Что такое ИИ и зачем он нужен бизнесу?

Новостная редакция -

Искусственный интеллект переворачивает привычное представление о том, что может быть достигнуто с помощью технологий. Данный прорыв изменил облик традиционных отраслей и открыл новые перспективы для предпринимателей. В этой статье мы разберем, что такое ИИ и чем он полезен для бизнеса?

Что такое Искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем и программ для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого разума.

Эти системы способны анализировать данные и извлекать информацию. Тем самым позволяя машинам обучаться на основе опыта, приспосабливаться к новой информации и выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей.

ИИ делится на 3 типа:

  • Слабый ИИ (Narrow AI):

Специализируется в решении конкретных задач. Обладает ограниченной областью экспертизы и не имеет самосознания или общего интеллекта. В качестве примера можно привести следующие голосовые помощники: Siri, Google Assistant, системы рекомендаций, алгоритмы автоматической классификации и т. д.

  • Сильный ИИ (General AI):

Этот тип имеет способность понимать, обучаться и выполнять задачи в разных областях, аналогично человеческому интеллекту. Также способен решать разнообразные задачи и адаптироваться к новой информации. Однако такой уровень ИИ до сих пор не достигнут.

  • ИИ высшего порядка (Superintelligence):

Является гипотетическим уровнем, который превосходит интеллект человека во всех аспектах. Имеет возможность не только понимать и решать задачи, но и самосознание, творческое мышлением, а также совершенствовать себя.

Зачем бизнесу ИИ?

Внедрение ИИ в бизнес имеет множество преимуществ: улучшение качества принимаемых решений, тем самым способствуя повышению эффективности многих аспектов. Вот еще несколько ключевых причин, почему бизнесу полезен ИИ:

  • Автоматизация процессов

Помогает оптимизировать рутинные и трудоемкие задачи, тем самым снижая вероятность ошибок и повышая производительность, позволяет сотрудникам сосредоточиться на более креативных и стратегических задачах.

  • Анализ данных

Способность обрабатывать и анализировать огромные объемы информации, выявляя важные тренды и паттерны, которые помогают компании делать более обоснованные и предсказуемые решения.

  • Повышение персонализации

Возможность создавать индивидуальные взаимодействия с клиентами, предоставляя точно те продукты, услуги или рекомендации, которые соответствуют их предпочтениям и потребностям.

  • Прогнозирование и планирование

Обеспечение точных прогнозов и анализ будущих событий на основе данных, которые помогают бизнесу оптимизировать производственные, логистические и финансовые процессы.

  • Улучшение обслуживания клиентов

Предоставление более оперативной и качественной поддержки клиентам, например, через чат-боты, которые способны отвечать на вопросы и решать проблемы в реальном времени.

Пример:

Возьмем компанию "ABC", которая имеет свой магазин. Используя ИИ для анализа данных о покупках, клиентах и трендах, бизнес может предоставить персонализированные рекомендации клиентам, улучшив их опыт покупок. А также может оптимизировать управление запасами, автоматически прогнозируя, какие товары будут востребованы в будущем, что позволит избежать недостатка товаров или избытка запасов.

Тем самым, мы видим, что интеграции ИИ в бизнес-процессы облегчают работу компании.

Виды искусственного интеллекта

Машинное обучение (ML) — это подраздел ИИ, который занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам обучаться на основе данных и опыта, чтобы выполнять задачи без явного программирования.

Основной идеей машинного обучения является то, что системы могут автоматически улучшать свою производительность по мере накопления опыта.

Для принятия машиной решений, нужны 3 вещи:

  • Алгоритм

Специальная инструкция для компьютера, которая указывает, что делать и как использовать данные. Примером может быть написанное нами ПО, которое упорядочивает разные виды товаров: "Футболки", "Обувь", "Штаны".

  • Набор данных

Примеры, на которых машина учится. Это могут быть изображения, видео, текст и т.д. В случае с одеждой, нам понадобится множество фотографий разных видов товара. Чем больше примеров, тем лучше, так как это увеличивает опыт, подобно тому, как люди учатся на опыте.

  • Признаки

Это то, на что машина обращает внимание при принятии решения. Если мы учим машину с учителем, то сами выделяем особенности, такие как вид одежды и её категория. Если обучение происходит без учителя, то мы подаем всю информацию машине, и она сама ищет закономерности. При необходимости мы можем помочь ей разобраться или корректировать ее выводы.

Deep learning и глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, основанная на нейронных сетях. Оно находит применение в обработке изображений, распознавании речи и даже в создании автономных транспортных средств.

Например, автомобильный завод, который работает над разработкой автономных машин, способных адаптироваться к дорожным условиям и поведению других участников движения.

Обычно используется при интеграции:

  • Компьютерного зрения

Распознавании объектов, сегментации изображений, детектировании лиц и т.д.

  • Обработки текста и языка

За счет автоматического перевода, анализа тональности текста и его генерации.

  • Рекомендательных систем

С помощью персонализированных рекомендаций в интернет-магазинах и платформах стриминга.

Обработка естественного языка (NLP) — область искусственного интеллекта, позволяющая компьютерам анализировать и понимать человеческий язык. В бизнесе он используется для автоматизации обращений клиентов, анализа отзывов и даже создания контента. Например, чат-боты, которые могут общаться с клиентами на естественных языках, решая их вопросы и улучшая качество обслуживания.

Как разработать ИИ?

Разработка искусственного интеллекта — увлекательный и перспективный путь, который можно исследовать двумя способами: самостоятельно или на заказ. Важно понимать, что этот процесс может быть длительным и сложным. Подготовка данных, выбор алгоритмов, настройка параметров — каждый этап требует времени и тщательной проработки.

Однако, вы можете заказать разработку модели ИИ у нашей команды, которая принесет вам небольшие преимущества:

  • Экспертиза и опыт

Мы знаем, какие методы и технологии лучше подходят для конкретных задач, и можем гарантировать качество и эффективность.

  • Эффективность и экономия времени

Заказав у нас разработку, вы освобождаете себя от необходимости изучать детали и тратить драгоценное время на каждый этап разработки.

  • Индивидуальный подход

Мы понимаем, что каждый проект уникален и внимательно выслушаем ваши требования и адаптируем разработку под ваши нужды, создавая модель, которая идеально соответствует вашим целям.

  • Гарантированные результаты

Наш опыт позволяет нам избегать распространенных ошибок, что обеспечивает успешное завершение проекта.

Заключение

Искусственный интеллект — это инструмент, меняющий подход к управлению и принятию решений в бизнесе. И понимание его роли для современного бизнеса становится ключевым конкурентным преимуществом для предпринимателей, готовых идти в ногу со временем.