Искусственный интеллект лучше всего подходит для бизнес-задач, связанных с большими объемами данных, повторяющимися задачами, распознаванием образов, прогнозированием, персонализацией и поддержкой принятия решений. К распространенным примерам относятся автоматизация обслуживания клиентов, оценка потенциальных клиентов, прогнозирование продаж, генерация контента, обнаружение мошенничества, сегментация клиентов и автоматизация рабочих процессов. Наибольшую выгоду предприятия получают, когда ИИ дополняет человеческий опыт, а не полностью заменяет его.
Правильное применение ИИ в вашем бизнесе зависит не столько от того, что ИИ умеет, сколько от того, для чего ваша компания готова его внедрить. Большинство проектов по внедрению ИИ заходят в тупик не из-за сбоя технологии, а потому что у организации никогда не было данных, инфраструктуры или операционной дисциплины для масштабирования внедрения за пределы демонстрационной версии.
Что делает бизнес-план подходящим для внедрения ИИ?
Наилучшие бизнес-процессы для ИИ — это те, которые отличаются высокой степенью повторяемости, большим объемом данных или требуют быстрых, основанных на правилах, ответов в больших масштабах. Наиболее очевидным сигналом является сочетание плотности шаблонов и объема принимаемых решений. Там, где оба показателя высоки, ИИ работает с эффектом накопления; там, где отсутствует хотя бы один из них, ИИ с трудом приносит результаты.
По оценкам Исследование Forrester 2025 года91% руководителей технологических компаний по всему миру планируют увеличить расходы на ИТ за счет инвестиций в ИИ. Капитал поступает, но выбор вариантов использования по-прежнему отделяет продуктивные внедрения от дорогостоящих демонстраций. Разрыв между внедрением и измеримой отдачей наиболее велик в организациях, которые пропустили проверку на пригодность.
| «Если обычный человек может выполнить умственную задачу, подумав менее одной секунды, мы, вероятно, сможем автоматизировать ее с помощью ИИ либо сейчас, либо в ближайшем будущем». – Эндрю Нг, основатель DeepLearning.AI |
Характеристики успешных сценариев использования ИИ
Наиболее перспективные кандидаты на роль ИИ обладают четырьмя общими чертами. Каждая из них проявляется задолго до пилотного этапа и позволяет предсказать, будет ли внедрение масштабируемым. Рассматривайте их как фильтр, а не как список пожеланий:
- Доступность данных в понятной, структурированной и доступной форме на протяжении всего рабочего процесса.
- Повторяемые процессы где одно и то же решение повторяется с предсказуемыми изменениями.
- Измеримые результаты с четкими базовыми показателями времени цикла, точности или стоимости.
- Потенциал масштабируемости Таким образом, первоначальные успехи будут накапливаться, а не стабилизироваться на этапе пилотного проекта.
Какие бизнес-задачи лучше решаются с помощью ИИ?
Искусственный интеллект приносит наибольшую пользу, когда автоматизирует задачи, выявляет важные закономерности или помогает принимать решения в масштабах предприятия. Десять приведенных ниже примеров использования встречаются в компаниях разных размеров и отраслей. Каждый из них начинается с повышения производительности и, будучи интегрированным с системой учета, перерастает в изменение рабочего процесса:
- Автоматизация обслуживания клиентов использует чат-боты и виртуальных помощников на базе искусственного интеллекта для обработки запросов первого уровня, маршрутизации заявок и поиска информации в базе знаний; это высокоэффективный инструмент. Конструктор агентов ИИ Это позволяет настраивать развертывание, а не писать собственный код.
- Система оценки и квалификации потенциальных клиентов ранжирует их на основе истории сделок, выявляет признаки заинтересованности покупателя и определяет приоритетные возможности для дальнейшего взаимодействия с клиентом.
- Прогнозирование продаж использует данные о потенциальных сделках для прогнозирования выручки, выявления рисков сделок и повышения точности по сравнению с традиционным методом, основанным на интуиции каждого менеджера по продажам.
- Сегментация клиентов группирует аудитории по поведению, ценностям и вовлеченности; дисциплинированный подход. сегментация клиентов является основой любой программы персонализации.
- Оптимизация маркетинговых кампаний включает в себя рекомендации по целевым аудиториям, создание вариантов контента и персонализацию материалов на основе истории взаимодействия с каждым клиентом, а не на основе средних показателей по сегментам.
- Создание контента включает в себя подготовку черновиков электронных писем, планов для блогов, описаний товаров и рекламных материалов, которые затем дорабатываются и утверждаются людьми.
- Автоматизация рабочих процессов обеспечивает назначение задач, маршрутизацию согласований и координацию процессов; это зрелая система. автоматизация бизнес-процессов Внедрение этих систем сочетает искусственный интеллект с логикой, основанной на правилах.
- Системы обнаружения мошенничества и оценки рисков выявляют финансовые аномалии, отслеживают сигналы безопасности и поддерживают проверку соответствия требованиям в рамках транзакций большого объема.
- Прогнозирование спроса позволяет предсказать потребности в запасах и спрос в цепочке поставок; такие инструменты, как... Проектировщик предиктивного ИИ Прогнозы погоды на местах в данных CRM, а не открытые запросы.
- Управление знаниями включает в себя корпоративный поиск, внутренних помощников и создание кратких обзоров документов с помощью генерации информации, дополненной возможностями поиска.
Знаете ли вы?
Наиболее распространенная причина неудачного масштабирования пилотных проектов ИИ заключается не в технической сложности, а в отсутствии чистых, структурированных данных в системах, где фактически выполняется работа. Качество данных чаще, чем любой другой фактор, определяет результаты внедрения ИИ в корпоративной среде, и имеет большее значение, чем выбор модели.
Примеры бизнес-кейсов, в которых участие человека должно оставаться важным.
Не каждое бизнес-решение выигрывает от участия ИИ. Приведенные ниже примеры зависят от субъективной оценки, контекста взаимоотношений или этических соображений, которые ИИ не может надежно воспроизвести. Именно понимание этих границ отличает устойчивые программы ИИ от тех, которые выходят за рамки дозволенного:
- Стратегическое планирование Зависит от синтеза сигналов, которые ИИ не может количественно оценить, включая конкурентную интуицию и умение определять момент для выхода на рынок.
- Сложные переговоры Это требует отслеживания интересов противоположной стороны в режиме реального времени и динамической корректировки позиции.
- Управление отношениями Работа с крупными клиентами основана на доверии, выработанном за годы личного общения, а не на алгоритмической оценке.
- Этическое принятие решений В сфере трудоустройства, кредитования и разрешения конфликтных ситуаций с клиентами это сопряжено с юридическими и репутационными рисками, требующими ответственности со стороны персонала.
- Лидерство и управление изменениями Зависимость от умения убеждать людей, а не от их предсказаний, особенно во время организационных преобразований.
Экономист Стэнфордского университета Эрик Бринйольфссон отмечает, что наибольшая экономическая ценность ИИ заключается в расширении человеческих возможностей, а не в их замене. ИИ должен существовать рядом с лицами, принимающими решения, а не заменять их, особенно когда на кону стоит репутация или соблюдение нормативных требований. Наиболее пагубными являются те внедрения, которые исключают людей из принятия решений, за которые команда по-прежнему должна нести ответственность.
Примеры использования ИИ по отделам
Улучшение бизнес-функций благодаря ИИ затрагивает все подразделения организации. Важно учитывать специфику каждого отдела, поскольку решения о внедрении принимаются руководителями подразделений, а не ответственными за конкретные задачи. Для каждой из перечисленных ниже функций существует своя точка входа.
Распродажа
Отделы продаж используют ИИ для оценки потенциальных клиентов, анализа возможностей и повышения точности прогнозов. Зрелая технология. ИИ в продажах Внедрение этой функции позволяет получать рекомендации по оптимальному дальнейшему действию на основе истории CRM-системы, а не использовать отдельные инструменты оценки. Повышение производительности высвобождает время для работы с взаимоотношениями, которую ИИ не может выполнить.
Маркетинг
Маркетинговые команды используют ИИ для персонализации, создания контента и оптимизации кампаний. Дисциплинированные Автоматизация маркетинга Рассматривает результаты работы ИИ как черновики. Эффективные команды измеряют прирост конверсии, а не объем произведенной продукции.
Служба поддержки клиентов:
Команды поддержки клиентов используют ИИ для перенаправления обращений в службу самообслуживания, сортировки заявок и выработки предложений по ответам. CRM-система хранит историю обращений клиентов, что позволяет ИИ основывать свои ответы на реальном контексте учетной записи. Без этой основы ИИ будет гадать, а не давать ответы.
Кадры и подбор персонала
Отделы кадров используют ИИ для проверки резюме, подбора кандидатов и планирования собеседований. Риск высок, поскольку решения о приеме на работу регулируются законодательством большинства юрисдикций. Строгий контроль на уровне принятия решений является обязательным условием.
Финансовые
Финансовые отделы используют ИИ для прогнозирования, выявления мошенничества и анализа расходов. Высокая плотность закономерностей в данных о транзакциях делает финансовую сферу одной из наиболее перспективных для внедрения ИИ. Однако перед масштабированием необходимо определить рамки проверки на соответствие нормативным требованиям.
Операции
Операционные группы используют ИИ для автоматизации рабочих процессов, прогнозирующего технического обслуживания и планирования ресурсов. Внедренные системы кодируют «предпочтения» оперативных процессов в автоматизированные правила. Затем ИИ выполняет работу в соответствии с тем, как команда уже работает, вместо того, чтобы вводить параллельную логику принятия решений, которую руководителям оперативных групп приходится согласовывать вручную.
Искусственный интеллект против традиционной автоматизации
Искусственный интеллект и традиционная автоматизация решают разные задачи и дают разные результаты. В большинстве корпоративных внедрений эти два подхода дополняют друг друга. Определение того, какой из них использовать для конкретного процесса, является частью оценки пригодности.
| фактор | AI | Традиционная автоматизация |
| Принятие решений | Dynamic | на основе правил |
| Способность к обучению | Да | Нет |
| Анализ данных | Фильтр | Ограниченный |
| Адаптивность | Высокий | Низкий |
| Персонализация | Высокий | Минимальные |
Эффективные внедрения используют как искусственный интеллект, так и традиционную автоматизацию. Традиционная автоматизация эффективно обрабатывает детерминированные, большие объемы работы, основанные на правилах. Искусственный интеллект обрабатывает неоднозначные входные данные, распознавание образов и принятие решений, где правила не могут предвидеть каждый случай.
Как определить подходящие возможности для внедрения ИИ
Понимание того, где использовать ИИ в бизнесе, сводится к краткой оценке готовности. Пять шагов, описанных ниже, позволяют отфильтровать длинный список теоретических возможностей, оставив лишь те, которые действительно принесут результаты. Пропуск любого из них приводит к пилотным проектам, которые хорошо выглядят на демонстрациях, но застревают на этапе внедрения в производство.
Оцените повторяющиеся процессы
Начните с процессов, в которых одно и то же решение принимается много раз в неделю. Решения, принимаемые часто и не требующие сложной обработки, приводят к самым быстрым и измеримым результатам. Стратегические, разовые решения редко оправдывают затраты на внедрение.
Анализ доступности данных
Убедитесь, что данные, поступающие в ИИ, чистые, структурированные и доступны в рамках рабочего процесса. Подготовка данных — наиболее распространенное узкое место и наиболее недооцененная статья расходов. Без нее модель не сможет получить надежные данные.
Рассчитайте влияние на бизнес
Прежде чем приступать к внедрению, оцените исходный уровень и реалистичные перспективы улучшения. Установите четкие ключевые показатели эффективности (KPI) для экономии времени, сокращения расходов и получения дохода. Нечеткие цели приводят к нерациональному расходованию капитала и недоказанной отдаче.
Оценить техническую осуществимость
Оцените, может ли ваша существующая инфраструктура поддерживать развертывание в масштабе. Учитывайте тип гипермасштабируемой инфраструктуры, на которой хранятся ваши данные, уровень интеграции и уровень... экспертные знания в создании агентов искусственного интеллекта. Все члены команды формируют реалистичные представления. Несоответствие инфраструктуры — это то, из-за чего большинство корпоративных программ по внедрению ИИ сталкиваются с трудностями.
Начните с пилотных проектов
Перед более широким внедрением проведите пилотные проекты в небольших масштабах. Оценка пилотных проектов должна включать как показатели производительности, так и показатели качества. Пропуск проверки качества приводит к ложноположительным результатам.
Инсайдерская информация: Как правило, наиболее масштабируемые сценарии использования ИИ — это не самые амбициозные задачи. Это те, где данные чистые, рабочий процесс повторяемый, а участие человека уже обеспечено.
Ограничением редко является функциональность модели. Вопрос в том, готова ли ваша организация к работе с ИИ после демонстрационного этапа, а это зависит от решений по инфраструктуре, принятых задолго до начала проекта по внедрению ИИ.
Распространенные ошибки при применении ИИ
Большинство внедрений ИИ терпят неудачу из-за нескольких распространенных ошибок. К счастью, эти ошибки легко заметить руководству в течение первых нескольких недель развертывания:
- Использование ИИ без четких целей приводит к активности, а не к результатам; внедрение выглядит продуктивным, но не может доказать свою ценность.
- Низкое качество данных подрывает все последующие результаты; модель усиливает шум, а не фильтрует его.
- Ожидание полностью автономных решений игнорирует человеческий фактор, который по-прежнему необходим при внедрении в производство на критически важных этапах принятия решений.
- Игнорирование вопросов управления и безопасности создает риски, которые усугубляются по мере внедрения; согласно Исследование Gartner76% предприятий называют конфиденциальность и безопасность данных главным риском, связанным с ИИ.
- Измерение активности, а не результатов, поощряет видимое использование ИИ без отслеживания того, привело ли это к желаемому бизнес-результату.
- Отсутствие человеческого контроля на этапах принятия решений позволяет сбоям незаметно накапливаться, пока они не станут очевидными только после того, как ущерб уже нанесен.
Как CRM и ИИ работают вместе
CRM-система — это место, где бизнес-решения на основе ИИ становятся не экспериментальными, а оперативными. Система хранит данные о клиентах, логику рабочих процессов и аналитику, которые позволяют ИИ-решениям соответствовать реальной бизнес-ситуации.
По оценкам Циррус ИнсайтСистемы CRM на базе искусственного интеллекта обеспечивают на 30-50% более быстрое реагирование за счет автоматизации взаимодействия с клиентами первого уровня и более быстрого предоставления контекста по сравнению с ручным поиском.
- Поведенческая информация: Автоматически выявляет тонкие закономерности в активности учетных записей и взаимодействии с клиентами, которые невозможно обнаружить при ручном отслеживании.
- Прогнозируемая оценка потенциальных клиентов: Система ранжирует потенциальных клиентов на основе исторических данных о заключенных сделках, позволяя отделам продаж расставлять приоритеты в отношении наиболее ценных возможностей.
- Рекомендации по выбору оптимального следующего действия: Анализирует историю CRM-системы, чтобы рекомендовать точные дальнейшие действия, которые должны предпринять представители по каждому аккаунту.
- Динамическая сегментация клиентов: Группировка потенциальных клиентов и заказчиков на основе анализа поведения в реальном времени, а не на основе статичных, устаревших демографических данных.
- Автоматизированная передача рабочих процессов: Выполняет внутренние процессы с помощью предварительно настроенных триггеров CRM, а не путем ручного создания цепочек электронных писем.
- Персонализированное взаимодействие: Настраивает сообщения непосредственно под индивидуальные записи учетных записей, обеспечивая доставку релевантной информации с учетом контекста.
- Прогнозирование доходов на основе данных: Объединяет данные о текущих потоках продаж с историческими тенденциями для точного прогнозирования выручки без опоры на интуицию торгового представителя.
Vtiger One's Исчисление AI Прогнозирует результаты сделок и рекомендует дальнейшие шаги на основе исторических данных CRM. Команда, работающая с клиентами, выполняет рекомендации.
Лучшие практики успешного внедрения ИИ
Эффективные программы искусственного интеллекта имеют небольшой набор общих принципов, которые объединяются на протяжении циклов внедрения. Каждый из них связан либо с качеством результата, либо с масштабируемостью. Приведенные ниже принципы наблюдаются в проектах, вышедших за рамки пилотного этапа:
- Начните с наиболее эффективных вариантов использования, имеющих измеримые базовые показатели и четкие критерии успеха.
- Сосредоточьтесь на измеримых результатах, а не на объеме деятельности или показателях, предоставляемых поставщиками.
- Сохраняйте человеческий контроль на этапах принятия решений до тех пор, пока причины сбоев не будут хорошо изучены.
- Постоянно повышайте качество данных посредством очистки, дедупликации и обогащения информации.
- Интегрируйте ИИ в существующие рабочие процессы, чтобы технология усиливала, а не раздробляла операции.
- Для раннего выявления отклонений в модели, подсказках и процессах необходимо постоянно отслеживать производительность.
Fчасто задаваемые вопросы
Какие бизнес-задачи лучше всего решаются с помощью ИИ?
Наилучшим образом с помощью ИИ решаются бизнес-задачи, связанные с большими объемами данных, повторяющимися решениями, распознаванием закономерностей и прогнозированием в масштабах предприятия. Автоматизация обслуживания клиентов, оценка потенциальных клиентов, прогнозирование спроса, выявление мошенничества и генерация контента неизменно приносят измеримые результаты, если исходные данные чистые, а рабочий процесс интегрирован с системой учета.
Какие наиболее распространенные сценарии использования ИИ в бизнесе?
Наиболее распространенные сценарии использования ИИ в бизнесе включают автоматизацию обслуживания клиентов, оценку и прогнозирование потенциальных клиентов, персонализацию маркетинга и создание контента, автоматизацию рабочих процессов, обнаружение мошенничества, прогнозирование спроса, сегментацию клиентов и управление знаниями. Эти решения внедряются во всех отделах и обеспечивают измеримое повышение производительности.
Как определить, подходит ли тот или иной процесс для использования ИИ?
Процесс подходит для использования ИИ, если он повторяющийся, содержит большое количество данных, имеет измеримые результаты и может масштабироваться за пределы первоначального пилотного проекта. Наиболее перспективными кандидатами являются процессы с большим объемом принимаемых решений и четкими базовыми показателями, позволяющими количественно оценить повышение производительности. Процессы, требующие тонкого человеческого суждения, сложных переговоров или этических рассуждений, как правило, лучше поддерживать под руководством человека при поддержке ИИ, чем автоматизировать их от начала до конца с помощью ИИ.
Может ли искусственный интеллект заменить принятие решений человеком?
Искусственный интеллект не может надежно заменить принятие решений человеком в случаях, требующих оценки ситуации, учета контекста взаимоотношений или этических соображений. Наиболее эффективные способы его применения дополняют, а не заменяют принятие решений человеком, особенно в стратегическом планировании, сложных переговорах и любых решениях, имеющих значение для регулирования или репутации.
Какие отрасли промышленности получают наибольшую выгоду от ИИ?
Наибольшую выгоду от ИИ получают отрасли с большим объемом транзакций, структурированными данными и повторяющимися решениями. Финансовые услуги, розничная торговля и электронная коммерция, управление здравоохранением, производство, телекоммуникации и профессиональные услуги неизменно демонстрируют самые высокие показатели отдачи от ИИ.
В чем разница между ИИ и автоматизацией?
Традиционная автоматизация запускает скрипты на основе правил на структурированных входных данных и надежно выполняет детерминированные задачи в больших объемах. Искусственный интеллект обрабатывает неоднозначные входные данные, обучается на основе данных с течением времени и выдает результаты, адаптирующиеся к контексту. В большинстве производственных систем сочетаются оба подхода: традиционная автоматизация обрабатывает детерминированные рабочие процессы, а ИИ — распознавание образов, классификацию и принятие решений, где правила не могут предвидеть каждый случай, с которым столкнется рабочий процесс.
Как системы CRM могут использовать искусственный интеллект?
CRM-системы используют ИИ для выявления информации о клиентах, прогнозирования потенциальных клиентов, рекомендации оптимальных дальнейших действий для менеджеров по продажам, сегментации аудитории по поведению, автоматизации рутинных процессов передачи информации, персонализации взаимодействия на уровне отдельных записей и прогнозирования доходов на основе данных о воронке продаж.
