Искусственный интеллект в бизнесе | Кулаева Карина Валерьевна. Работа №335120

УДК 004.8

Автор:

Кулаева Карина Валерьевна,

студентка факультета «Экономика»,

Финансовый университет при Правительстве РФ (Уфимский филиал)

г. Уфа, Республика Башкортостан, Россия

Е-mail: kulaeva_2005@bk.ru

Научный руководитель:

Яруллин Рауль Рафаэлович,

д-р эконом. наук, профессор кафедры «Финансы и кредит»,

Финансовый университет при Правительстве РФ (Уфимский филиал)

г. Уфа, Республика Башкортостан, Россия

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В БИЗНЕСЕ

Аннотация: Искусственный интеллект (ИИ) становится все более распространенным и важным инструментом в современном бизнесе. Он позволяет компаниям автоматизировать процессы, оптимизировать операции и принимать более эффективные решения на основе данных. В данной статье рассматривается влияние ИИ на различные отрасли бизнеса, его преимущества и вызовы, а также способы использования ИИ для улучшения бизнес-процессов и конкурентоспособности компании. Также обсуждаются возможные риски и негативные последствия использования ИИ в бизнесе и способы их минимизации.

Ключевые слова: искусственный интеллект, бизнес.

Искусственный интеллект становится все более актуальным для бизнеса в современном мире из-за его способности улучшать процессы, повышать эффективность, оптимизировать принятие решений и создавать новые возможности для развития компаний. Благодаря развитию технологий ИИ, бизнесы могут получить конкурентное преимущество, улучшить взаимодействие с клиентами, оптимизировать производственные процессы и увеличить прибыльность. Внедрение искусственного интеллекта становится ключевым фактором успешного развития современных компаний.

Многие сравнивают искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) с мышлением и сознанием человека, однако он скорее представляет собой технологии, автоматизирующие рутинные операции, которые раньше выполнял человек. Если говорить простыми словами, то искусственный интеллект — это метод, позволяющий компьютеру или программному обеспечению мыслить подобно человеку. В основе работы ИИ лежит машинное обучение. Оно представляет собой науку о том, как заставить искусственный интеллект учиться и работать как человек, а также сделать так, чтобы он всё время на основе предоставленной информации совершенствовал свои способности и знания. По сути, машинное обучение — это область ИИ, с помощью которой он может анализировать данные, запоминать сведения, прогнозировать ситуации, воспроизводить определенные модели и выбирать оптимальные варианты из предложенных. Особенно полезно машинное обучение там, где производится много расчётов, например в банковском скоринге, аналитике итогов маркетинговых исследований, инвестировании, бизнес-планировании, обнаружении мошеннических сайтов и т.п. [4, с.5]

Искусственный интеллект предлагает широкий спектр возможностей для бизнеса и может быть использован для решения различных задач. Некоторые из ключевых задач, которые ИИ может выполнять для бизнеса, включают в себя:

1. Автоматизация процессов: ИИ может автоматизировать рутинные задачи и процессы, уменьшая затраты на трудозатраты и повышая эффективность работы.

2. Анализ данных и прогнозирование: ИИ может анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и предсказывать будущие тенденции, что помогает бизнесу принимать обоснованные решения.

3. Персонализация и рекомендации: ИИ может анализировать данные о клиентах и предлагать им персонализированные продукты или услуги, улучшая опыт пользователей и увеличивая конверсию.

4. Управление рисками: ИИ может помочь бизнесу оценить риски и принимать меры по их снижению, например, в финансовом секторе или страховании.

5. Маркетинг и реклама: ИИ используется для оптимизации маркетинговых кампаний, таргетинга аудитории, анализа эффективности рекламы и других задач.

6. Улучшение обслуживания клиентов: ИИ может быть использован для автоматизации обработки запросов клиентов, предоставления онлайн-поддержки, анализа отзывов и многое другое.

7. Прогнозирование спроса и оптимизация запасов: ИИ помогает бизнесу прогнозировать спрос на товары и услуги, оптимизировать управление запасами и минимизировать издержки.

8. Безопасность данных: ИИ может использоваться для обнаружения и предотвращения кибератак, защиты конфиденциальной информации и обеспечения безопасности данных. [2, с.162-165]

Это лишь некоторые примеры задач, которые ИИ может решать для бизнеса. Внедрение технологий искусственного интеллекта может помочь компаниям стать более конкурентоспособными, улучшить процессы и принимать обоснованные стратегические решения.

Применение искусственного интеллекта в бизнесе имеет множество преимуществ, которые могут значительно повысить эффективность и конкурентоспособность компании. Некоторые из основных преимуществ включают:

1. Автоматизация и оптимизация процессов: ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, что уменьшает необходимость вручную выполнять повторяющиеся операции. Это сокращает временные затраты, уменьшает вероятность ошибок и увеличивает производительность.

2. Анализ больших объемов данных: ИИ способен анализировать огромные объемы данных в реальном времени, выявляя скрытые закономерности, тренды и паттерны. Это помогает компаниям принимать обоснованные решения на основе данных.

3. Улучшение качества принятия решений: ИИ предоставляет компаниям аналитическую поддержку при принятии решений, предсказывая результаты и рекомендуя оптимальные стратегии. Это помогает снизить риски и улучшить результаты бизнеса.

4. Персонализация продуктов и услуг: ИИ позволяет компаниям создавать персонализированные продукты и услуги, адаптированные под индивидуальные потребности клиентов. Это повышает удовлетворенность клиентов и увеличивает лояльность.

5. Улучшение обслуживания клиентов: ИИ помогает автоматизировать обработку запросов клиентов, предоставлять персонализированную поддержку и анализировать отзывы для улучшения обслуживания. Это повышает уровень обслуживания и удовлетворенность клиентов.

6. Снижение издержек: Использование ИИ для оптимизации процессов, управления запасами, прогнозирования спроса и других задач позволяет снизить издержки и повысить эффективность бизнеса.

7. Создание конкурентных преимуществ: Компании, активно использующие искусственный интеллект, могут создавать новые возможности для развития, выходить на новые рынки и укреплять свою позицию на рынке.

Это лишь некоторые из преимуществ применения искусственного интеллекта в бизнесе. Использование ИИ может значительно улучшить операционную деятельность компании, повысить конкурентоспособность и создать новые возможности для развития.

Хотя применение искусственного интеллекта в бизнесе имеет множество преимуществ, есть и некоторые недостатки, которые стоит учитывать:

1. Высокие затраты: Внедрение искусственного интеллекта требует значительных инвестиций в оборудование, разработку программного обеспечения, обучение персонала и поддержку систем. Это может быть финансово нагружено для небольших компаний.

2. Необходимость квалифицированных специалистов: Для успешной реализации проектов по применению ИИ необходимы специалисты с высоким уровнем экспертизы в области машинного обучения, анализа данных и программирования. Найти и привлечь таких специалистов может быть сложно и дорого.

3. Проблемы конфиденциальности и безопасности данных: Использование ИИ может повлечь за собой риск утечки конфиденциальной информации или нарушения безопасности данных. Необходимо обеспечить соответствие законодательству о защите данных и принять меры по обеспечению безопасности информации.

4. Ограниченная способность к самообучению: Некоторые системы искусственного интеллекта могут быть ограничены в своей способности к самообучению, что требует постоянного обновления и корректировки алгоритмов. Это может потребовать дополнительных усилий и ресурсов.

5. Риск потери рабочих мест: Автоматизация задач с помощью ИИ может привести к сокращению рабочих мест, особенно в сферах, где рутинные операции выполняются людьми. Это может вызвать социальные и экономические проблемы.

6. Ограниченная способность к пониманию контекста: ИИ может иметь ограничения в понимании контекста и человеческого опыта, что может привести к ошибкам в принятии решений или неправильной интерпретации данных.

7. Зависимость от технологий: Компании, сильно зависящие от технологий искусственного интеллекта, могут столкнуться с проблемами при сбоях систем, обновлениях программного обеспечения или изменениях в технологической среде.

Это лишь некоторые из недостатков, связанных с применением искусственного интеллекта в бизнесе. Важно учитывать эти аспекты при разработке стратегии внедрения ИИ в компанию и принимать меры для минимизации возможных рисков. [3, с. 91]

Внедрение решений на основе искусственного интеллекта в бизнес может быть сложным процессом, но следуя определенным шагам, вы сможете успешно интегрировать ИИ в свою компанию:

1. Определите цели: Сначала определите, какие конкретные задачи или проблемы вы хотите решить с помощью искусственного интеллекта. Четко сформулируйте цели и ожидания от внедрения ИИ.

2. Оцените готовность: Оцените готовность вашей компании к внедрению ИИ. Убедитесь, что у вас есть необходимые данные, ресурсы, эксперты и инфраструктура для успешной реализации проекта.

3. Выберите подходящие технологии: Исследуйте различные технологии и платформы и выберите те, которые лучше всего подходят для ваших потребностей. Рассмотрите возможности машинного обучения, нейронных сетей, обработки естественного языка и других технологий ИИ.

4. Создайте команду экспертов: Сформируйте команду специалистов по искусственному интеллекту, включая аналитиков данных, разработчиков, специалистов по машинному обучению и других профессионалов. Обеспечьте им доступ к обучению и ресурсам.

5. Проведите пилотный проект: Начните с небольшого пилотного проекта, чтобы оценить эффективность и потенциал решения на основе ИИ. Используйте полученные данные и опыт для дальнейшего улучшения и масштабирования проекта.

6. Измеряйте результаты: Установите ключевые показатели производительности (KPI) и регулярно измеряйте результаты внедрения ИИ. Оценивайте эффективность решения, его влияние на бизнес-процессы и достигаемые результаты.

7. Масштабируйте и оптимизируйте: После успешной реализации пилотного проекта и достижения желаемых результатов, масштабируйте решение на другие области бизнеса. Непрерывно оптимизируйте систему на основе обратной связи и данных.

8. Обучение персонала: Обеспечьте обучение сотрудников по работе с новыми технологиями ИИ и помогайте им адаптироваться к изменениям в бизнес-процессах.

Следуя этим шагам и уделяя достаточное внимание каждому этапу, вы сможете успешно внедрить решения на основе искусственного интеллекта в свой бизнес и повысить его эффективность, конкурентоспособность и инновационность.

В заключении необходимо сказать, что технологии искусственного интеллекта и нейросетей хоть и повышают производительность труда, снижают затраты и риски, но внедрять их необходимо с особой осторожностью. Ряд негативных последствий может привести к серьезным проблемам в мировой экономике, а в частности на рынке труда. Многие ученые и специалисты говорят о возможных проблемах с рабочими местами в результате автоматизации процессов и отсутствия потребности в человеке. Однако в условиях современного мира невозможно избежать внедрения интеллектуальных систем, в связи с этим можно задуматься о переквалификации персонала или о возможности внедрения систем, где необходим контроль человека. С другой стороны, как говорилось ранее, технологии искусственного интеллекта – это начальная ступень шестого технологического уклада, и его влияние в наши дни сравнимо с самыми значимы научными открытиями в прошлом. Из-за этого трудно предсказать, насколько сильно изменятся макро– и микроэкономические процессы в долгосрочной перспективе, но одно сказать можно точно – бизнес будет строиться по принципиально новой модели. Есть мнения, что на сегодняшний день не существует "настоящего" искусственного интеллекта. Все, что создано сегодня – начальная и неполная стадия развития инновации. Самой близкой разработкой, похожей на ИИ, можно считать GPT–4, которую можно применять в бизнесе.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

Баламирзоев, А. Г. Интеллектуальные информационные системы : учебное пособие / А. Г. Баламирзоев. — Махачкала : ДГПУ, 2023. — 136 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/406829 (дата обращения: 09.05.2024). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Москвитин, А. А. Данные, информация, знания: методология, теория, технологии : монография / А. А. Москвитин. — Санкт-Петербург : Лань, 2022. — 236 с. — ISBN 978-5-8114-3232-5. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/206267 (дата обращения: 09.05.2024). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Системы управления, сложные системы: моделирование, устойчивости, стабилизация, интеллектуальные технологии: сборник трудов молодёжной секции в рамках IX Международной научно-практической конференции (24-25 апреля 2023 г.) : сборник научных трудов / под редакцией С. А. Рощупкина, Н. А. Гнездиловой. — Елец : ЕГУ им. И.А. Бунина, 2023. — 182 с. — ISBN 978-5-00151-363-6. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/393365 (дата обращения: 09.05.2024). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Филипова, И. А. Правовое регулирование искусственного интеллекта : учебное пособие / И. А. Филипова. — Нижний Новгород : ННГУ им. Н. И. Лобачевского, 2020. — 90 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/191812 (дата обращения: 09.05.2024). — Режим доступа: для авториз. пользователей.