ProductLand

13 октября 2023

#AI 5

6 шагов для внедрения искусственного интеллекта в ваш бизнес. Инструкция для тех, кто не знает с чего начать

image

Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью современного бизнеса, и это не удивительно. Спрос на ИИ-технологии растет, и компании, которые успешно интегрируют их в свои операции, получают значительные преимущества. 

Однако, прежде чем внедрять ИИ в ваш бизнес, стоит оценить, насколько это действительно необходимо. На эту тему мы пообщались с Никитой Лалиевым, экспертом и AI-консультантом flexitech.ai, вместе с ним мы  разобрали как начать цифровизацию своего бизнеса и какие сложности могут возникнуть на пути к успеху.

Искусственный интеллект в бизнесе, надо или нет?

ИИ - это не просто модное явление, это практический инструмент, который может увеличить эффективность многих бизнес-процессов. 

Стремительный рост применения AI обусловлен ростом объемов данных и возможностью извлечения ценной информации из них. Пандемия COVID-19 также ускорила процесс внедрения, поскольку компании искали способы автоматизировать и оптимизировать внутренние и внешние бизнес-процессы.

ИИ может быть использован в различных сферах бизнеса. Это может быть улучшение существующих процессов, замена устаревших методов, или даже создание новых продуктов и услуг, основанных на ИИ-технологиях.

Задачи, которые ИИ может решать, можно разделить на три большие категории: 

  • прогнозирование, 
  • автоматизация 
  • генерация. 

С чего начать?

Прежде чем начать интеграцию ИИ в бизнес, следует пройти несколько важных шагов:

1. Исследование рынка. Изучите гипотетические кейсы, которые уже применяются на рынке. Понаблюдайте за тем, какие компании и в каких областях успешно используют ИИ-технологии.

2. Анализ бизнес-процессов. Разложите ваш бизнес на составные части и определите, какие процессы приносят наибольшую прибыль. Это поможет определить, где следует сосредоточить усилия при внедрении ИИ.

3. Определение стратегии. Подумайте о вашей стратегии и целях. Что вы хотите достичь с помощью ИИ? Какие задачи вы хотите решить или какие процессы улучшить?

4. Общение с сотрудниками. Обратите внимание на “боли” ваших сотрудников. Узнайте, какие процессы им кажутся неэффективными и где они видят потенциал для улучшений.

5. Моделирование ситуации. Попробуйте представить, какие изменения произойдут при внедрении ИИ в выбранные процессы. Сформулируйте локальные выгоды от внедрения и оцените экономическую эффективность.

6. Формулирование четких бизнес- требований. Определите, какие задачи должны быть решены после интеграции AI.  Поймите, какие результаты вы ожидаете получить в конечном итоге.

Что конкретно можно улучшить с помощью ИИ? 

Разберем конкретные примеры! Ищите ваше направление и смотрите какие технологии можно внедрить непосредственно в ваш бизнес: 

Маркетинг и Продажи

Генеративные модели, обработка естественного языка

  • Генерация контента (Content generation): Автоматизированное создание контента, такого как статьи, описания продуктов и маркетинговые материалы. 
  • Персонализация (Personalization): Создание персональных предложений и контента для каждого клиента на основе его предпочтений и поведения. 
  • Генерация лидов (Lead generation): Процесс привлечения потенциальных клиентов и собирания информации о них. Например, сбор контактных данных через веб-формы.
  • Маркетинговые исследования (Market research): Сбор и анализ данных о рынке, конкурентах и потребителях для принятия информированных решений. 
  • Саммари контента (Content summarization): Автоматизированное создание кратких и информативных резюме из больших объемов текста, например, из обращений клиента или собрания.
  • Анализ аудитории (Audience analysis): Изучение характеристик и поведения целевой аудитории для более точного нацеливания маркетинговых усилий. 

Компьютерное зрение

  • Улучшение пользовательского опыта с визуальным поиском (Smooth user experience with visual search): Развитие инструментов для визуального поиска продуктов и информации. 
  • Выявление плагиата с помощью поиска похожих изображений (Plagiarism detection with image similarity search): Использование алгоритмов для обнаружения плагиата в графических и текстовых материалах. 

Работа с данными

  • Анализ исторических данных по активности клиентов (Historical data analysis on customers’ activity): Исследование исторических данных о поведении клиентов для выявления тенденций и паттернов. 
  • Прогнозные аналитические данные о продажах (Predictive sales analytics): Использование анализа данных для прогнозирования будущих продаж и трендов.
  • Персонализированные рекомендации контента (Personalized content recommendation): Предоставление пользователям персональных рекомендаций для улучшения их опыта.
  • Сегментация клиентов (Customer segmentation): Разделение клиентской базы на группы схожих потребителей для более точной маркетинговой стратегии.

Здоровье

Генеративные модели, обработка естественного языка

  • Разработка чат-ботов и виртуальных ассистентов для обслуживания пациентов и оказания медицинских услуг.
  • Запись на прием: Системы для удобной записи пациентов на прием к врачу через интернет.
  • Генерация отчетов о состоянии пациентов: Автоматизированное создание отчетов и документации о состоянии пациентов.
  • Рекомендации по лечению: Разработка систем, которые предоставляют рекомендации по лечению и медицинской терапии.
  • Медицинские исследования: Применение искусственного интеллекта для анализа исследований и клинических испытаний.
  • Извлечение данных для интеллектуальной диагностики: Использование алгоритмов для извлечения и анализа данных для диагностики заболеваний.

Компьютерное зрение

  • Прогноз результатов на основе медицинских записей: Использование данных для прогнозирования исходов лечения пациентов.
  • Анализ неструктурированных данных в записях врачей: Обработка неструктурированных медицинских данных для извлечения информации.
  • Аналитика данных о рецептах: Анализ данных о выписке лекарств для оптимизации и контроля.
  • Медицинская обработка изображений и прогнозирование/идентификация заболеваний: Использование технологий обработки изображений для прогнозирования и идентификации болезней.
  • Распознавание действий и обнаружение падений для ухода за пациентами: Использование технологии для мониторинга действий пациентов и обнаружения падений для предоставления помощи.
  • Физическая терапия и фитнес с оценкой позы: Разработка систем физической терапии и фитнеса с оценкой позы пациента.
  • Аутентификация персонала с распознаванием лица: Использование технологии распознавания лиц для аутентификации медицинского персонала.

Работа с данными

  • Управление страховыми претензиями: Разработка систем для управления страховыми претензиями и выплатами.
  • Авторизация на предварительное одобрение (Prior authorization): Процессы авторизации на предварительное одобрение для медицинских процедур и лечения.
  • Аналитика данных пациентов в электронных медицинских записях: Использование данных из электронных медицинских записей для анализа состояния пациентов и предоставления рекомендаций.
  • Оптимизация запасов: Анализ и оптимизация запасов медицинского оборудования и лекарств.
  • Прогноз нагрузки персонала больницы на основе истории посещений пациентов: Использование данных о посещениях пациентов для прогнозирования нагрузки на медицинский персонал больницы.
  • Прогнозирование спроса на лекарства для предотвращения дефицита: Анализ данных для определения спроса на лекарства и предотвращения дефицита.

E-commerce

Генеративные модели, обработка естественного языка

  • Чат-боты для поддержки клиентов (Customer support chatbots): Использование чат-ботов для обслуживания клиентов, отвечая на вопросы и решая проблемы.
  • Анализ обратной связи клиентов (Customer feedback analysis): Анализ обратной связи от клиентов для улучшения качества обслуживания и товаров.
  • Персонализированный опыт шопинга (рекомендации, уведомления) (Personalized shopping experience): Создание персональных рекомендаций и уведомлений для клиентов для увеличения продаж и удовлетворенности клиентов.

Компьютерное зрение

  • Анализ настроения клиентов (Customer sentiment analysis): Оценка настроения клиентов на основе их обратной связи и отзывов.
  • Визуальный поиск товаров для удобного шопинга (Visual search of products): Возможность поиска товаров с использованием визуальных изображений для улучшения опыта покупателей.
  • Поиск похожих изображений для повышения конверсии (Image similarity search): Использование алгоритмов для поиска похожих товаров и изображений для увеличения конверсии.
  • Анализ поведения клиентов и прогнозирование спроса (Customer behavior analysis and demand prediction): Использование данных о поведении клиентов для прогнозирования спроса на товары и услуги.

Работа с данными

  • Анализ конкурентных товаров (Competitor products analytics): Анализ товаров конкурентов для выявления конкурентных преимуществ и стратегий.
  • Прогнозирование оттока клиентов (Customer churn prediction): Использование данных для прогнозирования, когда клиенты могут покинуть бренд.
  • Анализ цен (Price analysis): Мониторинг и анализ цен на товары и услуги для оптимизации ценовой стратегии.
  • Управление запасами (Inventory management): Оптимизация уровней запасов товаров для улучшения эффективности и уменьшения издержек.

Retail

Генеративные модели, обработка естественного языка

  • Персонализированный маркетинг (Personalized marketing): Создание маркетинговых кампаний, учитывающих предпочтения и поведение конкретных клиентов.
  • Обслуживание и поддержка клиентов (Customer service and support): Предоставление качественного обслуживания и поддержки клиентов для решения их вопросов и проблем.
  • Анализ данных о клиентах (Customer data analysis): Использование данных о клиентах для понимания их потребностей и поведения.
  • Сбор и анализ отзывов клиентов (Customer reviews collection and analysis): Сбор и анализ отзывов и рецензий клиентов для улучшения продуктов и услуг.

Компьютерное зрение

  • Предотвращение кражи и магазинных краж (Theft and shoplifting prevention): Разработка систем и методов для предотвращения краж и магазинных краж.
  • Мониторинг продуктивности сотрудников (Employee productivity monitoring): Использование данных для мониторинга продуктивности сотрудников и улучшения рабочих процессов.
  • Обнаружение товаров на полках розничных магазинов; отсутствие товара на полках (Product detection on retail store shelves; shelf stock-out): Использование технологий для мониторинга наличия товаров на полках магазинов и предотвращения дефицита товаров.

Работа с данными

  • Анализ исторических данных о продажах и трендах (Historical sales data and trends analysis): Использование данных о продажах и анализ трендов для разработки стратегий продаж и прогнозирования будущих успехов

Гейминг

Генеративные модели, обработка естественного языка

  • Создание контента и дизайна персонажей (Content and character design creation): Разработка контента и дизайна персонажей для видеоигр.
  • Автоматизированное тестирование (Automated testing): Использование автоматизированных инструментов для тестирования игровых приложений и выявления ошибок.
  • Персонализированный игровой опыт (Personalized gaming experience): Создание персонализированных игровых опытов, учитывающих предпочтения игроков.
  • Автоматизированный анализ отзывов игроков с форумов и социальных медиа (Automated analysis of player reviews collected from forums and social media channels): Использование автоматизированных методов для анализа отзывов игроков и обратной связи из социальных сетей и форумов.

Компьютерное зрение