Как AI может экономить деньги компании и определять сотрудников, которые хотят уволиться: мнение эксперта

Какие существуют тренды в использовании ИИ, потенциальные проблемы и как искусственный интеллект помогает автоматизировать продажи? В ожидании AI_Воркшопа, который пройдет 23 июля 2024 года в Минске, на эти вопросы ответил Павел Козлов, архитектор проектов в ИТ-компании KRAINET (10+ млн пользователей ИТ-разработками, 12+ лет опыта).

Партнеры события:
FIN.BY
АйТи Аналитикс

Тренды применения AI

Генеративный AI

— Среди актуальных трендов в использовании ИИ в первую очередь стоит назвать генеративный AI. Это те самые «чаты GPT»: создание текста, видео, картинок, звуков. Несмотря на то, что подобные сервисы доступны для широкого применения, иногда все-таки есть ограничения для бизнеса со стороны государственных органов или международных правил. На это всегда нужно обращать внимание.

Персонализированные рекомендации

Маркетинг и продажи в современном мире должны быть персонализированными. С другой стороны, может показаться, что не во всех случаях это актуально, например, когда мы ходим в продуктовый магазин. Вроде там персональных данных почти не оставляем, однако на самом деле это не так. Кейс магазина «Target» в Америке опровергает это предположение. В магазин пришел мужчина и потребовал разбирательств, потому что его несовершеннолетней дочери магазин прислал буклеты с рекламой товаров для беременных. Все решили, что это недоразумение, администрация магазина извинилась и на этом закрыли тему. Через пару дней менеджер «Target» позвонил мужчине узнать, все ли хорошо, нет ли претензий, и тут выяснилось, что его дочь действительно была беременна. Искусственный интеллект узнал неожиданную новость быстрее, чем собственный отец. Кажется, что это магия, на самом деле, никакой магии нет. Все объяснимо: на поведение пользователя, его потребности, покупательское поведение влияют перемены в жизни. Такие моменты ИИ уже умеет определять. Для продаж это максимально полезный инструмент.

Медицинская диагностика

«Навыки» ИИ можно активно использовать и в медицине. Например, снимки трудно анализируются человеком. Во-первых, человека нужно долго обучать для этого, а во-вторых, вероятность ошибок всегда высока. ИИ справляется быстрее и точнее.

Автономные транспортные средства

Здесь речь идет не только про Tesla, но и про роботов, которые могут обнаруживать препятствия на дороге, анализировать дорожные условия, а также автономно заниматься доставкой. Использование в бизнесе автономных транспортных средств сократит время на обслуживание клиентов, а это в свою очередь позволит увеличить клиентскую сеть.

Финансовое прогнозирование

Сегодня финансовой аналитикой занимаются люди, которые копаются в огромных базах данных, часто прибегая к неточным данным и опираясь чуть ли не на свою интуицию. Искусственный интеллект справляется с этим намного лучше. При этом не нужно быть профессионалом в IT-отрасли, чтобы взаимодействовать с LLM-моделью, GPT.

Как AI помогает компании экономить деньги: кейс из практики

У компании «Евроторг» (сеть магазинов «Евроопт») есть весы и кассы самообслуживания. Проблема в следующем: есть недобросовестные покупатели, которые берут ананасы, а взвешивают и пробивают их как лук. При обороте «Евроторга», даже если потери составляют один процент, это очень большие деньги. Проблему можно решить административными способами, например, поставить охранников, но они могут быть в сговоре с покупателем.

Как мы решили эту задачу: когда мы ставим товар на весы, используя Computer Vision (компьютерное зрение), мы определяем товар из меню по инфографике. Нельзя сказать, что это работает на 99%, но на 95% точно. Если пользователь ставит на весы ананас, то в выборе у него лука точно не будет. Мы разворачивали нейронную сеть в дата-центре компании, и все магазины должны были ходить по gRPC-протоколу в этот удаленный дата-центр, но это решение не очень хорошее по огромному ряду причин, поэтому мы применили edge computing и все вычисления проводились локально — непосредственно на кассе.

АI помогает узнать, кто собирается увольняться

Еще один пример. Бывает так, что над проектом идет работа в течение долгого времени, на нем задействованы несколько человек, и однажды ключевой сотрудник уходит. Это большая проблема: заказчики не понимают, как это возможно, поскольку контракт предполагает стабильную команду. Приходится решать проблему переговорами, например, повышать зарплату сотруднику. Иногда получается так, что сотрудник ведет себя как террорист: повышает ставки, шантажирует и все равно результат никого не устраивает.

Как в этой ситуации может помочь ИИ? Он может проанализировать поведение сотрудника: понаблюдать за передвижениями, коммуникациями, активностью в соцсетях и зафиксировать перемены уже на ранней стадии. Здесь речь не про то, чтобы поставить камеры и следить за каждым шагом, а про то, что можно прогнозировать изменения в поведении и инициировать диалог еще до момента, когда работник принял окончательное решение. Это в целом кардинально повлияет и на проект, и на заказчика.

Как AI помогает автоматизировать продажи в Linkedin

Сегодня в мире 80% В2В-сделок совершаются через Linkedin, но это больше про Запад, у нас вряд ли дело обстоит так. В общем, есть целый отдел лидгенов, условных профайлеров, которые продвигают свой аккаунт в Linkedin, общаются с людьми и доводят собеседника, потенциального лида, до созвона.

С помощью AI процесс лидогенерации можно полностью автоматизировать. Причем AI может добывать очень интересные метрики, например, по профайлу человека, по его друзьям, истории, он может предсказать вероятность, насколько ваше предложение будет интересно потенциальному клиенту. AI может найти тех, кому в бóльшей степени будет интересно ваше предложение и вы тогда более прицельно сможете заниматься продажами.

Проблемы в использовании ИИ

Использование искусственного интеллекта сопряжено и с некоторыми трудностями. У нас сейчас есть целый ряд нейронных сетей, которые мы можем интегрировать. Однако если мы говорим про бизнес, который работает с персональными данными, то такой возможности нет. Мы не можем переносить чужие данные куда-то во внешние сервисы. Мы их должны полностью обрабатывать у себя. Второй нюанс: эти модели обучены поверхностным знаниям, и чтобы добиться от них содержательности, нужно много и тщательно работать. На самом деле все эти сервисы ИИ не панацея, и крупный бизнес всегда будет выбирать собственные решения или заказные, но детально проработанные по брифам.

Прогнозы рынка ИИ

Рынок ИИ сильно растет и это самый главный тренд на сегодняшний день в мире. К 2030 году объем рынка будет составлять почти триллион долларов. Это в первую очередь NLP (обработка речи) и компьютерное зрение.

Сфер для внедрения ИИ много, это практически все индустрии, даже производственные, промышленные предприятия, добыча, машиностроение и многие другие. И каждый бизнес будет самостоятельно решать, в каком направлении, в какой степени ему нужен ИИ. Главное, анализировать выгоды, риски, препятствия.