23 августа 2024
Статья

AIномика: точки роста бизнеса в условиях цифровизации

Какую новую экономическую парадигму формируют инструменты искусственного интеллекта? Как генеративные технологии меняют современную бизнес-среду и что позволит компаниям масштабироваться и оставаться в повестке, — обсудили академический директор программы Digital Shift,‎ директор программ по цифровой трансформации Школы управления СКОЛКОВО Николай Верховский и генеральный директор BSSG Юрий Клочко.
AIномика: точки роста бизнеса в условиях цифровизации
Источник: Unsplash

Как AI влияет на бизнес-процессы 

AIномика — это концепция, основанная на интеграции инструментов искусственного интеллекта в экономику и бизнес-модели. Она подразумевает, что технологии играют ключевую роль в преобразовании бизнес-процессов, увеличивая общую ценность и конкурентоспособность компании.

Ключевые аспекты AIномики включают: 

  1. Технологическое разделение труда: перенос рутинных и интеллектуальных операций с человека на машины и алгоритмы, что позволяет повышать производительность и сокращать временные затраты на выполнение задач.
  2. Процессы референции и конвертации знаний: автоматизация сбора, анализа и интерпретации данных, что ускоряет принятие решений и улучшает их качество.
  3. Экономические эффекты: повышение производительности (less money), улучшение взаимодействия с клиентами (more money) и создание новых источников доходов через платформенные бизнес-модели (new money).

В новой экономической модели ИИ позволит человеку выполнять задачи и создавать продукты в разных сферах деятельности, при этом не осваивая для этого каждый раз новый набор компетенций. 

Искусственный интеллект становится ключевым инструментом для оптимизации бизнес-процессов. Это приводит к следующим результатам: 

  • Переход от управления процессами к продуктовому подходу. Искусственный интеллект позволяет дооснастить сотрудника технологиями, расширить его возможности, увеличить скорость оборота знаний и операций. Теперь человек может целиком произвести готовый продукт для конечного потребителя. За счет этого понимание потребностей клиентов становится ключевым элементом продуктового подхода. 
  • Увеличение маржи. Создание ИИ-ассистента, способного быстро генерировать коммерческое предложение, настраиваться на запрос клиента и точечно в него попадать, повышает производительность и увеличивает чистую прибыль бизнеса. Например, цифровой сомелье для винной компании кратно увеличивает бизнес-показатели. 
  • Существенное снижение конкурентоспособности любых статических и неадаптивных систем — продукта, процесса или компании. Жизненный цикл продукта сокращается, и нужно максимально быстро адаптироваться к любым изменениям как с точки зрения технологий, так и с точки зрения предпочтений потребителей. Компаниям важно перестроиться и не откладывать внедрение инструментов искусственного интеллекта, чтобы не упустить ключевую возможность для роста и развития в аиномике как в новой экономической норме.

К чему приводит «ИИзобилие» 

Концепция AI Abundance (изобилие, вызванное ИИ) показывает, как ИИ позволяет создать множество качественных и дешевых товаров и услуг, что существенно улучшает благополучие людей. Одновременно это приводит к переоценке значимости ранее созданных результатов:

  1. Обесценивание прошлого опыта. До появления ИИ качественных продуктов в конкретной сфере — например, видеороликов — был 1%. Благодаря технологиям искусственного интеллекта процент «хорошего» контента повышается. При этом то, что было создано прежде, утрачивает свою значимость.
  2. Повышение актуальности сырьевых и энергетических ресурсов. Без ресурсов физический продукт произвести невозможно. Алгоритмы пока не могут выполнять задачи, связанные с реальным производством, и компании, которые занимаются добычей полезных ископаемых и энергетикой, вынуждены повышать свои производственные мощности для удовлетворения спроса. 
  3. Переход промышленных товаров в сервис. Генеративные алгоритмы позволяют создавать продукты промышленного назначения целиком под ключ. Это означает, что вместо покупки отдельных продуктов компании могут заказывать индивидуальные решения, разработанные специально с учетом их потребностей.
  4. Повышение интенсивности конкуренции. Количество продуктов в некоторых сферах уже превышает число потребителей, и компаниям приходится сосредотачиваться на поиске и усилении своих конкурентных преимуществ. Уже сейчас многие организации строят свою стратегию исходя из концепции идеального продукта — товара, который постоянно адаптируется под конкретного клиента. К примеру, длина видеоролика и различные визуальные эффекты изменяются в зависимости от того, кто его смотрит. При этом нужно учитывать, что для создания этого и других идеальных продуктов необходимы данные. 
  5. Неравный доступ к ИИ и риск полной его утраты . Утрата доступа к ИИ равносильна потере бизнеса. В компаниях становится критической роль специалиста по информационной безопасности и инфраструктуре ИИ. Неравноправный доступ к генеративным инструментам, который может возникнуть в будущем, требует от технологий децентрализованности. Необходимо уйти от парадигмы защиты приложений к защите данных, как это реализовано, например, в блокчейне, иначе определенные компании станут монополистами в своей сфере. 

Эти и другие следствия развития генеративного искусственного интеллекта наступают уже сейчас. Чем быстрее компании включатся в гонку за создание идеальных продуктов, тем быстрее у них получится перераспределить общий капитал в свою пользу. 

Понимать, с чего начать цифровую трансформацию, нужно уже сейчас.  

Когда будущее наступит

Чтобы генеративные алгоритмы улучшали показатели эффективности бизнеса, компании должны: 

Использовать в работе ИИ-ассистентов. Это программы, которые напоминают чат-боты, но при этом позволяют обрабатывать более сложные запросы. 

В ИИ-ассистента загружается информация о разных комбинациях вопросов и ответов, на основе которой ИИ самостоятельно распознает запрос и генерирует ответ. Живой менеджер подключается только в редких случаях. 

При этом стоить учитывать, что вопрос об авторском праве при использовании ИИ-ассистентов размывается. Доказать, кто выполнил запрос — человек или алгоритм — невозможно. 

Переориентироваться на создание крафтовых продуктов. Это продукты, которые будут дообучать модель и развивать возможности генеративных алгоритмов.  

Узнать, как при помощи цифровых инструментов и ИИ получить больший эффект от процессов, продуктов и команд, можно по ссылке ниже:

(0)
(0)

Читайте также

Мы используем файлы cookie чтобы сделать сайт еще удобнее для Вас. Оставаясь с нами, вы соглашаетесь на обработку файлов cookie