Четыре бизнес-сферы, в которых ИИ справляется лучше человека | iot.ru Новости Интернета вещей
 /  Четыре бизнес-сферы, в которых ИИ справляется лучше человека
92.51 € 98.91

Четыре бизнес-сферы, в которых ИИ справляется лучше человека

Технологии искусственного интеллекта – это не просто инструмент для прагматичных бизнес-решений. ИИ также может повлиять и на рабочие отношения.

Для предпринимателей, больших и малых компаний технологии ИИ планомерно превращаются в стратегический строительный блок взаимоотношений в профессиональной среде. В конечном счете ИИ сможет улучшить отношения как с внешними компаниями (к примеру поставщиками), так и внутри самой организации, оптимизировать финансовые инструменты.

ИИ позволит улучшить рабочие отношения в четырех различных бизнес-группах.

Взаимоотношения с персоналом

Программное обеспечение для видеоконференций с технологиями искусственного интеллекта (например, распознавание лиц) позитивно отражается на командной работе, позволяя предпринимателям более активно обсуждать работу по проектам. Кроме того, ИИ поможет работодателям управлять персоналом и взаимодействовать с ним.

Фактически, технологии ИИ могут стать HR-специалистом в различных направлениях. Машинное обучение позволяет предприятиям собирать аналитику данных о работе конкретного специалиста, об эффективности его труда и т.д.

Некоторые компании идут дальше и внедряют инструменты ИИ для создания более безопасной и удобной рабочей среды. Например, Botler.ai - это стартап, нацеленный на сдерживание проявлений сексуальных домогательств (sexual harassment) на рабочем месте. Для этого решение использует обработку естественного языка для сканирования онлайн-диалогов, выявляет определенные фразы или структуры предложений, помеченных как неприемлемый контент. Внедрение этих инструментов защитит принципы равноправия, персональное развитие и т.д.

Алгоритм обработки естественного языка также способен обрабатывать информацию о клиентах и данные социальных настроений. По данным Harvard Business Review, это необходимо, чтобы идентифицировать сотрудников, которые намерены уволится, или партнеров, планирующих отказаться от продолжения сотрудничества.

Менеджер контактов с поддержкой ИИ Etch помогает развивать деловые отношения, превращая профессиональные сети в унифицированные базы данных. Поиск и фильтрация информации происходит через интуитивно-понятный интерфейс. Эта система предоставляет информацию о контактах, включая их биографию, навыки, интересы и достижения. Можно также создавать временные графики предшествующего взаимодействия между пользователями и контактами. Благодаря технологиям ИИ и анализа Больших Данных, предприниматели смогут лучше понимать свой персонал, вовлекать их в решение важных вопросов и т.д.

ИИ и автоматизация позволят создать более позитивный настрой в коллективе, повысить производительность сотрудников и прозрачность отношений между ними и менеджерами. Это выяснили исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab, CSAIL)

Взаимоотношения с поставщиками

Искусственный интеллект способен улучшить отношения между предприятиями и поставщиками. Большинство ИИ-устройств запрограммированы как личные помощники и средства коммуникации. Задачей технологий искусственного интеллекта становится формирование комплексного понимания выгоды от сотрудничества и создание доверия между двумя компаниями. Руководству необходимо четко понимать внутренние маркетинговые цели.

Одним из способов поддержания плавных и продуктивных отношений становится предоставление прогнозной аналитики для исследований, мониторинга, составления отчетов и создания медиаконтента. Сторонние пользователи смогут использовать или редактировать контент в соответствии со своими компетенциями.

Регулярные проверки и поддержка необходимы для сохранения отношений «поставщик-бизнес». Крупные компании, производящие технику, такие как Airbus, активно применяют ИИ для объединения массивов данных из прошлых производственных проектов. Об этом сообщалось в статье журнала MIT Sloan Management Review.

Благодаря объединению данных из других взаимосвязанных проектов, эта информация постоянно обновляется, чтобы улучшить качество продуктов в процессе их разработки. Программы с ИИ задействуют при производстве и на сборочных линиях технологии автоматизированного перевода (computer-assisted translation, CAT) и алгоритмы самообучения для выявления проблем и поиска позитивных шаблонов.

Система Airbus в режиме реального времени способна устранять до 70% заводских сбоев. Благодаря этому процессы обучения и удовлетворение производственных потребностей значительно возрастают.

Взаимоотношения с клиентами

Для бизнеса и предпринимателей одним из наиболее важных направлений, которое ИИ может развить, становится взаимоотношение с клиентами. Системы управления взаимоотношениями с клиентами (customer relationiship management, CRM) теперь создают более персонализированные центры, ориентированные на обработку данных. Управление обработкой основано на прогностических моделях и проблемах, с которыми сталкивались клиенты.

Одним из примеров таких персонализированных инструментов – это чат-боты. Взаимодействуя с ними, клиенты могут задавать вопросы и ожидать развернутые грамотные ответы. Чат-боты стали предпочтительным способом контакта для 44% потребителей в США, отмечалось в исследовании Harvard Business Review.

Машинное обучение использует данные обслуживания (такие как реакция, действия и социальные настроения) клиентов для получения аналитической картины. Изучая опыт и взаимодействие с предшествующими клиентами, алгоритмы могут создавать более релевантные и персонализированные предложения, напрямую удовлетворяющие потребности клиентов.

Одним из главных примеров такого подхода стали рекомендации от Amazon и Netflix, формируемые на основе истории просмотров.

Промышленные гиганты, такие как Salesforce, мотивируют предприятия ускорять создание ИИ-инфраструктур. Комплект ИИ-инструментов позволяет предприятиям обеспечивать умные, персонализированные клиентские возможности посредством предиктивной аналитики, полученной из наработок и накопленной информации.

Персонализированные продукты особенно важны для малых предприятий, но зачастую приобрести их способны только крупные компании. Теперь даже обычные предприниматели могут инвестировать в собственные дружественные и доступные для пользователя технологии машинного обучения.

Сторонние инструменты и программное обеспечение, такие как Acquisio, помогают оптимизировать привлечение клиентов. Основа решения Acquisio – это маркетинговый инструмент на основе ИИ, разработанного специально для малого бизнеса.

Взаимоотношения с инвесторами

Построение отношений с инвесторами может быть довольно сложным для бизнеса. Это особенно важно для новых компаний, которым необходимо доказывать эффективность своих решений. ИИ позволяет инвесторам лучше понять, как работают новые предприятия и их текущие капиталовложения. Стартапы, такие как Alphasense и Kensho, позволяют инвесторам анализировать рыночную информацию о новых направлениях и технологиях на рынке.

Алгоритмы машинного обучения и модели обработки естественного языка для баз данных способны просматривать онлайн-сообщения и социальных сетях и получать последние торговые настроения для конкретных рынков и акций компаний. Это добавит уверенности инвесторам при анализе рынка или стартапов.

Поскольку общение является ключевым в любых рабочих взаимоотношениях, инвесторы должны оценивать зачастую ограниченные данные о стартапах. Например, компания Hone Capital создает ИИ-метрики и модели компьютерного зрения. Это позволяет инвесторам заблаговременно изучить возможности окупаемости инвестиций. Программное обеспечение с поддержкой ИИ способно идентифицировать ключевую исходную информацию, такую как текущий капитал стартапа, достижения и опыт работы учредителей, прошедшие раунды финансирования и информацию об интеллектуальной собственности стартапа.

Инвесторы, использующие такое ПО, смогут работать над стратегическими планами по увеличению доходов интересующих их стартапов. В результате такая предиктивная аналитика способствует более глубоким и более детальным отношениям между инвесторами и руководством фирм – получателями инвестиций.

Автор статьи: Джейк Кроман (Jake Croman), Enterpreneur

Подписаться на новости Обсудить

Назад

Комментарии

Текст сообщения*
Защита от автоматических сообщений