ИИ в бизнесе: 3 шага к внедрению

Искусственный интеллект (ИИ) становится всё более важным инструментом для бизнеса, однако многие компании откладывают его внедрение из-за неуверенности в своих действиях. На стратегической сессии, организованной ИД «Алтапресс» и Алтайским региональным отделением Клуба молодых промышленников, обсудили гайд по внедрению ИИ в промышленность. Он состоит из трёх шагов.

Шаг 1: сформировать понимание и скорректировать ожидания

Промышленное предприятие «Тонар» продемонстрировало, что начать внедрение ИИ можно без значительных затрат. Первый этап — работа с установками команды. Топ-менеджеры компании самостоятельно изучали технологию, тестировали нейросети. Затем для руководителей подразделений провели обучающее занятие, чтобы дать техническую базу и скорректировать представления об ИИ.

«Преподаватель дал вводную информацию о том, какие задачи можно сделать с помощью ИИ, а какие на данном этапе не стоит пробовать. И главное — посоветовал не питать лишних иллюзий о том, что это некая «волшебная кнопка», которая решит все наши проблемы», — рассказывает директор компании Вячеслав Крымов.

Шаг 2: протестировать на упрощённых задачах

После теоретического обучения в «Тонаре» организовали практическую отработку. Руководители отделов сформулировали запросы для автоматизации рутинных операций, а затем вместе с преподавателем разобрали эти задачи на примерах. В результате каждый отдел получил отработанные задачи и готовые промпты для их решения.

«На выходе из этого обучения у каждого отдела получились отработанные задачи. Они реально добились результата по тем запросам, которые задавали, и получили даже где-то готовые промпты, решающие их задачи. В общем, только бери и применяй», — комментирует руководитель предприятия.

Шаг 3: встроить ИИ в бизнес-процессы

Закрепление технологии происходит в реальных рабочих циклах. ИИ можно использовать не только для генерации контента, но и для аналитики рынка: сбора и сравнения информации о ценах, отзывах, новинках конкурентов. Также с помощью ИИ можно моделировать клиентский путь и понимать, как потребители выбирают товар.

Важные выводы

• Любое автоматизированное решение требует контроля. Сгенерированный контент нужно проверять и дорабатывать.
• С визуальным контентом нужно быть осторожным из-за юридической неопределённости с авторскими правами.
• На старте не требуются дорогостоящие интеграции и собственные разработки — достаточно подписок на сервисы.
• ИИ — это усилитель команды, который снимает рутину, но не снимает ответственность за решение.