Что такое ИИ и зачем он нужен бизнесу?

В этой статье мы разберем, что же такое ИИ и чем оно полезно для бизнеса?

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем и программ для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого разума.

Эти системы способны анализировать данные и извлекать информацию. Тем самым позволяя машинам обучаться на основе опыта, приспосабливаться к новой информации и выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей.

Слабый ИИ (Narrow AI)
Специализируется в решении конкретных задач. Обладает ограниченной областью экспертизы и не имеет самосознания или общего интеллекта.
В качестве примера можно привести следующие голосовые помощники: Siri, Google Assistant ( они обладают системой рекомендаций, алгоритмами автоматической классификации и т. д.)

Сильный ИИ (General AI)
Этот тип имеет способность понимать, обучаться и выполнять задачи в разных областях, аналогично человеческому интеллекту. Также способен решать разнообразные задачи и адаптироваться к новой информации. Однако такой уровень ИИ до сих пор не достигнут.

ИИ высшего порядка (Superintelligence)
Является гипотетическим уровнем, который превосходит интеллект человека во всех аспектах. Имеет возможность не только понимать и решать задачи, но и самосознание, творческое мышлением, а также совершенствовать себя.

Внедрение ИИ в бизнес имеет множество преимуществ, направленных на улучшение качества принимаемых решений.
Вот несколько ключевых причин, почему бизнесу полезен ИИ:

• Автоматизация процессов

Помогает оптимизировать рутинные и трудоемкие задачи, тем самым снижая вероятность ошибок и повышая производительность, позволяет сотрудникам сосредоточиться на более креативных и стратегических задачах.

• Анализ данных

Способность обрабатывать и анализировать огромные объемы информации, выявляя важные тренды и паттерны, которые помогают компании делать более обоснованные и предсказуемые решения.

• Повышение персонализации

Возможность создавать индивидуальные взаимодействия с клиентами, предоставляя точно те продукты, услуги или рекомендации, которые соответствуют их предпочтениям и потребностям.

• Прогнозирование и планирование

Обеспечение точных прогнозов и анализ будущих событий на основе данных, которые помогают бизнесу оптимизировать производственные, логистические и финансовые процессы.

• Улучшение обслуживания клиентов

Предоставление более оперативной и качественной поддержки клиентам, например, через чат-боты, которые способны отвечать на вопросы и решать проблемы в реальном времени.

Пример:
Возьмем компанию «ABC», который имеет свой магазин.
Используя ИИ для анализа данных о покупках, клиентах и трендах, бизнес может предоставить персонализированные рекомендации клиентам, улучшив их опыт покупок.
А также может оптимизировать управление запасами, автоматически прогнозируя, какие товары будут востребованы в будущем, что позволит избежать недостатка товаров или избытка запасов.

Тем самым мы видим, что интеграции ИИ в бизнес-процессы, облегчает работу компании.

Машинное обучение (ML) — это подраздел ИИ, который занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам обучаться на основе данных и опыта, чтобы выполнять задачи без явного программирования.
Основной идеей машинного обучения является то, что системы могут автоматически улучшать свою производительность по мере накопления опыта.

Для принятия машиной решений, нужны 3 вещи:

• Алгоритм

Специальная инструкция для компьютера, которая указывает, что делать и как использовать данные.
Примером может быть написанное нами ПО, которое упорядочивает разные виды товаров: «Футболки», «Обувь», «Штаны».

• Набор данных

Примеры, на которых машина учится. Это может быть изображения, видео, текст и т. д.
В случае с одеждой, нам понадобится множество фотографий разных видов товара. Чем больше примеров, тем лучше, так как это увеличивает опыт, подобно тому, как люди учатся на опыте.

• Признаки

Это то, на что машина обращает внимание при принятии решения. Если мы учим машину с учителем, то сами выделяем особенности, такие как вид одежды и её категория.
Если обучение происходит без учителя, то мы подаем всю информацию машине, и она сама ищет закономерности.
При необходимости мы можем помочь ей разобраться или корректировать ее выводы.

Deep learning и глубокое обучение — это разновидность машинного обучения, основанное на нейронных сетях.
Оно находит применение в обработке изображений, распознавании речи и даже в создании автономных транспортных средств.

Например, автомобильный завод, который работает над разработкой автономных машин, способных адаптироваться к дорожным условиям и поведению других участников движения.

Обычно используется при интеграции:

• Компьютерного зрения: распознавании объектов, сегментации изображений, детектировании лиц и т. д.

• Обработки текста и языка: за счет автоматического перевода, анализа тональности текста и его генерации.

• Рекомендательных систем: с помощью персонализированных рекомендаций в интернет-магазинах и платформах стриминга.

Обработка естественного языка (NLP) — область искусственного интеллекта, позволяющая компьютерам анализировать и понимать человеческий язык. В бизнесе он используется для автоматизации обращений клиентов, анализа отзывов и даже создания контента.
Например, чат-боты, которые могут общаться с клиентами на естественных языках, решая их вопросы и улучшая качество обслуживания.

Разработка искусственного интеллекта — увлекательный и перспективный путь, который можно исследовать двумя способами: самостоятельно или на заказ.
Важно понимать, что этот процесс может быть длительным и сложным. Подготовка данных, выбор алгоритмов, настройка параметров — каждый этап требует времени и тщательной проработки.

Однако, вы можете заказать разработку модели ИИ у нашей команды, которая принесет вам небольшие преимущества:

Экспертиза и опыт
Мы знаем, какие методы и технологии лучше подходят для конкретных задач, и можем гарантировать качество и эффективность.

Эффективность и экономия времени
Заказав у нас разработку, вы освобождаете себя от необходимости изучать детали и тратить драгоценное время на каждый этап разработки.

Индивидуальный подход
Мы понимаем, что каждый проект уникален и внимательно выслушаем ваши требования и адаптируем разработку под ваши нужды, создавая модель, которая идеально соответствует вашим целям.

Гарантированные результаты:
Наш опыт позволяет нам избегать распространенных ошибок, что обеспечивает успешное завершение проекта.