Штучний інтелект назавжди змінює світ: що бізнесу треба знати

Якби ви 10-15 років тому на робочій нараді згадали б «штучний інтелект», то була б велика ймовірність, що ваші колеги посміялися б. Утім, сьогодні цей термін вже не звучить ніби з фантастичних фільмів, а є одним з найпопулярніших слів у бізнесі та промисловості.

Концепція поняття «штучний інтелект» змінювалася з роками, але в її основі завжди залишалася ідея створити машину, яка здатна мислити як людина. Народився цей напрям як наукова галузь у 1956 році, коли вчені зібралися в Дартмунському коледжі в США та разом зі своїми студентами почали розробку дивовижних на той час програм. Вони створили технології, які вивчали стратегії гри в шашки, розв’язували задачі з алгебри та доводили логічні теореми.

У 1960-х такі дослідження почали фінансуватися Міністерством оборони США, а схожі лабораторії з розробки штучного інтелекту невдовзі поширилися по всьому світу. Вчені розраховували створити машину, здатну виконувати будь-яку людську розумову роботу, уже до кінця століття. Утім, цього і досі не сталося.

Сьогодні штучний інтелект (Artificial intelligence, AI) — це не одна технологія. Поняття охоплює безліч напрямків, інструментів, алгоритмів та систем, усі з яких імітують діяльність розуму людини та здатні до самостійного безперервного навчання. Серед них популярними нині є машинне навчання (Machine learning), глибоке навчання (Deep learning), нейронні мережі (Neural network) тощо.

Краса штучного інтелекту в тому, що його можна застосувати у будь-якій сфері. Наприклад, у галузі охорони здоров’я технології AI використовують для визначення діагнозу: комп’ютер аналізує дані про хворобу, симптоми, інформацію про пацієнта та пропонує лікарю варіанти можливих захворювань. Утім, останнє слово все одно лишається за людиною.

Також штучний інтелект допомагає у боротьбі з коронавірусом: завдяки AI вчені дізналися, як швидко мутує вірус та змогли скоротити час роботи над вакциною проти SARS-CoV-2. Зокрема, ці технології допомагають прогнозувати піки захворюваності на COVID-19 в різних країнах.

У спортивних змаганнях штучний інтелект може проаналізувати за допомогою відео, до прикладу, футбольний матч: тренер отримає від AI звіт з пропозиціями, як оптимізувати розміщення гравців на полі та покращити стратегію гри. А у фінансах штучний інтелект допомагає виявляти шахрайство, покращувати обслуговування та прогнозувати, які послуги знадобляться клієнтам найближчим часом.

Уже звичними для людей стали такі персональні помічники у смартфонах, як Siri від Apple та Alexa від Amazon. Вони навчилися генерувати та обробляти природну людську мову, завдяки чому виконують елементарні команди людини, наприклад, перевірити погоду на завтра, увімкнути будильник чи знайти потрібну інформацію в інтернеті. Також за допомогою таких помічників можна керувати роботом-пилососом чи вимкнути світло: Alexa уже зараз працює з понад 28 тисячами пристроями для розумного дому.

Ринок AI-продуктів для маркетингу зараз активно росте: прогнозується, що до 2025 року його обсяг сягне 40 млрд доларів. Завдяки штучному інтелекту бізнес аналізує поведінку своїх споживачів, персоналізує пропозицію для клієнтів у режимі реального часу та вдосконалює служби підтримки. Наприклад, віртуальні помічники та чат-боти дозволяють менше залучати «живих операторів» до роботи зі споживачами. Штучний інтелект самостійно вивчає найбільш розповсюджені запити, релевантні пропозиції від компанії, а потім надає автоматичні відповіді клієнтам, імітуючи розмову з людиною. Дослідження показують, що ринок чат-ботів зросте на 30% до 2025 року.

Також AI вже зараз допомагає компаніям створювати контент на основі наявних даних. Наприклад, такі сервіси як Wordsmith, Articoolo та Quill використовує Forbes для кращого написання текстів, а американська компанія Persado розробляє AI-рішення для рекламних оголошень.

Штучний інтелект може прогнозувати продажі бізнесу завдяки аналізу багатьох змінних факторів. Для прикладу, американський зоопарк Point Defiance, який щорічно відвідує 700 тисяч людей, об’єднав дані про погоду, продаж квитків, мобільні реєстрації та статистику попередніх років. Так заклад зміг у режимі реального часу передбачати кількість відвідувачів і відповідно до цього коригувати роботу своїх працівників.

Подібно до голосового пошуку за допомогою Siri або Alexa, активно розвивається візуальний пошук. Серед найвідоміших платформ — Google Lens та Pinterest Lens, які пропонують споживачу не вводити довгі фрази у вікно пошуку, а використати зображення потрібного об’єкту. Наприклад, людина може сфотографувати взуття, яке їй сподобалося у колеги, та завантажити фото у пошуковик. AI-система знайде схожі пропозиції в онлайн-магазинах.

Саме розвиток штучного інтелекту дозволив маркетингу вийти на зовсім інший рівень персоналізації. Гіганти світового ринку, такі як Amazon, Welmart, Google та інших, використали AI-технології, щоб створити унікальну пропозицію для кожного клієнта. Система збирає безліч даних про користувачів: історію покупок, пошукові запити, інтереси, геолокацію тощо. Потім штучний інтелект генерує серед мільйона варіантів саме ту стартову сторінку сайту, де людина знайде потрібний їй товар.

Так, пропозиція персоналізується навіть не для групи людей, а для конкретної особистості. І все для того, щоб спростити вибір покупцю та зберегти його час на прийняття рішень.

За допомогою штучного інтелекту персоналізують контент такі платформи, як Netflix, YouTube, Spotify та TikTok. Система аналізує вподобання користувача, його звички у споживанні контенту та створює унікальну для окремого клієнта підбірку з відео, музики чи фільмів. Наприклад, Spotify так персоналізує облікові записи в режимі реального часу для кожного з понад 380 млн користувачів.

Більшість сучасних технологій доступні бізнесу будь-якого масштабу. Під потреби бізнесу можна знайти вже готові пакетні рішення, які будуть значно дешевшими за розробку системи з нуля. Зокрема, для маркетингових кампаній бізнес в Україні може скористатися рішеннями на основі Big Data від Київстару.

Мобільний оператор має свою базу з понад 26 млн абонентів, які щодня генерують величезний масив телеком-даних. Аналіз телеком-поведінки користувачів дав змогу сформувати понад 40 предикативних моделей на базі Machine Learning, які передбачають стать, вік, наявність дітей, заплановані подорожі за кордон, інтереси тощо. На їх основі Big Data-команда Київстару розробила ефективні інструменти для маркетингу, за допомогою яких бізнес може побудувати портрет клієнта, знайти look-alike аудиторію або ж визначати найкраще місце для розміщення реклами чи точки продажу.

Приватні підприємці й середній бізнес зможуть так само легко персоналізувати пропозицію для свого споживача. Для цього Київстар пропонує скористатися таргетованою і тригерною SMS-розсилками, або ж самостійно створити промокампанію на інтелектуальній автоматизованій платформі ADWISOR. Цей інструмент дозволяє обрати потрібну аудиторію, територію розсилки, кількість отримувачів повідомлення, налаштувати час відправки, врахувати бюджетні обмеження та отримати після проведеної кампанії звіти про неї – все це можна зробити дуже просто в інтуїтивно зрозумілому інтерфейсі та навіть за допомогою персональних шаблонів.

Точно не найближчим часом. Можливості штучного інтелекту зараз великі, але все ж обмежені. Головна перешкода для захоплення світу у тому, що ці технології навчаються лише за допомогою даних. Це означає, що будь-яка неточність у джерелі інформації відбиватиметься на результатах.

Також сучасні AI-рішення — вузькоспеціалізовані: вони налаштовані на виконання конкретного завдання. Саме тому ваш персональний помічник у смартфоні не зможе керувати машиною або грати в покер. А система, яка виявляє шахраїв у сфері охорони здоров’я, не зможе з тою ж точністю працювати зі злочинами у фінсекторі.

Зокрема, навчання штучного інтелекту все ще не є на 100% автономним та потребує втручання людини. А тому образи надтехнологій з фантастичних фільмів поки залишаються лише фантазіями.