Как Генеративный ИИ меняет бизнес в 2025 году

Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков. 💼

Будущее ИИ: от экспериментов к реальным результатам

По прогнозам Дона Валентина, вице-президента по продажам и клиентским услугам компании Absoft, 2025 год станет поворотным моментом для генеративного ИИ. Мы увидим, как эта технология переходит от статуса экспериментальной к повседневному инструменту в бизнесе, принося ощутимые выгоды многим отраслям. 💥

В 2024 году мы стали свидетелями значительного роста внедрения ИИ, но большинство организаций пока не интегрировали ИИ-технологии в свои основные операционные процессы. Примерно треть компаний лишь начали ограниченные внедрения, а 45% все еще находятся на стадии изучения возможностей. Несмотря на весь ажиотаж вокруг генеративного ИИ, многие компании сталкиваются с трудностями в определении практических случаев использования и безопасной интеграции ИИ в процессы, ориентированные на сотрудников и клиентов.

Тренды, ускоряющие внедрение ИИ

При наступлении 2025 года несколько ключевых трендов обещают ускорить принятие и интеграцию ИИ:

1. Партнеры по технологиям предлагают готовые решения на основе проверенных кейсов для упрощения внедрения.
2. Предсказательная аналитика становится более доступной, позволяя компаниям использовать множество внутренних и внешних источников данных для управления бизнесом в реальном времени.
3. Генеративные ИИ-инструменты, такие как Joule от SAP, внедряются в облачные решения, что добавляет дополнительные стимулы для цифровой трансформации организаций.

Почему оставаться на старых платформах, если конкуренты могут постоянно исследовать, внедрять и получать выгоды от встроенного ИИ в облаке? 🌐

Пакетный подход к внедрению ИИ

Бизнесы находятся на различных этапах своего пути к ИИ. Хотя концепция звучит захватывающе, многие компании еще не определили, как и где ИИ может быть использован для достижения ощутимой и повторяемой ценности. Однако это скоро изменится в 2025 году, когда бизнес-кейсы станут более очевидными, а ИТ-поставщики и консультанты начнут предлагать «пакеты» ИИ-решений. Например, использование ИИ для сопоставления электронных банковских выписок позволит финансовым командам снизить уровень ошибок с 50% до 5% и быстро внедрить это решение. 📉

Такой пакетный подход помогает организациям определить важнейшие бизнес-кейсы. Например, SAP внедряет свой инструмент Joule GenAI в облачные решения, включая систему HR и расчет зарплаты SuccessFactors. Это позволит сотрудникам не только просматривать свои выписки по зарплате и историю, но и задавать вопросы о различных аспектах, таких как взносы на отпуск по уходу за ребенком и причины налоговых вычетов.

Как ИИ меняет подход к бизнес-аналитике

ИИ не только улучшает взаимодействие с сотрудниками, но и предоставляет более глубокие бизнес-инсайты. Например, линейный менеджер, быстро анализируя данные, сможет понять причины снижения численности сотрудников за предыдущий месяц и предпринять целенаправленные меры для повышения удержания. 📊

Одним из самых трансформационных приложений ИИ является его способность интегрировать предсказательную аналитику на основе разнообразных данных. Объединяя внутренние бизнес-данные с внешними переменными, компании смогут лучше предсказывать тренды и оперативно реагировать на изменения на рынке.

Кейс из рыбной отрасли

Например, одна рыбная компания использует ИИ для разработки динамических моделей ценообразования. Понимание вероятного объема поступающего товара и прогноз погоды — факторов, влияющих на покупательские привычки и объем улова — позволяет компании определять адекватные цены на ближайшие недели. Более того, с помощью встроенной обратной связи бизнес постоянно учится на основе своей модели ценообразования и улучшает процесс, что приводит к увеличению прибыли. 🐟💰

Будущее аналитики и внедрение ИИ

Способность расширять использование ИИ за пределы внутренних данных, включая публичные источники, особенно важна для компаний, работающих в нестабильной среде. В нефтяной отрасли, например, аналитика может объединять внутренние данные о объемах производства с прогнозами инфляции и оценками налоговых последствий, что позволяет быстро моделировать вероятные финансовые позиции. Этот подход предоставляет мощный новый предсказательный аспект к бизнес-моделированию, что также будет способствовать ускорению внедрения ИИ в 2025 году.

Для большинства организаций, которые все еще ищут подходы к внедрению ИИ, этот «пакетный» подход станет значительным шагом вперед в уверенности и целенаправленном использовании технологий. Это также повлияет на стратегии облачного внедрения, поскольку ИИ-инструменты, встроенные в облачные решения, усиливают аргументы в пользу миграции систем. ☁️

Важность тщательного планирования

Однако продуктизация ИИ не избавляет от необходимости тщательного планирования и тестирования. С учетом того, что многие люди уже используют бесплатные инструменты генеративного ИИ вне работы для ускорения исследований и подведения итогов документов, важно, чтобы все понимали необходимость надежных и строгих моделей внедрения. 📋

Преимущества, такие как возможность задавать вопросы о выписках по зарплате и политике HR, очевидны, особенно в контексте освобождения сотрудников HR для выполнения более ценных задач. Но если ИИ допустит ошибку в интерпретации, последствия могут быть значительными. Компании необходимо иметь уверенность в своих данных, инструментах и бизнес-кейсе, и это можно достичь только через тщательное тестирование и оценку перед развертыванием. Эти инструменты мощные — и с их мощью приходит ответственность. ⚖️

Заключение: готовность к изменениям

Доступность генеративного ИИ способствовала его быстрому росту, но до сих пор разнообразие возможностей внедрения было подавляющим. В течение 2025 года, когда ИТ-поставщики начнут выпускать целевые ИИ-решения для конкретных бизнес-потребностей, компании получат шанс уточнить свои представления об ИИ и выявить наиболее привлекательные бизнес-кейсы. 💡

Независимо от того, начинается ли внедрение ИИ с внутреннего принятия решений или с приложений, ориентированных на сотрудников или клиентов, тесное сотрудничество с опытными экспертами станет важным аспектом развития принятия ИИ в 2025 году, даже в условиях все более упакованного окружения.

Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: https://inovatson.ru/