Искусственный интеллект бизнес идея

Как внедрить искусственный интеллект в бизнес – 10 шагов

Искусственный интеллект, безусловно, является растущей силой в индустрии технологий. Искусственный интеллект занимает центральное место на конференциях и демонстрирует потенциал в самых разных отраслях, включая розничную торговлю и производство. Новые продукты внедряются вместе с виртуальными помощниками, в то время как чат-боты отвечают на вопросы клиентов по большинству направлений. Тем временем, такие компании, как Google, Microsoft и Яндекс, интегрируют ИИ в качестве интеллектуального слоя во всем своем технологическом стеке. Да, у ИИ определенно есть свой момент.

Это не тот искусственный интеллект, который поп-культура заставила нас ожидать; это не разумные роботы или Скайнет, и даже не Джарвис – помощник Тони Старка. Плато искусственного интеллекта скрывается под поверхностью, делая наши существующие технологии более умными и раскрывая всю мощь данных, которые собирают предприятия.

Что это означает: широкое развитие в машинного обучения, компьютерного зрения, глубокого анализа и обработки естественного языка сделало процесс развёртывания искусственного интеллекта в вашей программном обеспечении или облачной платформе проще, чем когда-либо.

Здесь мы даём советы от некоторых экспертов, чтобы объяснить шаги, которые предприниматели могут принять, чтобы интегрировать ИИ в свою организацию и обеспечить успешное внедрение.

Познакомьтесь с ИИ

Ниже приведен ряд онлайн-ресурсов (бесплатных и платных), которые вы можете использовать для начала:

• Курс от Udacity введение в AI и программа по искусственному интеллекту.
• Онлайн курс по ИИ , предлагаемый Колумбийским университетом.
• Microsoft Cognitive Toolkit с открытым исходным кодом, чтобы помочь разработчикам освоить алгоритмы глубокого обучения.
• Библиотека программного обеспечения TensorFlow с открытым исходным кодом от Google для машинного интеллекта.
• AI Resources, каталог с открытым исходным кодом от AI Access Foundation.
• Страница ресурсов Ассоциации по продвижению искусственного интеллекта.
• Руководство MonkeyLearn по машинному обучению.
• Институт будущего жизни Стивена Хокинга и Элона Маск.
• OpenAI, открытая отраслевая и академическая программа глубокого обучения.

Определите проблемы, которые вы хотите решить с помощью ИИ

Как только вы овладеете основами, следующий шаг для любого бизнеса – начать изучать разные идеи. Подумайте, как вы можете добавить возможности искусственного интеллекта в ваши существующие продукты и услуги. Что ещё более важно, ваша компания должна иметь в виду конкретные случаи использования, в которых ИИ мог бы решать бизнес-задачи или обеспечивать очевидную ценность.

Специфика всегда варьируется в зависимости от отрасли. Например, если компания осуществляет видеонаблюдение, она может получить большую ценность, добавив к этому процессу машинное обучение.

Определите приоритет конкретной ценности

Чтобы расставить приоритеты, посмотрите на размеры потенциала и выполнимость, и поместите их в матрицу 2×2. Это должно помочь вам расставить приоритеты исходя из краткосрочной видимости и узнать, какова финансовая ценность компании. Для этого шага вам обычно требуется понимание и признание со стороны менеджеров и топ-менеджеров.

Признание пробела во внутренних возможностях

Существует резкое различие между тем, чего вы хотите достичь, и тем, какие организационные возможности у Вас есть. Бизнес должен знать, на что он способен, а на что нет, с точки зрения технологий и бизнес-процессов, прежде чем начинать полномасштабную реализацию ИИ .

Иногда это может занять много времени. Устранение вашего внутреннего разрыва в возможностях означает определение того, что вам нужно приобрести, и любых процессов, которые необходимо внутренне развить, прежде чем вы начнёте. В зависимости от бизнеса, могут существовать проекты или команды, которые могут помочь сделать это органично для определенных бизнес-единиц.

Привлеките экспертов и создайте пилотный проект

Как только ваш бизнес будет готов с организационной и технической точек зрения, пришло время начать строить и интегрировать. Самые важные факторы здесь – начать с малого, иметь в виду цели проекта и, самое главное, знать, что вы знаете и что вы не знаете об искусственном интеллекте. Именно здесь привлечение внешних экспертов или консультантов по искусственному интеллекту может быть неоценимым.

Вам не нужно много времени для первого проекта; обычно для пилотного проекта 2-3 месяца – это хороший диапазон. Следует объединить внутренних и внешних людей в небольшую команду, возможно, из 4-5 человек, и в этот сжатый срок сосредоточиться на простых целях. После того, как пилот будет завершен, вы сможете решить, что дальше.

Также важно, чтобы опыт обеих сторон – людей, которые знают о бизнесе, и людей, которые знают об ИИ – был объединен с вашей командой пилотного проекта.

Сформируйте рабочую группу для интеграции данных

Прежде чем внедрить машинное обучение в свой бизнес, вам необходимо очистить данные, чтобы подготовить их к тому, чтобы избежать сценария «мусор в мусоре».

Внутренние корпоративные данные обычно распределяются по разным хранилищам данных в разных унаследованных системах и могут даже находиться в руках разных бизнес-групп с разными приоритетами. Поэтому очень важным шагом на пути к получению высококачественных данных является формирование перекрестной целевой группы [подразделения], объединение различных наборов данных и устранение несоответствий, чтобы данные были точными и полными, со всеми необходимыми нужными измерениями.

Начните с малого

Хранилища – как часть плана внедрения ИИ

Включите ИИ как часть ваших ежедневных задач

Компании должны быть прозрачными в том, как технология работает для решения проблем в рабочем процессе. Это даёт сотрудникам опыт «под капотом», так что они могут четко представить, как ИИ увеличивает их роль, а не устраняет их.

Построить с балансом

Точно так же вы должны сбалансировать общий бюджет, затрачиваемый на проведение исследований, с необходимостью защиты от сбоя питания и других сценариев за счет избыточности. Вам также может понадобиться гибкость, позволяющая перенастроить оборудование при изменении требований пользователя.

Источник

Искусственный интеллект бизнес идея

Чат-боты в техподдержке

«Как оплатить товар? Когда доставят мой заказ? Как сменить тарифный план?» — большинство вопросов клиентов типичны, и, чтобы ответить на них, необязательно быть человеком.

Всё чаще от имени компаний в контакт-центрах, приложениях и мессенджерах нам отвечают голосовые и чат-боты. Судя по опросам, клиентов это устраивает: люди позитивно относятся к общению с роботом — лишь бы он давал нужную и правильную информацию.

Чат-бот компании «МТС» самостоятельно справляется с 80-85 % обращений пользователей. В дальнейшем МТС планирует научить бота не только обрабатывать запросы, но и в подходящий момент предлагать абонентам услуги и продукты, которые им действительно нужны.

Ещё один пример робота-помощника — чат-бот «ВкусВилл». Он может подбирать скидки и рацион, находить магазины поблизости, а ещё выступает важным для компании каналом обратной связи. Через него приходит около 4 000 полезных отзывов в месяц.

Роботы в рекрутинге

Разработка, внедрение и обновление чат-ботов требует вложений, но в долгосрочной перспективе сокращает издержки, ведь роботам не нужен перерыв на обед, они не уходят в отпуск или на больничный. По этой же причине компании, которые часто в поиске персонала, прибегают к помощи ИИ в рекрутинге.

Стартап Stafory в 2016 году выпустил на рынок проект «Робот Вера» — помощника HR-менеджера. Искусственный интеллект не в состоянии полностью заменить рекрутера-человека, но «Вера» умеет подбирать резюме, обзванивать соискателей и проводить первичные собеседования.

При этом робот-рекрутер, как утверждает компания, способен за 9 часов провести интервью с 1 500 кандидатами. Скорость отсеивания и подбора персонала «Верой» уже оценили такие компании, как IKEA, «Ростелеком» и PepsiCo.

И это далеко не единственная технология ИИ для рекрутинга на рынке. На машинное обучение перешёл поисковый алгоритм HeadHunter, SuperJob использовал в этой сфере чат-бота, а, например, стартап Sever.AI помогает HR-менеджерам X5 Retail Group и «СИБУР».

Компьютерные системы в сложных процессах

Передать ИИ можно не только простые процессы, с которыми самостоятельно справляется один человек. В традиционных отраслях бизнеса вроде сельского хозяйства или тяжёлой промышленности, где копятся невообразимые массивы данных, использование искусственного интеллекта может увеличить производительность в сотни раз. То же касается банкинга и страхования, где ИИ применяется очень активно.

Сбербанк уже внедрил искусственный интеллект практически во все бизнес-процессы. Раньше решения о выдаче кредита юридическому лицу принимали сотрудники, и на это требовалось несколько недель. Теперь кредиты согласовывает искусственный интеллект — всего за 7 минут.

А компания «Газпром нефть» поручила ИИ вопросы разработки месторождений. Компьютер производит расчёты, которые специалисты делали вручную, и на основе трёхмерных моделей предлагает оптимальные сценарии для новых и старых нефтяных скважин. Как показывает анализ, варианты ИИ на 20-30 % экономически эффективнее вариантов экспертов.

Прогнозируют спрос и поведения клиента

Контроль ресурсов в розничной точке

Крупные торговые сети используют для анализа и прогнозирования спроса внутренние наработки в области ИИ, секреты которых, конечно, не раскрывают. Однако какие-то технологии в этой области выходят на рынок, например, решения от Yandex Data Factory (YDF). Так, успехом увенчался пилотный проект YDF для «Пятёрочки»: искусственный интеллект научился прогнозировать спрос на акционные товары с точностью до упаковки в 61 % случаев.

МТС с помощью машинного обучения предсказывает посещаемость розничных салонов сети и перераспределяет ресурсы на 15 % эффективнее. А Mail.ru Group разработала технологию для анализа изображений или видеопотока «Vision», благодаря которой можно, к примеру, вовремя обнаружить, что на полках магазина закончились йогурты.

Возможность анализа больших массивов данных — шанс максимально персонализировать предложения как для отдельных клиентов, так и для групп. Торговые сети сегодня могут подбирать ассортимент точки с учётом информации о жителях района и их потребностях, а сервисы — предугадывать поведение пользователя и предлагать ему то, о чём он даже не успел подумать.

Та же YDF разработала для сайта ЦУМа систему персональных рекомендаций, которая повышает конверсию, что для сегмента люкс — уже большое достижение.

Контролируют качество и безопасности

Человеку неподвластна та точность, с которой искусственный интеллект способен выполнять рутинные задачи. Именно по этой причине ИИ начинают внедрять на сложных производствах, где приходится соблюдать строгие стандарты качества и технику безопасности.

Carlsberg использует ИИ для создания новых сортов пива. Компьютерные системы с высокотехнологичными датчиками отбирают дрожжи и помогают комбинировать тончайшие оттенки вкусов и запахов для продукции. Valio прибегает к решениям, которые позволяют свести к минимуму контакт сырья с неблагоприятной окружающей средой.

Источник

Как работает искусственный интеллект в бизнесе

Наступление 2020 года ознаменовано одними из самых сильных прорывов в создании искусственного интеллекта и машинного обучения. Это позволяет отойти от привычных концепций к практической сфере применения технологий в быту и повседневности, ведь ИИ (искусственный интеллект) все меньше походит на описание фантастов и все больше выполняет функции, свойственные специалистам в различных отраслях деятельности. Порою он справляется с подобными задачами куда эффективнее человека.

Машинное обучение же, представляющее собой совокупность методов развития путём решения множества схожих задач, выводит процесс создания ИИ на новый уровень, делая его доступным многим людям.

Создание умного «помощника», способного выполнять различные задачи, – основной вектор при разработке любого ИИ. Уже сейчас интеллектуальные системы внедрены во многие сферы жизни. На их основе подбираются рекомендации в сети, благодаря им вы можете в любой момент поговорить с «Алисой» или «Siri».

Иные же программные комплексы решают «закулисные» вопросы, невидимые простому человеку, но не менее важные (например, помощь в навигации и управлении самолётом, отслеживание и регулирование дорожно-транспортного движения и т.д).

Далее — интереснее. Оставайтесь с нами.

Искусственный интеллект простыми словами

Наиболее доступным определением ИИ является следующее.

Искусственный интеллект – это интеллект, созданный человеком, способный к мышлению и базирующийся на основе электронно-вычислительной техники. Ранние концепты подобного были заложены Аланом Тьюрингом в середине прошлого столетия.

Первый искусственный интеллект же был разработан Фрэнком Розенблаттом. Последующие годы технологии улучшались, исходя из чего сформировалась следующая классификации ИИ:

• Слабый ИИ – бот, используемый в компьютерных играх, простых процессах, подразумевающих систематичное повторение ограниченного ряда действий. Отлично выполняет узкие задачи, но непредсказуемость загоняет их в тупик.
• Сильный ИИ – программный комплекс, сопоставимый с человеческим мозгом по возможностям. Самый продвинутый представитель этого класса – Warson.
• Совершенный ИИ – искусственный интеллект будущего, который многократно превзойдёт по вычислительной мощности и динамике процессов огромные совокупности человеческих умственных ресурсов.

Последний тип не был достигнут до сих пор. Наиболее передовые разработки проводятся в сфере сильных ИИ, которые имеют шанс перерасти в класс совершенных.

Фрэнк Розенблатт — американский ученый, создавший первый нейрокомпьютер

Использование искусственного интеллекта в бизнесе

Использование искусственного интеллекта в бизнесе – одно из направлений, которое активно поддерживается инвесторами. Разработка нейросетей, методы математического построения компьютерного интеллекта, аналогичного человеческому мозгу, все активнее спонсируется различными компаниями (по приблизительным данным — треть мировых брендов активно разрабатывают собственные программные решения из сферы ИИ).

Нейросети являются наиболее частыми представителями искусственного интеллекта в бизнесе. С ними можно столкнуться повсеместно.

Простейшая схема нейросети

Учёные расходятся во мнениях относительно того, как ИИ повлияет на цивилизацию. В то же время он незаметно для глаз меняет мир, внедряясь во многие деловые сферы. Так, искусственный интеллект в малом и среднем бизнесе – явное преимущество в конкурентной борьбе.

Не стоит недооценивать искусственный интеллект, говоря, что еще вчера подобные программные комплексы годились только для игры в шахматы. На данный момент использование искусственного интеллекта в бизнесе перестало быть «необоснованным усложнением деловых циклов». Теперь он подчас гораздо более эффективен, чем работник с аналогичными задачами.

Преимущества ИИ дополняются также тем, что Вам нет необходимости интегрировать сильный искусственный интеллект, чтобы решать большую часть информационных и логических задач, каким бы типом бизнеса Вы не управляли.

Допустим, искусственный интеллект в гостиничном бизнесе не потребует огромного сервера и дорогостоящего оборудования. Использование подобного программного решения подойдёт для всех, у кого есть минимальное или среднее техническое оснащение в виде компьютеров и интернета. Усиление этого набора в сторону наращивания мощностей безусловно является плюсом, но совсем не обязательно.

Способы применения искусственного интеллекта в бизнес-процессах

Использование искусственного интеллекта для сбора, анализа и обработки данных

Когда даже самые малые предприятия и организации получают доступ к аналитическим инструментам, их эффективность возрастает. Частично или полностью автономный ИИ способен взять на себя задачи по сбору и работе со статистическими данными, определяя различные факторы, стимулирующие клиентов совершать повторные действия. Подобными функциями обладает, например, Facebook, рекламные алгоритмы Яндекса или ДоДо Пицца!

Улучшенная организация бэкэнда

Рассматривая информационные системы в роли дополнения и инструмента для работы человека, становится понятно, что ИИ может улучшить выполнение задач в сфере бэкэнда. Благодаря ИИ происходят улучшения в сфере разумного использования человеческого труда, увеличивается ресурс бизнеса. Так, соучредитель inniAccounts, Джеймс Пойзер, демонстрирует оптимизацию бухгалтерии с использованием ИИ. Подобные технологии избавляют сотрудников от рутинных и монотонных задач, позволяя фокусироваться на главном.

Использование ИИ в банках

Маркетинговые инновации

Применение искусственного интеллекта в сфере маркетинга – наиболее перспективная отрасль. Охватывая широкую аудиторию, малый и средний бизнес рискует тратить определённую часть средств на привлечение нецелевых клиентов. В свою очередь маркетинговые программные решения с машинным обучением позволят составить «портрет» идеального клиента, а также отыскать его на различных площадках. Тем самым показ рекламы происходит более точечно, таргетированно, то есть бьет по целевой аудитории.

Google Adwords активно использует ИИ для оптимизации показа рекламы. В настоящий момент владельцу сайта даже необязательно понимать, где размещать рекламный блок, — система сама подберет профитные места с большим CTR.

Повышение уровня качества сервиса

Благодаря искусственному интеллекту бизнес может стать более клиенториентированным. Различные чат-боты и виртуальные помощники уже сейчас взяли на себя более четверти всего мирового объёма консультаций и поддержки. Безусловно, на нынешнем этапе развития технологиий подобный виртуальный консультант не способен в полной мере заменить человека, однако справки по базовым вопросам уже предоставляются. Вы сами можете увидеть множество таких «виджетов» на сайтах, продающих товары или продвигающих услуги.

Пример работы чат-помощника для сайта

Подбор персонала

Используя ИИ, бизнес может уменьшить нагрузку на отдел кадров или вовсе обойтись без него. Алгоритмы машинного обучения способны выделять лучшую стратегию для найма, сортировать полученные данные из анкет, систематизировать информацию об опыте и задачах конкретного кандидата. Однако в данном случае требуется сотрудник, который будет взаимодействовать с кандидатами, оформляя и передавая данные о них ИИ.

Искусственный интеллект — FAQ

Создание искусственного интеллекта – процесс, требующий знаний в различных сферах. Как правило, это: линейная алгебра; логика и её принципы; теория вероятностей и математическая статистика; теория вероятностей. Подобный базис – отправная точка в вопросе создания собственного ИИ. Далее можно приступать к программированию, посредствам языков, таких как Python. Среднего уровня владения синтаксисом для начала будет достаточно, ведь в нём имеются многочисленные библиотеки и модули, которые облегчат процесс. Погружаясь все глубже в нишу, ваша команда вполне сможет создать слабый и сильный ИИ.

Искусственный интеллект – обширное понятие, в которое в свою очередь входит машинное обучение. Это термины связаны, но характеризуют различные вещи. Так, ИИ – совокупность программных решений, выполняющих действия, свойственные человеческому разуму. Машинное обучение в свою очередь – один из методов реализации искусственного интеллекта.

Двумя основными направлениями деятельности ИИ являются выполнение заложенных обязательств и развитие посредством машинного обучения. В зависимости от конкретного системного продукта вторая часть задач может отсутствовать. В этом случае все развитие искусственного интеллекта возлагается на программистов. Однако есть сферы, где без машинного обучения не обойтись, например, алгоритмы по поиску мошенников. От сферы деятельности также зависит принцип работы конкретного ИИ.

Лидером в исследованиях в области ИИ и машинного обучения являются США. В стране активно продвигается технологический процесс, в том числе искусственного интеллекта. Здесь находятся более 2000 компаний из сферы. Китай и Великобритания также проводят исследования. Крупнейшие компании, такие как Alibaba, внедряют новые технологии в свои бизнес-процессы. Из прочих стран, работающих над развитием ИИ следует выделить Канаду, Индию, Израиль, Германию.

Споры и дискуссии о различных аспектах, связанных с ИИ опережают его развитие. Отчасти это полезно, ведь при подобных условиях позиционирование программных решений происходит раньше их появления. Сложно однозначно охарактеризовать общее мнение мирового сообщества относительно активного использования и развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Причиной этому является отсутствие однозначного взгляда. Так, знаменитый бизнесмен и изобретатель Илон Маск считает, что искусственный интеллект представляет серьезную угрозу. В то же время владелец Alibaba, Джек Ма, думает, что ИИ будет дополнять деятельность человека, облегчая его жизнь.

Создание действительно умного и осознанного ИИ поднимает множество философских вопросов, связанных со свободой воли, понятием сознания и эпистемологии (теории познания). Подобные концепции годами поднимаются в различных видах творчества, в литературе (творчество Айзека Азимова, Рика Декарда и т.д.), в искусстве, в играх (Mass Effect, Stellaris, Detroit Become Human), кинематографе (Я, робот) и иных сферах человеческой жизни. Можно утверждать точно, что философскому отношению к ИИ ещё предстоит сформироваться.

Список фирм и брендов, использующих искусственный интеллект, обширен и постоянно растет. Из основных следует выделить – Google, IBM, Яндекс, Apple, Amazon, Сбербанк и т.д. Безусловно, ИИ в каждой из них не похож на другие и выполняет свои индивидуальные функции.

Все мы знакомы с фильмами цикла «Терминатор», однако реальной опасности для бизнес-процессов внедрение ИИ не предвещает. Напротив, подобные программные решения направлены на оптимизацию и ускорение циклов, что благотворно влияет на получение прибыли. Впрочем, не все так однозначно.

Этот вопрос близок к философским размышлениям, ведь в каждом обществе – свои стандарты морали и этики. Могут ли технологии подражать им или понимать их? Пока что моральные решения задаются программистами. Так, в автомобилях компании «Tesla» предусмотрено, что встроенный автопилот в аварийной ситуации станет спасать в первую очередь своего владельца.

Многие всерьёз рассматривают данную перспективу, однако можно также утверждать, что с исчезновением одних профессий возникают новые. Автоматизация не занимается замещением человеческого труда, она предусматривает комбинирование искусственного и человеческого интеллектов. Однако что делать с «нерентабельными» кадрами, которым потребуется профессиональная переподготовка, — неизвестно.

Контекстные решения – задачи, основанные на ситуациях. Они являются неотъемлемой частью жизни каждого человека. Может ли алгоритм принимать подобные решения? Обучение данному функционалу – одна из сложнейших задач. Важно понять, что без подобной свободы невозможно создать действительно разумный ИИ. На данный момент данная цель пока не достигнута.

Источник