Где работает ИИ? Пять актуальных направлений

Рынок решений на базе искусственного интеллекта развивается невероятно быстро и тот, кто сумел на ранних этапах разглядеть потенциал AI/ML-технологий, уже пожинает первые плоды. По данным исследовательской компании Brain & Company, организации, которые начали развитие своих ИИ-проектов 1,5–3 года назад, в основном уже их окупили и даже сумели нарастить прибыль в среднем на 20%. Воодушевленные успехом, компании продолжают развивать направление AI/ML, превращая его в важное конкурентное преимущество.  В итоге, количество крупных компаний, инвестирующих $100 млн и более в направление ИИ, за последний год выросло более чем вдвое.

С другой стороны, в экспертной среде хватает и тех, кто по-прежнему скептически относится к вопросу окупаемости инвестиций в ИИ. Очевидно, это связано с тем, что для извлечения выгоды из подобных технологий требуется нечто большее, чем просто внедрение очередного ИТ-продукта. Здесь, как никогда ранее, важны адекватные изменения в бизнес-процессах.

Как бы то ни было, но желание превзойти конкурентов (или, как минимум не отстать от них) побуждает компании экспериментировать в сотнях различных направлений применения AI/ML. Но, на данном этапе, наибольшей отдачи, как правило, удается добиться в нескольких базовых областях.

Разработка ПО и оптимизация кода

Искусственный интеллект, точнее его подвид — генеративный ИИ (Gen AI) — сегодня успешно используется для генерации фрагментов программного кода, тестирования ПО, рефакторинга, поиска ошибок и документирования. По данным аналитических компаний, организации, внедрившие те или иные аспекты Gen AI в процессы разработки ПО, как правило, могут рассчитывать на экономию от 15% до 40% времени (и, соответственно, денег) необходимого для написания кода. Примерно на столько же удается сократить время, необходимое для подготовки документации. В случае рефакторинга, тестирования и отладки программ, экономия может достигать 30-50% и более. Еще больше повышает эффективность ИИ использование шаблонов для типовых задач, а также качественные наборы данных. Помимо этого, ИИ помогает автоматизировать процесс развертывания приложений, одновременно снижая риск ошибок и ускоряя вывод цифровых продуктов на рынок.

Многие компании сегодня используют возможности генеративного ИИ для проектирования и разработки новых продуктов, а также расширения функциональных возможностей ранее созданных решений. Наибольших успехов удается добиться в направлениях оптимизации интерфейсов и персонализации продуктов. К примеру, в сфере здравоохранения ИИ может анализировать данные пациентов и предлагать им адаптированные планы лечения и реабилитации.

Службы поддержки клиентов

На раннем этапе своего развития технологии на базе AI/ML помогали автоматизировать и оптимизировать процесс поддержки клиентов. Сегодня же, применение генеративного ИИ, может сократить саму необходимость обработки обращений. Предиктивная аналитика, усиленная инструментами Gen AI, позволяет заранее предугадать и устранить потенциальные проблемы, которые могут возникнуть у пользователей на различных этапах. Продуктивно развивается и направление «умных» чат-ботов, решающих вопросы самообслуживания клиентов и автоматизации взаимодействия с представителями компании. Да, на данном этап, ИИ не способен заменить людей, например, в случае сложной техподдержки, но зато система помогает быстро и точно определить, с каким именно специалистом надо соединить обратившегося клиента. На другом конце «провода» ИИ помогает сотрудникам техподдержки действовать более эффективно, предоставляя оперативную помощь в быстром поиске и получении необходимых знаний. Как показывает практика, генеративный ИИ позволяет сократить время обработки обращений в среднем на 25-35% и вместе с тем, существенно повышает качество и полноту ответов.

Продажи и продвижение на рынке

В продажах и маркетинге технологии AI/ML наиболее продуктивно используется сегодня для создания динамического и точно ориентированного (таргетированного) контента, персонализированных почтовых рассылок, автоматизации работы с социальными сетями, а также для расширенного обучения и поддержки. В сфере торговли искусственный интеллект повышает эффективность торговых представителей и других сотрудников отдела маркетинга, сокращая время вывода продукта на рынок, уменьшая отток клиентов и обеспечивая лучший пользовательский опыт. В последнее время даже появился термин «гиперперсонализация» (hyper-personalization), обозначающий максимально таргетированную рекламу и полностью релевантный контент, направленный на очень узкую группу потенциальных заказчиков. Раньше такой подход тоже применялся, но требовал он несравнимо больше сил и средств. ИИ упрощает, удешевляет и ускоряет процесс «гиперперсонализации», делая его доступным для более широкого круга компаний. Опыт отдельных компаний показывает, что внедрение AI/ML-систем для создания, публикации и рассылки специализированного контента, помогает сократить время, необходимое для выполнения подобных задач на 25-30% и более.

Автоматизация работы внутренних отделов компании

Рутинные операции бэк-офиса особенно успешно автоматизируются с помощью ИИ. Внутренние отделы крупных компаний, как правило, работают в рамках довольно жестких и четко описанных инструкций. Поэтому задачи и пути их решения, зачастую понятны. Например, в сфере работы с финансами ИИ может повысить скорость составления отчетов внутреннего аудита, подготовки документации для налоговых проверок и проведения анализа использования средств. При этом количество и критичность ошибок, как правило, резко сокращается. Кроме того, ИИ успешно используется для обучения сотрудников и контроля соблюдения внутренних политик компании в различных областях. В данном случае технологии AI/ML позволяют вывести автоматизацию внутренних процессов на новый уровень и получить дополнительный прирост эффективности. К примеру, опыт крупных телекоммуникационных компаний показывает, что внедрение ИИ-технологий в работе бэк-офиса, помогает ежемесячно экономить до 5 тыс. рабочих часов и это не предел.

Как не превратить ИИ-проект в долгострой

Внедрение AI/ML-технологий в компании это не просто технологический проект. Это стратегическое решение, которое требует комплексного подхода, глубокой трансформации и переосмысления устоявшихся подходов к работе — как в контексте бизнес-процессов, так и на уровне подготовки персонала. Чтобы проект по интеграции ИИ не превратился в безнадежный долгострой, уже на первом этапе внедрения необходимо пересмотреть основные бизнес-процессы, убрав из них излишнюю сложность. Также необходимо оптимизировать технологии и процессы, связанные со сбором, хранением и управлением данными, поскольку именно данные, объем и сложность которых быстро растут, являются той базой, на основе которой можно развернуть надежную и производительную AI-систему. И, конечно, важнейшим аспектом остается правильный выбор программно-аппаратной инфраструктуры для запуска, масштабирования и поддержки ИИ-проекта. Правильный выбор платформы позволит сократить время развертывания решений, оптимизирует использование ресурсов и поможет избежать многих проблем и ошибок в работе.

Сегодня нет единого рецепта для гарантированно эффективного внедрение ИИ-технологий (и вряд ли он когда-то появится). Несмотря на большие объемы накопленных знаний и множество рекомендаций — путь каждой компании здесь в определенной степени индивидуален. Тем не менее, очевидно, что роль AI/ML в процессе получения конкурентных преимуществ будет возрастать и организациям, которые не смогут сегодня адаптироваться к новым условиям, будет крайне сложно удержать свои рыночные позиции уже в ближайшем будущем.

Если вы планируете включиться в гонку ИИ-технологий или уже это сделали, то в любом случае, вам понадобится надежная, производительная и масштабируемая инфраструктура и получить ее можно уже сегодня в облаке De Novo. Мы предлагаем доступ к мощнейшим TPU NVIDIA H100 и L40S непосредственно из окружения Kubernetes в составе новых облачных услуг Tensor Cloud (в коллективном облаке) и HTI (сервис класса GPU Private Cloud), а с PaaS-платформой ML Cloud вы получаете еще и готовую полноценную рабочую среду для ML-инженера (класса AWS SageMaker или Google Vertex AI).

Хотите узнать больше? Обращайтесь за детальной консультацией к нашим экспертам!