Искусственный Интеллект: Что это и какие задачи он выполняет

Медицина

Генеративный ИИ — это технология, которая способна создавать новые данные, аналогичные обучающим наборам данных, на основе которых она была обучена.
В отличие от традиционных алгоритмов искусственного интеллекта, которые анализируют и классифицируют существующие данные, генеративный ИИ может генерировать новые изображения, тексты, музыку и другие типы данных.
Считается, что генеративный ИИ — лишь один из этапов развития технологии, но не конечная точка.
Примеры использования генеративного ИИ в бизнесе:
— разработка новых дизайнов продуктов и прототипов,
— улучшение клиентского опыта через персонализированные предложения,
— моделирование различных сценариев,
— генерация синтетических данных для тренировки моделей,
— создание новых лекарственных соединений.

Традиционный ИИ включает в себя методы и алгоритмы, направленные на анализ данных, классификацию, предсказание и принятие решений. Он сосредоточен на решении конкретных задач на основе существующих данных.
Его применяют:
— в финансовом секторе, чтобы оценить кредитоспособность клиентов и обнаружить мошенничество,
— в медицине для диагностики заболеваний и анализа медицинских изображений,
— в маркетинге, чтобы персонализировать предложения и анализировать потребительское поведение.

Производство. Промышленники одними из первых начали внедрять ИИ в свои производственные процессы задолго до того, как это стало мейнстримом. Автоматизированные производственные системы, промышленные роботы, коллаборативные роботы (коботы) — все они запрограммированы на выполнение определенных задач без участия (или с минимальным участием) человека. Любое роботизированное производство в разы производительнее и эффективнее, чем производство, где все операции выполняют люди. Также благодаря ИИ на производствах гораздо легче отслеживать качество выпускаемой продукции и выполняемых работ. К примеру, с помощью технологии компьютерного зрения специальные машины способны увидеть бракованный товар или посторонний предмет на производственной линии и тут же сообщить об этом оператору.

Для быстрой и эффективной коммуникации с клиентами во всех каналах коммуникации используют чат-ботов на базе ИИ. Кстати, к таким системам, относится и омниканальная платформа AutoFAQ. Это чат-сервис для роботизации служб поддержки и баз знаний, основанный на технологиях искусственного интеллекта. Благодаря AI-алгоритмам платформа умеет распознавать естественную речь независимо от формулировок и опечаток. С помощью баз знаний быстро ищет и структурирует нужную информацию, сама отвечает на большинство типовых вопросов, а также дает подсказки операторам.

Искусственный интеллект — способность компьютерной системы решать задачи и выполнять действия, которые требуют разумного мышления. В каких сферах уже используют технологии ИИ, как искусственный интеллект помогает развитию бизнеса и почему у него настолько высокие перспективы в будущем, читайте в статье.

Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью современного бизнеса: он меняет способы ведения дел, улучшает эффективность процессов и предоставляет новые возможности для роста и инноваций. От автоматизации рутинных задач до создания сложных аналитических моделей — ИИ трансформирует бизнес-среду, помогая компаниям адаптироваться к быстро меняющимся условиям рынка.
Согласно исследованию, около 20% компаний в России уже используют роботов и нейросети. И это число увеличивается с каждым годом. Экономический потенциал искусственного интеллекта в России оценивается в 22–36 трлн рублей в номинальном выражении. К 2028 году внедрение ИИ может привести к увеличению выручки и снижению затрат компаний на сумму от 4,2 до 6,9 трлн рублей, что может добавить до 4% к ВВП страны.
В статье рассмотрим, как искусственный интеллект уже применяется в бизнесе, и приведем примеры успешных кейсов. Также затронем тему генеративного ИИ, обсудим его отличие от традиционного, области применения, а затем перейдем к более детальному анализу использования ИИ в различных отраслях.

Технологии с применением ИИ

Бизнес-процессы. В абсолютно любой компании найдутся процессы, которые можно автоматизировать: отправка писем клиентам, автозаполнение документов и счетов, рассылка коммерческих предложений. Роботы подсказывают сотрудникам, когда у них встреча, какому клиенту и когда нужно отправить важный документ. Они уведомляют руководителей о невыполненных подчиненными задачах и сорванных дедлайнах. Алгоритмы машинного обучения активно используют в бизнес-аналитике и маркетинге для более полного понимания своей целевой аудитории и ее предпочтений.

Музыкальный сервис Spotify использует нейронку для создания персонализированных плейлистов, таких как “Discover Weekly”. Алгоритмы анализируют музыкальные предпочтения пользователей и предлагают новые треки, которые могут понравиться слушателю. Функция повышает вовлеченность пользователей и помогает им открывать новую музыку, оставаясь на платформе дольше.

Внедрение ИИ в производство помогает компаниям улучшить качество продукции, снизить затраты, повысить безопасность и гибкость производства. Может быть использован для:
— прогнозирования и предотвращения поломок оборудования с помощью данных с сенсоров и компьютерного зрения,
— оптимизации производственных процессов через анализ производственных данных,
— контроля качества продукции на всех этапах производства, выявляя дефекты и несоответствия.

Технология искусственного интеллекта — важный ресурс для бизнеса. Интеграция ИИ в механизмы и системы позволяет автоматизировать рутинные, трудоемкие или сложные процессы, повысить их точность и производительность. В отличие от человека искусственный интеллект умеет не только обрабатывать, но и интерпретировать колоссальные объемы данных за очень короткое время. Кроме прочего, всевозможные системы и роботы на базе ИИ способны работать в режиме 24/7, не снижая эффективности. Их можно дообучать, совершенствовать и интегрировать с другими системами.

В этих областях уже существуют успешные решения, которые доказали свою эффективность для бизнеса: использование чат-ботов и интеллектуальных ассистентов в службе поддержки клиентов, рекомендательных систем в маркетинге, а также предиктивной аналитики в производственных процессах.

Кибербезопасность. Искусственный интеллект помогает различным организациям бороться с кибератаками. Он раньше всех обнаруживает попытки взлома, угрозу заражения вредоносным ПО и тут же предупреждает людей об атаке. Кроме того, ИИ может автоматически реагировать на угрозы, блокируя доступ хакеров и предотвращая утечку данных.

Аэропорт Шереметьево создал своего цифрового двойника и теперь экономит 1 млрд рублей в год за счет оптимизации рабочего расписания сотрудников. Цифровой двойник представляет собой имитационную модель, которая ежедневно подсчитывает число посетителей в аэропорту. Это помогает руководству определять точное количество персонала, необходимого для обслуживания багажа и воздушных судов, продажи билетов и уборки помещений.

Компания «Газпромнефть» запустила первую в России цифровую систему «Алхимик» для разработки рецептур моторных масел с использованием ИИ. Эта система сокращает процесс создания и запуска новых продуктов с полугода до 1-2 месяцев. Пользователь вводит параметры будущего масла, такие как вязкость, плотность и щелочное число, а также спецификации оборудования, на котором будет использоваться продукт. «Алхимик», используя алгоритмы машинного обучения и 15-летнюю базу исследований, анализирует данные и предлагает оптимальные сочетания смазочных материалов и присадок.