Укротяване на ИИ. Как да направите първите стъпки за прилагане на ИИ в бизнеса си? | ИИ в бизнеса #119

Колко лесно е да се опитоми ИИ в компания? Въведение

Въпреки че изкуственият интелект (ИИ) набира популярност сред бизнеса в Полша, все още има много компании, които не използват напълно потенциала му. Според проучване на KPMG (https://kpmg.com/pl/pl/home/media/press-releases/2023/07/media-press-sztuczna-inteligencja-w-firmach-w-polsce-potencjal-do-wykorzystania.html), само 15% от компаниите в нашата страна в момента използват ИИ решения, докато глобалната средна стойност е 35-37%. В същото време до 62% от компаниите, които са внедрили ИИ, не следят ефективността на тези внедрения – т.е. не знаят какво влияние, ако изобщо, са имали.

Тези цифри показват огромния неизползван потенциал на изкуствения интелект в полския бизнес. От друга страна, 13% от компаниите планират да внедрят ИИ до края на 2023 г., което може да е знак за предстоящата вълна на приемане на тази разрушителна технология. Наистина, компаниите виждат многобройни ползи от ИИ, като увеличена производителност, подобрено качество на продуктите и услугите, по-добри финансови резултати и укрепена конкурентна позиция.

Стъпка 1. Разберете разликата между ИИ, машинно обучение и генеративен изкуствен интелект

Ако обмисляте да направите първата стъпка към внедряване на ИИ в бизнеса си, струва си да научите основите на тази група технологии. Преди да можете да реализирате потенциала на ИИ в бизнеса си, трябва да разберете ключовата разлика между изкуствения интелект (ИИ) в най-широкия му смисъл, машинното обучение (МЛ) и генеративния ИИ. Тези термини често се използват взаимозаменяемо, но всъщност описват леко различни концепции.

ИИ се отнася до общата способност на програмираните машини, като компютри или роботи, да ‘мислят’ по подобен начин на хората и да имитират интелигентно поведение. ИИ системите могат да асимилират, анализират и използват знания от реалния свят, за да извлекат нова информация. Примери за технологии, базирани на ИИ, включват разпознаване на реч, изображения и лица.

От друга страна, машинното обучение (МЛ) е област на ИИ, в която компютърните системи учат от данни и вземат решения без пряка човешка намеса. Ключова характеристика на МЛ е способността за непрекъснато самоусъвършенстване и адаптиране на алгоритмите на базата на нови входни данни.

С бързото развитие на генеративния ИИ, основният знак за който е лудата популярност на ChatGPT, е важно също да разберем тази нова тенденция. Генеративният ИИ е способен да генерира нови данни, като текст, изображения, видео и аудио, или дори компютърен код. Той го прави, като учи от големи количества обучителни данни. Езиковите модели, като ChatGPT, учат моделите и правилата, присъщи на входните данни, и след това използват тези знания, за да създават нови, уникални текстове, които наподобяват написаните от хора.

Силата на генеративния ИИ се крие в неговата гъвкавост и способност да ремиксира и синтезира информация по иновативни начини.

Определете бизнес нуждите

Втората стъпка е да идентифицирате конкретните нужди на вашия бизнес, които могат да бъдат удовлетворени чрез внедряване на изкуствен интелект и машинно обучение. Този процес започва с дълбочинна анализа и внимателно разглеждане на няколко въпроса:

1. Какви конкретни резултати искате да постигнете? Това може да бъде увеличаване на приходите, оптимизация на веригата за доставки или по-добро обслужване на клиентите.
2. Какви са основните пречки за постигане на тези цели?
3. Как ИИ и машинното обучение могат да ви помогнат да ги преодолеете?
4. Как искате да измерите успеха на такава инициатива? Струва си да планирате от самото начало как ще бъдат оценявани резултатите, особено предвид колко много компании пропускат тази ключова стъпка. Това може да бъде на базата на KPI, директни финансови печалби или други метрики, определени специално за това внедряване.
5. Какви данни вече имате? Данните са ключов ресурс, който ново внедреният ИИ на компанията ще използва. Попитайте се какви допълнителни данни ще ви трябват, за да използвате напълно потенциала на ИИ?

За да разберете напълно стойността на отговорите на тези въпроси, нека разгледаме практичен пример. Представете си малка счетоводна фирма, която се бори с дълги, ръчни процеси за обработка на клиентски документи. Те определят целта си като “да автоматизират счетоводството, за да ускорят обработката и увеличат производителността”.

Основните пречки бяха времето, прекарано в досадни задачи, и големите обеми документи, които трябваше да бъдат обработени. След преглед на тези предизвикателства, екипът идентифицира обработката на документи на базата на ИИ като потенциално решение – технология за обработка на естествен език (NLP), която може автоматично да извлича и категоризира съответните финансови данни, да намалява грешките и да ускорява процесите.

Начините за измерване на въздействието в този случай бяха увеличаване на броя на обработените документи на месец и намаляване на средното време за обработка на поръчка. Също така беше важно да се оценят ресурсите от данни – в този случай обемът на разписките, фактурите и другите финансови документи, необходими за обучение на ИИ системите.

Този пример илюстрира важността на ясното определяне на бизнес нуждите в началото на процеса на внедряване на ИИ. Само по този начин можете да идентифицирате правилните решения и да ги внедрите правилно, за да предоставите максимална стойност на бизнеса си.

Източник: DALL·E 3, подтик: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Струва си да се обърнете към инструменти като SensID Cognitive Automation (https://4semantics.pl/produkty/sensid-cognitive-automation/), Microsoft AI Builder (https://learn.microsoft.com/pl-pl/ai-builder/overview) или Docsumo (https://www.docsumo.com/).

SensID Cognitive Automation използва технология за обработка на естествен език (NLP), за да автоматизира разбирането на съдържанието на документите, което е ключово за роботизирани задачи и процеси на вземане на решения. След като текстът бъде анализиран, системата агрегира събраните данни и ги представя в структурирана форма, готова за използване в приложения за роботизирана автоматизация на процеси (RPA) и аналитични приложения. С технологията, която сме разработили, е възможно ефективно да се създават модели, които интерпретират информацията, съдържаща се в разнообразни бизнес документи.

SensID Cognitive Automation позволява интеграцията на данни от различни текстови източници, включително структурирани данни (като бази данни), полуструктурирани данни (като формуляри, csv, html и др.) и неструктурирани данни (като doc, pdf и др.), предоставяйки единен поглед върху информацията.

Microsoft AI Builder е част от Microsoft Power Platform. С него можете да създавате и използвате ИИ модели, за да помогнете за оптимизацията на бизнес процесите си. Можете да използвате предварително изградени модели, които са готови за много общи бизнес сценарии, като разпознаване на документи, или да създадете персонализиран модел, за да отговорите на специфичните изисквания на вашата компания.

Друга опция, която си струва да опитате, е Docsumo, който използва OCR (Оптично разпознаване на символи), за да чете документи и е доверен от големи компании като PayU и Hitachi.

Стъпка 3. Разберете как ИИ може да помогне на вашия бизнес

След като идентифицирате бизнес целите и предизвикателствата си, следващата логична стъпка е да определите конкретните начини, по които ИИ може да добави стойност и печалба на вашия бизнес. Понякога пътят може да не е очевиден, затова обмислете широкия спектър от възможни ползи.

Един от ключовите фактори за стойност на ИИ е увеличаването на стойността, предоставяна на клиентите. С мощта на машинното обучение и напредналата аналитика на данни, ИИ може да помогне на компаниите да разберат по-добре предпочитанията и поведението на потребителите. Това позволява по-персонализирано и удовлетворяващо пазаруване.

Друг ключов фактор е потенциалът на ИИ да увеличи ефективността и производителността на служителите. Чрез автоматизиране на повтарящи се, отнемащи време задачи, ИИ може да предостави значителни икономии на разходи и да позволи на екипите да се фокусират върху по-стратегически, креативни дейности, както и значително да подобри удовлетвореността от работата. Всъщност, 59% от работещите в управленски роли смятат, че използването на ИИ на работното място подобрява удовлетвореността от работата (https://www.thehrdirector.com/business-news/ai/ai-increase-job-satisfaction/).

Накрая, не трябва да забравяме директните бизнес печалби, които често произтичат от внедряването на ИИ решения. Чрез оптимизиране на процесите, подобряване на операциите и по-добро използване на данните, организациите могат да максимизират приходите и печалбите.

Така че, ще увеличи ли ИИ удовлетвореността на вашите клиенти? Ще максимизира ли производителността на служителите? Ще допринесе ли за растежа на приходите? Ако отговорът на който и да е от тези въпроси е “да”, то ИИ определено заслужава вашето внимание.

Източник: DALL·E 3, подтик: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Стъпка 4. Оценете собствените си възможности за внедряване на ИИ

С разбирането на огромния потенциал на ИИ, сега се изправяте пред най-голямото предизвикателство – оценка и подготовка на собствените си организационни способности и ресурси за ефективно внедряване на нови технологии. За съжаление, често има значителна разлика между това, което искаме да постигнем, и това, което всъщност можем да доставим в рамките на дадено време и бюджет.

Ако виждате многобройни възможности за използване на ИИ в компанията си, трябва да започнете с честна оценка на вашите компетенции и инструменти. Помолете вашите ИТ специалисти да отговорят честно на следните въпроси:

• Имаме ли вътрешен екип за разработка с необходимите умения да създаде персонализирано ИИ решение от нулата?
• Ако не, трябва ли да обмислим закупуването на готов ИИ продукт, предлаган от външни доставчици?
• Или би било по-икономически изгодно стратегически да се ангажираме с опитен външен партньор, за да разработим съвместно решение, съобразено с нашите нужди?

Поради липса на вътрешни ресурси, най-доброто решение може да бъде напълно аутсорсване на проекта за внедряване на ИИ на специализирана външна компания. Какъвто и път да изберете, добра първа стъпка е да проучите подробно наличните на пазара ИИ решения и да оцените дали някое от тях може да отговори на текущите нужди на вашата организация. Закупуването на готов продукт може да се окаже по-икономически изгоден вариант, отколкото изграждането от нулата.

Помнете, че интеграцията на ИИ е различна от типичното внедряване на нов софтуер. Тя изисква експертиза в машинното обучение, обработката на големи данни и напреднали алгоритми. Ако вашата организация няма тази експертиза, работата с външни специалисти може да бъде неизбежна, за да се максимизират шансовете за успех на проекта.

Стъпка 5. Обмислете консултиране със специалист

Въпреки ентусиазма за ИИ технология, много мениджъри все още се страхуват да направят първите стъпки поради липса на умения в организацията си. Ако сте един от тях, обмислете да привлечете специалист консултант или външна компания.

Създаването на ИИ системи е значително различно от разработването на типични бизнес приложения. Това е силно специализирана област на експертиза, изискваща напреднали умения в машинното обучение, обработката на естествен език, дълбокото обучение и анализа на големи данни.

Например, създаването на виртуален асистент с ИИ, който може ефективно да комуникира с клиентите, изисква не само солидна основа за разработка, но и технология за обработка на естествен език и генеративен изкуствен интелект.

Ако вашият екип няма такива специализирани умения, може да има смисъл да потърсите помощ отвън. Специализирани консултантски фирми и агенции за ИИ могат да предоставят не само съответната експертиза и опит, но и доказани процеси и най-добри практики, за да увеличат шансовете за успех на вашите инициативи.

Разбира се, наемането на външни експерти идва с допълнителни разходи. Въпреки това, важно е да запомните, че неправилното внедряване на ИИ може да доведе до още по-големи финансови загуби поради грешки, престой и необходимост от корекции. Или просто до неизправност на цялата система, която няма да изпълнява задачите, за които е създадена. Затова работата със специалисти често е разумна инвестиция, която може да ви спести време и пари в дългосрочен план.

Източник: DALL·E 3, подтик: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Опитомяване на ИИ – резюме

Внедряването на изкуствен интелект в компания е безспорно сериозно и предизвикателно начинание, но също така е и огромна възможност за трансформация и растеж на бизнеса. То отваря вратата към безброй възможности за увеличаване на ефективността, оптимизиране на процесите и предоставяне на по-голяма стойност на клиентите.

Както вече видяхме, много компании по света – от малки бизнеси до големи предприятия – успешно използват ИИ, за да автоматизират досадни задачи, анализират големи набори от данни и вземат по-добри решения на базата на факти.

Разбира се, както при всяка сериозна бизнес инициатива, пътят към успешно внедряване на ИИ изисква детайлно планиране и спазване на доказани принципи.

Внедряването на ИИ е итеративен процес. Затова е най-добре да започнете с малък пилотен проект, да проведете тестове и да съберете обратна връзка. На базата на това ще бъде по-лесно да вземете решения за по-нататъшно развитие или корекции. Също така, не забравяйте един ключов фактор за успех – данните. Колкото повече качествени данни предоставите на вашите ИИ системи, толкова по-добре ще учат и представят резултати.

Ако харесвате нашето съдържание, присъединете се към нашата общност на пчеличките в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.