Еще десятилетие назад казалось немыслимым, что искусственный интеллект (ИИ), более похожий на вымысел чьей-то богатой фантазии, материализуется в сугубо практической плоскости, применяющейся для решения наукоемких или криминалистических задач, выступающей ассистентом при проведении сложных хирургических операций или сборке на автоматизированных производствах. Более того, некоторые рыночные наблюдатели полагают, что через пять-десять лет ИИ начнет конкурировать с человеком за вакантные рабочие места, не говоря уже о том, что имеются веские причины полагать, что примерно через такой же промежуток времени нас повсеместно будут окружать виртуальные ассистенты, самоуправляемые автомобили и даже поезда.

Оценить возможности ИИ в более широком понимании можно уже сейчас. Достаточно вспомнить, что ИИ-компьютер Google DeepMind без труда одолел одного из самых опытных игроков в игру го, или оценить релевантность подсказок, которые дает пользователю машинный интеллект при выборе товаров в магазине Amazon. По мере удешевления технологии приобщиться к ней могут и предприятия. Amazon AI, Google Machine Learning (ML) или IBM Watson — это лишь часть крупных облачных провайдеров, которые предоставляют доступ к своим ИИ-движкам. Разработкой ИИ-сервисов занимается большое количество стартапов, при этом они ориентируются не только на крупные компании, но и на СМБ. О том, как последним извлечь пользу из ИИ, изданию InformatoinWeek рассказал Ральф Ткачук из консалтинговой фирмы TK Data Sec.

Автоматизация специализированных бизнес-задач

Эксперты уже неоднократно прогнозировали, что ИИ выведет продуктивность выполнения рабочих процессов на новый уровень. Его применение преимущественно связывают с автоматизацией — промышленные роботы уже довольно продолжительное время обслуживают производство и используются для решения логистических задач. Не за горами времена, когда роботы возьмутся за автоматизацию ИТ-процессов и работ, выполнением которых занимается менеджмент компаний. Офисные сотрудники — в принципе наиболее уязвимая категория персонала, на которую повлияют ИИ и роботизация. Разумеется, речи об их замещении не ведется, скорее ИИ будет выполнять вспомогательные функции — это разгрузит персонал офисов, позволив задействовать его для решения производственных или творческих задач. Впрочем, он делает это уже сейчас.

Персональные ассистенты с внедренным ИИ типа X.ai умеют составлять расписание встреч, тогда как Niki.ai можно доверить предварительный заказ билетов или отсылку белья в прачечную. Помимо этого ИИ может привлекаться и для более специализированных задач, таких, к примеру, как продажи. Задействованные в этой сфере деятельности сотрудники, в т. ч. команды маркетинга, большую часть времени по большей части заняты поиском целевой аудитории и обработкой полученных данных, что требует тщательного планирования и ручного труда. Несмотря на это, появились ИИ-платформы типа Growbots или Close.io, которые упрощают трудоемкость этих задач.

«Исходя из того, что вся рутинная работа, связанная с общением с потенциальными клиентами по электронной почте, автоматизирована, у ваших торговых представителей появляется свободное время для более эффективного взаимодействия с клиентами, в т. ч. персонализированного. Такое отношение к ним наверняка выделит вашу компанию из массы других, а ваша реклама станет более таргетированной. В итоге ваши сотрудники большую часть рабочего времени будут тратить на заинтересованных клиентов — вот что обычно отличает эффективный менеджмент от неэффективного», — считает глава Growbots Demand Generation Крис Завища. По его словам, «автоматизация всего, что может быть автоматизировано», может сэкономить команде продаж до 120 часов в месяц.

Улучшение опыта взаимодействия с клиентами

Последние несколько лет тон в ИТ-индустрии задавали мобильные телефоны и планшеты, что вызвало потребность в быстрых, интуитивно понятных и простых в использовании интерфейсах. Пользовательский опыт (UX) является основой портативных приложений, по сути он определяет их успех. По данным Gartner, из-за громоздкого или ущербного в плане производительности интерфейса пользователи мобильных приложений удаляют 80% софта.

Чтобы избежать этого, Ткачук рекомендует компаниям заниматься сбором статистики и аналитических данных, которые помогут отслеживать пользовательское поведение и на основании этого создавать качественные модели UX. Сбор подобной информации помогает получить представление о том, какой интерфейс придется по душе большинству пользователей. Иными словами, аналитика фокусируется на пользователях как на однородной группе. В противовес этому ИИ может предложить нечто большее — персонализацию интерфейса, отталкиваясь от предпочтений конкретного пользователя.

Нечто подобное предлагают Google, Amazon и Facebook — их ИИ-алгоритмы предоставляют пользователям наиболее релевантный контент. Примером успешного задействования машинного обучения является потоковый видеосервис Netflix: он рекомендует к просмотру фильмы, стараясь исходить из потребностей того или иного пользователя. Собранная сервисом статистика свидетельствует, что подписчики довольны рекомендациями внедренного Netflix ИИ: только минимальное их количество отменяет подписку. Разработанная Netflix схема рекомендаций ежегодно экономит сервису около 1 млрд. долл.

Учитывая, что сервисы ИИ становятся более дешевыми, можно рассчитывать на их широкое применение в СМБ. Движки ИИ можно настроить или обучить таким образом, чтобы они учитывали потребности индивидуальных клиентов.

Корректировка эффективности работы в режиме реального времени

SaaS и облачные сервисы значительно понизили порог доступа СМБ к продуктам, которые помогают более эффективно вести бизнес, к примеру, к системам бизнес-аналитики (BI). Возможности таких систем далеко выходят за рамки инструментов типа ERP или CRM, которые в основном предоставляют статистическую информацию, тогда как BI работают с разнородными источниками данных, предлагая на их основе скользящие прогнозы, статистические выводы, вероятностное моделирование. Некоторые BI-инструменты включают в себя конкурентную разведку.

Средства BI однозначно обогащают бизнес. К примеру, предприятиям, занимающимся электронной торговлей, они помогают составить определенный ассортимент продукции во время сезонных продаж, корректировать стратегию, будь-то оптимизация складских запасов, изменение цен или оперативное изменение в ассортименте, если этого требуют обстоятельства. Особую ценность BI придает возможность получения аналитики в режиме реального времени, которая обеспечивается при помощи машинного обучения и ИИ. Эти «умные» движки позволяют предприятиям выставлять пороговые значения, ключевые показатели эффективности, отслеживая их выполнение на любом отрезке времени.

Заинтересованность пользователей

Привлечение клиентов и налаживание отношений с ними — это основа любого бизнеса, но в последнее время контакт с клиентами сместился в сторону чатботов, которые умеют общаться с ними на естественном для человеческого понимания языке. Технология все еще сыровата для полноценного общения, но уже применяется многими компаниями для обслуживания и технической поддержки клиентов.

Как гласят последние данные, подавляющие большинство клиентов — 67% — вместо обращения в службы поддержки сами занимаются решением своих проблем. Многие компании принялись исправлять ситуацию, перерабатывая дизайн веб-страниц с ответами на самые часто задаваемые вопросы с учетом новых достижений. Чатботы — одно из них. Они позволяют клиентам в сжатые сроки получить квалифицированную помощь, не отыскивая ответы среди десятков подобных запросов.

Помимо прочего для взаимодействия с чатботами не нужно ждать своей очереди, единственное, что может потребоваться, уточнить запрос. Рынок чатботов находится в стадии формирования, но уже есть некоторые вендоры, которые поставляют чатботы под заказ. Это, к примеру, converse и Zendesk — они предлагают готовые решения, которые могут сэкономить предприятиям 30% от стоимости услуг поддержки.

ИИ открывает новые возможности

Возможности ИИ в плане развития бизнеса сложно переоценить, и теперь этот потенциал могут ощутить как малые предприятия, так и стартапы. В первую очередь его преимущество заключается в том, что компании могут автоматизировать повторяющиеся операции, сосредоточившись на деятельности, направленной на развитие бизнеса. Но ИИ — это не только средство для автоматизации, это также аналитический инструмент, которому отводится роль поставщика оперативной информации для принятия бизнес-решений. Еще одно проявление ИИ — чатботы и инструменты персонализации, которые помогут лучше понять потребности клиента и наладить с ним связь.

Несомненно, что ИИ потребует инвестиций, и они могут оказаться жизненно важными для получения ключевых преимуществ в высококонкурентной бизнес-среде. Модель подписки на ИИ-сервисы лишь способствует его продвижению — сегодня ею как для экспериментов, так и для практического применения могут воспользоваться предприятия любых форм и размеров.

Версия для печати