Автоматизация бизнес процессов с помощью ИИ: как правильно применять ИИ для бизнеса?

Искусственный интеллект — это технология, связанная со способностью машин к имитации человеческого интеллекта, например возможности обучения или рассуждения. Сейчас организации активно внедряют такие системы для автоматизации бизнес-процессов, что помогает им повышать продуктивность работы и сохранять конкурентоспособность. В этой статье рассказываем об истории ИИ, выполняемых им задачах, способах внедрения и возможных проблемах для компании.

История создания искусственного интеллекта

Предпосылкой для появления технологии стало создание ЭВМ (электронных вычислительных машин) в 40-е годы. Тогда еще не было компьютеров в привычном для нас смысле, но у ученых уже возникла идея о разработке «думающих» машин.

Считается, что непосредственно термин «искусственный интеллект» был впервые озвучен информатиком Джоном Маккарти на конференции в Дартмуте в середине 50-х. Незадолго до этого ученые уже публиковали книги и статьи, где предлагали идеи, связанные с обучением машин. Например, была опубликована статья «Вычислительные машины и разум» математика Алана Тьюринга, в которой он предложил тест для оценки искусственного интеллекта компьютера.

Следующие 20 лет ученые много работали с этой областью: разрабатывали языки и программы, озвучивали и описывали свои идеи в книгах. В 1958 году уже упоминавшийся Джон Маккарти, создал LISP — язык программирования, предназначенный для исследования искусственного интеллекта, который используется до сих пор. Тогда же появился термин «машинное обучение», положивший начало науке, необходимой для дальнейшего развития ИИ-технологий. В 1966 году информатик Джозеф Вейценбаум создал первого чат-бота «Элиза», способного общаться с людьми, имитируя работу психотерапевта. Однако в этот период индустрия столкнулась с трудностями:

низкая вычислительная мощность компьютеров — они не могли решать сложные задачи;
крайне малые объемы данных для обучения моделей;
неточная обработка естественного языка.

Совокупность этих факторов, во-первых, замедлила развитие ИИ, а во-вторых, стала причиной узкого практического применения результатов работы ученых. Поэтому финансирование исследований было значительно сокращено.

К 2000-м появились мощные графические процессоры, алгоритмы машинного обучения и нейронные сети, а также начался активный рост объема данных в мире. Здесь также важно упомянуть появление интернета и ML-платформ, что позволило вовлечь в работу более широкий круг разработчиков. Это послужило толчком для дальнейшего развития технологии: ученые разрабатывали новые алгоритмы и архитектуры. Например, в 2018 году архитектура-трансформер была реализована в виде GPT-1, успешно показав новый и эффективный подход к обработке естественного языка.

Что может выполнять искусственный интеллект?

ИИ может решать множество задач и даже адаптироваться под запросы конкретного бизнеса (дообучаться), поэтому технологию можно назвать универсальной. Стандартные «навыки» таких систем следующие:

Анализ данных (особенно полезно для крупных компаний, обрабатывающих огромные массивы информации). Организация может внедрить инструмент, чтобы быстро и точно анализировать информацию, например о поведении потребителей. На основе такой оценки возможно прогнозирование потребительского поведения, спроса на товары и других тенденций. Этот сценарий использования ИИ также распространен среди финансовых организаций: там анализ данных нужен для оценки рисков и предотвращения мошенничества.
Обработка естественного языка (NLP). Здесь можно привести длинный список конкретных задач, поэтому перечислим только основные. ИИ используется для создания чат-ботов — они автоматизируют поддержку клиентов компании, снижая нагрузку на сотрудников. Также технология позволяет распознавать речь и выполнять транскрибацию (переводить ее в текст). Такой вариант применения можно наблюдать при взаимодействии с голосовыми помощниками. И, конечно, подобные инструменты способны генерировать тексты, постоянно повышая точность ответов. Например, это реализовывается в IVA GPT — ИИ-помощнике для автоматизации бизнес-процессов.
Генерация контента. Искусственный интеллект способен создавать картинки, презентации, сценарии для разных типов видео (короткий формат, подкасты). Хотя иногда сгенерированный контент требует усовершенствования человеком, технология позволяет создать основу, с которой можно работать. В таком сценарии инструменты часто используют маркетологи, менеджеры, SMM- и специалисты по контенту.
Автоматизация рутинных действий. ИИ-инструменты могут обрабатывать документы или вести учет ресурсов на производстве, формулируя рекомендации по оптимизации их использования. Технология также активно применяется HR-специалистами для оценки резюме кандидатов на трудоустройство — система может сразу отклонять заявки, неподходящие компании.

Так, внедрение ИИ в организацию улучшает сервис, сокращает траты и нагрузку на сотрудников, а также повышает точность анализа информации.

Как внедрить искусственный интеллект в компанию

Процесс внедрения ИИ в организацию должен быть спланирован заранее — так можно избежать некоторых трудностей и неоправдавшихся затрат, подготовить персонал и ИТ-инфраструктуру. Во время подготовки можно следовать этому алгоритму:

Определение целей. Возможно, это самый важный пункт: нужно понять, какие конкретно задачи бизнеса будет решать технология, действительно ли это полезно и какого результата вы ожидаете (лучше, чтобы он был измеримым). Рассмотрим пример с чат-ботом: если клиенты вашей компании часто обращаются за помощью, вы можете внедрить ИИ-ассистента. Цель: повышение удовлетворенности покупателей и снижение нагрузки на сотрудников. Она может измеряться, например, в доле успешно решенных вопросов пользователей. Если же у бизнеса немного клиентов или сложный продукт, чат-бот — не всегда оправдывающее себя решение. Дополнительно важно учесть факторы, влияющие на достижение цели. Возвращаясь к примеру, удовлетворенность покупателей зависит не только от качества сервиса, поэтому стоит рассмотреть и возможность улучшения остальных факторов.
Оценка объема и качества данных компании. Они необходимы для обучения искусственного интеллекта, поэтому организации нужно знать, в каком объеме и где они хранятся, структурированы и точны ли они. При необходимости информацию необходимо дополнить и привести к единому виду.
Выбор технологии. Предприятие может нанять штатных разработчиков для создания модели с нуля, выбрать готовое решение или обратиться к организации-разработчику. Здесь все зависит от цели: приобрести готовый продукт дешевле и быстрее, разработка собственного дороже, но позволяет «заточить» инструмент под нужды бизнеса.
Тестирование. На этом шаге модель внедряется в компанию, ее подразделение или отдел. Во время тестирования нужно оценить результативность инструмента при решении выделенных задач, оценить изменение целевого показателя, сделать выводы о целесообразности полного внедрения искусственного интеллекта. В модель могут быть внесены корректировки, если это нужно.
Полноценная интеграция. Здесь продукт становится доступным для всей компании, команда может проходить обучение, а уже существующие системы организации связывают с инструментом.
Мониторинг. Далее сотрудники анализируют качество работы модели и прогресс приближения к цели. Если возникают проблемы, несоответствия или новые требования, предприятие обращается к разработчику ИИ-решения.

Какие процессы может автоматизировать внедрение ИИ?

Интеграция искусственного интеллекта позволяет автоматизировать маркетинг:

создавать персонализированные предложение на основе действий пользователей;
анализировать и предлагать мероприятия по улучшению маркетинговых активностей;
перемещать клиентов по воронке продаж;
оценивать обратную связь.

ИИ показывает большую точность в анализе, поэтому его использование позволяет оптимизировать маркетинг, повышая ключевые показатели его эффективности.

В финансовой области инструменты анализируют динамику рынка, сведения о клиентах и их кредитоспособности, обрабатывают документы и выявляют попытки мошенничества.

Кроме того, с помощью данной технологии можно автоматизировать работу с клиентами. Для этого компании создают чат-ботов, которые отвечают на вопросы потребителей и оказывают необходимую поддержку. Клиенты, в свою очередь, получают быстрый ответ, что повышает их уровень удовлетворенности. В дальнейшем ИИ-система может анализировать часто возникающие у покупателей проблемы, чтобы бизнес не допускал их возникновения.

Технология также полезна для автоматизации процессов, связанных с HR. Это может быть не только анализ получаемых резюме, но и повышение квалификации персонала, а также оценка продуктивности сотрудников или отделов.

На производствах ИИ часто применяется для отслеживания состояния оборудования и контроля качества изготавливаемых товаров. Помимо этого, инструмент может предлагать мероприятия по совершенствованию производства, например оптимизации использования ресурсов или повышения выработки.

Для автоматизации логистики технология используется в направлениях учета и управления запасами, а также расчета оптимальных маршрутов — это снижает стоимость перевозок.

Возможные проблемы при внедрении искусственного интеллекта

Интеграция любых новых инструментов в бизнес может сопровождаться трудностями, ИИ — не исключение. Поэтому лучше заранее знать о потенциальных проблемах, чтобы подготовиться к ним или решить их еще до внедрения (если возможно). Владельцы предприятий могут столкнуться со следующими трудностями:

Высокая стоимость работ по интеграции. О конкретных цифрах здесь говорить сложно, так как на цену влияют несколько факторов. Например, компания может выбрать готовый продукт или обратиться к профессионалам за разработкой нового, кастомизированного решения. Во втором случае стоимость будет заметно выше. Дополнительно может потребоваться обновление ИТ-инфраструктуры — она должна соответствовать особенностям внедряемого решения. Поэтому лучше сразу рассчитать срок окупаемости, проанализировать финансовое состояние организации и понять, соответствует ли продукт возможностям бизнеса.
Низкое качество или объем данных. Для эффективной работы искусственного интеллекта объем информации должен быть достаточно велик — иначе возникает риск переобучения (негативное явление, при котором точность обработки новых данных сильно снижается). Если же компания владеет только некорректными или фрагментарными данными, точность их анализа также невысока, а результат становится бессмысленным.
Недостаток навыков у персонала. Работники предприятия, мало знакомые с ИТ-отраслью, могут не понимать, как работать с инструментом и в чем его преимущество. Чтобы решить эту проблему, нужно организовать обучение — его могут провести штатные или приглашенные специалисты. Иногда услуги обучения предлагают поставщики ИИ-системы.
Снижение мотивации персонала. Сотрудники компании могут предполагать, что их труд заменит внедряемое решение, а они потеряют работу — это негативно скажется на продуктивности. На этой почве в коллективе могут возникнуть конфликты. Управляющим организации лучше сразу озвучить цели внедрения, чтобы избежать таких последствий.
Кибербезопасность. В ИИ-системы часто передаются конфиденциальные данные: информация о финансах компании, сведения о клиентах, сотрудников и так далее. Злоумышленники могут провести атаку с целью получения этой информации, поэтому лучше проверять, какую защиту использует поставщик решения. Утечка данных, допущенная организацией — это большие финансовые и репутационные риски.

Перед внедрением искусственного интеллекта лучше учесть перечисленные трудности и сделать вывод о том, подходит ли такая система для вашего бизнеса.

Источники:

Опубликовано: 01 июля 2025 10:31 Обновлено: 01 июля 2025 10:33