Если говорим о применении в бизнесе, то ИИ отлично справляется с задачами, требующими анализа больших объемов данных и рутинных операций. Например, это прогнозирование спроса, оптимизация цепочек поставок, анализ клиентских данных и автоматизация отчетности.
ИИ может выявлять скрытые закономерности и тренды, которые трудно заметить человеку, что помогает в принятии более обоснованных решений и повышении эффективности бизнеса.
Но еще ИИ можно делегировать задачи. Например, структуру ответа на этот и другие вопросы сгенерировал ChatGPT4, а после я отредактировал и дополнил. Генеративный ИИ помогает управленцу структурировать мысли и делать то, что управленцу делать самому с нуля «неохота».
Как внедрять ИИ-сервисы, когда все привыкли к традиционным и противятся?
Фреймворк из четырех элементов: бизнес-процессы, технологии, таланты, культура.
Начните с малого: выберите пилотный проект, который покажет очевидные преимущества ИИ. Вовлекайте сотрудников в процесс внедрения, обучая их новым инструментам и методам. Подчеркните, что ИИ не заменяет людей, а помогает им работать эффективнее. Постепенно масштабируйте успешные проекты и создавайте культуру инноваций в компании.
Разве ИИ лучше реальных экспертов с реальным опытом?
ИИ и реальные эксперты дополняют друг друга. ИИ может быстро анализировать большие объемы данных и предлагать решения на основе статистики, но ему не хватает интуиции и контекстуального понимания, которые есть у опытных специалистов. Лучшие результаты достигаются при сотрудничестве ИИ и людей: ИИ предоставляет данные и аналитические инсайты, а эксперты принимают окончательные решения.
Есть такая фраза: ИИ не заменит людей, но те люди, которые применяют его для решения задач, заменят тех, кто этого не делает.
Какой должен быть баланс?
Баланс между использованием ИИ и человеческим участием зависит от конкретных задач и отрасли. ИИ следует использовать для автоматизации рутинных задач и анализа данных, оставляя стратегические решения и управление сложными ситуациями за людьми. Важно постоянно пересматривать этот баланс по мере развития технологий и изменения потребностей бизнеса.
Как подготовить инфраструктуру в компании для внедрения ИИ?
«Накодить нельзя купить» — запятую вы поставите в зависимости от ситуации в компании и задач, которые решаем. Начните с оценки текущего состояния технологического стека и выявления пробелов. Обеспечьте наличие качественных данных: они должны быть полными, актуальными и правильно структурированными. Владельцы данных — руководители функций бизнеса: CMO, CFO, COO. Обучите сотрудников основам работы с ИИ и создайте междисциплинарные команды для успешного внедрения технологий.
Какие слабые стороны есть у ИИ? Где он может навредить?
ИИ может ошибаться из-за недостатка данных или их низкого качества, а также из-за неправильной настройки алгоритмов. Он может быть предвзятым, если обучен на предвзятых данных. Также есть риск утечки конфиденциальной информации и нарушения этических норм. Важно тщательно контролировать качество данных, тестировать модели и соблюдать принципы этичного использования ИИ.
Еще больше про применение ИИ в работе вы сможете узнать на программе:
