Де працює ШІ? П'ять актуальних напрямів

Ринок рішень на базі штучного інтелекту розвивається неймовірно швидко, й той, хто зумів на ранніх етапах розгледіти потенціал AI/ML-технологій, вже збирає перші плоди. За даними дослідницької компанії Brain & Company, організації, які розпочали розвиток своїх ШІ-проєктів 1,5-3 роки тому, в основному вже їх окупили та навіть зуміли наростити прибуток у середньому на 20%. Натхненні успіхом, компанії продовжують розвивати напрямок AI/ML, перетворюючи його на важливу конкурентну перевагу. У результаті, кількість великих компаній, що інвестують $100 млн та більше у напрямок ШІ, за останній рік зросла більш ніж удвічі.

З іншого боку, в експертному середовищі вистачає й тих, хто, як і раніше, скептично ставиться до питання окупності інвестицій у ШІ. Вочевидь це пов'язано з тим, що для отримання вигоди з подібних технологій потрібно більше, ніж просто впровадження чергового ІТ-продукту. Тут, як ніколи раніше, важливими є адекватні зміни в бізнес-процесах.

Хай там як, але бажання перевершити конкурентів (або, як мінімум, не відстати від них) спонукає компанії експериментувати в сотнях різних напрямків застосування AI/ML. Але, на даному етапі, найбільшої віддачі, як правило, вдається досягти у кількох базових галузях.

Розробка ПЗ та оптимізація коду

Штучний інтелект, точніше його підмножина – генеративний ШІ (Gen AI), сьогодні успішно використовується для генерації фрагментів програмного коду, тестування ПЗ, рефакторингу, пошуку помилок та документування. За даними аналітичних компаній, організації, які впровадили ті чи інші аспекти Gen AI в процеси розробки програмного забезпечення, як правило, можуть розраховувати на економію від 15% до 40% часу (й, відповідно, грошей) необхідного для написання коду. Приблизно на стільки ж вдається скоротити час для необхідної підготовки документації. У випадках рефакторингу, тестування та налагодження програм, економія може сягати 30-50%. Ще більше підвищує ефективність ШІ використання шаблонів для типових задач, а також якісні набори даних. Крім цього, ШІ допомагає автоматизувати процес розгортання застосунків, одночасно знижуючи ризик помилок та прискорюючи виведення цифрових продуктів на ринок.

Багато компаній сьогодні використовують можливості генеративного ШІ для проєктування та розробки нових продуктів, а також розширення функціональних можливостей раніше створених рішень. Найбільших успіхів вдається досягти у напрямах оптимізації інтерфейсів та персоналізації продуктів. Наприклад, у сфері охорони здоров'я ШІ може аналізувати дані пацієнтів та пропонувати їм адаптовані плани лікування та реабілітації.

Служби підтримки клієнтів

На ранньому етапі свого розвитку технології на базі AI/ML допомагали автоматизувати та оптимізувати процес підтримки клієнтів. Сьогодні ж застосування генеративного ШІ може зменшити саму потребу в обробці звернень. Предиктивна аналітика, посилена інструментами Gen AI, дозволяє заздалегідь передбачити та усунути потенційні проблеми, що можуть виникнути у користувачів на різних етапах. Продуктивно розвивається також напрямок «розумних» чат-ботів, які розв'язують питання самообслуговування клієнтів та автоматизації взаємодії з представниками компанії. Так, на даному етапі, ШІ не здатний замінити людей, наприклад, у разі складної техпідтримки, проте система допомагає швидко й точно визначити, з яким саме фахівцем треба з'єднати клієнта. На іншому кінці «дроту» ШІ допомагає співробітникам техпідтримки діяти більш ефективно, надаючи оперативну допомогу у швидкому пошуку та отриманні необхідних знань. Як показує практика, генеративний ШІ дозволяє скоротити час обробки звернень у середньому на 25-35% й водночас суттєво підвищити якість та повноту відповідей.

Продажі та просування на ринку

У продажах та маркетингу технології AI/ML найбільш продуктивно використовується сьогодні для створення динамічного та цільового (таргетованого) контенту, персоналізованих поштових розсилок, автоматизації роботи з соціальними мережами, а також для розширеного навчання та підтримки. У сфері торгівлі штучний інтелект підвищує ефективність торгових представників та співробітників відділу маркетингу, скорочуючи час виведення продукту на ринок, зменшуючи відтік клієнтів та забезпечуючи кращий досвід для користувачів. Останнім часом навіть з'явився термін «гіперперсоналізація» (hyper-personalization), який означає максимально таргетовану рекламу та релевантний контент, що спрямовані на дуже вузьку групу потенційних замовників. Раніше такий підхід теж застосовувався, але він вимагав набагато більших зусиль та коштів. ШІ спрощує, здешевлює та прискорює процес «гіперперсоналізації», роблячи його доступним для ширшого кола компаній. Досвід окремих організацій показує, що впровадження AI/ML-систем для створення, публікації та розсилки спеціалізованого контенту допомагає скоротити час, необхідний для виконання подібних завдань на 25-30% та більше.

Автоматизація роботи внутрішніх відділів компанії 

Рутинні операції бек-офісу особливо успішно автоматизуються за допомогою ШІ. Внутрішні відділи великих компаній, зазвичай, працюють у межах досить жорстких та чітко описаних інструкцій. Тому завдання та шляхи їх вирішення найчастіше зрозумілі. Наприклад, у сфері роботи з фінансами ШІ може підвищити швидкість складання звітів внутрішнього аудиту, підготовки документації для податкових перевірок та проведення аналізу використання коштів. При цьому кількість та критичність помилок, як правило, різко скорочується. Крім того, ШІ успішно використовується для навчання співробітників та контролю дотримання внутрішніх політик компанії в різних галузях. У цьому випадку, технології AI/ML дозволяють вивести автоматизацію внутрішніх процесів на новий, більш ефективний рівень та отримати додатковий приріст продуктивності. Наприклад, досвід великих телекомунікаційних компаній показує, що впровадження ШІ-технологій у роботі бек-офісу допомагає щомісяця економити до 5 тис. робочих годин й це ще далеко не межа можливостей.

Як не перетворити ШІ-проєкт на довгобуд

Впровадження AI/ML-технологій у компанії це не просто технологічний проєкт. Це стратегічне рішення, яке потребує комплексного підходу, глибокої трансформації та переосмислення усталених підходів до роботи як у контексті бізнес-процесів, так й на рівні підготовки персоналу. Щоб проєкт з інтеграції ШІ не перетворився на безнадійний довгобуд, вже на першому етапі впровадження необхідно переглянути основні бізнес-процеси, прибравши з них надмірну складність. Також необхідно оптимізувати технології та процеси, пов'язані зі збором, зберіганням та управлінням даними, оскільки саме дані, обсяг та складність яких швидко зростають, є тією базою, на основі якої можна розгорнути надійну та продуктивну AI-систему. Й, звичайно ж, найважливішим аспектом залишається правильний вибір програмно-апаратної інфраструктури для запуску, масштабування та підтримки ШІ-проєкту. Правильний вибір платформи дозволить скоротити час розгортання рішень, оптимізує використання ресурсів та допоможе уникнути багатьох проблем та помилок у роботі.

Сьогодні немає єдиного рецепта для гарантовано ефективного впровадження ШІ-технологій (й навряд чи він колись з'явиться). Попри великі обсяги накопичених знань й безліч рекомендацій, шлях кожної компанії тут певною мірою індивідуальний. Проте зрозуміло, що роль AI/ML у процесі отримання конкурентних переваг зростатиме й організаціям, які сьогодні не зможуть адаптуватися до нових умов, буде вкрай складно утримати свої ринкові позиції вже в найближчому майбутньому.

Якщо ви плануєте включитися у перегони ШІ-технологій або вже це зробили, то у будь-якому випадку вам знадобиться надійна, продуктивна та масштабована інфраструктура, отримати яку можна вже сьогодні у хмарі De Novo. Ми пропонуємо доступ до найпотужніших прискорювачів TPU NVIDIA H100 та L40S безпосередньо з оточення Kubernetes у складі нових хмарних послуг Tensor Cloud (у колективній хмарі) та HTI (сервіс класу GPU Private Cloud), а з PaaS-платформою ML Cloud ви отримуєте ще й готове повноцінне робоче середовище для ML-інженера (класу AWS SageMaker або Google Vertex AI).

Бажаєте дізнатися більше? Звертайтесь по консультацію до наших експертів!