Автор: Волнянский А.
Узнайте, как прогнозный AI/ИИ и машинное обучение (ML) помогают бизнесу прогнозировать тенденции, принимать обоснованные решения на основе данных и получать реальное конкурентное преимущество. Неудивительно, что 84% руководителей компаний, по данным Accenture, считают использование ИИ абсолютно необходимым для достижения бизнес-целей. А еще 93% утверждают, что их инвестиции в развитие искусственного интеллекта превосходят вложения в другие стратегические области. С такими показателями ИИ обещает значительно изменить экономический ландшафт, ведь, согласно прогнозам того же источника, к 2035 году он увеличит прибыльность на 38% и принесет $14 трлн дополнительного дохода.
- Что такое предиктивная аналитика и ML
- Эволюция бизнес-аналитики с ИИ
- Использование прогнозной аналитики, машинного обучения и ИИ в бизнесе
- Стратегические преимущества использования прогнозной аналитики, AI и ML в бизнесе
- Вызовы и ключевые размышления о внедрении
- Кейсы
- Внедрение прогнозного ИИ и машинного обучения
- Ландшафт будущего: чего ожидать от AI, ML и прогнозной аналитики в ближайшее время
Что такое предиктивная аналитика и ML
Прогнозный искусственный интеллект (ИИ/AI, предиктивная аналитика с ИИ или же аналитика прогнозирования — это раздел искусственного интеллекта, который использует статистическое моделирование и машинное обучение для определения закономерностей, предсказания поведения и прогнозирования будущих событий.
Для чего используется предиктивная аналитика: анализируя большие объемы данных, она прогнозирует будущие события, позволяя компаниям реагировать проактивно и принимать более разумные бизнес-решения. Примерами таких прогнозов может быть оценка риска оттока клиентов, предсказание будущих покупок или определение, когда клиенту может понадобиться поддержка.
Почему предиктивная аналитика важна для бизнеса: она позволяет не просто оперативно реагировать на текущую ситуацию, а активно формировать будущее, оптимизируя процессы, сокращая издержки и улучшая взаимодействие с клиентами, предвидя их потребности.
Как работает предиктивная аналитика:
- Если ИИ прогнозирует высокий риск ухода клиента, компания может оперативно предложить персонализированные скидки, улучшенные условия обслуживания или связаться с клиентом и выяснить причины недовольства до того, как он примет решение уйти.
- Прогнозирование спроса на товары позволяет розничным сетям поддерживать оптимальный уровень запасов, избегая как дефицита и избытка товаров
- Если ИИ предсказывает, что у клиента скоро возникнет потребность в поддержке (например, истекает срок подписки или приближается плановое обслуживание продукта), компания может отправить персонализированное уведомление или предложить помощь в нужный момент.
- Предсказание будущих покупок дает возможность компаниям создавать высокоэффективные персонализированные маркетинговые кампании. Например, если ИИ предполагает, что клиент скоро купит новый смартфон, ему можно предложить аксессуары или специальные тарифные планы.
Таким образом, преимущество предиктивной аналитики с ИИ в том, что она позволяет бизнесу заглядывать в будущее, основываясь на данных, а не на догадках. Это как иметь хрустальный шар, но очень точный и работающий на сложных алгоритмах машинного обучения.
Какой недостаток у предиктивной аналитики, так это сильная зависимость от качества данных. Здесь действует принцип: «мусор на входе — мусор на выходе». Среди других проблем называют сложность интерпретации, высокие затраты и необходимость регулярной калибровки.
Машинное обучение (Machine Learning, ML) — это раздел искусственного интеллекта (ИИ) и метод, используемый в науке о данных, позволяющий алгоритмам обучаться на основе данных без явного программирования с помощью правил. Эти алгоритмы тщательно анализируют большие наборы данных — такие, как поведение клиентов, история покупок и личные предпочтения. Часто используются передовые методы, такие как глубокое обучение; например, система рекомендаций Amazon обрабатывает исторические данные с помощью таких методов, чтобы делать точные прогнозы относительно ваших интересов.
В бизнесе используются различные алгоритмы машинного обучения (МО), каждый из которых наилучшим образом подходит для определенных задач.
Предиктивный анализ данных, искусственный интеллект и машинное обучение в бизнесе работают в симбиозе. Машинное обучение, в частности, предоставляет сложные алгоритмы, которые позволяют прогнозному ИИ выявлять скрытые закономерности в данных и уже на их основе делать обоснованные прогнозы, основанные на данных — так называемый Data-Driven-подход.
Таким образом, результаты работы ML словно подпитывают прогнозный ИИ, в результате чего компании получают глубокие инсайты относительно предпочтений и поведения клиентов, могут строить гиперперсонализированное общение с ними и предотвращать проблемы (например, уход клиентов). Вместе машинное обучение и искусственный интеллект способны обеспечить значительное конкурентное преимущество.
По данным PWC, машинное обучение и искусственный интеллект к 2030 году смогут добавить до 26% к ВВП местных экономик, а прогнозируемый вклад ИИ в мировую экономику составит $15.7 трлн.
Эволюция бизнес-аналитики с ИИ
Машинное обучение и искусственный интеллект кардинально изменили бизнес-аналитику. Теперь компании не просто смотрят в прошлое, а предсказывают будущее, что позволяет им заранее видеть тренды, управлять рисками и использовать новые возможности. Эта трансформация означает переход от описательной (что произошло?) и диагностической (почему это произошло?) аналитики к предиктивной (что произойдёт?) и прескриптивной (что нужно сделать?). Именно способность машинного обучения к прогнозированию и оптимизации делает его незаменимым в бизнесе.
Какие выгоды приносят машинное обучение и искусственный интеллект в бизнес-процессах:
- Экономия времени и денег. Автоматизация процессов экономит время сотрудников (30% уже ощущают это) и снижает затраты (на 31% в течение трёх лет).
- Улучшение процесса принятия решений. ИИ предоставляет глубокую аналитику, позволяя принимать более точные и обоснованные решения, основанные на данных, а не на субъективных оценках.
- Улучшение обслуживания клиентов. Компании, которые привержены бизнес-аналитике с использованием машинного обучения, лучше понимают клиентов и могут предоставить им уникальный гиперперсонализированный клиентский опыт.
- Драйвер внедрения инноваций и получение конкурентного преимущества. Компания может эффективнее разрабатывать новые продукты и услуги, оптимизировать существующие и опережать конкурентов, используя данные для выявления новых рыночных возможностей.
Использование прогнозной аналитики, машинного обучения и ИИ в бизнесе
Перечисленные в заголовке технологии способны вместе достигать одних и тех же целей, работая в симбиозе. Давайте детальнее посмотрим, как машинное обучение, предиктивная аналитика и ИИ могут трансформировать различные бизнес-процессы.
ML и AI в маркетинге
Прогнозный ИИ и машинное обучение (МО) кардинально преобразуют современный маркетинг, позволяя компаниям не просто анализировать прошлое, а предсказывать будущие действия клиентов. Эти технологии глубоко изучают огромные объемы данных, выявляя скрытые закономерности в поведении, истории покупок и предпочтениях потребителей. В результате, бизнес может предвидеть ключевые события, связанные с каждым клиентам, и реагировать на них проактивно.
Как можно использовать ИИ, прогнозную аналитику и алгоритмы машинного обучения для маркетинга:
- Глубокое понимание клиентов и микросегментация. ИИ позволяет выйти за рамки общих категорий, выполняя сегментацию клиентов на основе детального анализа данных — возраста, местоположения, прошлых покупок и поведения на сайте.
- Гиперперсонализация в масштабе. Машинное обучение дает возможность адаптировать каждое взаимодействие, сообщение и предложение для отдельного клиента в реальном времени.
- Автоматизированное создание контента. Генеративный ИИ позволяет быстро создавать уникальные и персонализированные тексты для рассылок, рекламных объявлений, постов в соцсетях, а также генерировать изображения и видео, значительно ускоряя и обогащая маркетинговые кампании.
- Эффективное удержание клиентов. Прогнозный ИИ помогает предвидеть и снижать отток, анализируя неструктурированные данные, такие как комментарии в соцсетях, с помощью обработки естественного языка (NLP). Это позволяет выявлять клиентов в зоне риска и предлагать им специальные условия для удержания.
- Прогнозирование поведения и намерений клиентов. ИИ отлично предсказывает следующие действия клиента, например, будущую покупку, анализируя прошлые заказы и активность на сайте. Системы рекомендаций (как на Netflix или Amazon) — яркий пример того, как предлагать товары или контент, которые с высокой вероятностью заинтересуют пользователя.
- Повышение эффективности маркетинговых кампаний. ИИ оптимизирует сообщения, предложения, каналы и время доставки, что напрямую ведёт к увеличению дохода. Прогнозный скоринг лидов, использующий ИИ, приоритизирует потенциальных клиентов по их вероятности конверсии, а динамическое ценообразование позволяет гибко корректировать цены и акции, максимизируя прибыль.
ML и AI в прогнозировании продаж
Машинное обучение и искусственный интеллект революционизируют процесс прогнозирования продаж, делая его значительно более точным и быстрым. В отличие от традиционных методов, которые полагаются на исторические данные и ручные расчеты, AI и ML обрабатывают огромные объемы данных в реальном времени, выявляют скрытые закономерности и делают прогнозы, которые ранее были недоступны. В свою очередь, точное прогнозирование продаж позволяет компании более эффективно распределять ресурсы, адаптировать свои стратегии под текущую ситуацию, а также повышать гибкость бизнеса в целом. Это подтверждают исследования: по данным McKinsey, благодаря анализу данных и прогнозному ИИ компании могут увеличить продажи на 2–5% за счет получения инсайтов из данных. Лидеры рынка добиваются роста продаж на уровне 5–10% за счет повышения операционной гибкости. При этом производительность персонала может вырасти на 10–20% благодаря инвестициям в развитие талантов с применением поведенческой аналитики.
Как использовать ИИ и машинное обучение в бизнесе для прогнозирования продаж:
- Прогнозировать спрос на товары и услуги — какие из них будут пользоваться наибольшим спросом в конкретный период времени с учетом исторических данных, экономических тенденций, сезонности и других факторов;
- Планирование запуска продуктов — чтобы принимать решения о лучших каналах сбыта, маркетинговых мероприятиях и ценообразовании;
- Управлять запасами — чтобы определять необходимое количество товаров с учетом будущего спроса и избегать как нехватки запасов, так и затоваривания;
- Выбрать правильную стратегию ценообразования — на основе прогнозов о том, как корректировка цены может повлиять на фактические продажи;
- Получить максимальный эффект от перекрестных и дополнительных продаж — на основе анализа истории покупок и предиктивной аналитики в бизнесе.
По данным отчета State of Sales 2024 от Salesforce, 83% отделов продаж, использующих ИИ, зафиксировали годовой прирост продаж на 66% по сравнению с отделами, которые еще не используют ИИ.
ML и AI в управлении цепочками поставок
В этих бизнес-операциях машинное обучение, предиктивная аналитика и ИИ помогают управлять основными процессами — от планирования до производства, логистики и управления активами — и тем самым улучшать процесс принятия решений. При этом используются самые разные наборы данных: об уровнях запасов, работе поставщиков, транспортных маршрутах, погоде, дорожной ситуации, макроэкономические показатели и информация с датчиков IoT. По данным McKinsey, использование ИИ в прогнозировании помогает сократить количество ошибок на 50%.
Вот несколько типичных примеров, когда ИИ и смежные технологии используются для управления цепочками поставок:
- Автоматизация и мониторинг задач по перемещению ресурсов между различными звеньями цепочки поставок. Включает автоматические ответы на запросы поставщиков, подтверждение заказов и обновление статусов доставки.
- Динамическая корректировка уровня запасов с использованием предиктивной аналитики для бизнеса.
- Анализ больших объемов данных для выявления аномалий, которые могут указывать на потенциальные задержки.
- Улучшение управления заказами товаров, ходом отгрузки, отправка автоматических уведомлений о задержках.
Машинное обучение и искусственный интеллект в управлении запасами и цепочками поставок способствуют повышению эффективности использования рабочей силы и техники, точности выполнения операций, выбора оптимальных поставщиков по множеству параметров, а также управления рисками и принятия решений на основе данных.
ML и AI в операциях по обслуживанию клиентов
Эти технологии позволяют перейти от реактивного подхода к проактивному взаимодействию, предвосхищая потребности клиентов и решая проблемы до их возникновения. Например, ИИ в обслуживании клиентов способен анализировать запросы в режиме реального времени, автоматически направляя их к наиболее подходящему специалисту, что значительно сокращает время ожидания и повышает эффективность первого контакта. Это, очевидно, имеет финансовые последствия: по данным McKinsey, искусственный интеллект может ежегодно приносить до $1 трлн дополнительной ценности только в банковском секторе именно благодаря улучшенному клиентскому обслуживанию.
Также в McKinsey уверены: довольные обслуживанием клиенты более лояльны, имеют больше точек соприкосновения с брендом и приносят большую ценность компании на протяжение всего своего жизненного цикла. В то же время клиентам все сложнее угодить: как минимум 66% миллениалов ожидают обслуживания в режиме реального времени, а 75% — постоянного обслуживания по всем каналам.
Как использовать искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы удовлетворить растущую потребность в качественном обслуживании?
- Автоматизация рутинных запросов. Чат-боты и виртуальные помощники могут обрабатывать большинство стандартных обращений, мгновенно отвечая и освобождая операторов для решения более сложных задач.
- Гиперперсонализация взаимодействия. Искусственный интеллект и машинное обучение вместе позволяют создавать гиперперсонализированный опыт для каждого клиента, анализируя его историю, предпочтения и контекст обращения, что значительно повышает удовлетворенность.
- Прогнозное обслуживание. Анализируя данные, ИИ может предсказывать потенциальные проблемы клиентов (например, риск оттока или необходимость в техподдержке) и инициировать проактивное решение до того, как клиент сам обратится.
- Поддержка операторов в реальном времени. ИИ предоставляет мгновенный доступ к нужной информации и лучшие варианты решения проблемы, анализируя разговор и предлагая сценарии ответов. Это сокращает время обработки звонков и улучшает качество обслуживания.
- Анализ обратной связи. Машинное обучение анализирует огромные объемы неструктурированных данных (отзывы, комментарии в соцсетях, записи разговоров), выявляя скрытые тренды и настроения клиентов, что помогает выявлять болевые точки и улучшать процессы.
- Оптимизация каналов обслуживания. ИИ помогает определить наиболее эффективные каналы коммуникации для каждого типа запроса или клиента, улучшая общую стратегию омниканального обслуживания.
- Непрерывное улучшение качества. Анализируя клиентские взаимодействия (например, звонки), можно выявить отклонения от стандартов качества, собрать базу для обучения и улучшения работы операторов — это быстрее и результативнее, чем проводить аудит вручную.
ML и AI для динамического ценообразования и подготовки оптимальных предложений
Применение машинного обучения в бизнесе также включает корректировку цен в режиме реального времени — другими словами, это динамическое ценообразование. При этом может учитываться множество факторов: внутренние потребности компании, конкуренция, поведение клиентов, рыночные условия, региональные события и другие. Такой подход позволяет проводить детальную оценку стоимости на основе данных, постоянно анализируя тренды и ценовую политику конкурентов. Для компании это возможность оставаться прибыльной и лучше соответствовать ожиданиям клиентов в самых сложных сегментах продаж.
На практике искусственный интеллект и машинное обучение агрегируют и анализируют большие наборы данных для выявления закономерностей и прогнозирования тенденций. Затем модели машинного обучения выполняют точную сегментацию клиентов, чтобы компания могла предлагать индивидуальные цены разным микрогруппам клиентов. И, наконец, корректировка цен в реально времени позволяет делать стратегии ценообразования более точными и эффективными в моменте.
Ключевые возможности использования ИИ, машинного обучения и предиктивной аналитике в бизнесе, где оптимизация ценообразования играет важную роль:
- прогнозирование спроса, которое позволяет компаниям предвидеть рыночные колебания и правильно к ним подготовиться;
- сравнительный анализ цен конкурентов, чтобы сохранять конкурентоспособность без ущерба для дохода компании;
- корректировки цен в реальном времени, чтобы продолжать получать доход в быстро меняющихся рыночных условиях;
- персонализированное ценообразование, чтобы повышать удовлетворенность клиентов и максимизировать доходность.
Операционный потенциал ML и AI
Искусственный интеллект и машинное обучение обладают огромным потенциалом для трансформации операционного управления. Как еще помимо перечисленных выше способов эти технологии могут улучшить управление операциями:
- выполнять прогностическое обслуживание оборудования (и тем самым сокращать простои на производстве на 30% — IBM).
- обучать и поддерживать персонал. Внутренние чат-боты обеспечивают поддержку персоналу в режиме 24/7, а ИИ в сочетании с дополненной реальностью позволяет создавать реалистичные симуляции для качественного обучения.
- внедрять роботизированную автоматизацию процессов (RPA). Это помогает автоматизировать рутинные задачи и повышать эффективность. Скорость подготовки сложных отчетов может снизиться с нескольких дней до одного часа — Deloitte & IBM.
- принимать решения на основе данных, получая ценные инсайты, которые невозможно обнаружить при ручном анализе.
- повышать устойчивость, снижая воздействие на окружающую среду благодаря оптимальному использованию ресурсов, внедрению энергоэффективных решений и сокращению отходов.
Стратегические преимущества использования прогнозной аналитики, AI и ML в бизнесе
О том, насколько выгодно внедрять искусственный интеллект, машинное обучение и предиктивную аналитику для роста бизнеса, говорят цифры. Рынок только машинного обучения по данным Statistа, за шесть лет, до 2031 года вырастет с $105 до $568 млрд! Технологии уже помогают оптимизировать множество бизнес-процессов и улучшить производительность самых разных команд. Основные преимущества выглядят следующим образом:
Быстрая и эффективная обработка больших объемов данных. Сбор и анализ данных, выявление закономерностей, аномалий, тенденций и рисков — то, что машинное обучение и смежные технологии позволяют выполнять более быстро и с намного более высокой точностью, чем это делает человек.
Точные прогнозы и аналитика рынка. По данным Techjury, использование ИИ позволяет на 20% сократить количество ошибок при прогнозировании. А чем меньше погрешностей, тем лучше компании могут планировать и распределять свои ресурсы.
Персонализация коммуникации. Предиктивная аналитика в бизнесе позволяет не только получать подсказки по самым эффективным сообщениям, которые попадают точно в цель, но и выбирать оптимальные каналы их доставки, а также время.
Taluno by Colobridge позволит вам отойти от рассылки однотипных массовых сообщений и сконцентрироваться на потребностях микросегментов вашей аудитории. Прогнозная аналитика, искусственный интеллект и машинное обучение помогут вам создавать глубоко персонализированные сообщения, чтобы получать больше лояльных клиентов.
Сокращение эксплуатационных расходов. По данным Smartsheet, две трети работников видят в машинном обучении технологию, которая помогает значительно уменьшить объем рутинных, повторяющихся операций.
Ускоренное внедрение инноваций и разработка продуктов. Искусственный интеллект и машинное обучение могут оказать большую помощь в разработке и тестировании новых продуктов, учитывая множество факторов – трудозатраты, рентабельность, реальная потребность рынка.
Масштабируемость и адаптируемость. Применением машинного обучения может стать ключом к автоматизации отдельных процессов с последующим масштабированием на всю компанию. Это делает ее более гибкой и конкурентоспособной.
Вызовы и ключевые размышления о внедрении
В IBM выяснили, что главными препятствиями для успешного внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения на предприятиях обычно являются:
- недостаточные навыки работы с ИИ и ML (33%);
- сложности со сбором качественных данных (25%);
- этические проблемы (23%);
- проблемы с масштабированием ИИ-проектов (22%);
- высокая стоимость решений (21%);
- отсутствие инструментария и экспертизы для разработки моделей (21%).
Хотя бизнес-предиктивная аналитика уже активно используется в подавляющем большинстве компаний — ею владеют 89% организаций по данным Gartner, — лишь немногие руководители отделов продаж могут похвастаться высокой точностью прогнозов. Фактически, только 1% из них достигают точности выше 95%. Это ясно показывает, что, несмотря на широкое внедрение инструментов ИИ для предиктивного прогнозирования продаж, большинство компаний пока не могут в полной мере реализовать их потенциал.
Кейсы
По данным IBM, компании активно внедряют ИИ в ключевые бизнес-операции, при этом лидерами являются автоматизация ИТ-процессов (33%) и безопасность с обнаружением угроз (26%). Значительная часть опрошенных компаний, от 18% до 25%, также применяет ИИ для мониторинга, бизнес-аналитики, автоматизации обработки документов, а также клиентского и внутреннего самообслуживания. В целом, использование ИИ охватывает широкий спектр направлений, включая автоматизацию бизнес- и сетевых процессов, цифровой труд, маркетинг, продажи, обнаружение мошенничества, поиск знаний, а также управление персоналом и финансами.
Вот несколько реальных кейсов, которые демонстрируют возможности применения машинного обучения в бизнесе совместно с прогнозным ИИ.
Динамическое ценообразование & Marriott International
В 2023 году, во время крупного мирового спортивного события, Marriott International столкнулась с непростой задачей: как максимизировать прибыль, когда цены конкурентов сильно менялись, а заполняемость отелей нестабильна. Marriott внедрила систему динамического ценообразования на основе искусственного интеллекта. Она анализировала данные о бронированиях в реальном времени, ценах конкурентов и потоке людей в городе. В итоге, выручка Marriott на доступный номер (RevPAR) выросла на 17%. Этот успешный кейс ясно показывает, как ИИ меняет подход к ценообразованию, помогая компаниям гостиничного бизнеса увеличивать доходы и повышать удовлетворённость гостей.
Управление цепочками поставок и IBM
IBM использовала несколько своих передовых решений, чтобы создать когнитивную цепочку поставок. С помощью искусственного интеллекта и машинного обучения она научилась быстро анализировать данные, выявлять сбои и выбирать лучшую стратегию действий, что помогло компании повысить гибкость и устойчивость, а также сократить расходы на $160 млн. Кстати, именно благодаря этому решению IBM даже в разгар пандемии поддерживала уровень выполнения заявок клиентов на 100%.
Контроль качества & крупный автопроизводитель
Ведущий автоконцерн, выпускающий ежегодно миллионы единиц автомобилей, использовал искусственный интеллект и машинное обучение для бесперебойных автоматизированных проверок на основе данных. Это позволило выявлять трудно находимые дефекты еще до того, как транспортное средство попадет к потребителю. Компания выяснила, что ИИ находил дефекты с точностью до 97%, в то время как у людей этот показатель не превышал 20%.
Прогнозирование спроса & Levi Strauss
Модный бренд одежды Levi Strauss нашел эффективный способ применения искусственного интеллекта в ритейле. Компания анализирует спрос и множество сигналов от конечных покупателей, чтобы корректировать свои планы по производству, предсказывать риски и размещать нужные товары на полках в нужных количествах — в зависимости от магазина.
Внедрение инноваций и разработка продуктов & Mastercard
Компания более 10 лет внедряет инновации на основе искусственного интеллект и машинного обучения – чтобы ее клиенты могли продавать свои продукты более безопасно и персонализированно. В прошлом году 1/3 всех продуктов Mastercard были разработаны и реализованы с использованием ИИ.
Обслуживание клиентов & Zalando
Крупный европейский магазин одежды предлагает клиентам услуги виртуального помощника, который понимает естественные запросы и на их основе предлагает оптимальные наряды и целые капсулы. Это уже позволило сократить количество возвратов на 7% и повысить выручку на 20%.
Прогнозирование продаж & Silver Peak
Несколько лет назад компания внедрила инструмент Aviso, который помогает прогнозировать продажи и доходы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Используя данные из CRM, электронной почты и другие, компании удалось достичь такой точности прогнозов, погрешность в которых не превышает 3-4%.
Внедрение прогнозного ИИ и машинного обучения
Внедрение прогнозного ИИ и машинного обучения требует четкого, поэтапного плана. И хотя он будет индивидуальным, основные этапы будут общими для множества компаний из разных сфер.
- Определите цели. Необходимо понять и сформулировать, зачем искусственный интеллект и машинное обучение нужны вашей компании – например, для роста продаж или снижения оттока клиентов.
- Оцените готовность данных. Убедитесь, что у вас достаточно качественных данных для анализа
- Соберите команду и выберите инструменты. Вам потребуется команда экспертов — свои или на аутсорсе, технологии и вычислительные ресурсы.
Немецко-украинский технологический партнер Colobridge выделит вам вычислительные мощности в любом объеме и предоставит экспертизу, необходимую для реализации IT-проектов любой сложности.
- Выберите пилотный проект. Избегайте внедрения ИИ сразу во все процессы, вместо этого начните с небольшого проекта и масштабируйте его в случае успеха.
- Интегрируйте ИИ в корпоративную культуру. Важно, чтобы сотрудники понимали — искусственный интеллект, машинное обучение и бизнес тесно взаимосвязаны, и были готовы к изменениям.
Ландшафт будущего: чего ожидать от AI, ML и прогнозной аналитики в ближайшее время
Будущее этих технологий в бизнес-контексте характеризуется быстрым ростом, глубокой интеграцией в операции и фокусом на специализированных решениях. Ведущие аналитические агентства и исследовательские компании выделяют несколько ключевых тенденций:
- Рост рынка и объемов инвестиций в машинное обучение для малого бизнеса, среднего и крупного, а также в технологии ИИ, прогнозную аналитику и смежные (интернет вещей, дополненная реальность). Ожидается, что с каждым годом расходы компаний на них будут стабильно расти как минимум до 2030 года.
- Переход к специализированному ИИ. Бизнес будет отдавать предпочтение меньшим, специализированным системам и моделям, адаптированным под конкретные задачи. Особое место займут автономные ИИ-агенты, самостоятельно выполняющие сложные задачи и принимающие решения с минимальным участием человека. По прогнозам Gartner, к 2027 году до половины всех бизнес-решений будут автоматизированы или значительно дополнены ИИ-агентами. А к 2029 году, согласно тому же источнику, даже советы директоров будут обращаться к ИИ за помощью в принятии стратегических решений.
- Расширение возможностей ИИ и мультимодальности. Интеллектуальные системы перейдут об базового понимания запросов пользователя к продвинутому обучению и автономному принятию решений. А мультимодальный ИИ, способный качественно обрабатывать разные типы данных, обеспечит более всесторонними и контекстно-зависимыми результатами.
- Глубокая интеграция и автоматизация. Искусственный интеллект и машинное обучение станут неотъемлемыми элементами всех бизнес-процессов, оптимизируя их, сокращая количество ошибок и повышая производительность.
- Фокус на этике, управлении и сотрудничестве с человеком. Снижение предвзятости и укрепление доверия к ИИ и результатам машинного обучение — то, над чем уже активно работают многие компании.
Ожидается, что в будущем использование искусственного интеллекта и машинного обучения позволит получать еще более точные прогнозные инсайты, улучшать клиентский опыт благодаря гиперперсонализации и микросегментации аудитории, повышать операционную эффективность и управлять рисками.
