Секретное оружие успешного бизнеса
Изображение: Andrii Iemelianenko/shutterstock.com
На мировом рынке количество компаний, использующих ИИ, растет в пять раз каждые четыре года. Это совсем не удивительно, ведь он легко справляется с автоматизацией рутинных задач, повышает точность прогнозов, снижая риск возникновения ошибки. ИИ для бизнеса — уже не просто модная тенденция, а необходимость. На сегодняшний день в России ИИ использует каждая четвертая компания. И, как ни парадоксально, в 37% случаев, его применяют для повышения эффективности коммуникации, то есть при работе с клиентами. За персонализацию взаимодействия с ними отвечает машинное обучение.
О том, какие задачи перед разработчиками ставит бизнес, и какие технологии необходимы любому предприятию, рассказала Анжела Соменкова, эксперт в области искусственного интеллекта, старший инженер-разработчик.
Где сегодня эффективнее применять ML
Огромное количество компаний разного масштаба активно внедряет машинное обучение в свои процессы. Например, Amazon использует его, чтобы персонализировать рекомендации покупателям и оптимизировать логистику. Netflix применяет этот инструмент для улучшения системы рекомендаций контента. В России бизнес-решения на базе машинного обучения разрабатывают X5 Group, «Сбер», «ВКонтакте», Ozon и другие крупные компании.
Важно учитывать, что эффективность этой технологии зависит от доступности вычислительных ресурсов и качества введенных данных, а также требует наличия опытных специалистов для работы с машинными решениями. При грамотном использовании технология помогает эффективно распознавать изображения, прогнозировать цены на акции и многое другое.
Особенно часто ML используется в финансах, здравоохранении, ритейле, производстве и маркетинге для обработки больших объемов информации и принятия решений. В финансовом секторе его используют для обнаружения мошенничества и управления рисками, в здравоохранении — для анализа медицинских изображений прогнозирования заболеваний, а в маркетинге — для прогнозирования поведения клиентов и создания эффективных рекламных стратегий.
ИИ автоматизирует рутинные задачи, позволяя человеку сосредоточиться на сложных и творческих заданиях. Ни для кого не секрет, что он заменяет определенные специальности уже сейчас, улучшая финансовые показатели, а также повышая пользовательский опыт и эффективность работы. Ожидается, что к 2027 году объем мирового рынка AI достигнет 267 миллиардов долларов, а 84 % глобальных бизнес-организаций считают, что AI даст им стратегическое преимущество. Эти цифры подчеркивают огромный потенциал AI и ML, стимулирующий инновации и создающий новые возможности роста для бизнеса.
Алгоритм рекомендаций в бизнесе
Наряду с машинным обучением компании активно внедряют рекомендательные системы, которые направлены на предоставление пользователям персонализированных предложений. Для создания эффективной рекомендательной системы без достаточного объема данных можно применить гибридные модели, которые объединяют контентную и коллаборативную фильтрацию. Анализ поведения пользователей на сайтах и в приложениях, а также интеграция данных из социальных сетей при помощи ИИ помогут лучше понять поведение пользователей. Однако важно учитывать риски, связанные с нарушением приватности, недостаточной точностью предсказаний при ограниченном объеме данных и возможностью создания информационных пузырей. Благодаря более точечному воздействию, рекомендательные системы позволяют увеличивать объемы продаж, поддерживать лояльность клиентов и укреплять имидж бренда в глазах потребителей.
Так, например, по оценкам, больше трети выручки онлайн-магазина Amazon приходится на рекомендованные товары. Для онлайн-кинотеатра Netflix этот показатель еще выше и достигает 75%. Особенно высокую эффективность рекомендательные системы показали при внедрении в крупные корпорации — ведущие IT-компании мира и самые массовые социальные сети.
Помимо машинного обучения и рекомендательных систем, бизнес применяет такие технологии, как искусственный интеллект для автоматизации службы поддержки через чат-боты, блокчейн (условная криптобиржа) для обеспечения безопасности и прозрачности транзакций, а также большие данные для анализа трендов и принятия решений.
Риски и пути решения
Для бизнеса важно иметь систему рекомендаций, которая учтет выбор товаров и взаимодействие с ними пользователей. Рекомендации могут быть видны на главной странице, на странице товара или в поиске. Использование облачных технологий и масштабируемая система, способная адаптироваться к требованиям рынка способны обеспечить доступность и эффективность системы из любой точки мира. Для успешного внедрения рекомендуется начинать с небольших проектов, собирая обратную связь от пользователей. Нужно учитывать возможные проблемы при масштабировании, такие как сбои или снижение производительности.
Важно помнить, что успешная реализация рекомендательных систем в России требует не только технических знаний, но и понимания культурных особенностей и законодательства. Поэтому необходимо сотрудничать не только с IT-специалистами, но и с юристами и маркетологами. Кроме того, внедрение подобных технологий требует обучения сотрудников и построения долгосрочной стратегии развития.
Для лучшей работы алгоритмов, при внедрении их на российский рынок, используют передовые технологии шифрования для защиты персональных данных пользователей в соответствии с российскими законами. Разрабатываются собственные решения на базе открытого программного обеспечения для уменьшения зависимости от зарубежных технологий. Потому как одним из основных рисков является потенциал для нарушения данных. Обычно это приводит к штрафам и потере доверия пользователей. Также существует риск недостаточной адаптации продукта, что может снизить его эффективность на российском рынке.
В целом, российский рынок предоставляет отличные возможности для использования рекомендательных систем, но требует серьезного подхода и адаптации под местные условия.
Адаптация под пользователя
Разработчики должны адресовать проблемы точности, персонализации и масштабируемости систем. Важно учитывать разнообразие пользовательских интересов и динамично адаптировать рекомендации. Для этого можно применять адаптивные модели машинного обучения, которые могут самостоятельно корректировать свои параметры на основе новой информации о поведении пользователей и улучшить алгоритмы обработки естественного языка для лучшего понимания текстовых отзывов и комментариев.
Для анализа и хранения неструктурированных данных в больших объемах можно использовать технологии обработки больших данных. А для более точной персонализации можно разработать алгоритмы, учитывающие контекстуальные и временные факторы. Конечно, есть и риски, связанные с возможной потерей данных при сбоях системы, нарушениями приватности при неправильном управлении данными, а также усилением “информационных пузырей”, из-за которых уменьшается разнообразие предложений.
Каким бизнес с ИИ будет через несколько лет?
Активное внедрение ИИ и машинного обучения для автоматизации, персонализации и повышения эффективности приведет к изменению традиционных отраслей, создаст новые бизнес-модели и профессии. Бизнес станет более автономным в подборе и обучении персонала. С учетом того, что за последние годы рынок вырос в два раза, процент использования ИИ в некоторых сферах деятельности уже достиг 20%, к 2025 году он может превысить отметку 50%. ИИ будет не единственной движущей силой, но точно упростит и улучшит многие процессы.
Особенно полезным инструментом останутся рекомендательные системы, которые продолжат увеличивать продажи и улучшать пользовательский опыт. Они экономят время пользователя, увеличивая средний чек, и делают сайт более удобным. Однако пользователь может привыкнуть к подсказкам, отсутствию стимула к изучению нового и ограничению выбора. Кроме того, рекомендательные системы могут оказывать влияние на мировоззрение и отучать их задумываться о своих желаниях.
Опубликовано 27.05.2024
