НовостиОбзорыСобытияIT@WorkРеклама
Искусственный интеллект:
Как Data-инженер победил «произвол» вендоров и сэкономил компании миллионы
Георгий Андрончик, Lead Data Engineer компании Sanofi, создал универсальный семантический слой для данных, который позволяет …
Как построить высокопроизводительное отказоустойчивое хранилище на недорогих компонентах
Резервное копирование данных является одним из базовых компонентов обеспечения корпоративной ИБ, который помогает …
От ITSM до ESM: почему архитектура данных платформы определяет успех масштабирования корпоративных сервисов
Компании, внедряющие ESM-подход — то есть расширяющие практики сервисного подхода в ИТ ITSM на HR …
15 мин на изменение логики продукта: как AI-ассистент Bercut помогает в интеграционных проектах
Одна из основных задач в ходе любого интеграционного проекта — настроить оптимальное взаимодействие данных …
Curator.CDN: гибкая сеть доставки веб-контента с защитой от сетевых атак
По мере постоянно увеличивающегося объема передаваемых по интернету данных их получатели предъявляют все более …
 

«Усыновить» искусственный интеллект — задача бизнеса, который хочет выжить

Юрий Николаев | 13.01.2025

Как руководитель направления ИТ-дизайна в British American Tobacco (BAT) Вячеслав Гладышев изменил стандарты отрасли, трансформировав глобальную компанию.

В эпоху цифровой трансформации ключевая роль принадлежит лидерам, способным не только внедрять инновации на своих предприятиях, но и распространять свои знания за пределами корпораций. Вячеслав Гладышев, эксперт в сфере внедрения ИТ-решений для оптимизации бизнес-процессов, разработал и реализовал на нескольких рынках ВАТ систему принятия решений на базе искусственного интеллекта (ИИ). Пилотный проект занял всего 4 месяца, в результате ИИ-модели были внедрены в бизнес-процессы компании.

Вячеслав Гладышев

Первый пошел

В 2022 году, когда OpenAI только готовила релиз Chat GPT, а дискуссия о соперничестве интеллекта искусственного с естественным перешла в горячую фазу, бизнес уже видел в ИИ-помощниках перспективу. 25% компаний, по данным исследовательской группы Zippia, уже интегрировали искусственный интеллект в свою деятельность, а более 90% бизнесов активно инвестировали в его дальнейшее развитие. В ВАТ также делали первые шаги в изучении влияния ИИ на бизнес-операции. Вячеслав Гладышев, занимая в 2022 году позицию глобального менеджера по продукту в BAT, первым предпринял попытку внедрения решений на базе искусственного интеллекта. Для пилотного проекта были выбраны несколько рынков, наиболее заинтересованных в скорейшем тестировании новой технологии — это рынки, в частности, Бразилии, Австралии и Германии. Для внедрения были выбраны несколько ИИ-моделей: сегментация клиентов, анализ продуктовой корзины, предсказание продаж, оценка эффективности затрат. Для начала, рассказывает Вячеслав, хотели ответить на три самых злободневных для любого бизнеса вопроса: первый — понимает ли компания наших клиентов; второй — насколько инвестиции компании эффективны; и третий — как миксовать продуктовую корзину для роста продаж. В корпорациях, клиентская база которых исчисляется миллионами, а инвестиции — миллиардами, сделать такой анализ вручную практически невозможно, а искусственному интеллекту это под силу. Проект был реализован Вячеславом Гладышевым за рекордные 4 месяца: компания получила огромный объем информации и, что эксперт называет наиболее важным, понимание, какие бизнес-процессы требовали перестройки.

«Для того, чтобы внедрять процессы, основанные на искусственном интеллекте, недостаточно сделать программный продукт, — делится специалист. — Очень важно понять, как его внедрить в бизнес, а внутренние бизнес-процессы компании должны быть модифицированы для того, чтобы этот искусственный интеллект „усыновить“».

От частного — к общему по собственной методике

Реализовав свой пилотный проект, Вячеслав Гладышев разработал собственную методику внедрения в деятельность компаний решений на базе искусственного интеллекта для улучшения бизнес-процессов и анализа данных. Оригинальная методика Вячеслава удобна для масштабирования и была взята на вооружение многими бизнесами, чувствующими свой низкий уровень готовности к внедрению ИИ наряду с уже назревшей необходимостью. Например, авторская методика эксперта Гладышева полезна для более точной сегментации клиентов, анализа продуктовых корзин, прогнозирования продаж и оценки затрат. Вячеслав разработал алгоритм создания коротких пилотных проектов с оперативной настройкой ИИ-моделей, которые позволяют быстро оценить эффект их применения и адаптировать компании к дальнейшему развертыванию ИИ на глобальном уровне. Эта методика особенно полезна в комплексных экосистемах, представители которых обращаются к Вячеславу за консультациями. Как исследователь, Вячеслав охотно берется за такие проекты, даже на некоммерческой основе.

«Это консультирование для меня не просто обмен техническими знаниями, а важный вклад в развитие всей отрасли, где инновации играют первостепенную роль», — объясняет эксперт Гладышев.

Экспертность как преимущество

В разные годы и на разных витках карьеры Вячеслав Гладышев исследовал технологии трансформаций компаний с применением новейших достижений. Сегодня, считает эксперт, основа любого бизнеса — это «цифра», и свою задачу как специалиста по оптимизации бизнес-процессов Вячеслав видит в адаптации лучших цифровых инноваций для новой бизнес-среды. Что для этого необходимо? Блиц-инструкция от Вячеслава Гладышева:

  • оптимизация ИТ-архитектуры для повышения производительности и снижения ИТ-затрат предприятия;
  • применение аналитики для более эффективного принятия решений;
  • внедрение стратегий автоматизации процессов для улучшения операционной эффективности.

В успешных кейсах Вячеслава Гладышева — разработка мобильных приложений для региональных сотрудников, а также глобальных систем аналитики и контроля; разработка стратегии перехода на облачные решения, такие как Azure Data Factory, отказ от коробочных решений в пользу модульной архитектуры, замена старых аналитических и интеграционных решений; а также персонализированный подход к управлению изменениями на каждом этапе — от создания бизнес-кейса с учетом потребностей разных категорий сотрудников, партнеров и клиентов до запуска и перевода решений в поддержку. Оригинальные решения, разработанные Вячеславом Гладышевым для BAT, приносят результаты и в других компаниях и отраслях, и доказывают, что применение новейших знаний и технологий может значительно ускорить внедрение инноваций, а значит, оставаться экономически состоятельными бизнесами. В этом смысле роль эксперта Гладышева в таких проектах вырастает до драйвера изменений в индустрии в целом, чей «деловой альтруизм», как формулирует это Вячеслав, выходит далеко за пределы BAT и охватывает область цифровой трансформации в целом.

Другие спецпроекты
ПечатьПечать без изображений

Комментарии

Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарий.

Регистрация
Авторизация

ПОДГОТОВЛЕНО ITWEEK EXPERT

 
Интересно
Готовите неструктурированные данные для ИИ? Забудьте об ETL
Организации должны заменить устаревшие процессы ETL (Extract, Transform, Load, извлечение, преобразование, загрузка …
LAM: что такое большие модели действий?
Большие модели действий (Large Action Model, LAM) — это глаза и мозг завтрашних агентов искусственного интеллекта …
Хотите повышения? Используйте и поддерживайте свои навыки работы с ИИ
В то время как в последние три года широко распространились опасения, что искусственный интеллект сделает …
Как успешно отлавливать ошибки генеративного ИИ
Человеку свойственно ошибаться, и ошибки генеративного ИИ (GenAI) могут быть просто признаком несовершенства почти …
Вайб-кодинг: дань моде, реальное будущее или пустышка?
Ограничения, присущие искусственному интеллекту, означают, что человеческий контроль, критическое мышление и стремление …