Роботы решают: внедряем искусственный интеллект в свой бизнес

В одном из наших прошлых материалов мы уже затрагивали тему искусственного интеллекта в бизнесе. Но тема настолько актуальна, что требует продолжения. По данным журналистов, число компаний, которые работают с технологиями ИИ, растет в пять раз каждые четыре года по всему миру. А глобальная выручка от BigData может достичь в этом году почти 300 миллиардов долларов.

Зачем все это вообще нужно?

Искусственный интеллект имеет широкие возможности, но, прежде всего, он позволяет обрабатывать огромные пласты любых данных. Кроме того, ИИ может работать с разрозненными данными из разных источников и приводить их к общему знаменателю, а также делать прогнозы на основе обработанных данных. Еще одна важная функция – аналитика. Другими словами, искусственный интеллект – это полезный инструмент, который может помочь развитию бизнеса и разгрузить сотрудников.

Наиболее известные средства с искусственным интеллектом, которые применяются в бизнесе – это различные программы для кибербезопасности, инструменты для ведения статистики продаж и прогнозирования покупательского спроса, а также ПО для автоматизации обслуживания клиентов.

Кто в бизнесе применяет ИИ?

Активно технологиями искусственного интеллекта пользуется банковский сектор. В частности, речь идет о так называемом скоринге клиентов и принятии предварительных решений по кредитам. Не меньшей популярности у банков пользуются чат-боты, которые значительно ускорили время решения проблем клиентов и с легкостью обрабатывают простые запросы. Для тех же целей используются голосовые помощники.

ИИ работает также в сфере торговли. Некоторые сети супермаркетов применяют таких технологии для прогнозирования спроса и разработки рекламных акций. Помогает искусственный интеллект также в инвентаризации товара на складах магазинов. Более того, при помощи ИИ некоторые сети контролируют качество работы сотрудников.

А вот что касается интернет-торговли, то здесь искусственный интеллект помогает прогнозировать конверсии для контекстной и таргетированной рекламы. ИИ отслеживает поведение пользователей на сайте и в объявлениях, что позволяет извлечь максимум из рекламы.

Используются технологии ИИ и в автомобилестроении. Речь, конечно же, о беспилотных транспортных средствах. Подобные новшества применяются активно и для управления дронов.

В 2019 году Ассоциация электронных коммуникаций (РАЭК) и ICT.Moscow провели совместное исследование, в котором проанализировали то, как работает искусственный интеллект конкретно в российском бизнесе. Эксперты пришли к выводу, что технологии ИИ стремительно набирают обороты среди отечественных компаний, прежде всего, в крупном бизнесе. Последний активно применяет ИИ для оптимизации бизнес-процессов. Более мелкие фирмы также заинтересованы в использовании искусственного интеллекта в работе, однако, им часто не хватает возможностей для повсеместного применения. Кроме того, многие компании рассчитывают на государственную поддержку в этой сфере. Более подробно подводные камни использования ИИ в бизнесе мы разобрали с предпринимателями и экспертами.

Зачем искусственный интеллект бизнесу? Мнения экспертов

По мнению генерального директора компании Deepsound и резидента Технопарка Новосибирского Академгородка Вячеслава Вышегородцева, ИИ в бизнесе надо применять только тогда, когда с его помощью решается насущная бизнес-задача, и полученные результаты оправдывают стоимость решения.

Какие задачи это могут быть, рассказал Порталу предпринимателей подробно Алексей Шангин, основатель и директор SmartPIM.ai, резидент Технопарка Новосибирского Академгородка. Его компания разрабатывает инновационные решения для ритейла, направленные на увеличение продаж за счет контента. Алексей Шангин поясняет, что крупные корпоративные клиенты ждут от применения ИИ радикального сокращения трудоемкости массовых процессов и решения задач, которые наймом подрядчиков решены быть не могут. А вот у малого бизнеса другие задачи:

«Найти волшебную палочку для роста продаж - инсайды о контенте: как описать товар, чтобы его нашли и увидели больше покупателей. Или принципиально что-то не делать, совсем снять с себя некоторые задачи и передать роботу: например, написание текстов и характеристик товара, подбор настроек рекламной компании, - получая фору перед конкурентами, чтобы сосредоточиться на ядре задач бизнеса».

Как начать внедрять искусственный интеллект в бизнесе?

Вячеслав Вышегородцев, генеральный директор компании Deepsound уверен, что в первую очередь необходимо определиться с целью, с которой компания намерена внедрять технологии ИИ в своей работе. Лишь после этого можно выбирать решение. При этом, по его мнению, в большинстве прикладных задач искусственный интеллект будет «избыточен».

С ним отчасти согласен основатель и директор SmartPIM.ai Алексей Шангин. По его словам, для начала нужно взглянуть на повторяющиеся задачи бизнеса, которые компания поручает сотрудникам или подрядчикам.

«Представьте, как бы повлияло на ваши результаты, если бы исполнитель мог делать их в десятки раз быстрее или больше. Если эффект значительный, поищите подобные решения на базе ИИ», - поясняет он.

Далее Алексей Шангин советует отработать подобные решения в пилотном формате. Если испытания прошли успешно, можно внедрять дальше. Подобный подход, считает он, можно применять и для задач, которые не удавалось решить при помощи сотрудников или подрядчиков.

Этого же мнения придерживается Дмитрий Савостьянов, ML инженер GOSU Datalab:

«Чтобы внедрять ИИ в малом бизнесе, нужно найти повторяющиеся задачи, ощутимо влияющие на выручку или издержки компании, для которых можно собрать датасет из десятков тысяч примеров. Причем есть шанс, что кто-то уже собрал подобный датасет, обучил модель и выложил её в открытый доступ или превратил в сервис».

Более детально процесс внедрения ИИ в бизнесе объяснил Порталу предпринимателей амбассадор проекта «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» Игорь Кузьменков.

В двух словах: «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» — это серия хакатонов, чемпионатов и образовательных мероприятий, которые проходят по всей России. Только в этом году в рамках проекта пройдут 25 региональных чемпионатов, 8 окружных хакатонов, 3 всероссийских соревнования и 25 образовательных лекций.

По словам Игоря Кузьменкова, прежде всего, ИИ позволяет уменьшить монотонный труд человека. А значит исходя из этого и будут определяться задачи для него. Эксперт подготовил в связи с этим список потребностей в бизнесе, которые мог бы помочь решить искусственный интеллект.

- Наличие данных

- Сложность и кропотливость работы с данными

- Нерациональное использование человеческого ресурса

-Необходимость минимизации последствий человеческого фактора

- Сложность и многоаспектность информации необходимой для принятия решения

- Принятие решений вне ограничений диапазона восприятия человека, как органов чувств, так и объектов внимания, а также исключение скорости реакции

- Потребность в постоянной корректировке входов в зависимости от реакции системы, окружающей среды

По словам эксперта, чтобы прийти к постановке задачи, необходимо провести описание бизнеса и выявить проблемы. Далее нужно сопоставить выгоду от реализации методов ИИ с затратами введения методов в производство.

Во сколько мне все это обойдется?

Вячеслав Вышегородцев, генеральный директор компании Deepsound и резидент Технопарка Новосибирского Академгородка, утверждает, что однозначно ответить на этот вопрос нельзя. Внедрение может быть, как и бюджетным, так и дорогим. Все зависит от поставленных задач.

«Многие задачи решаются бесплатно в рамках соревнований исследователями со всего мира. Практически любая компания может в открытом доступе найти, например, систему распознавания картинок и использовать это в своем проекте», - поясняет он.

Впрочем, часто решение задачи в реальном секторе требует создания целой системы. Самостоятельно создавать сложные системы могут небольшие компании. Главное для них при этом - доступ к данным и экспертиза. В частности, такие системы создает и компания Deepsound.

Более конкретные цифры называет основатель и директор SmartPIM.ai Алексей Шангин на примере услуг своей компании, которая разрабатывает инновационные решения для ритейла.

«Наш сервис для оптимизации описания товаров на Wildberries, который в разы увеличивает просмотры и продажи, требует всего лишь указать ссылку на продуктовую страницу клиента. Затем он найдет конкурентов, которые продаются больше из-за лучшего контента, и предложит вариант названия, текстового описания и заполнения значений характеристик. Тарифы на сервис начинаются от 1000 руб/месяц - в зависимости от количества товаров для оптимизации, поэтому доступны буквально всем».

Такие же цифры называет Дмитрий Савостьянов, ML инженер GOSU Datalab. По его словам, внедрение сервиса на основе ИИ обойдется в сумму, начинающуюся от 1000 рублей. А вот дальше могут возникнуть более серьезные траты:

«Если же вы обучаете модели с нуля, то вам понадобится как минимум один специалист для сбора данных, обучения и внедрения. Его ЗП может варьироваться от 170к до 500к рублей в месяц. Также могут потребоваться вычислительные ресурсы, но этот параметр сильно зависит от решаемой задачи».

Чего ждать от ИИ в бизнесе в ближайшем будущем?

По словам Дмитрия Савостьянова, уже в этом году активно развиваются массивные языковые и мультимодальные модели на основе нейронных сетей, которые способны решать огромное число задач, основываясь всего на нескольких примерах. Такие модели могут писать код, находить ответы на вопросы в документах, генерировать картинки по текстовому описанию, сопоставлять изображения и текстовые описания и многое другое. И это, поясняет Дмитрий Савостьянов, открывает большие возможности для разных специалистов:

«В скором времени это позволит маркетологам и дизайнерам создавать рекламные креативы по текстовому описанию за несколько минут, автоматически озвучивать книги и документы большим числом голосов на любой вкус, помогать врачам ставить диагнозы, даже подсказывать начинающим программистам, как решать их задачи. Индустрия развивается семимильными шагами. Не хватит и часа, чтобы перечислить хотя бы малую долю потенциальных кейсов применения в различных и отраслях».

Отдельно про ИИ и господдержку

Когда речь заходит о такой непростой сфере, как внедрение искусственного интеллекта в бизнесе, многие справедливо интересуются, какой помощи можно ждать от государства. Подискутировал на эту тему Игорь Кузьменков, амбассадор проекта «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект». Эксперт напомнил, что при современном развитии искусственного интеллекта сложно предложить конкретные методы для бизнеса, так как применимы практически любые технологии. Несмотря на это, уверен он, в рассмотрении с федерального уровня можно проектировать развитие бизнеса в соответствии с потребностями конкретного человека, региона, территории. При этом необходимо учитывать качества как территорий, так и населения.

«Таким образом, двигаясь от целей верхнего уровня, учитывая специфику региона, обращая внимание на поддержку нуждающихся людей, появляется возможность создания системы поддержки принятия решений для малого и среднего бизнеса, которая при согласовании с вышестоящими целями, определёнными государственной политикой, позволит достичь эмерджентных свойств и обеспечит процветание страны». Подытожил Игорь Кузьменков.