CC BY
1
РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СФЕРЕ БИЗНЕСА
Ю.Г. Кочарян, канд. филол. наук, доцент П.А. Забусова, магистрант Сочинский государственный университет (Россия, г. Сочи)
DOI:10.24412/2500-1000-2024-12-3-127-131
Аннотация. Значение цифровизации в развитии бизнес-экосистем увеличивается с каждым днем. Использование информационных технологий является важным фактором при составлении бизнес-стратегий. В условиях быстро меняющегося рынка, компании, которые не используют современные технологии, рискуют отстать от конкурентов. Внедрение инструментов искусственного интеллекта и других цифровых технологий открывает новые возможности для роста бизнеса, позволяя организациям различного масштаба быстрее реагировать на изменения в рыночной среде и адаптироваться к новым условиям. Использование технологий искусственного интеллекта в бизнесе может увеличить доходы, улучшить качество обслуживания клиентов, повысить производительность и эффективность работы компаний, а также стимулировать рост и трансформацию бизнеса. В статье рассматривается влияние искусственного интеллекта на современные процессы в разных бизнес-сферах, обсуждаются преимущества и проблемы, связанные с внедрением этой технологии, а также ее дальнейшие направления развития, в которых будут двигаться организации для сохранения и повышения уровня конкурентоспособности на современном рынке. Статья будет полезна всем сторонам, заинтересованным в достижении наибольшей эффективности ведения бизнеса: как крупным компаниям и корпорациям, так и индивидуальным предпринимателям, менеджерам и руководителям.
Ключевые слова: информационные технологии, искусственный интеллект, принятие решений, бизнес, автоматизация бизнес-процессов.
Искусственный интеллект (ИИ) - это способность компьютера обрабатывать огромные объемы информации и находить в них закономерности. ИИ работает, имитируя мышление человека. Процесс обучения позволяет ИИ проводить анализ, генерировать идеи, прогнозировать события. С помощью ИИ предприятия разных сфер деятельности могут решать разные задачи: писать тексты, создавать иллюстрации, обрабатывать обращения клиентов и т.д. Эти технологии могут помочь автоматизировать рутинные действия в любой компании.
В современной бизнес-среде активно применяются разнообразные методы искусственного интеллекта, включая машинное обучение, глубокое обучение, эволюционное моделирование, обработку естественного языка и нейронные сети. Ранее доступ к инструментам ИИ был преимущественно у крупных компаний с достаточными ресурсами для разработки и внедрения этих технологий. Однако в последние годы постоянное совершенствование моделей генеративного искусственного
интеллекта позволяет без особых сложностей и крупных затрат интегрировать инструменты ИИ даже в малый бизнес [1].
Принятие управленческих решений - это сложный процесс, в котором невозможно полностью заменить человека искусственным интеллектом. Однако частично это становится реальным благодаря широкому применению технологий интеллектуального управления. Современные инструменты ИИ способны хранить и анализировать информацию, а также предлагать наиболее распространенные решения для различных проблем, что способствует правильному принятию управленческих решений. То есть основная проблема применения искусственного интеллекта заключается не только в анализе имеющейся информации, так как современные технологии способны на его проведение на достаточно высоком уровне, но и в возможностях прогнозирования и актуальности такого прогнозирования в постоянно изменяющихся внешних условиях [2].
Автоматизация бизнеса остаётся крайне актуальной и важной стратегической задачей для компаний в различных сферах. Главные достоинства автоматизации: увеличение скорости выполнения повторяющихся операций и принятия решений; повышение точности процессов управления; снижение роли человеческого фактора, влияющего на количество ошибок; параллельное выполнение задач [3].
Цель исследования заключается в выявлении роли технологий искусственного интеллекта в современных бизнес-процессах организаций, основных преимуществ и возникающих проблем использования искусственного интеллекта, а также определении направлений развития искусственного интеллекта в сфере бизнеса.
Результаты исследования
Генеративные модели ИИ предназначены для создания контента на основе четкого набора входных данных и правил. Генеративные модели представляют собой тип искусственного интеллекта, который способен создавать новый контент, включая текст, изображения, аудио и видео, на основе анализа и имитации обучающих данных. Такие модели ИИ могут применяться в сфере информационных технологий, аудита, управления персоналом и многих других бизнес-функций [4]. Наиболее известные программные продукты, представляющие собой генеративный искусственный интеллект: Midjourney (нейросеть, способная распознать печатный текст и преобразовать его в картинки), DALL-E (нейронная сеть, создающая картинку из предоставленной короткой фразы или предложения), Stable Diffusion (нейросеть, созданная для генерации изображений), ChatGPT (чат-бот, способный генерировать осмысленные ответы на вопросы, участвовать в обсуждениях, сочинять стихи, спорить, писать тексты и искать ошибки в коде), Google Bard (чат-бот, способный создавать воображаемые ситуации и генерировать текст) [5].
Нейросети используются некоторыми компаниями в HR-отделах для поиска кадровых ресурсов, автоматического анализа и отсеивания резюме кандидатов, поиска сотрудников, составления тестов и вступительных испытаний для соискателей.
Маркетологи активно применяют искусственный интеллект для решения следующих
задач: анализа данных о целевой аудитории, разработки гипотез для рекламных кампаний, оптимизации рекламных стратегий, создания персонализированных предложений для клиентов, генерации контента и анализа деятельности конкурентов.
В банковской сфере искусственный интеллект используется, например, для оценки кредитоспособности клиентов. ИИ обучается определять надежность заемщика, основываясь на данных о его кредитной истории и платежном поведении. Кроме того, ИИ может анализировать действия клиентов и предлагать им соответствующие банковские продукты. У крупных банков имеется множество услуг, и ИИ помогает выбрать те из них, которые могут быть интересны конкретному клиенту.
С точки зрения торговли искусственный интеллект анализирует, какие товары заканчиваются на складе. ИИ исследует поведение посетителей сайта, чтобы оценить, насколько выгодно продолжать тратить рекламный бюджет на каждого из пользователей.
На производстве тоже есть польза от внедрения ИИ. Он способствует снижению затрат, связанных с выходом оборудования из строя, так как может прогнозировать, сколько еще времени прослужит оборудование.
ИИ в колл-центрах может давать подсказки сотрудникам, прогнозировать и распределять нагрузку, оценивать работу операторов. Голосовые помощники самостоятельно ответят на простые вопросы клиентов, расскажут об акциях, обзвонят неактивных клиентов.
Компании внедряют в свои процессы чат-ботов, которые работают на основе искусственного интеллекта. Они помогают отвечать на вопросы клиентов и тем самым разгружают сотрудников. Чат-ботов используют в различных областях: в гостиничном и ресторанном бизнесе, в ритейле, банковском деле, недвижимости и колл-центрах.
Еще одно направление, в котором активно используется генеративный ИИ - это 1Т-направление и программирование. Нейросети активно применяются в написании программного кода на большом количестве языков программирования, помогают в выявлении ошибок в коде, используются в разработке программного обеспечения [1].
К основным преимуществам использования технологий ИИ в бизнесе можно отнести: автоматизацию и оптимизацию процессов, которые ведут к значительной экономии временных ресурсов; сокращение ручной и однообразной работы; повышение качества обслуживания клиентов.
При том, что использование технологий ИИ в бизнесе имеет большое количество выгод, не стоит забывать и о проблемах, связанных с применением ИИ, которые способны привести к серьезным отрицательным последствиям для компаний. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы часто требует больших инвестиций. Кроме того, интеграция нейросетей в процессы компании требует квалифицированных кадров, инвестиций в разработку, модернизацию 1Т-инфраструктуры, обучение персонала и т.д. Также для качественного выполнения многих задач искусственному интеллекту требуется анализировать большое количество клиентских данных, обработка которых увеличивает риск нарушения их конфиденциальности. Важно отметить и то, что системы ИИ, в частности генеративные нейронные сети, все еще находятся в стадии развития. В связи с этим они могут давать сбои и генерировать неверные ответы. Потенциальные ошибки искусственного интеллекта вынуждают тратить ресурсы на контролирование результатов деятельности ИИ. Законодательная база регулирования контента, созданного искусственным интеллектом, еще не сформирована в большинстве стран [6], и неясность правовых аспектов может привести к различным спорам и сложностям, в том числе в отношении авторских прав на материалы, созданные нейросе-тями. Помимо перечисленного, существует риск использования ИИ в противоправных целях, таких как мошенничество с помощью подмены лиц и голоса.
Одним из наиболее актуальных рисков является угроза потери рабочих мест в различных профессиях, особенно среди низкоквалифицированных работников, где ИИ способен выполнять простые рутинные задачи. Это вызывает обеспокоенность у многих противников искусственного интеллекта, которые опасаются, что ИИ полностью заменит человека в своей деятельности. Однако сложно утверждать, что искусственный интеллект заберет
рабочие места. Скорее это просто новая технология, которая потребует от сотрудников повышения квалификации [1].
Еще одна большая проблема, мешающая внедрению искусственного интеллекта не только в малый бизнес, но и в любую организацию - это нехватка квалифицированных специалистов на рынке труда. Из-за новизны технологий, а также сложности в ее освоении, подготовленных специалистов пока мало, а стоимость их услуг высока из-за повышенного спроса. Поэтому многим компаниям приходится самостоятельно обучать сотрудников новым технологиям, на что также требуется время и ресурсы.
С постепенным переходом к цифровой экономике, в России появилось множество направлений для использования нейронных сетей и искусственного интеллекта. Увеличение объемов информации обусловило развитие такого направления, как Data Mining или, другими словами, интеллектуальный анализ данных. На сегодняшний день, Data Mining активно применяется в научной сфере, различных исследованиях, web-аналитике, а также для решения бизнес-задач [7].
Компании будут внедрять искусственный интеллект в свои бизнес-процессы для автоматизации операций, обработки больших объемов данных, создания контента и генерации новых идей. Искусственный интеллект обеспечит быструю и точную обработку данных, что позволит улучшить прогнозирование спроса и выручки, а также поможет в разработке сценариев развития событий.
ИИ будет активно использоваться для улучшения процессов принятия решений на всех уровнях управления. Анализ больших данных с помощью алгоритмов машинного обучения поможет руководителям принимать более обоснованные решения, основанные на фактических данных и прогнозах. Это может касаться как стратегического планирования, так и оперативного управления.
Кроме того, искусственный интеллект будет играть важную роль в повышении безопасности бизнес-процессов. Алгоритмы ИИ могут обнаруживать аномалии в поведении пользователей или систем, что позволяет предотвратить потенциальные случаи мошенничества и кибератаки.
Заключение
На основе проведенного исследования вать потенциал новейших технологий для ро-можно с уверенностью утверждать, что рынок ста бизнеса [1].
искусственного интеллекта будет стремитель- Итак, искусственный интеллект в сфере
но расти и охватит множество сфер бизнеса. бизнеса сегодня играет важную роль: этот вид Благодаря дальнейшему развитию техноло- технологий дает массу преимуществ и откры-гий, включая генеративный ИИ, даже малые вает новые возможности для различных ком-компании смогут внедрять искусственный ин- паний. При этом важно отметить, что ИИ вы-теллект в свои бизнес-процессы. При этом но- полняет роль ускорителя, улучшающего рабо-вые технологии ИИ может и не заменят чело- ту людей, а не заменяющего их. В этой взаи-века и не заберут рабочие места, но потребу- мосвязи ключевым становится вопрос эффек-ют от специалистов повышения своей квали- тивного сотрудничества между человеком и фикации и изменит требования ко многим искусственным интеллектом. Именно сочета-профессиям. Прогресс в области искусствен- ние этих двух ресурсов позволит достичь ного интеллекта продолжит влиять на бизнес- наивысшей эффективности бизнеса. Осозна-ландшафт, делая необходимым постоянное ние и принятие комплексного подхода к внед-обновление знаний и навыков в данной обла- рению ИИ может не только снизить возмож-сти для сохранения конкурентных преиму- ные риски, но и максимально раскрыть пер-ществ компаний в долгосрочной перспективе. спективы, которые предоставляют современ-Подобный гибкий подход поможет не только ные технологии для развития и процветания минимизировать кризисные ситуации органи- бизнеса. зации, но и позволит в полной мере использо-
Библиографический список
1. Батищев А.В., Соловьев И.В. Анализ перспектив и проблем управления бизнес-процессами малого бизнеса на основе технологий искусственного интеллекта // Естественно-гуманитарные исследования. - 2024. - № 3 (53). - С. 492-497.
2. Стефанова Н.А. Применение искусственного интеллекта для решения бизнес-задач // Международный экспедитор. - 2019. - № 2. - С. 14-16.
3. Константинов М.А., Павленко С.А., Баранов А.Н. Роль искусственного интеллекта в улучшении процессов автоматизации бизнеса // Инновации и информационные технологии в условиях цифровизации экономики: Сборник тезисов II международной научно-практической конференции. - Алчевск: Донбасский государственный технический университет, 2024. - С. 344-345.
4. Гостев Д.В. Риски и возможности использования генеративных моделей Искусственного Интеллекта в бизнесе // Актуальные вопросы современной экономики. - 2023. - № 5. - С. 40-45.
5. Шелкоплясова Н.И., Занегин А.С., Коршунова А.А. Проблема использования генеративного искусственного интеллекта в контексте авторского права // Вестник тульского филиала финуни-верситета. - 2023. - № 1. - С. 386-388.
6. Батищев А.В., Соловьев И.В. Перспективы и проблемы управления бизнес-процессами и бизнес-коммуникациями малого бизнеса на основе технологий искусственного интеллекта // Менеджмент XXI века: взгляд в перспективу: Материалы I Всероссийской (национальной) научно-практической конференции. - Орел: Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева, 2024. - С. 1055-1060.
7. Гюлумян А.Ю., Нишатов Н.П. Искусственный интеллект: эволюция, виды нейронных сетей, использование на финансовом рынке // Финансовые рынки и банки. - 2018. - № 1. - С. 74-78.
- TexHunecKue HayKU -
THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN BUSINESS
Y.G. Kocharyan, Candidate of Philological Sciences, Associate Professor P.A. Zabusova, Graduate Student Sochi State University (Russia, Krasnodar)
Abstract. The importance of digitalization in the development of business ecosystems is increasing every day. The use of information technology is an important factor in the formulation of business strategies. In a rapidly changing market, companies that do not use modern technologies risk falling behind their competitors. The introduction of artificial intelligence tools and other digital technologies opens up new opportunities for business growth, allowing organizations of various sizes to respond faster to changes in the market environment and adapt to new conditions. The use of artificial intelligence technologies in business can increase revenue, improve customer service, increase productivity and efficiency of companies, and stimulate business growth and transformation. The article examines the impact of artificial intelligence on modern processes in various business areas, discusses the advantages and problems associated with the introduction of this technology, as well as its further development directions, in which organizations will move to maintain and increase the level of competitiveness in the modern market. The article will be useful to all parties interested in achieving the greatest business efficiency: both large companies and corporations, as well as individual entrepreneurs, managers and executives.
Keywords: information technology, artificial intelligence, decision-making, business, automation of business processes.
