Штучний інтелект для бізнесу

Поява платформи ChatGPT — програми, що використовує штучний інтелект (ШІ), — спричинила сплеск масової цікавості до технологій машинного навчання. Якщо раніше ШІ був достатньо дорогим рішенням, доступним лише крупним корпораціям, то зараз будь-хто (і часто — безкоштовно), може планувати бізнес, розробляти програми, аналізувати дані, робити розрахунки та навіть писати тексти для сайтів. І це — не межа розвитку технології.

Хтось вбачає у цьому благо, а хтось — попереджає про ризики. Зокрема, «хрещений батько ШІ» Джеффрі Хінтон 1 травня публічно заявив про своє звільнення з Google через те, що не хоче бути причетним до потенційно небезпечної технології. На його думку, штучний інтелект несе два ризики: зменшення робочих місць та поширення дезінформації (адже рішення ШІ люди автоматично вважатимуть істиною). Ці ризики розуміють посадовці: зокрема, днями Джо Байден зустрівся з провідними розробниками ШІ (Google, Microsoft, OpenAI та Anthropic), щоб обговорити питання етичної розробки й законодавчого регулювання технології.

Ну а зараз ШІ вже активно застосовують у різних сферах бізнесу. Розглянемо, чи може система замінити людину, які вигоди несе, та чи покривають вони існуючі ризики.

Штучний інтелект — це комп’ютерна система, здатна самостійно вирішувати завдання, для яких зазвичай використовують людський розум. Вона з’явилася в 1956 році, але величезної популярності набула лише в останні роки. Цьому сприяє значне вдосконалення технологій та алгоритмів машинного навчання.

Штучний інтелект використовують для автоматизації процесів та покращення ефективності бізнес-операцій. За даними Forbes, застосування ШІ в бізнесі може пришвидшити виробничі процеси на 50%, зменшити витрати на 20% та покращити якість продукту на 60%.

Зараз ШІ використовують в маркетингу та рекламі, у кадровому менеджменті, логістиці, виробництві. Наприклад, компанія Amazon інтегрувала ШІ для прогнозування попиту та оптимізації запасів на складах. Це дозволило зменшити час доставки товарів до клієнтів та мінімізувати витрати на зберігання.

Один з яскравих прикладів використання штучного інтелекту в бізнесі — це системи чат-ботів, які надають підтримку клієнтам у режимі реального часу. Наприклад, компанія H&M використовує чат-бот у Facebook Messenger, який допомагає клієнтам знайти потрібний розмір одягу, дізнатися про наявність товару та отримати іншу інформацію. Чат-боти засновані на технологіях машинного навчання та обробки природної мови, тому вони можуть досить точно розуміти запити клієнтів та надавати відповіді на запитання у режимі реального часу. Це дає можливість знизити витрати на підтримку клієнтів та збільшити їх задоволеність.

Штучний інтелект має великий потенціал в бізнесі та вже зараз успішно впроваджується у багатьох галузях. Це дозволяє компаніям оптимізувати бізнес-процеси, знижувати витрати та покращувати якість продукції й послуг. Однак важливо пам’ятати, що ШІ на цьому етапі розвитку ще не може повноцінно замінити людську працю і розв’язувати всі проблеми самостійно.

Не буває «поганого» ШІ: бувають вірно чи невірно поставлені задачі перед системою. Наприклад, компанія Netflix успішно використовує інтелект для персоналізованої рекомендації відеоконтенту користувачам. Це дозволяє збільшити кількість абонентів та прибуток.

Платіжний оператор PayPal застосовує машинне навчання для аналізу великої кількості даних про транзакції та виявлення ознак шахрайства. Система навчається розпізнавати шаблони, які вказують на можливе шахрайство (незвичайно великі суми грошей або дивну географію здійснення транзакції тощо). Це дозволяє PayPal гарантувати безпеку і зменшувати ризики втрати коштів від шахрайства.

Однак існують і приклади невдалого використання ШІ. Так, у 2018 році компанія Amazon запустила програму набору персоналу, яка використовувала алгоритми штучного інтелекту. Проте система виявилася несправедливою, оскільки здібності жінок та людей з певних етнічних груп оцінювалися нижче, ніж здібності білих чоловіків.

Поширений зараз ChatGPT вже кілька раз призводив до бізнес-ризиків. Зокрема, у квітні 2023 року стало відомо про злив даних компанії Samsung. Виявилося, що розробники корпорації перевіряли за допомогою ШІ написані комп’ютерні програми. Але вони не врахували, що всі дані, передані до бази, стають загальнодоступними.

Маніпулювання даними, характерне для штучного інтелекту на сучасному етапі розвитку, призвело до поширення 3 квітня 2023 року «Новим каналом» неправдивої інформації про Олеся Гончара. З’ясувалося, що журналістка каналу дала завдання ChatGPT згенерувати маловідомі факти з біографії письменника. ШІ ж їх просто вигадав. Компанії довелося зіткнутися з негативом та просити вибачення перед аудиторією.

Успішне впровадження ШІ потребує не тільки розуміння принципів, але й досконалого знання області його застосування. Приклади вдалого застосування ШІ демонструють потенціал технології в багатьох галузях, де вона забезпечує ефективність та зменшення витрат. Однак, негативні приклади показують, що застосування системи має бути обгрунтованим та здійснюватися з урахуванням потенційних наслідків для суспільства.

ШІ може бути ефективнішим за працівників-людей в медицині, фінансах, логістиці та виробництві. Наприклад, система може максимально швидко відфільтрувати велику кількість медичної інформації та допомогти лікарям встановити більш точні діагнози. Так, в Google розробили систему, яка за допомогою нейромережі може прогнозувати ризик смерті пацієнта від захворювань серцево-судинної системи з точністю понад 90%.

У фінансовій сфері ШІ здійснює миттєві автоматичні операції та зменшує ризик помилок. Так, JP Morgan використовує систему, яка за допомогою нейронних мереж аналізує транзакції та виявляє ознаки шахрайства.

У логістиці та виробництві інтелект оптимізує процеси і зменшує час виконання операцій. Наприклад, компанія General Electric використовує систему Predix, яка за допомогою машинного навчання аналізує дані з датчиків обладнання та допомагає прогнозувати можливі поломки. А Uber використовує систему, яка за допомогою нейромереж прогнозує попит на послуги та допомагає водіям ефективніше планувати маршрути.

У сфері реклами ШІ допомагає підприємствам зменшити витрати, а також досягти більш точної спрямованості на аудиторію. Coca-Cola має технологію, яка за допомогою аналізу даних про споживачів та їхньої поведінки в Інтернеті ефективно планує рекламні кампанії. Ще одним прикладом використання ШІ в рекламі є нові можливості Google AdWords, який використовує алгоритми машинного навчання для прогнозування ефективності кампаній та підбору оптимальних ключових слів.

Штучний інтелект стає все більш ефективним в порівнянні з людською працею у деяких галузях. Його вже успішно використовують у багатьох великих компаніях, що дозволяє зменшити витрати на роботу з персоналом, покращити якість продукції та обслуговування клієнтів.

Україна поступово розвивається у галузі ШІ та вже відома деякими успішними проєктами. Наприклад, Grammarly використовує ШІ для покращення стилістики в англомовних текстах. Компанія Rozetka застосовує систему для прогнозування попиту на товари та оптимізації процесів доставки.

Genesis – українська ІТ-компанія, яка розробляє програмне забезпечення для автоматизації банківських операцій. ШІ використовує для розв’язання задач у сфері ризик-менеджменту, аналізу фінансових даних та автоматизації рутинних процесів.

Ще однією сферою застосування штучного інтелекту в Україні є медицина. Наприклад, компанія «Інтермедика» розробила систему для діагностики захворювань. Система використовує нейромережі для розпізнавання ознак хвороб на рентгенівських знімках, що дозволяє більш точно встановлювати діагноз та призначати лікування.

Інші приклади застосування штучного інтелекту в Україні включають автоматизовану систему планування та управління логістикою компанії SoftServe, систему аналізу даних для рішень у фінансовій сфері компанії Datrics, та багато інших.

Застосування штучного інтелекту в Україні знаходиться ще на ранній стадії розвитку, але вже зараз є успішні приклади реалізації проєктів у різних сферах. Використання ШІ в Україні може допомогти розвивати економіку та збільшувати ефективність бізнесу.

У перспективі застосування ШІ допоможе вирішувати складні та нетривіальні задачі: наприклад, в галузі енергетики та охорони навколишнього середовища.

ШІ також може допомогти у боротьбі зі злочинністю та тероризмом. Зокрема, можна використовувати системи розпізнавання обличчя та голосу, щоб відстежувати правопорушників.

Є можливість також забезпечити більш ефективне управління економікою та державними фінансами. Наприклад, ШІ можна навчити прогнозувати економічні процеси та планувати бюджет.

Світові компанії наближають майбутнє вже зараз, застосовуючи систему у різних сферах. Так, компанія Medopad використовує ШІ для моніторингу стану пацієнтів з хворобою Паркінсона. Інтелект виявляє можливі погіршення здоров’я за допомогою аналізу даних про рухи та поведінку.

Компанія John Deere застосовує ШІ для оптимізації процесів вирощування рослин й збирання врожаю. Система збирає дані про ґрунт, погодні умови та інші фактори, та аналізує їх для надання фермерам рекомендацій щодо оптимальних методів ведення господарства.

А компанія Artrendex створила програму, що використовує ШІ для аналізу та оцінки художніх творів і надання рекомендацій покупцям щодо інвестування в конкретні роботи.

Використання ШІ допоможе розв’язати багато складних проблем, що стоять перед суспільством. Проте важливо не забувати про ризики: зокрема, високу ймовірність помилок системи.