Преимущества внедрения ИИ в бизнес
Тренд к исследованию дальнейшего развития искусственного интеллекта в сфере бизнеса является основой современной реальности и дает неоспоримые преимущества для бизнес-структур, которые можно представить следующим перечнем.
- В режиме многозадачности целесообразно делегировать часть деятельности машинам, чтобы сотрудникам организации иметь возможность больше времени уделять творческим направлениям деятельности либо тем задачам, которые не могут быть решены без участия человека.
- Возможности компьютерных систем обрабатывать и анализировать большие объемы данных, а также выявлять не всегда очевидные для человека закономерности, в том числе в совокупности с меняющимися факторами среды, международными и экономическими тенденциями, с целью оптимизации поставок продукции и распределения собственных ресурсов.
- Коммуникация с клиентами при содействии технологических возможностей машинного обучения даст новые возможности для создания более перспективных маркетинговых решений исходя из данных, выявленных ИИ, о потребностях и предпочтениях потребителей в любой целевой аудитории.
- Любой бизнес-структуре совершенно необходима программа планирования развития в соответствии с дальнейшими перспективами. Несомненно, системы анализа данных способны просчитать основные принципы и разработать стратегии движения к желаемой цели на основе имеющейся рыночной ситуации.
- Безопасность – один из ключевых постулатов ведения любого бизнеса, искусственный интеллект без эмоциональных издержек, к которым всегда склонен человек, способен оценить и проанализировать алгоритм поведения пользователей и обнаружить критерии, которые могут указывать на потенциальные угрозы безопасности, что даст возможность компаниям избежать потерь.
- В настоящее время многие компании склонны осуществлять обучение своих сотрудников, что является хорошей тенденцией. Чтобы обучение стало наиболее эффективным, следует проанализировать базовые навыки персонала, с этой задачей также легко и быстро способны справиться системы на основе ИИ.
##Сложности внедрения ИИ
Таким образом, мы выяснили, что внедрение ИИ в бизнес-структуры приводит к экономии ресурсов и росту доходности бизнеса. Однако следует учитывать некоторые нюансы. Необходимо, чтобы исходные данные, которые предлагаются к обработке отчетной системе, соответствовали реальному положению вещей и объединяли данные многолетней истории продаж, включая информацию о праздничных скидках и других акциях, а также действиях конкурентов. Модели кредитного скоринга необходимы анкеты заемщиков и их своевременное и полное осуществление платежей и расчетов. LLM-агенту полагается знать стратегию организации по возврату средств, чтобы иметь возможность честно отвечать клиентам. Следует понимать, что информация, представленная маркетологами, должна быть полностью «прозрачной», лишенной всяких преувеличений либо, наоборот, недосказанности. Всякого рода интеграционные искажения могут стать препятствием на пути внедрения интеллектуальных систем.
- Данные для использования в ИИ-системах не должны храниться в разных форматах и разных системах, это может создавать сложности при их анализе и препятствовать удачному внедрению ИИ.
- Далее следует понимать актуальность данных – одноразовая ли это опция, либо необходимо обновление в определенный период времени.
- Подключение к данным из множества Excel-файлов или внешней рекламной системы может потребовать разработки механизмов для эффективного и безопасного сбора данных.
- Качество данных, применяемых для анализа в системе, требует максимальной точности, поэтому интеграционные задачи должны отражать не только технические требования, но в значительной степени методологические, организационные и этические вопросы. Следует знать, что успешное внедрение программ ИИ включает в себя готовность людей к изменениям во всех аспектах дальнейшего функционирования компании. Перемены коснутся не только области технических перспектив, но и организационных направлений. Рассмотрим основные из них: может возникнуть необходимость в обучении персонала, а также затруднения, связанные с эмоциональными сложностями людей, которые опасаются не справиться с новыми требованиями и потерять рабочее место; как следствие, возникнет необходимость увеличения затрат на обучение персонала, а также приобретения специализированных технологий и инструментов. Компании могут столкнуться с ограниченными ресурсами или недостатком квалифицированных специалистов в области ИИ, что затрудняет процесс внедрения; компании необходимо иметь четкую стратегию внедрения AI, чтобы понимать, как именно технологии могут быть использованы в данной конкретной истории; значительное внимание следует уделить архиважной задаче – безопасности и конфиденциальности данных, чтобы не пренебречь доверием клиентов и предотвратить нарушение законодательства о защите данных; несомненно, следует учитывать этические вопросы при общении с ИИ, особенно в случае ошибочной трактовки данных. Однако, если вдумчиво и разумно относиться к указанным предостережениям, возможности и выгоды значительно превосходят риски использования искусственного интеллекта и являются серьезным фактором на пути повышения эффективности, оптимизации ресурсов и получения новых возможностей для развития.
Применение ИИ в различных сферах
Возможности ИИ уже сейчас могут быть использованы во многих сферах.
- Разработка голосовых и текстовых ассистентов, способных обрабатывать запросы пользователей и предоставлять информацию в реальном времени.
- Экспертные системы, так называемые компьютерные программы, способные моделировать знания человека в любой конкретной области, в том числе в науке и на производстве.
- Алгоритмы машинного обучения, которые позволяют системе анализировать большое количество данных, находя самостоятельно в них имеющиеся закономерности.
- Методы глубокого обучения предполагают выстраивание нейронных сетей, что дает возможность моделировать нелинейные зависимости, позволяющие решать задачи, которые с помощью традиционных алгоритмов неразрешимы. К ним относятся успешно и широко применяемые в настоящее время системы распознавания образов, символов, классификация визуального контента; обработка текстов предполагает анализировать и создавать тексты различной степени сложности, разрабатывать чат-боты, совершать автоматический перевод; нейросети также используются в беспилотных транспортных средствах; полезны медицине, при анализе рентгеновских снимков и других исследованиях в сфере функциональной диагностики с целью раннего выявления заболеваний; хороши в рекламе для выявления наиболее интересных для пользователей видов контента; перспективны в финансовой сфере, где нейросети успешно используются не только для прогнозирования рынков, оптимизации инвестиций, выявления подозрительных транзакций, но и для поиска мошенников.
Риски, связанные с использованием ИИ
ИИ привносит не только возможности, но и сопровождается серьезными рисками, требующими внимательного регулирования и этической оценки. Предлагаем рассмотреть основные из них.
- Приватность и безопасность данных могут находиться под угрозой, из-за того что системы ИИ могут стать объектом хакерских атак, также несанкционированный доступ личной информации может иметь весьма неприятные последствия для пользователей.
- ИИ уже сейчас вполне способен генерировать фейковые новости и видео, что может создавать угрозы для добросовестных пользователей со стороны мошенников.
- Серьезные угрозы может создавать использование ИИ в военной сфере, например, автономные дроны, если они смогут уничтожать без участия человека.
Ключевые темы в сфере ИИ
Далее предлагаем к ознакомлению ключевые темы в сфере ИИ:
- Интеграция внешних AI-сервисов для решения частных задач с целью перехода к созданию отраслевых SaaS-платформ с ИИ и дальнейшему внедрению мультимодальных решений, объединяющих голос, зрение и текст.
- Интеграция внешних AI-сервисов, сохраняется актуальность защиты данных пользователей с целью создания безопасности.
- Мультимодальный и «бесшовный» ИИ, в котором сочетание голоса, зрения и текста сделает взаимодействие с технологиями более естественным.
- Генерация контента по запросу пользователя, а также выполнение рутинных задач с целью освободить время человеку для более творческих решений.
- Генеративный искусственный интеллект – это технология, способная создавать новый контент, опираясь на анализ большого количества данных, при этом эксперты ожидают прогресса в надежности систем ИИ при их удешевлении.
Технологическая гонка в сфере ИИ
Разработка ИИ требует огромных ресурсов, поэтому здесь есть свои лидеры. Гонку аппаратного обеспечения искусственного интеллекта возглавляют компании Amazon (AWS) и Nvidia. В частности, Nvidia под руководством Дженсена Хуанга стала мировым лидером в разработке графических ускорителей для ИИ. Для оценки мощностей в ИИ появился новый ориентир: способность собрать максимальное количество чипов Nvidia. Например, компании xAI Илона Маска и Meta Марка Цукерберга строят огромные суперкластеры серверов, каждый из которых содержит специализированные чипы Nvidia для ИИ. Потребность в мощных чипах растет. По данным отчета AI Index 2024, подготовленного Stanford Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), стоимость аппаратного обеспечения для обучения ИИ снижается примерно на 30 % в год, соответственно, на фоне этой гонки искусственный интеллект превращается в стратегическую арену глобальной борьбы за первенство.
Выбор между открытым и закрытым исходным кодом
Программное обеспечение может быть с закрытым либо открытым исходным кодом. Выбор между программным обеспечением с закрытым и открытым исходным кодом зависит от предпочтений пользователя или организации. Программное обеспечение с открытым исходным кодом (OSS) имеет свободный доступ к своим наработкам, а с закрытым исходным кодом, называемое также проприетарным программным обеспечением, защищено законами об авторском праве и положениями о коммерческой тайне, которые устанавливают ограничения на использование, копирование, распространение и обратное проектирование программного обеспечения. В качестве примеров последнего можно привести операционные системы, такие как Microsoft Windows и macOS, такие как Microsoft Office и Adobe Creative Suite.
Влияние ИИ на рынок труда
Искусственный интеллект меняет характер работы, он успешно дополняет человека. Однако разработка и внедрение ИИ могут быть перспективными для тех, кто имеет к ним доступ, и дать этим людям существенные преимущества перед теми, кто этого доступа не имеет, усиливая социальное неравенство. В некоторых отраслях народного хозяйства использование новейших компьютерных технологий может привести к потере рабочих мест. В то же время появляются новые профессии, например, AI-архитекторы проектируют интеграцию технологий в бизнес-процессы. Рынок труда будет меняться, ожидается рост спроса на специалистов, способных адаптировать ИИ к задачам компании. Важно уделять внимание разработке этических стандартов, чтобы избежать разночтений и дискриминации.
