Какие технологии на основе ИИ можно использовать в бизнесе и каковы его перспективы развития

Например, в банковской сфере искусственный интеллект применяется в кредитных продуктах для оценки кредитного скоринга, что позволяет автоматически принимать решения о выдаче кредита. В производственной сфере такие инструменты, как искусственный интеллект, применяются, например, в компании BMW, чтобы оценивать изображения компонентов и обнаруживать отклонения от стандартов в режиме реального времени.

Однако существуют и такие технологии, которые доступны любому бизнесу. В таком случае компании могут использовать готовые решения, которые затем настраиваются и дорабатываются под свои конкретные потребности. Это позволяет бизнесу внедрять и использовать искусственный интеллект без необходимости полной разработки с нуля, что сокращает затраты и упрощает процесс внедрения для компаний различных масштабов.

1. Компьютерное зрение

Компьютерное зрение представляет собой набор технологий, основанных на использовании нейронных сетей, которые позволяют обрабатывать визуальную информацию с помощью камер. С помощью машинного зрения можно распознавать различные элементы, такие как штрих-коды, текст, изображения, включая лица людей и их движения. Например, биометрические системы позволяют проводить верификацию личности для доступа в офис или для оплаты товаров и услуг. В магазине "Пятерочка" такие системы используются для распознавания постоянных клиентов, чтобы автоматически предлагать им скидки, а также для выявления серийных воров.

С использованием системы распознавания жестов можно контролировать устройства, например, попросив переключить музыку или изменить громкость трека жестом руки. Google внедрила такую систему в свои мобильные устройства и умные колонки, а компания Huawei использовала ее в своем флагманском смартфоне.

Эти инструменты повышают уровень безопасности и уровень сервиса, поскольку людям не нужно вводить дополнительные данные для проверки или нажимать кнопки для управления оборудованием. Они обеспечивают более удобный и интуитивно понятный опыт использования, устраняя необходимость в дополнительных действиях со стороны пользователей.

2. RPA (роботизация бизнес-процессов)

Данные ICT.Moscow указывают, что значительная часть компаний малого и среднего бизнеса, а именно 40% представителей малого бизнеса и каждый второй представитель среднего бизнеса, используют программы на основе искусственного интеллекта для автоматизации различных задач. Например, один из российских сервисов, Directum RX, позволяет классифицировать входящие электронные письма и документы по их типам, что значительно сокращает время обработки. Еще одна отечественная система роботизации бизнес-процессов, RPA Sherpa, используется для проверки контрагентов перед заключением договора.

3. Прогнозные модели

Инструменты, основанные на искусственном интеллекте, находят применение в различных отраслях. От розничной торговли, где они используются для прогнозирования продаж в супермаркетах, как делает X5 Retail Group для своих 16 000 магазинов, до логистики, где они помогают планировать поставки. Благодаря таким технологиям можно предсказывать спрос на ресурсы, сырье и рабочую силу, а также разрабатывать более эффективные стратегии развития бизнеса, оптимизировать маркетинговые и финансовые операции, а также улучшать пользовательский опыт.

4. Генеративные модели

Алгоритмы искусственного интеллекта, применяемые для генерации изображений, текста и видео, действительно активно внедряются компаниями с целью улучшения пользовательского опыта.

В случае Duolingo, использование алгоритмов AI, основанных на модели GPT-4, позволяет предложить пользователям новые функции, такие как практика иностранного языка в диалоге с виртуальными персонажами и возможность получить более детальную информацию о своих ответах на уроке. Это помогает улучшить эффективность обучения и позволяет пользователям лучше разобраться в своих ошибках.

В архитектурных бюро сервисы генеративного дизайна на основе искусственного интеллекта используются для оптимизации проектирования. Они могут автоматически создавать оптимальные решения, например, заменять сложные узлы из нескольких деталей на более простые конструкции с одним компонентом. Это позволяет ускорить процесс проектирования, сократить затраты на изготовление и улучшить общую эффективность проектов.

Согласно анализу американской исследовательской компании Gartner, прорывные цифровые технологии, которые появятся в ближайшие 6-8 лет, будут тесно связаны с искусственным интеллектом. В своем исследовании Gartner выделила три основных технологических тренда:

1. Самообучающиеся алгоритмы позволят использовать большие объемы данных без предварительной подготовки или "разметки". Это означает, что алгоритмы смогут самостоятельно извлекать полезную информацию из неструктурированных данных.

2. Нейроморфные вычисления позволят создавать более точные модели человеческого мозга. Эти вычисления основаны на создании искусственных нейронов в сетях, что поможет лучше понять и моделировать работу нашего мозга.

3. Человекоориентированный искусственный интеллект (HCAI) – это направление, где целью не является замещение людей, а сотрудничество между человеком и ИИ во множестве отраслей и сфер применения. HCAI нацелен на создание среды, где ИИ будет работать в партнерстве с людьми, дополняя их способности и улучшая результаты совместной работы.