Искусственный интеллект (ИИ) больше не воспринимается компаниями как нечто фантастическое. ИИ для бизнеса становится рабочим инструментом для повышения эффективности процессов, сокращения расходов и роста производительности.
Чтобы применение интеллектуальных сервисов не было хаотичным и принесло желаемый результат, нужно соблюдать четкую последовательность действий при внедрении. В этой статье мы поделимся пошаговым планом включения ИИ в бизнес-процессы.
Шаг 1. Определите стратегию и цели внедрения ИИ
Найдите те бизнес-процессы, где ИИ-сервисы способны принести максимальную пользу. Обычно это задачи, которые связаны с массовой и рутинной работой: проверка документов, заполнение реквизитов, сверка информации в разных системах и т.д. Проанализируйте все функции внутри процесса, который хотите автоматизировать с помощью ИИ, выделите те участки, которые можно отдать интеллектуальному помощнику.
Важно также оценить, насколько компания готова к применению интеллектуальных инструментов. Выделяют три важных составляющих для оценки.
- Состояние ИТ-инфраструктуры. Убедитесь, что она поддерживает необходимые рабочие нагрузки.
- Качество данных. Обучение ИИ производится на структурированных, однородных, актуальных данных. Помните, что использование корпоративной информации для обучения нейросети должно быть согласовано с ИТ-службой и службой информационной безопасности.
- Подготовка команды. Объясните сотрудникам, что внедрение ИИ в компании происходит не с целью заменить их, а для того чтобы избавить их от монотонных задач и оставить больше времени на интересную и творческую работу. Познакомьте персонал с основами взаимодействия с ИИ, выделите внутри команды специалистов для обучения промпт-инжинирингу, data science и т.д.
Шаг 2. Запустите пилот с участием ИИ
Для пилотного проекта выберите процесс с низким риском и высокой окупаемостью инвестиций. Если получите положительный эффект, готовое решение с ИИ можно будет тиражировать на другие подразделения.
Чтобы рассчитать ROI от внедрения ИИ, необходимо заранее определить ключевые показатели (сокращение количества ошибок, ускорение принятия решений, экономия средств и пр.), замерить текущее состояние – затраченные время, ресурсы, расходы, чтобы затем сравнить с полученными данными после подключения интеллекта.
В каких процессах использовать ИИ для бизнеса
ИИ в делопроизводстве распределяет входящие документы по видам и журналам регистрации, и даже берет на себя автоматическое заполнение регистрационных карточек в корпоративной системе. В результате среднее время обработки письма сокращается в 5 раз, так как специалисту останется только проверить корректность занесенных данных.
Еще один пример практического применения ИИ оценит юридический отдел. С помощью генеративного искусственного интеллекта можно ускорить проверку договоров. Такой кейс уже реализован на платформе Directum RX, где встроенный ИИ «вычитывает» документы на соответствие заданным требованиям. Например, юрист может использовать ИИ для анализа договоров с точки зрения возможных санкций или штрафов. Чем обширнее критерии для проверки, тем больше времени ИИ-помощник экономит специалисту.
Шаг 3. Выберите подходящий тип ИИ-решения
Только крупные предприятия и ИТ-гиганты могут позволить себе разработку интеллектуальных сервисов с нуля. ИИ для малого и среднего бизнеса – это либо сторонние сервисы, готовые модули от вендоров ERP или ECM-систем.
Сторонние решения, чаще всего в виде облачной платформы, используют для распознавания текстов, CRM-аналитики, генерации контента. Они стоят относительно недорого, быстро интегрируются с помощью API. Но у облачных сервисов есть существенный минус – передача данных на внешние, зачастую иностранные, серверы, что делает уязвимой критически важную информацию.
Внедрение ИИ в бизнес-процессы может идти по другому сценарию, с помощью готовых модулей для корпоративных систем. Потребуется покупка лицензии от вендора, но зато решение уже будет интегрировано в ИТ-ландшафт компании без сложного программирования.
Нейросетевые модели могут размещаться в облаке или на сервере компании. Второй вариант надежнее с точки зрения защиты чувствительной информации, поскольку передаваемые в ИИ коммерческие и персональные данные не покидают закрытый контур компании.
Распространенные ошибки при внедрении ИИ
Эти факторы стоит учесть компаниям, которые планируют использовать ИИ для автоматизации бизнес-процессов:
- ожидание 100% точности от искусственного интеллекта. Относитесь к ИИ для бизнеса как к инструменту, а не «волшебной таблетке». ИИ тоже может ошибиться, поэтому важно настроить пороги доверия.
- отсутствие метрик успеха. Вместо размытых формулировок «приносит пользу сотрудникам» определите конкретные показатели, например, сокращение времени на обработку одной заявки или документа;
- недостаточная работа с персоналом. Не игнорируйте сопротивление сотрудников использовать ИИ-инструменты, покажите им выгоду от их использования. Напомните, что последнее слово всегда остается за специалистом, а не сервисом.
От чего зависит успех ИИ для бизнеса
Согласно исследованию, проведенному VK и агентством Prognosis, 70% российских компаний уже нашли практическое применение для ИИ. За последние два года на рынке появились десятки готовых решений с ИИ, есть пилотные проекты и результаты, на которые можно опираться при внедрении интеллектуальных инструментов. Технологии тоже готовы и доступны, следующий шаг за бизнесом: сформулировать цель от применения ИИ, протестировать на одном процессе, масштабировать на всю компанию и получить реальный, измеримый эффект.