Автоматизация и искусственный интеллект: как оптимизировать процессы в компании

Автоматизация на новом уровне

Под автоматизацией, как правило, понимается использование технологий и инструментов для замены или улучшения ручных операций и задач, которые до сих пор выполняли сотрудники. Цель – добиться большей эффективности, производительности, точности и скорости, повысить качество работы, сократить финансовые и трудозатраты, минимизировать риски.

В 2024 году автоматизация рабочих процессов вышла на новый уровень: компании все чаще применяют передовое программное обеспечение, робототехнику, искусственный интеллект, включая нейросети, чтобы сократить объем ручного труда. Новые технологии на вооружение берут представители самых разных отраслей: производство, финансы, логистика, образование, медицина, ТЭК и так далее.

Инструкция по автоматизации с ИИ

Процесс автоматизации с применением искусственного интеллекта можно разделить на несколько этапов.

1. Анализ и целеполагание В стартовой точке компания должна определиться с целями автоматизации – они должны быть понятными, конкретными, измеримыми, достижимыми, и, в любом случае, важно понимать, что мы не гонимся за трендами, а стремимся получить понятный эффект, который несет с собой та или иная технология.

Тут важно проанализировать имеющиеся процессы, понять, где есть точки роста и перспективы – что и за счет чего можно ускорить. Также важно обозначить главные требования к средствам автоматизации – чего мы с их помощью хотим достичь.

2. Выбор решения Тут речь идет о поиске подходящих решений на рынке: коробочных или кастомной разработке. Или же в компании разрабатывают алгоритмы и интерфейсы, проводят тестирование собственными силами под свои конкретные задачи. Затем система внедряется – сначала в виде пилота, затем – полноценно. Важно не упустить и этап обучения сотрудников работе с новым инструментом.

3. Мониторинг и оптимизация Далее важно отслеживать, как система работает и позволяет ли достичь результатов, которые от нее ждали в самом начале. Возможно, некоторые процессы нужно доработать и внести изменения для улучшения качества ее работы.

Где может применяться ИИ

В ходе автоматизации можно подключить технологии искусственного интеллекта – ведь бывает так, что процессы в компании автоматизированы давно, и необходимо лишь добавить в них ИИ. Особенно актуально это в отраслях, где требуется высокая точность, а цена человеческой ошибки может быть высока – в медицине, на производстве или финансовой сфере. Технология, в отличие от человека, обучается на основе большого объема различных данных и может принимать более точные решения.

Так ИИ может автоматизировать:

• рутинные задачи. Система машинного обучения, например, может анализировать большие объемы данных, классифицировать их или фильтровать;
• принятие решений. ИИ способен анализировать данные в ретроспективе, отслеживать тенденции и делать прогнозы. На основе такой аналитики руководство компании может принять решение, например, об изменении стратегии позиционирования на рынке;
• коммуникацию. Все больше компаний применяют чат-боты для общения с клиентами в мессенджерах или по телефону, экономя время и силы своих сотрудников. Роботы хорошо справляются с часто задаваемыми вопросами, все лучше имитируют речь живого человека;
• обработку естественного языка. Здесь речь идет, например, о больших массивах аудиозаписей, которые нужно перевести в текстовый формат или на другой язык. Так системы автоматического распознавания речи могут помогать, например, журналистам расшифровывать интервью, экономя время. Аудиоаналитика также помогает контролировать качество обслуживания – как персонал общается с клиентами;
• процессы мониторинга и контроля. Системы машинного обучения умеют анализировать видеозаписи и изображения с камер, установленных, к примеру, на производстве, чтобы отслеживать брак продукции, нарушение правил техники безопасности и т. д.

На что обратить внимание

Внедрение ИИ в процессы производства может сопровождаться множеством сложностей. Во-первых, для обучения искусственного интеллекта нужен большой объем данных, а в некоторых отраслях, например, в аграрном секторе, жалуются на их дефицит или разрозненность. В таких обстоятельствах обучать ИИ крайне непросто.

Внедрение ИИ может оказаться непростым и требовать серьезных ресурсов – как денежных, так и временных. К этому нужно быть готовым.

Нельзя забывать и о кибербезопасности, ведь как только бизнес насыщается «цифрой», он становится уязвимым, превращаясь в отличную мишень для хакеров. Именно поэтому необходимо заранее убедиться в надежности и безопасности систем, уделить внимание информационной безопасности.

Кейсы автоматизации с ИИ

1. Процесс инвентаризации на складе. Беспилотную систему инвентаризации внедрила у себя компания L'Oréal. Теперь мимо стеллажей пролетают дроны с камерами – каждый по своей траектории, к необходимому ярусу. Товары камера распознает, обрабатывая картинку с видео с помощью искусственного интеллекта: устройство считывает штрихкоды, фиксирует пустующие места на полках, видит границы ячеек.

В итоге процессы инвентаризации происходят быстрее, фактор человеческих ошибок сведен на нет, а сотрудникам больше не нужно работать на высоте и рисковать собственной жизнью и здоровьем.

2. Работа сотрудников контакт-центра. Крупный российский банк поставил перед собой задачу автоматизировать процесс привлечения депозитных средств клиентов. Специалисты спроектировали, разработали и внедрили голосового бота. У него был доступ к датасету с уже размеченным набором речевых данных и обученной моделью распознавания речи. В результате обработка базы контактов голосовым роботом была сравнима с показателями сотрудников колл-центра. В итоге конверсия составила 6,97 % – столько клиентов проявили интерес к депозитным продуктам банка.
3. Сортировка посылок. Сфера е-ритейла растет, а с ней и потоки посылок, которые необходимо отправлять покупателям. Автоматизировать эту часть цепочки поставок тоже может искусственный интеллект. Так компания экспресс-доставки STO Express для этих целей внедрила роботов с камерой. Оптическое распознавание позволяет им быстро сканировать этикетки товаров, фиксировать, вес и размер посылки, понимать, куда именно ее нужно доставить.

В компании сообщали, что новая технология позволяет им обрабатывать до 18 тысяч посылок в час, а трудозатраты удалось сократить на 70 %.

4. Управление заказами. Здесь искусственный интеллект работает аналогичным образом: главное задать ему нужный сценарий. В этом случае технология проанализирует в ретроспективе данные о текущих запасах, отгрузках и движении товара и даст специалистам рекомендации по закупкам. В их распоряжении также окажется статистика: какая продукция продается медленнее, а какая – быстрее. Какие товары доставляются дольше. Это позволит заблаговременно запасаться товарами, которые действительно пользуются спросом. В итоге технология позволяет сэкономить на транспортных расходах, уменьшить стоимость хранения товара на складе и повысить уровень обслуживания клиентов.

Подведем итог: искусственный интеллект уже сегодня играет важнейшую роль в автоматизации рабочих процессов в компаниях самых разных отраслей, из «хайповой» истории превращаясь в эффективное решение прикладных задач. В то же время необходимо учитывать вызовы, сопряженные с внедрением новейших технологий, и активнее заниматься обучением моделей и обеспечением безопасности работы с данными.