Искусственный интеллект – движущая сила некоторых из самых инновационных бизнес-решений. Компании используют его для революционного изменения опыта своих клиентов, разработки лучших продуктов и повышения узнаваемости бренда.
Одни компании используют ИИ для решения внутренних задач, например для найма лучших специалистов, другие – для улучшения продуктов, услуг и опыта, чтобы укрепить свои позиции в отрасли. Другие используют ИИ для ускорения определенных процессов, например, футбольный клуб «Ливерпуль» использует ИИ для быстрого размещения в социальных сетях ярких моментов игр.
Вот 10 применений ИИ, которые используют компании.
Автоматизация обслуживания клиентов
Применение: Чат-боты на базе ИИ могут помочь гораздо большему числу клиентов, чем те, с которыми могут справиться человеческие агенты, освободив сотрудников для решения более сложных задач.
Пример: Шведская компания Klarna, предлагающая услугу «купи сейчас, заплати потом» для интернет-магазинов, в январе запустила в своем приложении ИИ-помощника для обслуживания клиентов с помощью OpenAI. Ассистент призван помогать клиентам управлять графиком платежей и отвечать на вопросы.
Klarna заявила, что в первый месяц работы помощник ответил на две трети чатов службы поддержки клиентов Klarna, что эквивалентно работе 700 штатных агентов. По словам компании, с момента внедрения повторные запросы сократились на 25%, а вопросы решались менее чем за две минуты, тогда как раньше на это уходило 11 минут.
По оценкам Klarna, чат-бот увеличит прибыль на $40 млн в 2024 году, хотя компания не была прибыльной с 2019 года.
Помощь клиентам в дизайне интерьера
Применение: Генеративный ИИ может помочь клиентам визуализировать, как продукты и услуги впишутся в их жизнь.
Пример: Wayfair, интернет-магазин мебели, запустил инструмент генеративного ИИ под названием Decorify, позволяющий покупателям виртуально изменять дизайн своих домов и тестировать мебель перед покупкой.
Покупатели могут загрузить изображение своего помещения и выбрать стиль дизайна интерьера, например «современный фермерский» или «индустриальный». Затем инструмент перепроектирует помещение в этом стиле, используя товары Wayfair, которые клиенты могут приобрести.
Компания Wayfair сообщила, что сервис стабильно растет без рекламы, а его вовлеченность высока при все более длительной продолжительности сеанса. Ритейлер подтвердил, что с момента запуска Decorify в июле прошлого года покупатели воспользовались сервисом для создания более 150 000 дизайнов.
Упрощение задач, требующих большого количества деталей
Применение: Такие трудоемкие задачи, как программирование, могут стать менее утомительными благодаря инструментам искусственного интеллекта, которые сокращают количество ненужных повторений и ускоряют процесс.
Пример: Citi, гигант финансовых услуг, в 2023 году в рамках пилотной программы предоставил инструмент GitHub Copilot небольшой группе своих разработчиков. Инструмент с генеративным искусственным интеллектом выступает в роли помощника при написании кода, что, по словам Citi, позволяет быстрее и проще разрабатывать код и выводить на рынок страховые и инвестиционные продукты.
Инструмент может помочь в решении таких задач, как поиск многократно используемого кода в репозитории компании. Сейчас эта технология доступна почти 30 000 разработчиков Citi.
Управление хранилищами
Применение: Следить за крупными промышленными объектами и обеспечивать их работой днем и ночью может быть очень сложно. Роботы с искусственным интеллектом могут помочь, отслеживая деятельность склада и выполняя задания.
Пример: Компания DHL, специализирующаяся на логистике и грузоперевозках, совместно с робототехническим стартапом Robust.AI разработала парк автономных роботов, которые могут управлять задачами цепи поставок, например, собирать товары на складе для выполнения розничного заказа.
У логистической компании есть несколько проектов, связанных с роботами, в том числе пилотная программа для робота под названием Carter, который с помощью искусственного интеллекта учится и адаптируется к условиям склада в режиме реального времени. Робот оснащен оптическими датчиками, которые собирают данные о складе, включая информацию о планировке, персонале и запасах, по мере выполнения им своих задач. DHL надеется использовать эти данные для повышения эффективности работы своих складов.
Защита сетей
Применение: Отражение кибератак – сложная задача. Моделирование с помощью искусственного интеллекта может помочь компаниям обнаружить угрозу и предотвратить взлом.
Пример: BT, британская телекоммуникационная компания, разработала платформу кибербезопасности под названием Eagle-i. Эта платформа использует ИИ для обнаружения кибератак и принятия ответных мер по предотвращению и смягчению последствий взлома.
Платформа, запущенная в 2021 году и разработанная исследователями из BT Labs, использует распространение инфекционных заболеваний в человеческой популяции в качестве модели для обучения платформы ИИ обнаружению компьютерных вирусов по мере их распространения по сетям. Инструмент также предназначен для прогнозирования следующей стадии атаки, чтобы определить наилучшие ответные меры. BT надеется, что технология защитит ее клиентов широкополосного доступа от кибератак.
Разработка продуктов
Применение: ИИ может помочь компаниям найти возможности для улучшения существующих или запуска новых продуктов.
Пример: Немецкая компания Beiersdorf, специализирующаяся на производстве средств личной гигиены, использует ИИ в процессе исследований и разработок продуктов по уходу за кожей. Ее специалисты применяют предиктивное моделирование для изучения взаимодействия между кожей и ингредиентами средств по уходу за кожей.
Программное обеспечение Beiersdorf предназначено для предсказания старения кожи, например, мест появления морщин. Компания утверждает, что эти данные помогли ей найти инновационные антивозрастные решения. Кроме того, компания использует платформу искусственного интеллекта для оптимизации формул продуктов, чтобы свести к минимуму количество необходимых лабораторных исследований.
Мониторинг вечных систем
Применение: Жизненно важные службы требуют круглосуточного контроля и немедленного выявления поломок. Системы с поддержкой ИИ могут осуществлять постоянный контроль и выявлять слабые места.
Пример: E.ON, немецкая коммунальная компания, использует ИИ для обслуживания своей инфраструктуры электроснабжения. Она использует полуавтоматизированные беспилотники для мониторинга систем передачи электроэнергии. Программное обеспечение ИИ анализирует снимки, полученные с беспилотников, чтобы определить, не повреждены ли какие-либо компоненты, например электрические кабели и опоры электропередач.
Компания также тестирует решение на основе искусственного интеллекта, чтобы предсказать, когда части энергетической инфраструктуры, например, кабель, могут нуждаться в ремонте. Руководители надеются, что, обнаружив неполадки до их возникновения, они смогут предотвратить сбои в работе. Виктория Осадник, главный операционный директор E.ON по цифровым технологиям, рассказала, что компания надеется использовать ИИ «для ускорения трансформации энергетического сектора».
Нацеленность на проблемы и решения
Применение: Когда проблемы лежат на поверхности, бывает сложно направить соответствующие ресурсы на их решение. ИИ может быть использован для калибровки правильного ответа.
Пример: Компания John Deere, производитель сельскохозяйственного оборудования, использует ИИ в своем продукте See & Spray, чтобы помочь фермерам сократить использование гербицидов и повысить урожайность.
Сельскохозяйственные культуры конкурируют с сорняками за воду, питательные вещества и солнечный свет. Раньше фермеры опрыскивали гербицидами целые поля, чтобы справиться с сорняками. Это означало, что они также опрыскивали посевы и бесплодную почву, тратя ценные ресурсы и время.
Компания использует компьютерное зрение и машинное обучение для обнаружения отдельных сорняков и применения гербицидов только там, где это необходимо. По ее словам, это позволило сократить использование гербицидов на две трети.
Опрыскиватель, установленный на тракторе, использует камеры и искусственный интеллект для определения местоположения сорняка, когда трактор движется по полю. Затем форсунки опрыскивателя направляют гербицид только на этот сорняк.
Улучшение здоровья и безопасности
Применение: Обеспечение безопасности работников требует глубокого понимания рисков. ИИ может помочь отслеживать и обобщать данные о безопасности, предоставляя информацию, которая может предотвратить несчастные случаи.
Пример: Suffolk Construction, бостонская строительная компания, хотела использовать более ориентированный на данные подход к безопасности работников. Suffolk Technologies Group, венчурная группа, связанная со строительной компанией, заключила партнерство со стартапом NewMetrix для разработки инструмента безопасности на основе ИИ. Команда оцифровала данные о происшествиях и разработала прогностическую модель.
Ключевым компонентом было отслеживание «наблюдений за безопасностью» – термин, используемый для обозначения обстоятельств, которые не соответствуют протоколам безопасности, например, кто-то не носит соответствующую защитную одежду.
Полученные данные показали, что частота наблюдений за безопасностью коррелирует с общим количеством инцидентов, связанных с безопасностью на объекте. В результате этого команда дала указание рабочим проводить наблюдения за безопасностью на основе формулы, выведенной из общего количества отработанных часов.
Стратегия, основанная на данных, оказалась эффективной. Компания Suffolk заявила, что после внедрения этого подхода общий показатель регистрируемых происшествий за прошедший финансовый год снизился на 25%.
«За последние несколько лет, с тех пор как мы стали уделять больше внимания наблюдениям, мы наблюдаем общую тенденцию к снижению количества инцидентов, приближающуюся к 60%,» – сказал представитель Suffolk.
Соответствие правилам
Применение: Многие компании годами накапливают ценные данные о продукции, но у них не хватает времени и ресурсов для их обработки. ИИ может проанализировать эти данные и дать направление для улучшения процесса принятия решений.
Пример: Швейцарская компания Tetra Pak, занимающаяся упаковкой и переработкой пищевых продуктов, сотрудничает с сыроделами на нескольких этапах производственного процесса. Сыроделы должны соответствовать определенным требованиям, установленным Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США, например, по содержанию влаги и жира. Компания использует искусственный интеллект для создания оптимальных рецептов сыра, отвечающих этим стандартам.
Тодд Стерц, менеджер по сырам и порошкам компании Tetra Pak, отметил, что, хотя многие сырные заводы располагают «огромным количеством исторических данных», сыроделы «не всегда используют их с максимальной эффективностью». Например, эти данные могут дать представление о том, как определенные производственные условия в прошлом влияли на такие показатели, как влажность сыра.
«Огромный объем данных нелегко проанализировать человеку,» – говорит Стерц. «Чтобы принять решение, требуется много времени».
Предприниматель с опытом в сфере франчайзинговых продаж, операций, маркетинга, переговоров по ценам, консалтинга и бухгалтерского учета.
