты по многим статьям расходов, которые раньше требовали большого финансирования. ИИ пишет тексты, рисует картинки, создает рекламу, программный код, отвечает клиентам, ведет бухгалтерский учет. Расскажем, какие нейросети для этого использовать и как внедрить их в свой бизнес.

Как работает искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) — это алгоритмы, имитирующие работу мозга человека и способные принимать решения на основе обучения и ранее полученного опыта. Ключевое слово здесь «имитирующие», так как на современном этапе развития ИИ пока не может заменить человека во всем его многообразии. Однако некоторые узкие задачи ИИ уже решает лучше людей.

К таким задачам можно отнести распознавание изображений, написание кода, генерацию музыки, видео и текста. Для выполнения каждой из этих операций необходима своя нейросеть, которая заточена на выполнение конкретных операций.

Если сильно упростить, то ИИ работает следующим образом: есть некий набор данных, которые используются для обучения, например, фотографии с кошками. Компьютерной программе показывают их и говорят: здесь есть кошка, а на этом фото ее нет. После 10 000 подобных попыток найти кошку программа научится их определять на картинке.

Чтобы расширить список предметов, которые может определять нейросеть, нужно увеличить количество фотографий до миллионов, а также потратить огромные вычислительные мощности на обучение. Однако многие нейросети можно использовать бесплатно и это хороший шанс для бизнеса снизить свои затраты.

Если вы интересуетесь темой ИИ, то обратите внимание на облачные решения с GPU от Рег.ру. Здесь IT-компании могут найти инфраструктуру для разработки и тестирования ПО и быстрого запуска IT-продуктов на основе ИИ.

Как обучают искусственный интеллект

Обучение искусственного интеллекта — это процесс, при котором модель учится выполнять задачи на основе данных. Сначала необходимо отобрать данные и очистить их от пустых значений и четко классифицировать. Затем необходимо определить, какой задачей будет заниматься ИИ: классифицировать информацию, предсказывать цены, генерировать данные или управлять роботами.

В зависимости от задачи выбирается подходящий алгоритм или архитектура нейронной сети. Это может быть линейная регрессия, деревья решений, случайный лес, сверточные нейронные сети для обработки изображений или рекуррентные нейронные сети для анализа последовательностей. Далее выбирается алгоритм обучения: на примерах, с подкреплением, с учителем или без него.

Модель принимает входные данные, и на основе текущих параметров нейросеть придумывает результат. Сравнивает предсказания с правильными ответами ― вычисляет ошибку. Затем модель корректирует свои параметры, чтобы уменьшить ошибку, например, использует алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск. После обучения модель проверяют на новых данных, чтобы оценить ее производительность.

Как использовать искусственный интеллект в бизнесе

1. Маркетинг и продажи

• Данные о клиентах можно использовать для создания персонализированных рекомендаций, предложений и рекламы.
• Общение с клиентами можно автоматизировать через чат-боты и виртуальных ассистентов.
• ИИ может анализировать данные для прогнозирования будущих продаж и планирования запасов.

2. Финансы

• ИИ может помогать анализировать рынки, прогнозировать изменения курсов и выявлять тренды.
• Системы ИИ могут выявлять подозрительные транзакции в реальном времени.
• ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как классификация расходов и подготовка отчетности.

3. Логистика и управление цепочками поставок

• ИИ помогает найти наиболее эффективные маршруты доставки.
• ИИ может анализировать внешние факторы (погода, политические события) для предотвращения проблем в логистике.

4. Здравоохранение

• ИИ анализирует медицинские изображения, тесты и данные пациентов для точной диагностики.
• Устройства с ИИ могут следить за состоянием пациента в реальном времени.

5. Производство

• ИИ анализирует данные датчиков для предсказания возможных поломок.
• Роботы и системы ИИ выполняют рутинные операции на производстве.
• ИИ контролирует качество продукции в режиме реального времени.

6. Туризм и гостиничный бизнес

• ИИ предлагает клиентам индивидуальные туры и услуги.
• Динамическое ценообразование на основе спроса и других факторов.
• Автоматизация общения с клиентами через чат-боты.

7. Образование

• ИИ создает персонализированные программы обучения для студентов.
• ИИ анализирует и оценивает домашние задания и экзамены.

8. Развлечения и медиа

• ИИ создает тексты, музыку, видео и другие виды контента.
• ИИ помогает понять, что нравится пользователям, и предлагать соответствующий контент.
• ИИ создает сложных противников и адаптирует игровой процесс под уровень игрока.

Инструменты на основе ИИ и готовые нейросети для бизнеса

1. Маркетинг и продажи

• Amazon Personalize: Создает персонализированные рекомендации для пользователей на основе их поведения.
• Dynamic Yield: Позволяет создавать индивидуальные предложения и контент для клиентов в реальном времени.
• Dialogflow (Google): Платформа для создания чат-ботов с поддержкой естественного языка.
• Salesforce Einstein: Используется для анализа данных о клиентах и предсказания будущих действий.
• Hootsuite Insights: Анализирует социальные медиа для выявления трендов и настроений аудитории.

2. Финансы

• SAS Fraud Detection: Инструмент для выявления подозрительных транзакций в реальном времени.
• Riskified: Оценивает риски онлайн-транзакций и помогает минимизировать отказы платежей.
• Xero AI: Интегрирует ИИ для автоматизации бухгалтерских задач.
• UiPath: Роботизированная автоматизация процессов (RPA) для бухгалтерии.

3. Логистика и управление цепочками поставок

• Route4Me: Помогает оптимизировать маршруты доставки с использованием алгоритмов ИИ.
• OptimoRoute: Автоматизирует планирование маршрутов для курьеров.
• Blue Yonder: Использует ИИ для прогнозирования спроса и оптимизации запасов.

4. Кадры и HR

• HireVue: Использует видеоинтервью и анализирует эмоции, голос и язык тела кандидатов.
• TalentLyft: Автоматизирует процессы найма с помощью ИИ.
• Workday Adaptive Planning: Помогает анализировать производительность команд.

5. Здравоохранение

• IDx-DR: Система для диагностики диабетической ретинопатии.
• Zebra Medical Vision: Использует ИИ для анализа медицинских изображений.
• AliveCor: Приложение для мониторинга состояния сердца через смартфон.

6. Производство

• Cognite Data Fusion: Платформа для анализа данных датчиков и предсказания поломок.
• ABB Ability: Платформа для цифровой трансформации производства.
• QualySense: Использует ИИ для контроля качества продуктов питания.

7. Образование

• DreamBox Learning: Персонализированное обучение математике.
• Smart Sparrow: Платформа для создания адаптивных курсов.
• Gradescope: Автоматическая проверка заданий.

8. Развлечения и медиа

• Jukedeck (ныне Amper Music): Создает музыку с помощью ИИ.
• Runway ML: Платформа для создания видео и графики с использованием ИИ.

Что нужно знать перед внедрением ИИ в свой бизнес

1. Четко сформулируйте, какие проблемы или процессы вы хотите решить или оптимизировать с помощью ИИ. Начните с тех проблем, решение которых принесет наибольшую ценность для бизнеса.
2. Убедитесь, что у вас есть достаточный объем качественных данных для обучения моделей.
3. Оцените возможность интеграции ИИ-инструментов с текущими бизнес-процессами.
4. Обеспечьте безопасность данных, особенно если они содержат персональную информацию клиентов.
5. Обучите команду работе с новыми технологиями, чтобы они могли эффективно использовать ИИ-решения.
6. Оцените потенциальную отдачу от внедрения ИИ и сравните ее с затратами.
7. Решите, использовать ли готовые ИИ-платформы или создавать собственные модели. Начните с малого, чтобы протестировать эффективность решения.
8. Учитывайте вероятность сбоев или ошибок в работе ИИ.

Внедрение ИИ требует тщательной подготовки, четкого понимания целей и внимательного подхода к выбору инструментов и методов. Соблюдение этих рекомендаций поможет успешно интегрировать технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессы и получить максимальную выгоду от их использования.

Андрей Лебедев