Почему корпоративный ИИ стал таким популярным?

Так же, как с развитием Интернета в 1990-х годах и облачными вычислениями в 2010-х годах, многие компании с осторожностью обращались к искусственному интеллекту: Сможет ли он дожить до шума? Или это был бы просто фэд, который не принес бы реальную пользу бизнесу и отрасли?

Для многих пионеров внедрения корпоративного ИИ результаты показали, что он создает ощутимое конкурентное преимущество. Эти компании добились значительных улучшений и повышения эффективности по всему спектру сценариев использования ИИ: от анализа данных, прогнозирования и принятия решений до автоматизации процессов, производительности труда и разработки продуктов. Примеры:

Помимо преимуществ, компаниям также необходимо понимать проблемы внедрения ИИ, их применение к собственным сценариям использования и системам, технические требования и требования к обучению, а также затраты. В этой статье рассматриваются:

• Типы корпоративного ИИ
• Преимущества и проблемы
• Генеративный ИИ в CRM и ERP
• Отраслевые сценарии использования
• Стратегии внедрения и планирование
• На что обратить внимание при рассмотрении платформы ИИ для бизнеса

Типы корпоративного ИИ

Одним из наиболее интересных аспектов корпоративного ИИ является то, что его можно использовать для выполнения рутинных и трансформационных задач. Примеры:

• Подпрограмма: сотрудник сохраняет несколько минут (и некоторое разочарование), используя искусственный интеллект для поиска документа, который был сохранен в неправильном месте. Стандартные сценарии использования могут показаться небольшими, но они действительно могут повысить производительность в масштабе.
• Трансформация: производитель экономит миллионы долларов, используя глубокое обучение, чтобы прогнозировать, когда его машины должны будут заменить детали, прежде чем они сломаются.

Это исключительное разнообразие в сценариях использования ИИ впечатляет, но также может затруднить принятие решения о том, с чего начать внедрение ИИ. Хорошим началом является знакомство с основными типами ИИ для бизнеса и их общими приложениями.

Основные типы корпоративного ИИ

Преимущества корпоративного ИИ

Поскольку инструменты ИИ для таких компаний, как копилоты, чатботы и генеративный искусственный интеллект, становятся все более сложными и широко распространенными, организации, использующие эти технологии, постоянно находят инновационные способы их использования. Прежде чем мы рассмотрим более конкретные сценарии использования ИИ, рассмотрим некоторые общие преимущества ИИ для бизнеса.

Опыт работы на рабочем месте

Искусственный интеллект играет важную роль в улучшении рабочей среды за счет поддержки и расширения возможностей сотрудников:

• Инструменты повышения продуктивности сотрудников: копилоты ИИ позволяют сотрудникам сосредоточиться на более эффективной работе, помогая управлять электронной почтой, планировать встречи и расставлять приоритеты задач.
• Адаптивные системы обучения. Платформы обучения на основе ИИ обеспечивают персонализированное обучение и развитие, адаптируясь к предпочтениям и скорости обучения отдельных сотрудников, что делает профессиональный рост более привлекательным и эффективным.
• Аналитика на рабочем месте. Инструменты ИИ позволяют командам повышать удовлетворенность и производительность сотрудников за счет анализа моделей работы и предоставления предложений по оптимизации рабочих процессов.

Стратегическое принятие решений

Интеграция ИИ в процессы принятия решений позволяет компаниям повысить точность и своевременность:

• Аналитика на основе данных: копилоты ИИ и другие корпоративные инструменты машинного обучения помогают командам быстро принимать обоснованные решения путем анализа обширных наборов данных и предоставления стратегических рекомендаций.
• Расширенное прогнозирование: инструменты корпоративного генеративного ИИ позволяют компаниям лучше прогнозировать рыночные потребности и поведение потребителей, используя данные за прошлые периоды для прогнозирования будущих тенденций.
• Анализ сценариев. Расширенные модели моделирования помогают компаниям изучать различные стратегические сценарии, обеспечивая эффективное управление рисками и планирование.

Клиентский опыт

Искусственный интеллект преобразует взаимодействие компаний со своими клиентами, предоставляя персонализированные и адаптивные услуги:

• Масштабная персонализация. ИИ анализирует данные о клиентах для адаптации маркетинговых сообщений и рекомендаций по продуктам.
• Круглосуточная поддержка клиентов. Чат-боты мгновенно реагируют на запросы клиентов в любое время, повышая доступность сервиса и удовлетворенность клиентов.
• Клиентская аналитика. Собирая и анализируя отзывы и поведение клиентов, искусственный интеллект помогает компаниям понимать и прогнозировать потребности клиентов, повышая качество предлагаемых услуг и продуктов.

Проблемы корпоративного ИИ

Помимо преимуществ, существуют некоторые общие проблемы, на которые должны спланировать компании, заинтересованные в том, чтобы стать предприятиями ИИ. Это прежде всего культурное сопротивление, этические заботы и технические барьеры. Эффективная навигация по этим вопросам имеет решающее значение для долгосрочного успеха внедрения корпоративного ИИ.

Культурные и организационные препятствия

• Проблема. Некоторые сотрудники могут с энтузиазмом воспринимать искусственный интеллект, поскольку они рассматривают его как инструмент для улучшения своей работы, но другие могут рассматривать его как угрозу для их работы.
• Передовые практики. Прозрачное обсуждение преимуществ ИИ и его роли в организации может помочь согласовать взгляды сотрудников со стратегическими целями. Понимание и сострадание, если сотрудники выражают беспокойство. Предлагаемые программы обучения также помогают сотрудникам уверенно работать с новыми инструментами ИИ.

Этические аспекты и соображения безопасности

• Проблема: ИИ учитывает этические аспекты и аспекты безопасности, требующие специальных инструкций и протоколов безопасности.
• Передовые практики. Разработка ответственных руководств по ИИ помогает обеспечить безопасное и справедливое использование ИИ всеми сотрудниками организации. Кроме того, внедрение расширенных мер безопасности помогает защитить конфиденциальные данные.

Сложность интеграции

• Задача: успешная интеграция ИИ в существующие системы требует стратегического планирования и тщательного внедрения.
• Передовые практики: начало пилотных проектов обеспечивает постепенную интеграцию и помогает выявлять и решать потенциальные проблемы в контролируемой среде.

Генеративный ИИ: корпоративный ИИ для ERP и CRM

Одним из наиболее интересных и широко применяемых типов корпоративного ИИ являются копилоты для ERP-систем на базе генеративного ИИ. AI copilots внедряет в существующие системы ERP и CRM компании возможности искусственного интеллекта на естественном языке, которые могут значительно улучшить работу сотрудников и внедрять инновации, делая процессы более адаптивными, интеллектуальными и оптимизированными, как правило, без серьезного пересмотра существующих систем.

Инновационные приложения и стратегическое влияние

Улучшенное взаимодействие с пользователем и повышение производительности

Генеративный ИИ обеспечивает взаимодействие на естественном языке с ERP-системами, оптимизируя процессы и повышая производительность. Например, большие языковые модели могут упростить соблюдение нормативных требований за счет интерпретации юридических текстов и определения релевантных критериев. Это относится и к CRM, где ИИ расширяет взаимодействие по продажам и сервису за счет автоматизации ответов и персонализации коммуникации на основе анализа данных клиентов.

Автоматизация задач, выполняемых вручную

В дополнение к чатам можно использовать инструменты корпоративного генеративного ИИ для сокращения ручного труда в таких процессах, как логистика логистической цепочки и управление данными клиентов. Например, искусственный интеллект может автоматизировать цифровизацию накладных и данных о взаимодействии с клиентами, значительно сократив затраты и сократив время обработки.

Оптимизация бизнес-процессов

Анализируя данные, сгенерированные бизнес-системами, инструменты корпоративного генеративного ИИ выявляют шаблоны для оптимизации процессов в ERP и CRM. Они могут создавать готовые к использованию модели процессов и аналитические данные, а также помогать компаниям внедрять лучшие практики.

Аналитика и принятие решений

ИИ демократизирует процесс принятия решений на основе данных, облегчая руководителям и командам работу со сложной аналитикой.

Интеграция ERP и CRM Cloud

Функции ИИ для систем ERP и CRM обычно являются облачными. Организациям, использующим инфраструктуру локального или частного облака, может потребоваться внедрить общедоступное облако для внедрения решений на базе ИИ. Компании, желающие сохранить ИТ-среду локально, могут создать гибридную облачную среду, добавив общедоступное облако к существующей инфраструктуре. Гибридные облака позволяют компаниям контролировать критически важные данные, используя при этом передовые решения для искусственного интеллекта, кибербезопасности и масштабируемости, предлагаемые поставщиками облачных услуг.

Примеры корпоративного ИИ в различных отраслях

Помимо бизнес-решений общего назначения, корпоративный ИИ также включает отраслевые решения.

Автомобильная промышленность

Автомобильные компании используют ИИ для улучшения контроля качества и разработки технологий для безопасного автономного вождения.

Энергетика

Благодаря точному прогнозированию спроса и корректировке поставок ИИ помогает усилить интеграцию и ценность возобновляемых источников энергии.

Развлечения

Потоковые сервисы используют ИИ для персонализации рекомендаций средства просмотра, а разработчики и платформы игр создают более отзывчивые и реалистичные среды.

Финансы

Передовые системы обнаружения мошенничества и роботизированные консультанты на базе ИИ значительно повышают эффективность и безопасность в финансовом секторе.

Здравоохранение

Искусственный интеллект оказал значительное влияние на здравоохранение, повысив точность диагностики, позволяя поставщикам медицинских услуг персонализировать медицину и улучшать результаты лечения с помощью когнитивного анализа клинических данных.

Медико-биологическая отрасль

Компании, занимающиеся обнаружением наркотиков и геномными исследованиями, благодаря искусственному интеллекту сократили затраты и время выхода на рынок, и теперь врачи могут адаптировать медицинские методы лечения к отдельным генетическим профилям.

Производство

Многие производители используют корпоративный искусственный интеллект для повышения эффективности производства, минимизации простоев благодаря диагностическому техническому обслуживанию и повышения устойчивости.

Государственный сектор

ИИ позволяет организациям автоматизировать административные процессы, оптимизировать системы управления городским движением и аварийными службами, а также повысить гражданскую вовлеченность.

Разработка программного обеспечения

Инструменты генеративного ИИ предприятия оптимизируют процессы написания кода и тестирования для ускорения циклов разработки, выявления уязвимостей безопасности и ускорения изучения разработчиками новых языков и фреймворков.

Телекоммуникации

В телекоммуникационной отрасли прогнозная аналитика на базе ИИ улучшает управление оказанием услуг и сетями, помогая предотвращать перебои в работе и предлагать персонализированное обслуживание клиентов.

Стратегия и планирование корпоративного ИИ

Стать предприятием на базе ИИ — это не просто выбор нужной платформы или продукта, а также специализированная стратегия использования ИИ, интеллектуальное планирование и командная работа. Компании получают максимальную отдачу от инвестиций в искусственный интеллект, когда они устанавливают четкие цели, поощряют сотрудничество между командами и обязуются продолжать обучение. Ниже приведены некоторые ключевые аспекты, которые необходимо учитывать при начале работы:

Собственное внедрение и внедрение под руководством партнера

Важным ранним шагом является принятие решения о планировании и внедрении корпоративной платформы ИИ или решения с использованием внутренних ресурсов или найме экспертного партнера.

Собственное внедрение

Внедрение корпоративных решений на базе ИИ без помощи внешнего партнера может быть экономически эффективным, если организация обладает необходимыми техническими знаниями, ресурсами и пропускной способностью. Это также дает такие преимущества, как полный контроль над выполнением проекта и конфиденциальность конфиденциальной информации. Однако внутренние внедрения могут создавать проблемы для некоторых организаций, включая резкую кривую обучения и значительные вложения рабочего времени сотрудников.

Партнерская реализация

Прием на работу корпоративного партнера по искусственному интеллекту изначально сопряжен с большими затратами и предоставляет компаниям специализированные знания, ресурсы и опыт. Это позволяет организациям уверенно внедрять решения, зная, что они следуют лучшим отраслевым практикам. Работа с партнером также помогает устранить нехватку навыков и, как правило, ускоряет процесс. Внедрение под руководством партнера требует тщательного выбора поставщиков, которые соответствуют целям и культуре организации.

Оценка и постановка целей

Критически важно оценить существующие возможности и установить четкие цели:

• Согласование целей: определение конкретных измеримых целей, которых должно достичь решение ИИ. Эти цели должны согласовываться с более широкими бизнес-целями и иметь четкие показатели успеха. Например, если сокращение операционных затрат является приоритетом, установите целевое процентное сокращение в качестве цели для инициатив ИИ.
• Аудит данных. Выполнение надежного аудита данных для оценки качества, доступности и безопасности. Эта оценка будет иметь решающее значение для выявления блокирующих факторов и областей, которые необходимо улучшить до начала технического внедрения.

Распределение ресурсов

Оценка бюджетных и человеческих возможностей имеет жизненно важное значение для успеха:

• Бюджетирование. Выделяйте адекватные финансовые ресурсы не только для приобретения корпоративных технологий ИИ, но и для покрытия текущих расходов, таких как обновления программного обеспечения, облачное хранилище и меры кибербезопасности.
• Привлечение талантов. Крайне важно нанимать квалифицированный персонал или обучать существующих сотрудников работе с новыми инструментами ИИ. Технологические инвестиции будут работать, как запланировано, только если люди, использующие его, будут обладать нужными навыками.

Совместная работа

Проекты бизнес-ИИ наиболее успешны, когда каждый, кто получает от него выгоду, участвует в:

• Межфункциональные группы: формирование групп, в состав которых входят ИТ-специалисты, специалисты по аналитике данных, руководители и конечные пользователи. Эта инклюзивная стратегия помогает обеспечить, чтобы все потенциальные последствия и выгоды учитывались с самого начала.
• Регулярные проверки: организуйте регулярные сеансы проверки для оценки прогресса интеграции ИИ с целями проекта. Эти проверки помогают согласовать усилия с бизнес-целями и адаптироваться к новым задачам или возможностям.

Адаптация и обучение

По мере развития корпоративного ИИ компаниям следует ожидать, что их стратегии и практики использования тоже должны развиваться:

• Непрерывное обучение. Разрабатывайте программы непрерывного обучения для сотрудников, чтобы не отставать от достижений в области ИИ, помогая сотрудникам оставаться в курсе событий и быть уверенными в своих возможностях.
• Механизм обратной связи: создание механизмов сбора обратной связи по внедрению ИИ от всех заинтересованных сторон. Эта обратная связь бесценна для уточнения стратегий и инструментов ИИ, помогая обеспечить их эффективность и соответствие потребностям пользователей с течением времени.

Заключение: как корпоративный ИИ пересматривает бизнес

Корпоративный ИИ, включая хорошо зарекомендовавшие себя типы, такие как машинное обучение и новые типы, такие как копилоты и генеративный ИИ, трансформирует бизнес, повышая их продуктивность, качество принятия решений и инновации. Положительные результаты, с которыми сталкиваются пионеры внедрения ИИ для бизнеса, указывают на то, что инструменты ИИ для бизнеса — это не просто проходная тенденция, а необходимость сохранения конкурентоспособности в цифровом мире.

Однако стать успешным предприятием на базе ИИ — это не просто выбор подходящей корпоративной платформы ИИ. Также необходимо сформировать культуру рабочего места, процветающую с помощью ИИ. Сюда относится обучение, инвестиции в обеспечение безопасности данных и ответственное использование ИИ.

Подробнее