Возможности и ограничения при использовании искусственного интеллекта для повышения эффективности управления

Основная часть

Включение в жизнедеятельность человека алгоритмов ИИ в качестве помощника с дополнительными возможностями и опциями позволяет получить основное преимущество такой интеграции – это не только ускорить процесс принятия решений, но и существенно повысить их качество.

Искусственный интеллект сортирует контент по предпочтениям и популярности пользователей, распознает, понимает и самостоятельно пишет тексты, фильтрует и блокирует СПАМ, распознает человеческую речь, идентифицирует людей по фотографии, селфи, сетчатке глаза и другими способами. В целях коммуникации с клиентами ИИ-компании используют чат-боты, которые вступают во взаимодействие и отвечают на вопросы.

Системы искусственного интеллекта активно применяются при оказании телекоммуникационных услуг, в автомобильной промышленности и финансовом секторе. Технологии искусственного интеллекта широко используются в таких разных сферах бизнеса, как ритейл, строительство, информационные технологии, образование, медиа и т.д. В каждой из указанных бизнес-сфер применяются технологии управления поведением потребителей, изучения будущих тенденций рынка и автоматизации различных рутинных процессов. Экономисты и специалисты IT рассматривают применения возможностей искусственного интеллекта следующими показателями:

1. Транспорт. Беспилотные автомобили, использующие алгоритмы искусственного интеллекта с возможностью полного автономного вождения без вмешательства человека, могут существенно трансформировать транспортную систему. Машины с использованием ИИ анализируют трафик и альтернативные маршруты, сокращая время в пути.
2. Производство. Применение высокопроизводительных роботов способствует быстрому и качественному выполнению задач, более эффективной, чем у человека, деятельности. Благодаря использованию 3D-технологий и машинного зрения роботы способны в разы ускорить процесс производства в любой сфере.
3. Здравоохранение. Автономные хирургические роботы, виртуальные помощники медицинского персонала и автоматическая диагностика изображений – это новейшие разработки, благодаря которым искусственный интеллект начинает играть решающую роль в технологическом прогрессе сферы здравоохранения, а также в развитии услуг телемедицины в трансграничном режиме.
4. Сфера развлечений. Машинное обучение на нейронных сетях позволяет предсказывать сценарии поведения пользователя и предоставлять рекомендации по подбору фильмов, музыки, телешоу и другого интересующего потребителя контента. ИИ в зависимости от предпочтений пользователя осуществляет персонализированный подбор рекламы, что способствует повышению эффективности маркетинга в аспекте таргетированной рекламы и увеличению объемов продаж.
5. Спорт. Предиктивный анализ и автоматизация, осуществляемая алгоритмами искусственного интеллекта, применяются в целях принятия бизнес-решений, продажи билетов и прогнозирования результатов спортсменов.

Искусственный интеллект, применяемый в бизнесе, способствует улучшению показателей во всех сферах. К примеру, к процессам, в рамках которых ИИ решает определенные узконаправленные задачи, следует отнести следующие:

1. Ценообразование. Искусственный интеллект изучает статистику и выполняет прогностические функции, обрабатывая гигантские массивы информации в целях подбора наиболее оптимального распределения цен на конкретный вид продукции, что позволяет в несколько раз повысить объемы выручки и доходов компании.
2. Безопасность. Самообучающиеся нейронные сети анализируют поведение клиентов, а также могут вычислять подозрительные операции, существенно снижая таким образом негативные последствия действий, таких как кибермошенники и киберпреступники, что приводит к значительному снижению финансовых потерь, повышенной защищенности системы и росту доверия пользователей.
3. Маркетинговая сфера. Искусственный интеллект на основе изучения предыдущих продаж и глубокого изучения рынков осуществляет прогнозирование сценариев развития событий. Изучаются контактные данные клиентов, суммы сделок и приобретенные ими товары или услуги. Кроме того, ИИ анализирует поведение конкурентов в целях сопоставления эффективных и неудачных решений и действий, что позволяет компании разрабатывать и реализовывать грамотную маркетинговую стратегию, которая с высокой степенью вероятности завершится финансовым успехом.
4. Скорость обработки данных. Big Data (большие данные) – это основной инструмент работы искусственного интеллекта. ИИ позволяет быстро и эффективно анализировать большие объемы информации, разрабатывать пути реакции, а также осуществлять построение стратегического планирования. В качестве примера можно привести применение систем искусственного интеллекта при реализации биржевых операций. Следует отметить, что традиционные программные алгоритмы не в состоянии самостоятельно адаптироваться к быстро меняющимся условиям и данным без предварительного обучения. Алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют такую возможность и повышают продуктивность работы на бирже.
5. Процессы автоматизации. Существует большое количество факторов, вызывающих возможные ошибки в работе персонала. Искусственный интеллект, у которого отсутствуют эмоции и чувства, характерные для человека (человеческий фактор), используя данные, функции и технологии, позволяет осуществлять безошибочную и точную работу.
6. Виртуальные помощники. Разработаны Чат-боты, Siri и Ok Google, которые с помощью распознавания речи общается с клиентами посредством цифровых устройств и выполняет стандартные операции, например, банковские – осуществляет денежные переводы.

Еще одно направление применения алгоритмов искусственного интеллекта – это предиктивная аналитика. ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции. AI использует передовые алгоритмы машинного обучения, чтобы помочь руководителям разных отделов и бизнес-лидерам решать проблемы и принимать решения. AI предоставляет ценную информацию и различные модели, основанные на принятии решений, с использованием ранее неиспользованных и потерянных данных из бизнес-процессов. Алгоритмы используют данные и могут выполнять бесконечное количество сценариев для выявления наилучших возможных стратегий. Основываясь на выводах, предложенных ИИ, команды могут принимать обоснованные решения, подкрепленные данными.

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. И вот здесь возникает самая главная проблема, необходимость в квалифицированных ИТ-специалистах, 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. Следуя дальше, 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. Но, в будущем ИИ с помощью нейронных сетей способен оптимизировать свою работу самостоятельно.

Выделяют три типа ИИ – слабый, сильный и супер ИИ:

1. Слабый. Данный тип был создан давно для решения ограниченного круга задач. Он выполняет задачи быстрее и эффективнее человека, так же непрерывно совершенствуется. Слабый тип ИИ был создан для всем известных задач: обрабатывать фотографии, угадать предпочтения пользователя и разговаривать с ним. Но есть в нем минус – он не научиться чему-то новому, например, обрабатывая фото, он не станет переводить тексты на другие языки.
2. Сильный. Этот тип максимально приближен к способностям человеческого интеллекта и наделен самосознанием. Он способен принимать решения в ситуациях, которые его не обучали изначально, но он научился сам. Например, он может научиться создавать контент, хотя раньше только собирал персональные рекомендации для пользователя.
3. Супер ИИ. Данный тип пока что остается в будущем. Он мог бы стать подобным людям и превзойти лучшие умы человечества. Но глядя, как ИИ постепенно становится не таким умным, как в начале – можно сделать вывод, что при работе с пользователями и супер ИИ станет обычным.

Технологии искусственного интеллекта можно активно использовать в любых хозяйствующих субъектах, бизнесах, если следить за процессом ее работы и управлять поведением. При правильном подходе это поможет отстроиться от конкурентов, заметить возможности для развития компании, усилить комфорт клиентов и найти пути для решения проблем фирмы.

Конечно, искусственный интеллект стоит учиться применять в бизнесе, но есть и недостатки. Основным недостатком является – неточность. ИИ вполне может выдумать информацию и предложить ее в виде достоверной. Он легко придумывает факты и выдает их за настоящие. Поэтому каждый факт от нейросети нужно проверять на достоверность.

Кроме того, ИИ могут путаться в полученной информации, неверно считать, использовать для расчета выдуманные формулы или просто ошибаться при их выборе для расчета. Некоторые задачи они выполняют отлично – быстро рассчитывают, анализируют, сравнивают несколько вариантов. Но иногда с похожей задачей не справляются.

В некоторых случаях ИИ не понимает запрос и выдает совсем не то, что было нужно. Тогда нужно просто иначе сформулировать задачу и запросить изображение заново.

Искусственный интеллект не может быть таким же осознанным, как ум и интеллект человека, полностью заменить его он не сможет. Проверка работы нейросети нужна, потому что некоторая информация, которую выдает ИИ, является не достоверной. Тщательно нужно проверять все свои взаимодействия с нейросетью.

Заключение

Процесс развития инновационных цифровых технологий XXI века 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.