07 листопада 2024 року в рамках вебінару, проведеного Антоном Спірідоновим, розглядалися ключові питання впровадження та використання штучного інтелекту (ШІ) у бізнесі. Основний акцент було зроблено на прикладах застосування ШІ, його історичному розвитку, потенціалі для оптимізації бізнес-процесів, підготовці до впровадження та управлінні ризиками.
Технологія зародилася ще у 1950-х роках, але повноцінний розвиток отримала лише в останні десятиліття, коли потужності процесорів дозволили застосовувати моделі машинного навчання у практичних сферах. Основними типами моделей є системи машинного навчання та алгоритмічні моделі, які імітують дії користувачів. Сучасний ШІ зосереджений на навчальних моделях, здатних опрацьовувати великі обсяги даних і створювати прогнозні результати.
Зокрема, аналітики прогнозують значне зростання ринку ШІ, який до 2030 року може сягнути 40 мільярдів доларів. Це зростання обумовлено тим, що автоматизація і ШІ можуть значно підвищити ефективність бізнесу, замінюючи рутинні завдання на автоматизовані процеси. За прогнозами, до 2028 року ШІ та гіперавтоматизація можуть замінити значну частину робочих функцій, звільняючи персонал для виконання стратегічних завдань.
Кілька важливих етапів підготовки, які допомагають бізнесу ефективно інтегрувати ШІ:
Перший крок – це визначення, наскільки бізнес готовий до впровадження ШІ. Це включає оцінку ІТ-інфраструктури, наявність цифровізованих процесів і можливість роботи з хмарними рішеннями (наприклад, ChatGPT або Google). Якщо бізнес досі працює з паперовою документацією, перед застосуванням ШІ необхідно перейти до цифрових систем.
Другий крок – оцінка ресурсів та планування команди. Компанії слід визначити, чи вони залучатимуть консультантів, чи використовуватимуть власні ресурси. Важливо підготувати аналітиків, розробників, і драйверів змін, які сприятимуть впровадженню нових технологій. Також для сприятливого впровадження ШІ технологій в компанію, модель необхідно навчити на основі наявних історичних даних компанії. Для цього потрібно мати достатню кількість структурованих даних. Це дозволяє моделі розуміти, які рішення є правильними і адаптуватися до специфічних завдань.
Наступним кроком є розробка впровадження технологій через створення дорожньої карти (roadmap). Важливо розробити стратегію, в якій визначаються пріоритетні цілі. ШІ – це інструмент, який вирішує конкретні задачі, а не універсальний засіб. Після визначення цілей, які принесуть найбільший результат для бізнесу, формується покроковий план з оптимізації процесів і впровадження рішень на базі ШІ.
Та завершальною частиною є навчання персоналу та моніторинг системи: Для успішного впровадження ШІ необхідно навчити персонал працювати з новими системами та довіряти результатам, що їх ШІ генерує. Постійний моніторинг дозволяє підтримувати актуальність даних та коригувати систему при змінах.
На вебінарі також обговорили приклади впровадження ШІ у різних сферах бізнесу:
1. Бухгалтерія: ШІ можна використовувати для автоматизації обробки рахунків, планування грошового потоку та виявлення помилок. Наприклад, ШІ може автоматично розпізнавати сканкопії рахунків, витягати метадані та передавати їх в облікові системи.
2. Податкове планування: ШІ допомагає аналізувати законопроекти та автоматизувати планування податкових зобов’язань на основі змін у законодавстві. Моделі можуть прогнозувати податкові ризики та оптимізувати податкове навантаження компанії.
3. Юриспруденція: Автоматизований аналіз юридичних документів може значно прискорити роботу юристів. ШІ може швидко обробляти великі обсяги текстової інформації, аналізувати подібність договорів і навіть прогнозувати результат судових справ.
4. Менеджмент і HR: Впровадження ШІ дозволяє аналізувати ефективність співробітників, їхню продуктивність і задоволеність. Це включає автоматичний аналіз робочих процесів, що дозволяє виявляти оптимальні методи виконання завдань. Також ШІ допомагає з обробкою резюме і прогнозуванням успішності кандидатів на основі попереднього досвіду компанії.
5. Маркетинг і обслуговування клієнтів: Інтеграція ШІ з кол-центрами дає змогу аналізувати дзвінки, визначати настрій клієнта і розподіляти завдання для покращення обслуговування. Також автоматизується аналіз транскрипцій дзвінків для покращення якості обслуговування клієнтів.
6. Процес-майнінг і цифрові близнюки: Процес-майнінг аналізує процеси компанії в режимі реального часу і допомагає виявляти вузькі місця, покращувати ефективність проходження завдань. Цифрові близнюки використовуються для тестування гіпотез безпосередньо в цифровому середовищі, що знижує витрати на експерименти.
Обговорили також проблеми та ризики впровадження ШІ: лектор також зупинився на ризиках і труднощах, які можуть виникнути при впровадженні ШІ. Це питання технічної інтеграції, конфіденційності даних і складності навчання моделей, які вимагають якісних і структурованих даних. Людський фактор теж має велике значення, адже необхідно подолати недовіру персоналу до нових систем, які замінюють рутинні завдання.
Серед рекомендацій щодо впровадження були підготовка персоналу, послідовна автоматизація процесів і забезпечення зворотного зв’язку. Залучення команд амбасадорів технологій всередині компанії допомагає успішніше впроваджувати зміни.
На завершення, лектор також підкреслив важливість моделювання ідеальної картини бізнесу перед впровадженням ШІ. Це допомагає уникнути автоматизації проблемних процесів і створити ефективну систему, орієнтовану на майбутнє розвитку компанії. Crowe Mikhailenko готові надати підтримку в розробці та впровадженні ШІ-рішень, спираючись на індивідуальні потреби кожного бізнесу.
У разі наявності у Вас будь-яких питань, звертайтеся. Можете повідомляти зручні для Вас дату та час.
З повагою,
команда Crowe Mikhailenko
+38 063 466 8242
Marketing_crowe_legal@crowe.com.ua
