Главная
АИ #19 (98)
Статьи журнала АИ #19 (98)
Искусственный интеллект и инженерный бизнес

Искусственный интеллект и инженерный бизнес

Автор(-ы):

Самбулова Мария Юрьевна

Зайкова Алина Петровна

Шулунова Татьяна Александровна

Секция

Информационные технологии, телекоммуникации

Ключевые слова

бизнес
искусственный интеллект
технологии
наука

Аннотация статьи

Одним из наиболее эффективных путей выхода рыночной экономики из системного кризиса и переход к новому технологическому укладу является расширение применение возможностей искусственного интеллекта (ИИ) и цифровой трансформации общества. Технологии искусственного интеллекта постепенно внедряют не только в IT-секторе, но и в ритейле, маркетинге, финансовой сфере и промышленности.

Текст статьи

Искусственный интеллект (ИИ) напрямую соотносится с Data Science – наукой о данных, которая направлена на извлечение бизнес-ценности из массива информации. Эта ценность может заключаться, например, в расширении возможностей прогнозирования, знании о закономерностях, обоснованном принятии решений.

Разработка и активное применение технологий искусственного интеллекта – одна из актуальных задач для российской экономики. И альянс способен стать эффективным инструментом для ее решения. Он объединяет компании из разных отраслей, которые уже имеют компетенции в сфере искусственного интеллекта [1, c. 572].

Искусственный интеллект оперирует огромными массивами, анализирует поступающие данные и разрабатывает на их основе адаптивные решения. ИИ способен быстро вывести бизнес на принципиально новый уровень, это одна из его ключевых функций и задач.

Вот несколько проблем, которые можно решить с помощью алгоритмов машинного обучения:

  1. Оперативное реагирование. В некоторых сферах бизнеса принципиальное условие успеха – быстро анализировать поступающие данные и моментально на них реагировать – например, в биржевых операциях. В отличие от обычных алгоритмов, которые не способны без предварительного обучения самостоятельно адаптироваться к новым условиям и данным, искусственный интеллект обеспечивает такую возможность.
  2. Разработка маркетинговой стратегии на основе предоставленных данных и заложенных целей. Искусственный интеллект помогает в работе маркетолога: не только анализирует опыт предыдущих продаж, но и использует прогнозирование для «предсказания» будущих, а также учитывает поведение конкурентов и общую ситуацию на рынке.
  3. Человеческий фактор. Даже у самого профессионального и опытного сотрудника бывают неудачный день и неверные решения. У искусственного интеллекта – нет, вместо эмоций у него функции, а технология и информация заменяют переменчивое настроение.
  4. Борьба с мошенничеством. Самообучающиеся нейронные сети помогают анализировать поведение пользователей и выявлять подозрительные операции, а также создавать алгоритмы для предотвращения финансовых потерь. Результат: система становится менее уязвимой, а это ключевое условие доверия клиентов.
  5. Увеличение прибыли. Использование машинного обучения в одной только системе ценообразования способно обеспечить прирост выручки на 5%, а при условии комплексного подхода доходы компании могут вырасти в несколько раз.

Искусственный интеллект способен быстро вывести бизнес на принципиально новый уровень, это одна из его ключевых функций и задач.

Внедрение искусственного интеллекта в различные бизнес-сферы начинается, со сбора и обработки необходимых данных, трансформирования и систематизации их в нужный структурированный вид. Следующим шагом является разработка ИИ-алгоритмов, которые будут способны к самообучению. Здесь необходимы квалифицированные ИТ-специалисты, которые смогут научить систему искусственного интеллекта всем необходимым для компании или бизнеса действиям. Сегодня на рынке создано достаточно большое количество готовых ИИ-решений, которые помогут настроить алгоритмы искусственного интеллекта быстрее и качественнее.

После получения необходимой информации от системы искусственного интеллекта осуществляется перестройка всех технологических и бизнес-процессов, на которые оказывают влияние алгоритмы ИИ. На этом этапе, бесспорно, требуется участие не только машин, но и человека. Однако в дальнейшем ИИ с помощью нейронных сетей способен оптимизировать свою работу самостоятельно.

ИИ открывает новые возможности для решения экологических проблем планеты. Основные риски в этой области связаны с безопасностью технологий и контролем за ними. Также необходимо учитывать этические вопросы и социально-экономические последствия применения ИИ. Несмотря на это, новые технологии способны помогать людям контролировать состояние растений и животных и оказывать влияние на климатические условия.

В бизнес-сферы внедрение ИИ способно повысить важные экономические показатели компаний. Рассмотрим сферу обслуживания клиентов. В начале 2018 года компания Forrester Consulting провела исследование использования искусственного интеллекта в области обслуживания клиентов, респондентами которого стали 429 руководителей в данной области. Ключевой позицией доклада стало утверждение, что объединение эффективной технологии и способности специалистов взаимодействовать с клиентами на эмоциональном уровне обеспечивает повышенную удовлетворенность и клиентов, и самих специалистов.

Предприятия, которые объединили искусственный интеллект с работой специалистов, рассказывают, что их деятельность по обслуживанию клиентов стала более эффективной и привела к повышению удовлетворенности клиентов (61%) и специалистов (69%) [2, c. 121].

В сфере клиентского обслуживания искусственный интеллект развился до такой степени, что может решать задачи повышения эффективности операций, создания дифференцированного клиентского опыта и реализации новых источников дохода. Искусственный интеллект способен автоматизировать повторяющиеся задачи специалиста, что позволит ускорить обработку заявок. Искусственный интеллект можно использовать для прогнозирования потребностей с учетом контекста, предпочтений и предыдущих запросов, а также предоставления рекомендаций, решения проблем, отправки уведомлений и предложений. Также данная технология дает возможность обнаружения закономерности в крупных наборах данных и раскрытия новых аналитических сведений, которые компании могут использовать для предложения клиентам новых услуг и получения новых источников прибыли.

Искусственный интеллект быстрыми темпами внедряется в бизнес-реальность многих отраслей. В настоящее время данная технология выступает в качестве стратегической необходимости - ИИ позволяет повысить эффективность процессов, сформировать новый, усовершенствованный клиентский опыт и высвободить человеческие ресурсы для более креативных задач.

В бизнесе применяется так называемый слабый искусственный интеллект, умеющий решать только узкие специализированные задачи с помощью методов BigData и алгоритмов машинного обучения. Сильный искусственный интеллект, способный к многозадачности, – это обладание когнитивными способностями и возможностями, аналогичными человеческим. Его функционал решения задач одновременно в нескольких контекстах практически не ограничен: игра в шахматы, сочинение стихов, решение математических задач, бизнес-аналитика и осознание своего интеллекта как отдельной личности. Сильный ИИ, по прогнозам специалистов, появится в интервале 2040–2075 гг.

Процесс развития ИИ технологий является стимулом для экономического роста благодаря автоматизации, точности и наличию других возможностей повышения эффективности управления бизнесом. Цифровая трансформация и алгоритмы искусственного интеллекта применимы к различным бизнес-процессам, поскольку способствуют устранению некоторых системных противоречий и конфликтов путем целенаправленного использования специфических индивидуальных ресурсов. Это дает основание для устойчивого экономического развития, роста производительности труда и дальнейшей оптимизации бизнес-процессов [3 c. 81].

Рецензент – Стерлядев О. Ю. 

Список литературы

  1. Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход С. / Рассел, П. Норвиг. – М.: Вильямс, 2007. – 1410 с.
  2. Бостром Ник. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. – М.: Манн, 2018. 263 с.
  3. Стратегия развития газовой промышленности России / Под общей ред. Р.И. Вяхирева и А.А. Макарова. – М.: Энергоатомиздат, 2005. – 337 с.

Поделиться

228

Самбулова М. Ю., Зайкова А. П., Шулунова Т. А. Искусственный интеллект и инженерный бизнес // Актуальные исследования. 2022. №19 (98). С. 46-48. URL: https://apni.ru/article/4110-iskusstvennij-intellekt-i-inzhenernij-biznes

Похожие статьи

Другие статьи из раздела «Информационные технологии, телекоммуникации»

Все статьи выпуска
Актуальные исследования

#22 (204)

Прием материалов

25 мая - 31 мая

осталось 6 дней

Размещение PDF-версии журнала

5 июня

Размещение электронной версии статьи

сразу после оплаты

Рассылка печатных экземпляров

14 июня