Штучний інтелект: 6 способів покращити процес прийняття рішень

Томас Зоега Рамсой (Thomas Zoëga Ramsøy), CEO та засновник Neurons Inc — провідної світової компанії в галузі прикладної нейронауки, — пропонує шість реальних прикладів того, як штучний інтелект може сприяти розвитку вашого бізнесу.

Останніми роками досягнення в моделях штучного інтелекту (ШІ) зробили революцію в бізнес-аналітиці. Сучасний бізнес побудований на рішеннях, що ґрунтуються на даних, і щоб використовувати цінність, яка міститься в них, не жертвуючи людськими ресурсами, все більше компаній впроваджують ШІ у свої робочі процеси.

Навчаючись на основі безперервного введення даних та імітуючи людську поведінку, ШІ-інструменти надзвичайно легко піддаються навчанню, адаптуються та масштабуються. Саме з цією метою з’явилися різноманітні інструменти та рішення, які використовують дані про клієнтів, співробітників, операції, фінанси тощо, щоб допомогти компаніям зрозуміти, обробити, інтерпретувати та вирішити, як з ними працювати.

Ось шість способів, як штучний інтелект може допомогти вам у прийнятті цих рішень.

1. Підвищення швидкості та ефективності

ШІ-алгоритми можуть обробляти та аналізувати великі обсяги даних за відносно короткий час, а отже, їх можна навчати або використовувати для створення інструментів для швидкого та ефективного прийняття рішень.

Замість того, щоб оцінювати дані вручну, штучний інтелект може швидко і точно проаналізувати і порівняти набори даних для отримання бажаного результату. Це заощаджує час і ресурси компаній, допомагаючи їм приймати більш обґрунтовані рішення. Такі інструменти, як ChatGPT, вже застосовуються в компаніях і для масового використання для прискорення таких процесів, як створення контенту та копірайтинг.

2. Автоматизація робочих процесів

Автоматизація за допомогою ШІ може виконувати рутинні завдання на основі структурованих даних, скорочуючи час, що витрачається на адміністративну роботу, і дозволяючи працівникам і керівництву зосередитися на прийнятті більш важливих рішень.

Коли структуровану роботу делегують автоматизованим робочим процесам зі штучним інтелектом, можна проводити наскрізне тестування, а планування стає додатковою перевагою. Це дозволяє уникнути ризиків людських помилок чи втоми.

ШІ також має перевагу в тому, що він навчається і коригує свої результати на основі правил, дій і тригерів. Використання інструментів штучного інтелекту є не лише ефективним, але й масштабованим, оскільки вони можуть впоратися зі зростаючими наборами даних і робочими процесами.

3. Вирішення складних проблем

ШІ-моделі можуть осмислювати великі масиви даних і виявляти тенденції та нюанси, які людині може бути складно розпізнати. Тому їх можна навчити обробляти інформацію та швидко розглядати широкий спектр змінних і факторів на максимально деталізованому рівні, що забрало б багато часу і зусиль, якби це робилося вручну. Інструменти штучного інтелекту використовуються для вирішення завдань — від прогнозування у фінансовій сфері до виявлення аномалій у кібербезпеці.

4. Усунення упереджень

Людське судження небездоганне; вибори та рішення навіть найкваліфікованішого фахівця можуть бути викривлені несвідомими упередженнями, стресом і такими факторами, як нестача сну та голод.

ШІ може допомогти усунути ці проблеми, оскільки він менш схильний до когнітивних упереджень і людських помилок. Він також може видавати результати, які можуть бути неінтуїтивними через людське сприйняття, засноване на наших суб’єктивних думках і особистому світогляді.

У таких сферах, як рекрутинг та управління персоналом, де об’єктивність має вирішальне значення, але можуть мати місце упередженість і профілювання, HR-інструменти зі штучним інтелектом можуть допомогти подолати людські упередження і припущення при відборі кандидатів.

5. Прогнозування результатів

Моделі та алгоритми штучного інтелекту призначені для систематичного вилучення інформації з патернів даних і можуть бути використані для прогнозування нових патернів та інтерпретацій. Ці прогнози можуть бути перетворені в моделі та симуляції, щоб допомогти користувачам краще зрозуміти передбачувані результати. Ці результати можуть постійно оновлюватися і уточнюватися в міру надходження нових даних до алгоритму.

Компанії можуть використовувати цю інформацію для підтримки прийняття рішень, прогнозуючи результати або надаючи чіткі рекомендації для конкретних ситуацій чи наборів даних.

Наприклад, зараз ШІ використовується для прогнозування таких речей, як поведінка клієнтів. Коли він навчається на даних, отриманих за допомогою вимірювань людської поведінки та методів на кшталт відстеження погляду, деякі ШІ-програми тепер можуть передбачати поведінку користувачів — наприклад, реакцію на креативний контент.

6. Розуміння клієнтів

ШІ може сприяти кращому розумінню своїх цільових клієнтів. Інструменти, які адаптуються до динамічної поведінки та намірів клієнтів, можуть допомогти компаніям зрозуміти їхню клієнтську подорож і приймати кращі маркетингові рішення.

Завдяки таким програмам, як обробка природної мови, бізнес може вияснити, як клієнти взаємодіють із різними брендами — з якою тональністю та змістом. Крім того, ШІ-інструменти зворотного зв’язку зі споживачами, такі як чат-боти та пошукові рядки, допомагають краще зрозуміти клієнтські потреби та очікування.

Інструменти штучного інтелекту — це майбутнє бізнес-аналітики, оскільки вони відкривають більше можливостей. Нещодавнє дослідження, проведене PwC, показало, що 52% компаній реалізували плани впровадження ШІ протягом останнього року. Очікується, що цей тренд продовжуватиметься з огляду на нещодавню дискусію навколо таких тем, як генеративний штучний інтелект.

Коли лідери знаходять правильні інструменти або моделі, котрі відповідають потребам їхнього бізнесу, вони можуть скористатися величезним потенціалом ШІ. І це дає їм змогу приймати обґрунтовані рішення на основі даних, які сприяють інноваціям.

Ілюстрація: anzsog.edu.au