Штучний інтелект: як перетворити розмовний ШІ в успішний бізнес 

Борис Концевой — CEO та президент компанії Intetics Inc., провідної світової технологічної компанії, що займається розробкою програмного забезпечення та обробкою даних.

Раніше штучний інтелект був предметом науково-фантастичних фільмів, проте відтепер він нас оточує скрізь – комп’ютерний зір та чат-боти стали частиною стандартних бізнес-процесів. Нещодавно штучний інтелект досяг свого піку і здійснив прорив, який торкнувся чи не всіх галузей: від високих технологій, телекомунікацій, фінансів та охорони здоров’я до фармацевтики. Згідно з різними дослідженнями, очікується, що глобальний ринок штучного інтелекту зросте більш ніж на 500 мільярдів доларів до 2030 року. Компанія IDC, яка займається дослідженнями ринку, прогнозує, що до 2024 року ринок штучного інтелекту коштуватиме понад 500 мільярдів доларів. Давайте з’ясуємо чому.

Історія штучного інтелекту: як все розпочиналось

Історія сучасного штучного інтелекту почалася в 1956 році в комп’ютерній майстерні Дартмутського коледжу (Нью-Гемпшир, США), де Джон Маккарті і придумав термін “штучний інтелект”.

Наприкінці 1950-х і на початку 1960-х років дослідження штучного інтелекту в основному були спрямовані на розробку систем, здатних імітувати людський розум: символічний ШІ і коннекціонізм (ранні нейронні мережі). Розробки виявилися надто складними, тому 1974 року державне фінансування було припинено. Протягом 1980-х років акцент змістився на створення експертних систем з вирішення проблем.

Однак після краху Лісп-машини 1987 року почалася нова весна штучного інтелекту. У 1990-х та 2000-х роках штучні нейронні мережі знову відродили дослідження ІІ.

На сьогоднішній день більш швидкі комп’ютери, нові алгоритми та наявність великих обсягів даних дозволяють системам інтерпретувати складні дані, вчитися автономно та приймати рішення практично у реальному часі.

Але звідки беруться занепокоєння щодо надійності ШІ?

Розмовний штучний інтелект і віртуальні помічники розроблені, щоб спростити наше повсякденне життя, виконуючи завдання, які ми можемо вважати виснажливими, трудомісткими або складними. Вони обслуговують нас цілодобово, без втрати продуктивності, розуміючи та відповідаючи на наші запити за допомогою NLP і алгоритмів машинного навчання. Там, де є величезні переваги, є також ризики, оскільки вся система штучного інтелекту вразлива до будь-яких недоліків або упереджень у системі, що лежить в її основі.

Генеративні технології мають потенціал для полегшення виробництва дезінформації для великих шанувальників теорій змови чи пропагандистських повідомлень. Вони також можуть служити джерелом пошуку інформації для людей, у яких не дуже розвинена критичність до інформації. Зрештою, немає нічого ідеального. Пам’ятаєте, як раніше ви шукали інформацію в Google для досліджень? Ви довіряли всім знайденим джерелам? Можливо, ні, але штучному інтелекту дуже довіряють. Чи є для цього вагома причина?

Що посієш, те й збереш

Ми знаємо, що ШІ здатний обробляти великі обсяги даних за короткий проміжок часу та формулювати прогнози на основі закономірностей, виявлених у даних. Однак їхня здатність розуміти ширший контекст або нюанси даної ситуації може призвести до неправильного тлумачення. Системи штучного інтелекту працюють лише на основі даних, на яких їх навчають. Якщо ці дані спотворені або неповні, вихід ШІ також буде упередженим і неповним. Крім того, з обмеженої точки зору, за певних обставин ШІ може отримати надмірну автономію та контроль без належного нагляду з боку людини. Це може призвести до непередбачених або згубних наслідків, які не передбачалися.

Незважаючи на все вищезазначене, штучний інтелект все одно користується високим рівнем довіри. Згідно з опитуванням McKinsey, «понад дві третини споживачів кажуть, що вони довіряють продуктам або послугам, які здебільшого покладаються на ШІ, так само чи навіть більше, ніж тим, які здебільшого покладаються на людей».

Розкрийте весь потенціал розмовного ІІ для вашого бізнесу

Незалежно від того, чи ви є власником бізнесу, споживачем або виконєте обидві ролі разом, ви хочете отримати максимальну віддачу від взаємодії з машинами та людьми. Незалежно від галузі, в якій ви працюєте, розмовний ШІ можна інтегрувати в різні платформи, наприклад, месенджери та голосові помічники, що робить його доступним для користувачів. Це дозволяє компаніям автоматизувати процес обслуговування клієнтів, персоналізувати спілкування та збирати цінні дані.

Розмовний ШІ використовується широким колом компаній, організацій і приватних осіб в різних галузях, включаючи обслуговування клієнтів, охорону здоров’я, електронну комерцію, освіту та фінансовий сектор.

ШІ як успішна бізнес-модель

Існує декілька ключових кроків для розробки успішної бізнес-моделі розмовного ШІ. Першим кроком є ​​визначення ніші, а потім створення високоякісного продукту, який може спілкуватися природно, розуміти складні запити та надавати точні відповіді. Крім того, машина ШІ повинна мати здатність підтримувати велику кількість користувачів і проходити підготовку за допомогою алгоритмів машинного навчання.

По-друге, інструменти NLP можуть знадобитися, щоб дозволити розмовному ШІ розуміти запити природною мовою та надавати точні відповіді. Інтеграція з існуючими системами, такими як управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM), планування ресурсів підприємства (ERP) і програмне забезпечення служби підтримки, може значно розширити можливості продукту розмовного ШІ. Це може допомогти оптимізувати підтримку клієнтів, оптимізувати робочі процеси та забезпечити більш персоналізований досвід клієнтів.

Нарешті, останнім кроком є ​​створення стратегії виходу на ринок. Ця стратегія повинна включати визначення цільової аудиторії, аналіз потреб і переваг цільової аудиторії та розробку маркетингового плану для націлювання на неї. Ця стратегія може включати створення веб-сайту, рекламу, контент-маркетинг або відвідування торгівельних виставок. Системи розмовного штучного інтелекту слід регулярно контролювати та оптимізувати, щоб переконатися, що вони відповідають потребам користувачів і вирішують їхні проблеми. Інструменти аналітики можна використовувати для збору статистики про взаємодію з клієнтами та покращення продуктивності системи.

Гарантія для клієнта має забезпечувати виняткову підтримку для нього, що, у свою чергу, створить базу лояльних клієнтів у майбутньому, а також позитивний відгук, що покращить імідж вашого бренду та залучить нових клієнтів. Ваш розмовний ШІ-продукт можна перетворити на прибутковий бізнес. Однак важливо пам’ятати, що ландшафт ШІ постійно змінюється, тому важливо бути в курсі сучасних тенденцій і технологій, щоб залишатися конкурентоспроможними.