Деловой случай для ИИ: Руководство и примеры применения для заинтересованных сторон

Что такое ИИ?
9 бизнес-применений ИИ
Как создать деловой случай для ИИ
Откройте потенциал ИИ Oracle сегодня
Часто задаваемые вопросы о деловом случае для ИИ

Что такое ИИ?

Искусственный интеллект (ИИ) относится к компьютерным системам, предназначенным для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Наиболее продвинутые формы, известные как модели больших языков (LLMs), обучаются на больших наборах данных из интернета и других источников. После обучения LLMs отлично понимают язык, предоставляя помощь в различных дисциплинах и разрабатывая планы выполнения разнообразных задач. Эти возможности могут быть особенно полезны, когда информированы данными конкретной организации.

Ключевые выводы:

ИИ присутствует во многих бизнес-приложениях, помогая обрабатывать данные для предоставления новых инсайтов и повышения эффективности.
Возможности ИИ стремительно развиваются. ИИ-агенты могут планировать и выполнять сложные задачи и, имея защищённый доступ к данным предприятия, выполнять многие задачи, обычно выполняемые людьми.
Бизнесу следует планировать внедрение ИИ, иначе он рискует отстать от конкурентов. Как и в любых хороших бизнес-стратегиях, каждый шаг должен основываться на предыдущем успехе.

9 бизнес-применений ИИ

ChatGPT, представленный в 2022 году, привлёк внимание как студентов, так и бизнес-руководителей. Хотя он, вероятно, помог многим студентам с их сочинениями, широкая полезность для бизнеса потребовала дальнейших усовершенствований.

Сегодня компании получают выгоду от двух улучшений в частности. Первое — это доступ к бизнес-данным, обычно через технологии, известные как расширенное извлечение информации (RAG) или Протокол контекста модели (MCP). С помощью RAG, MCP и подобных технологий, LLM может использовать этот контекст для ответов на вопросы о бизнесе, такие как запросы клиентов о подробностях продуктов и сценарии «что если» для прогнозов продаж.

Второе — это способность ИИ создавать планы, понимая, как были выполнены предыдущие задачи, и используя инструменты для выполнения более сложных задач. Это известно как агентный ИИ, и он становится ключевым для предоставления ощутимой бизнес-ценности, особенно с ростом использования MCP. Теперь это уже не вопрос «если» ИИ будет использован в бизнесе, а вопрос «когда» и «как».

Вот девять областей, где компании наблюдают успехи с ИИ:

1. Обслуживание клиентов

Большинство взаимодействий по обслуживанию клиентов являются повторяющимися. Это означает, что ИИ с доступом к истории вопросов, решений и документации по продуктам может выступать в роли надёжного агента первого уровня обслуживания клиентов.

Автоматизированная обработка запросов через чат-ботов и голосовых помощников.
Базовые вопросы и ответы, включая обзоры и ответы из документации.
Анализ настроений для идентификации чувства клиентов.
Триаж и маршрутизация тикетов для направления запросов в нужное русло.
Персонализированная поддержка на основе данных системы обслуживания клиентов.

2. Маркетинг и продажи

Способность ИИ быстро обрабатывать данные и разрабатывать уникальные стратегии маркетинга и продаж, часто индивидуально для каждого клиента, является привлекательным предложением.

Квалификация и воспитание лидов для целенаправленного подхода к клиентам.
Идентификация потенциальных клиентов по идеальным профилям.
Оптимизация кампаний на основе анализа результатов.
Сегментация клиентов для нахождения схожих характеристик среди покупателей.
Динамическое ценообразование и рекомендации.

3. Операции

ИИ отлично подходит для автоматизации повторяющихся процессов, особенно в организациях, использующих совместимые продукты для управления операциями.

Оптимизация цепи поставок для оценки поставщиков.
Прогнозирование запасов для более быстрого и детального прогноза.
Роботизированная автоматизация процессов для автоматизации рутинных задач.
Прогнозирование техобслуживания для проактивного управления устройствами.

4. Финансы

Команды финансов часто перегружены. ИИ может помочь, обрабатывая многие рутинные задачи, которые требуют значительных ресурсов.

Обработка расходов для повышения точности.
Обнаружение мошенничества путем поиска аномалий в транзакциях.
Финансовое прогнозирование на основе исторических данных.
Оценка кредитных рисков.

5. Управление человеческими ресурсами

ИИ может помочь при управлении записями, политиками и льготами, а также в написании описаний работ.

Сопоставление кандидатов с открытыми позициями.
Автоматизация назначения интервью.
Помощники по адаптации персонала.
Аналитика рабочей силы.

6. Разработка продукта

ИИ-основанные инструменты разработки продукта часто упаковываются как агенты, помогающие проектировать, кодировать и тестировать.

Приоритизация функций через анализ отзывов пользователей.
Автоматизированное тестирование и контроль качества.
Инсайты по использованию продукта.
Прототипирование с помощью генеративного ИИ.

7. Аналитика данных

ИИ меняет подход к аналитике данных, делая её более доступной и удобной для самого пользователя.

Интерфейсы запросов на естественном языке.
Обнаружение аномалий для анализа данных.
Генерация отчетов с инсайтами и визуализацией.
Очистка и обогащение данных.

8. Безопасность и ИТ

ИИ предоставляет значительные возможности для улучшения безопасности данных и ИТ-операций.

Обнаружение угроз и реагирование на инциденты.
Анализ журналов для выявления действий пользователей.
Автоматизация поддержки IT.

9. Юридические и комплаенс-операции

Юридическая профессия, среди прочих, вероятно, изменится менее чем через пять лет с появлением помощников ИИ.

Анализ и резюмирование контрактов.
Мониторинг нормативных актов.
Аудит комплаенса.
Помощники по юридическим исследованиям.

Как создать деловой случай для ИИ

Поскольку ИИ может затронуть большинство функций организации, разработка его делового случая не так проста, как выявление потребности и написание чека на решение. Ранее бизнесы сталкивались с дорогими проблемами, не интегрируя разные продукты.

Вот несколько шагов, которые стоит рассмотреть:

Создайте комитет по центру превосходства ИИ. Соберите заинтересованных лиц, чтобы понять цели и интересы по ИИ.
Понимание дорожных карт ИИ ваших поставщиков. Изучите ИИ-сервисы существующих поставщиков.
Разработайте стратегию данных. Хорошие данные — основа для успешного ИИ.
Создайте дорожную карту для внедрения ИИ. Начните с быстрых побед, которые имеют очевидный ROI.
Позвольте отделам адаптироваться в своём темпе. Поддерживайте их на пути к внедрению ИИ.
Сообщайте о победах. Поделитесь успехами с менее уверенными работниками.

Откройте потенциал ИИ Oracle сегодня

Oracle помогает вам наилучшим образом использовать ИИ в любом месте и любым способом. Приложения Oracle уже включают ИИ-функции для сотен задач без дополнительной оплаты.

Часто задаваемые вопросы о деловом случае для ИИ

Как интегрировать ИИ в бизнес? Интеграция ИИ — это стратегический процесс с несколькими ключевыми шагами:

Определите проблему, где ИИ может дать явную отдачу.
Подготовьте свою инфраструктуру данных.
Выберите инструменты.
Встроите решение ИИ в рабочие процессы.

Какой пример бизнеса, использующего ИИ? Розничные продавцы используют рекомендательные системы ИИ, чтобы анализировать историю покупок клиентов и предлагать релевантные товары в режиме реального времени.

Какие существуют действительные бизнес-применения для генеративного ИИ? Бизнесы используют ИИ для создания пресс-релизов, блогов, описаний продуктов и обновлений в соцсетях.

Прокомментировать в Телеграм: https://t.me/n8nhow

Подписаться на канал обучения n8n: https://t.me/n8ncoaching