Штучний інтелект і машинне навчання в бізнесі: застосування, кейси, статистика

Автор: Волнянский А. 

Дізнайтеся, як прогнозний AI/ШІ та машинне навчання (ML) допомагають бізнесу прогнозувати тенденції, приймати обґрунтовані рішення на основі даних і отримувати реальну конкурентну перевагу. Не дивно, що 84% керівників компаній, за даними Accenture, вважають використання ШІ абсолютно необхідним для досягнення бізнес-цілей. А ще 93% стверджують, що їхні інвестиції в розвиток штучного інтелекту перевершують вкладення в інші стратегічні області. З такими показниками ШІ обіцяє значно змінити економічний ландшафт, адже, згідно з прогнозами того ж джерела, до 2035 року він збільшить прибутковість на 38% і принесе $14 трлн додаткового доходу.

• Що таке предикативна аналітика і ML
• Еволюція бізнес-аналітики з ШІ
• Використання прогнозної аналітики, машинного навчання та ШІ в бізнесі
  • ML та AI в маркетингу
  • ML та AI у прогнозуванні продажів
  • ML і AI в управлінні ланцюгами поставок
  • ML і AI в операціях з обслуговування клієнтів
  • ML та AI для динамічного ціноутворення та підготовки оптимальних пропозицій
  • Операційний потенціал ML і AI
  • Стратегічні переваги використання прогнозної аналітики, AI та ML у бізнесі
• Виклики та ключові роздуми про впровадження
• Кейси
• Впровадження прогнозного ШІ та машинного навчання
• Ландшафт майбутнього: чого очікувати від AI, ML і прогнозної аналітики найближчим часом

Що таке предикативна аналітика і ML

Прогнозний штучний інтелект (ШІ/AI), предиктивна аналітика з ШІ або ж аналітика прогнозування — це розділ штучного інтелекту, який використовує статистичне моделювання і машинне навчання для визначення закономірностей, передбачення поведінки та прогнозування майбутніх подій.

Для чого використовується предиктивна аналітика: аналізуючи великі обсяги даних, вона прогнозує майбутні події, дозволяючи компаніям реагувати проактивно і приймати більш розумні бізнес-рішення. Прикладами таких прогнозів може бути оцінка ризику відтоку клієнтів, передбачення майбутніх покупок або визначення, коли клієнту може знадобитися підтримка.

Чому предиктивна аналітика важлива для бізнесу: вона дозволяє не просто оперативно реагувати на поточну ситуацію, а активно формувати майбутнє, оптимізуючи процеси, скорочуючи витрати та покращуючи взаємодію з клієнтами, передбачаючи їхні потреби.

Як працює предиктивна аналітика:

• Якщо ШІ прогнозує високий ризик відтоку клієнта, компанія може оперативно запропонувати персоналізовані знижки, поліпшені умови обслуговування або зв’язатися з клієнтом і з’ясувати причини невдоволення до того, як він прийме рішення піти.
• Прогнозування попиту на товари дозволяє роздрібним мережам підтримувати оптимальний рівень запасів, уникаючи як дефіциту, так і надлишку товарів
• Якщо ШІ передбачає, що у клієнта скоро виникне потреба в підтримці (наприклад, закінчується термін передплати або наближається планове обслуговування продукту), компанія може надіслати персоналізоване повідомлення або запропонувати допомогу в потрібний момент.
• Прогнозування майбутніх покупок дає можливість компаніям створювати високоефективні персоналізовані маркетингові кампанії. Наприклад, якщо ШІ передбачає, що клієнт скоро купить новий смартфон, йому можна запропонувати аксесуари або спеціальні тарифні плани.

Таким чином, перевага предиктивної аналітики з ШІ в тому, що вона дозволяє бізнесу заглядати в майбутнє, ґрунтуючись на даних, а не на здогадках. Це як мати кришталеву кулю, але дуже точну і працюючу на складних алгоритмах машинного навчання.

Який недолік у предиктивної аналітики, так це сильна залежність від якості даних. Тут діє принцип: «сміття на вході — сміття на виході». Серед інших проблем називають складність інтерпретації, високі витрати та необхідність регулярного калібрування.

Машинне навчання (Machine Learning, ML) — це розділ штучного інтелекту (ШІ) і метод, що використовується в науці про дані, що дозволяє алгоритмам навчатися на основі даних без явного програмування за допомогою правил. Ці алгоритми ретельно аналізують великі набори даних — такі, як поведінка клієнтів, історія покупок і особисті переваги. Часто використовуються передові методи, такі як глибоке навчання; наприклад, система рекомендацій Amazon обробляє історичні дані за допомогою таких методів, щоб робити точні прогнози щодо ваших інтересів.

У бізнесі використовуються різні алгоритми машинного навчання (МО), кожен з яких найкращим чином підходить для певних завдань.

Предиктивний аналіз даних, штучний інтелект і машинне навчання в бізнесі працюють у симбіозі. Машинне навчання, зокрема, надає складні алгоритми, які дозволяють прогнозному ШІ виявляти приховані закономірності в даних і вже на їх основі робити обґрунтовані прогнози, засновані на даних — так званий Data-Driven-підхід.

Таким чином, результати роботи ML немов підживлюють прогнозний ШІ, в результаті чого компанії отримують глибокі інсайти щодо уподобань і поведінки клієнтів, можуть будувати гіперперсоналізоване спілкування з ними та запобігати проблемам (наприклад, відхід клієнтів). Разом машинне навчання і штучний інтелект здатні забезпечити значну конкурентну перевагу.

За даними PWC, машинне навчання та штучний інтелект до 2030 року зможуть додати до 26% до ВВП місцевих економік, а прогнозований внесок ШІ у світову економіку складе $15,7 трлн.

Еволюція бізнес-аналітики з ШІ

Машинне навчання та штучний інтелект кардинально змінили бізнес-аналітику. Тепер компанії не просто дивляться в минуле, а передбачають майбутнє, що дозволяє їм заздалегідь бачити тренди, управляти ризиками та використовувати нові можливості. Ця трансформація означає перехід від описової (що сталося?) і діагностичної (чому це сталося?) аналітики до предиктивної (що станеться?) і прескриптивної (що потрібно зробити?). Саме здатність машинного навчання до прогнозування та оптимізації робить його незамінним у бізнесі.

Які вигоди приносять машинне навчання та штучний інтелект у бізнес-процесах:

• Економія часу та грошей. Автоматизація процесів економить час співробітників (30% вже відчувають це) і знижує витрати (на 31% протягом трьох років).
• Поліпшення процесу прийняття рішень. ШІ надає глибоку аналітику, дозволяючи приймати більш точні та обґрунтовані рішення, засновані на даних, а не на суб’єктивних оцінках.
• Поліпшення обслуговування клієнтів. Компанії, які схильні до бізнес-аналітики з використанням машинного навчання, краще розуміють клієнтів і можуть надати їм унікальний гіперперсоналізований клієнтський досвід.
• Драйвер впровадження інновацій і отримання конкурентної переваги. Компанія може ефективніше розробляти нові продукти й послуги, оптимізувати існуючі та випереджати конкурентів, використовуючи дані для виявлення нових ринкових можливостей.

Використання прогнозної аналітики, машинного навчання та ШІ в бізнесі

Перераховані в заголовку технології здатні разом досягати одних і тих же цілей, працюючи в симбіозі. Давайте детальніше подивимося, як машинне навчання, предиктивна аналітика та ШІ можуть трансформувати різні бізнес-процеси.

ML та AI в маркетингу

Прогнозна ШІ та машинне навчання (МО) кардинально змінюють сучасний маркетинг, дозволяючи компаніям не просто аналізувати минуле, а передбачати майбутні дії клієнтів. Ці технології глибоко вивчають величезні обсяги даних, виявляючи приховані закономірності в поведінці, історії покупок та уподобаннях споживачів. В результаті, бізнес може передбачити ключові події, пов’язані з кожним клієнтом, і реагувати на них проактивно.

Як можна використовувати ШІ, прогнозну аналітику та алгоритми машинного навчання для маркетингу:

• Глибоке розуміння клієнтів і мікросегментація. ШІ дозволяє вийти за рамки загальних категорій, виконуючи сегментацію клієнтів на основі детального аналізу даних — віку, місцезнаходження, минулих покупок і поведінки на сайті.
• Гіперперсоналізація в масштабі. Машинне навчання дає можливість адаптувати кожну взаємодію, повідомлення і пропозицію для окремого клієнта в реальному часі.
• Автоматизоване створення контенту. Генеративний ШІ дозволяє швидко створювати унікальні та персоналізовані тексти для розсилок, рекламних оголошень, постів у соціальних мережах, а також генерувати зображення та відео, значно прискорюючи та збагачуючи маркетингові кампанії.
• Ефективне утримання клієнтів. Прогнозний ШІ допомагає передбачати й знижувати відтік, аналізуючи неструктуровані дані, такі як коментарі в соціальних мережах, за допомогою обробки природної мови (NLP). Це дозволяє виявляти клієнтів в зоні ризику і пропонувати їм спеціальні умови для утримання.
• Прогнозування поведінки та намірів клієнтів. ШІ відмінно передбачає наступні дії клієнта, наприклад, майбутню покупку, аналізуючи минулі замовлення й активність на сайті. Системи рекомендацій (як на Netflix або Amazon) — яскравий приклад того, як пропонувати товари або контент, що з високою ймовірністю зацікавлять користувача.
• Підвищення ефективності маркетингових кампаній. ШІ оптимізує повідомлення, пропозиції, канали та час доставки, що безпосередньо веде до збільшення доходу. Прогнозний скоринг лідів, що використовує ШІ, пріоритезує потенційних клієнтів за їх ймовірністю конверсії, а динамічне ціноутворення дозволяє гнучко коригувати ціни та акції, максимізуючи прибуток.

ML та AI у прогнозуванні продажів

Машинне навчання та штучний інтелект революціонізують процес прогнозування продажів, роблячи його значно точнішим і швидшим. На відміну від традиційних методів, які покладаються на історичні дані та ручні розрахунки, AI та ML обробляють величезні обсяги даних у реальному часі, виявляють приховані закономірності та роблять прогнози, які раніше були недоступні. Своєю чергою, точне прогнозування продажів дозволяє компанії більш ефективно розподіляти ресурси, адаптувати свої стратегії під поточну ситуацію, а також підвищувати гнучкість бізнесу в цілому. Це підтверджують дослідження: за даними McKinsey, завдяки аналізу даних і прогнозному ШІ компанії можуть збільшити продажі на 2-5% завдяки отриманню інсайтів з даних. Лідери ринку досягають зростання продажів на рівні 5-10% завдяки підвищенню операційної гнучкості. При цьому продуктивність персоналу може зрости на 10-20% завдяки інвестиціям у розвиток талантів із застосуванням поведінкової аналітики.

Як використовувати ШІ та машинне навчання в бізнесі для прогнозування продажів:

• Прогнозувати попит на товари та послуги — які з них будуть мати найбільший попит у конкретний період часу з урахуванням історичних даних, економічних тенденцій, сезонності та інших факторів;
• Планування запуску продуктів — щоб приймати рішення про найкращі канали збуту, маркетингові заходи та ціноутворення;
• Управляти запасами — щоб визначати необхідну кількість товарів з урахуванням майбутнього попиту та уникати як нестачі запасів, так і затоварювання;
• Вибрати правильну стратегію ціноутворення — на основі прогнозів про те, як коригування ціни може вплинути на фактичні продажі;
• Отримати максимальний ефект від перехресних і додаткових продажів — на основі аналізу історії покупок і предиктивної аналітики в бізнесі.

За даними звіту State of Sales 2024 від Salesforce, 83% відділів продажів, що використовують ШІ, зафіксували річний приріст продажів на 66% в порівнянні з відділами, які ще не використовують ШІ.

ML і AI в управлінні ланцюгами поставок

У цих бізнес-операціях машинне навчання, предиктивна аналітика і ШІ допомагають керувати основними процесами — від планування до виробництва, логістики та управління активами — і тим самим покращувати процес прийняття рішень. При цьому використовуються найрізноманітніші набори даних: про рівні запасів, роботу постачальників, транспортні маршрути, погоду, дорожню ситуацію, макроекономічні показники та інформацію з датчиків IoT. За даними McKinsey, використання ШІ в прогнозуванні допомагає скоротити кількість помилок на 50%.

ML та AI у прогнозуванні продажів

Машинне навчання та штучний інтелект революціонізують процес прогнозування продажів, роблячи його значно точнішим і швидшим. На відміну від традиційних методів, які покладаються на історичні дані та ручні розрахунки, AI та ML обробляють величезні обсяги даних у реальному часі, виявляють приховані закономірності та роблять прогнози, які раніше були недоступні. Своєю чергою, точне прогнозування продажів дозволяє компанії більш ефективно розподіляти ресурси, адаптувати свої стратегії під поточну ситуацію, а також підвищувати гнучкість бізнесу в цілому. Це підтверджують дослідження: за даними McKinsey, завдяки аналізу даних і прогнозному ШІ компанії можуть збільшити продажі на 2-5% завдяки отриманню інсайтів з даних. Лідери ринку досягають зростання продажів на рівні 5-10% завдяки підвищенню операційної гнучкості. При цьому продуктивність персоналу може зрости на 10-20% завдяки інвестиціям у розвиток талантів із застосуванням поведінкової аналітики.

Як використовувати ШІ та машинне навчання в бізнесі для прогнозування продажів:

• Прогнозувати попит на товари та послуги — які з них будуть мати найбільший попит у конкретний період часу з урахуванням історичних даних, економічних тенденцій, сезонності та інших факторів;
• Планування запуску продуктів — щоб приймати рішення про найкращі канали збуту, маркетингові заходи та ціноутворення;
• Управляти запасами — щоб визначати необхідну кількість товарів з урахуванням майбутнього попиту та уникати як нестачі запасів, так і затоварювання;
• Вибрати правильну стратегію ціноутворення — на основі прогнозів про те, як коригування ціни може вплинути на фактичні продажі;
• Отримати максимальний ефект від перехресних і додаткових продажів — на основі аналізу історії покупок і предиктивної аналітики в бізнесі.

За даними звіту State of Sales 2024 від Salesforce, 83% відділів продажів, що використовують ШІ, зафіксували річний приріст продажів на 66% в порівнянні з відділами, які ще не використовують ШІ.

ML і AI в управлінні ланцюгами поставок

У цих бізнес-операціях машинне навчання, предиктивна аналітика і ШІ допомагають керувати основними процесами — від планування до виробництва, логістики та управління активами — і тим самим покращувати процес прийняття рішень. При цьому використовуються найрізноманітніші набори даних: про рівні запасів, роботу постачальників, транспортні маршрути, погоду, дорожню ситуацію, макроекономічні показники та інформацію з датчиків IoT. За даними McKinsey, використання ШІ в прогнозуванні допомагає скоротити кількість помилок на 50%.

Як використовувати штучний інтелект і машинне навчання, щоб задовольнити зростаючу потребу в якісному обслуговуванні?

• Автоматизація рутинних запитів. Чат-боти та віртуальні помічники можуть обробляти більшість стандартних звернень, миттєво відповідаючи й звільняючи операторів для вирішення складніших завдань.
• Гіперперсоналізація взаємодії. Штучний інтелект і машинне навчання разом дозволяють створювати гіперперсоналізований досвід для кожного клієнта, аналізуючи його історію, переваги та контекст звернення, що значно підвищує задоволеність.
• Прогнозне обслуговування. Аналізуючи дані, ШІ може передбачати потенційні проблеми клієнтів (наприклад, ризик відтоку або необхідність в технічній підтримці) і ініціювати проактивне рішення до того, як клієнт сам звернеться.
• Підтримка операторів в реальному часі. ШІ надає миттєвий доступ до потрібної інформації та найкращі варіанти розв’язання проблеми, аналізуючи розмову та пропонуючи сценарії відповідей. Це скорочує час обробки дзвінків і покращує якість обслуговування.
• Аналіз зворотного зв’язку. Машинне навчання аналізує величезні обсяги неструктурованих даних (відгуки, коментарі в соціальних мережах, записи розмов), виявляючи приховані тренди й настрої клієнтів, що допомагає виявляти болючі точки та покращувати процеси.
• Оптимізація каналів обслуговування. ШІ допомагає визначити найбільш ефективні канали комунікації для кожного типу запиту або клієнта, покращуючи загальну стратегію омніканального обслуговування.
• Безперервне поліпшення якості. Аналізуючи клієнтські взаємодії (наприклад, дзвінки), можна виявити відхилення від стандартів якості, зібрати базу для навчання і поліпшення роботи операторів — це швидше і результативніше, ніж проводити аудит вручну.

ML та AI для динамічного ціноутворення та підготовки оптимальних пропозицій

Застосування машинного навчання в бізнесі також включає коригування цін у режимі реального часу — іншими словами, це динамічне ціноутворення. При цьому може враховуватися безліч факторів: внутрішні потреби компанії, конкуренція, поведінка клієнтів, ринкові умови, регіональні події та інші. Такий підхід дозволяє проводити детальну оцінку вартості на основі даних, постійно аналізуючи тренди та цінову політику конкурентів. Для компанії це можливість залишатися прибутковою та краще відповідати очікуванням клієнтів у найскладніших сегментах продажів.

На практиці штучний інтелект і машинне навчання агрегують і аналізують великі набори даних для виявлення закономірностей і прогнозування тенденцій. Потім моделі машинного навчання виконують точну сегментацію клієнтів, щоб компанія могла пропонувати індивідуальні ціни різним мікрогрупам клієнтів. І, нарешті, коригування цін в реальному часі дозволяє робити стратегії ціноутворення більш точними та ефективними в моменті.

Ключові можливості використання ШІ, машинного навчання та предиктивної аналітики в бізнесі, де оптимізація ціноутворення відіграє важливу роль:

• прогнозування попиту, яке дозволяє компаніям передбачити ринкові коливання і правильно до них підготуватися;
• порівняльний аналіз цін конкурентів, щоб зберігати конкурентоспроможність без шкоди для доходу компанії;
• коригування цін в реальному часі, щоб продовжувати отримувати дохід у мінливих ринкових умовах;
• персоналізоване ціноутворення, щоб підвищувати задоволеність клієнтів і максимізувати прибутковість.

Операційний потенціал ML і AI

Штучний інтелект і машинне навчання мають величезний потенціал для трансформації операційного управління. Як ще, крім перерахованих вище способів, ці технології можуть поліпшити управління операціями:

• виконувати прогностичне обслуговування обладнання (і тим самим скорочувати простої на виробництві на 30% — IBM).
• навчати та підтримувати персонал. Внутрішні чат-боти забезпечують підтримку персоналу в режимі 24/7, а ШІ в поєднанні з доповненою реальністю дозволяє створювати реалістичні симуляції для якісного навчання.
• впроваджувати роботизовану автоматизацію процесів (RPA). Це допомагає автоматизувати рутинні завдання і підвищувати ефективність. Швидкість підготовки складних звітів може знизитися з декількох днів до однієї години — Deloitte & IBM.
• приймати рішення на основі даних, отримуючи цінні інсайти, які неможливо виявити при ручному аналізі.
• підвищувати стійкість, знижуючи вплив на навколишнє середовище завдяки оптимальному використанню ресурсів, впровадженню енергоефективних рішень і скороченню відходів.

Стратегічні переваги використання прогнозної аналітики, AI та ML у бізнесі

Про те, наскільки вигідно впроваджувати штучний інтелект, машинне навчання та предиктивну аналітику для зростання бізнесу, говорять цифри. Ринок тільки машинного навчання за даними Statistа, за шість років, до 2031 року виросте з $105 до $568 млрд! Технології вже допомагають оптимізувати безліч бізнес-процесів і поліпшити продуктивність найрізноманітніших команд. Основні переваги виглядають наступним чином:

• Швидка та ефективна обробка великих обсягів даних. Збір і аналіз даних, виявлення закономірностей, аномалій, тенденцій і ризиків — те, що машинне навчання і суміжні технології дозволяють виконувати швидше і з набагато вищою точністю, ніж це робить людина.
• Точні прогнози та аналітика ринку. За даними Techjury, використання ШІ дозволяє на 20% скоротити кількість помилок при прогнозуванні. А чим менше похибок, тим краще компанії можуть планувати й розподіляти свої ресурси.
• Персоналізація комунікації. Предиктивна аналітика в бізнесі дозволяє не тільки отримувати підказки щодо найефективніших повідомлень, які потрапляють точно в ціль, але і вибирати оптимальні канали їх доставки, а також час.

Taluno by Colobridge дозволить вам відійти від розсилки однотипних масових повідомлень і сконцентруватися на потребах мікросегментів вашої аудиторії. Прогнозна аналітика, штучний інтелект і машинне навчання допоможуть вам створювати глибоко персоналізовані повідомлення, щоб отримувати більше лояльних клієнтів.

• Скорочення експлуатаційних витрат. За даними Smartsheet, дві третини працівників бачать в машинному навчанні технологію, яка допомагає значно зменшити обсяг рутинних, повторюваних операцій.
• Прискорене впровадження інновацій і розробка продуктів. Штучний інтелект і машинне навчання можуть надати велику допомогу в розробці та тестуванні нових продуктів, враховуючи безліч факторів — трудовитрати, рентабельність, реальну потребу ринку.
• Масштабованість і адаптованість. Застосування машинного навчання може стати ключем до автоматизації окремих процесів з подальшим масштабуванням на всю компанію. Це робить її більш гнучкою і конкурентоспроможною.

Виклики та ключові роздуми про впровадження

У IBM з’ясували, що головними перешкодами для успішного впровадження штучного інтелекту та машинного навчання на підприємствах зазвичай є:

• недостатні навички роботи з ШІ та ML (33%);
• складнощі зі збором якісних даних (25%);
• етичні проблеми (23%);
• проблеми з масштабуванням ШІ-проєктів (22%);
• висока вартість рішень (21%);
• відсутність інструментарію та експертизи для розробки моделей (21%).

Хоча бізнес-предиктивна аналітика вже активно використовується в переважній більшості компаній — нею володіють 89% організацій за даними Gartner, — лише деякі керівники відділів продажів можуть похвалитися високою точністю прогнозів. Фактично, лише 1% з них досягають точності вище 95%. Це чітко показує, що, попри широке впровадження інструментів ШІ для предиктивного прогнозування продажів, більшість компаній поки не можуть повною мірою реалізувати їх потенціал.

Кейси

За даними IBM, компанії активно впроваджують ШІ в ключові бізнес-операції, при цьому лідерами є автоматизація ІТ-процесів (33%) і безпека з виявленням загроз (26%). Значна частина опитаних компаній, від 18% до 25%, також застосовує ШІ для моніторингу, бізнес-аналітики, автоматизації обробки документів, а також клієнтського та внутрішнього самообслуговування. В цілому, використання ШІ охоплює широкий спектр напрямків, включаючи автоматизацію бізнес- та мережевих процесів, цифрову працю, маркетинг, продажі, виявлення шахрайства, пошук знань, а також управління персоналом і фінансами.

Ось кілька реальних кейсів, які демонструють можливості застосування машинного навчання в бізнесі спільно з прогнозним ШІ.

Динамічне ціноутворення & Marriott International

У 2023 році, під час великої світової спортивної події, Marriott International зіткнулася з непростим завданням: як максимізувати прибуток, коли ціни конкурентів сильно змінювалися, а заповнюваність готелів була нестабільною. Marriott впровадила систему динамічного ціноутворення на основі штучного інтелекту. Вона аналізувала дані про бронювання в реальному часі, ціни конкурентів і потік людей у місті. У підсумку, виторг Marriott на доступний номер (RevPAR) зріс на 17%. Цей успішний кейс чітко показує, як ШІ змінює підхід до ціноутворення, допомагаючи компаніям готельного бізнесу збільшувати доходи та підвищувати задоволеність гостей.

Управління ланцюгами поставок і IBM

IBM використовувала кілька своїх передових рішень, щоб створити когнітивний ланцюг поставок. За допомогою штучного інтелекту та машинного навчання вона навчилася швидко аналізувати дані, виявляти збої та обирати найкращу стратегію дій, що допомогло компанії підвищити гнучкість і стійкість, а також скоротити витрати на $160 млн. До речі, саме завдяки цьому рішенню IBM навіть у розпал пандемії підтримувала рівень виконання заявок клієнтів на 100%.

Контроль якості & великий автовиробник

Провідний автоконцерн, що випускає щорічно мільйони одиниць автомобілів, використовував штучний інтелект і машинне навчання для безперебійних автоматизованих перевірок на основі даних. Це дозволило виявляти важко знахідні дефекти ще до того, як транспортний засіб потрапить до споживача. Компанія з’ясувала, що ШІ знаходив дефекти з точністю до 97%, водночас як у людей цей показник не перевищував 20%.

Прогнозування попиту & Levi Strauss

Модний бренд одягу Levi Strauss знайшов ефективний спосіб застосування штучного інтелекту в ритейлі. Компанія аналізує попит і безліч сигналів від кінцевих покупців, щоб коригувати свої плани з виробництва, передбачати ризики та розміщувати потрібні товари на полицях в потрібних кількостях — залежно від магазину.

Впровадження інновацій і розробка продуктів & Mastercard

Компанія понад 10 років впроваджує інновації на основі штучного інтелекту і машинного навчання — щоб її клієнти могли продавати свої продукти більш безпечно і персоналізовано. Минулого рок 1/3 всіх продуктів Mastercard були розроблені та реалізовані з використанням ШІ.

Обслуговування клієнтів & Zalando

Великий європейський магазин одягу пропонує клієнтам послуги віртуального помічника, який розуміє природні запити й на їх основі пропонує оптимальні вбрання і цілі капсули. Це вже дозволило скоротити кількість повернень на 7% і підвищити виторг на 20%.

Прогнозування продажів & Silver Peak

Кілька років тому компанія впровадила інструмент Aviso, який допомагає прогнозувати продажі та доходи на основі штучного інтелекту та машинного навчання. Використовуючи дані з CRM, електронної пошти та інші, компанії вдалося досягти такої точності прогнозів, похибка в яких не перевищує 3-4%.

Впровадження прогнозного ШІ та машинного навчання

Впровадження прогнозного ШІ та машинного навчання вимагає чіткого, поетапного плану. І хоча він буде індивідуальним, основні етапи будуть загальними для багатьох компаній з різних сфер.

• Визначте цілі. Необхідно зрозуміти та сформулювати, навіщо штучний інтелект і машинне навчання потрібні вашій компанії – наприклад, для зростання продажів або зниження відтоку клієнтів.
• Оцініть готовність даних. Переконайтеся, що у вас достатньо якісних даних для аналізу
• Зберіть команду і виберіть інструменти. Вам буде потрібна команда експертів — свої або на аутсорсі, технології та обчислювальні ресурси.

Німецько-український технологічний партнер Colobridge виділить вам обчислювальні потужності в будь-якому обсязі та надасть експертизу, необхідну для реалізації IT-проєктів будь-якої складності.

• Виберіть пілотний проєкт. Уникайте впровадження ШІ відразу в усі процеси, замість цього почніть з невеликого проєкту і масштабуйте його в разі успіху.
• Інтегруйте ШІ в корпоративну культуру. Важливо, щоб співробітники розуміли — штучний інтелект, машинне навчання і бізнес тісно взаємопов’язані, і були готові до змін.

Ландшафт майбутнього: чого очікувати від AI, ML і прогнозної аналітики найближчим часом

Майбутнє цих технологій в бізнес-контексті характеризується швидким зростанням, глибокою інтеграцією в операції таі фокусом на спеціалізованих рішеннях. Провідні аналітичні агентства і дослідницькі компанії виділяють кілька ключових тенденцій:

• Зростання ринку та обсягів інвестицій в машинне навчання для малого бізнесу, середнього і великого, а також в технології ШІ, прогнозну аналітику і суміжні (інтернет речей, доповнена реальність). Очікується, що з кожним роком витрати компаній на них будуть стабільно зростати як мінімум до 2030 року.
• Перехід до спеціалізованого ШІ. Бізнес надаватиме перевагу меншим, спеціалізованим системам і моделям, адаптованим під конкретні завдання. Особливе місце займуть автономні ШІ-агенти, які самостійно виконують складні завдання і приймають рішення з мінімальною участю людини. За прогнозами Gartner, до 2027 року до половини всіх бізнес-рішень будуть автоматизовані або значно доповнені ШІ-агентами. А до 2029 року, згідно з тим же джерелом, навіть ради директорів будуть звертатися до ШІ за допомогою в прийнятті стратегічних рішень.
• Розширення можливостей ШІ та мультимодальності. Інтелектуальні системи перейдуть від базового розуміння запитів користувача до просунутого навчання та автономного прийняття рішень. А мультимодальний ШІ, здатний якісно обробляти різні типи даних, забезпечить більш всебічними та контекстно-залежними результатами.
• Глибока інтеграція та автоматизація. Штучний інтелект і машинне навчання стануть невід’ємними елементами всіх бізнес-процесів, оптимізуючи їх, скорочуючи кількість помилок і підвищуючи продуктивність.
• Фокус на етиці, управлінні та співпраці з людиною. Зниження упередженості та зміцнення довіри до ШІ й результатів машинного навчання — те, над чим вже активно працюють багато компаній.

Очікується, що в майбутньому використання штучного інтелекту та машинного навчання дозволить отримувати ще більш точні прогнозні інсайти, покращувати клієнтський досвід завдяки гіперперсоналізації та мікросегментації аудиторії, підвищувати операційну ефективність та управляти ризиками.