1.2.1. Масштабирование без пропорционального увеличения затрат
Автоматизация бизнес-процессов, будь то через роботов, программные скрипты или AI, позволяет компаниям расти без экспоненциального роста затрат. Если раньше обслуживание 100 клиентов требовало десять сотрудников, а 1000 клиентов – уже сто, то теперь интеллектуальные системы дают возможность кратно увеличивать количество клиентов при минимальном росте затрат.
Кроме того, AI-платформы легко тиражируемы: обучив модель на одном наборе данных, мы можем мгновенно размножать её и запускать во множестве точек бизнес-процессов.
1.2.2. Уменьшение человеческого фактора и ошибок
Человеческие ошибки – это неизбежная часть любой ручной работы. Но AI-системы умеют работать без усталости, строго по алгоритму и на основе анализируемых данных. Это значительно снижает риск брака, ошибок в документах, неправильных расчётов и прочих сбоев, которые могут дорого обойтись.
1.2.3. Фокус на творческих задачах
Освобождённые от рутинных и повторяющихся операций, сотрудники могут концентрироваться на более ценных для бизнеса задачах: развитии клиентского сервиса, генерации новых идей, стратегическом планировании и т.д. Когда AI «берёт на себя» повседневную рутину, люди могут проявлять креативность и экспертизу там, где алгоритмы пока бессильны или невыгодны.
1.2.4. Глобальное влияние и тренды
Уровень глобализации постоянно растёт. Конкурентами больше не являются компании только в соседнем городе или стране – ими могут быть и сервисы с другого конца света. В гонке побеждают те, кто быстрее реагирует на изменения рынка и умеет адаптироваться. AI и автоматизация – это ключ к такой гибкости.
1.3. Обзор популярных AI-инструментов
В настоящее время существует большое количество AI-инструментов, платформ и фреймворков. Рассмотрим несколько наиболее распространённых и актуальных:
OpenAIИзвестна моделями серии GPT (в том числе ChatGPT), а также системами генерации изображений (DALL-E). Предлагает API, которое легко интегрировать в самые разные бизнес-приложения: от чат-ботов до интеллектуальной аналитики.
MistralОтносительно молодая платформа, специализирующаяся на задачах NLP (Natural Language Processing). Делает упор на оптимизацию и более «лёгкие» модели, что позволяет запускать их даже на сравнительно слабом «железе».