У наш час штучний інтелект і дані є центральними рушійними силами, що визначають конкурентоспроможність компаній.
Яна Фаренюк, Chief Data Scientist, керівниця аналітичного юніту MADLAB Razom Group розповіла про глобальні тенденції, перспективи і виклики інтеграції AI та data-based рішень у бізнес, наголошуючи на їх стратегічній важливості.
AI — це не лише технологія майбутнього, але й потужний інструмент сьогодення, що трансформує бізнес і відкриває нові можливості через пошук ефективних і прогресивних рішень.
Data Science — це мультидисциплінарна наука про дані, яка використовує методи та алгоритми для аналізу даних та отримання знань з них. Data Science поєднує знання математики, статистики, комп’ютерних наук та предметної області.
AI — це широкофункціональний інструмент Data Science, який здатний генерувати контент, аналізувати інформацію і формувати рекомендації спираючись на методи ML. Машинне навчання — це галузь AI, де системи можуть вивчати дані, визначати закономірності та приймати рішення з мінімальним втручанням людини.
В останні роки через поширення мовних моделей (генеративного ШІ) під АІ часто розуміють саме інструменти, які дають можливість створювати контент (текст, фото, відео тощо), але AI — це і системи, які розпізнають об’єкти (computer vision), роботи, а також інструменти Data Science, які працюють з якісними і кількісними даними.
Сучасний стан розвитку ринку говорить, що прогнозна аналітика, Data Science та AI є визначальними технологіями ХХІ ст. Вже в найближчому майбутньому AI та Data Science все більше використовуватимуться на щоденній основі кожним з нас для вирішення складних проблем і це приноситиме величезну цінність для бізнесу і всього людства.
Масштабування впровадження AI: від традиційних підходів до нових горизонтів
AI вже є не просто додатковою технологією, а стратегічною необхідністю для сучасних підприємств. Впровадження AI набуває все більшої важливості у різних сферах: від ERP і фінансів до маркетингу, HR тощо. AI може допомагати в автоматизації процесів, створенні нових цінностей для бізнесу шляхом підвищення ефективності та прискорення інновацій.
В сфері маркетингу при роботі з потенційною аудиторією ML та AI можуть бути застосовані на всіх етапах: reach, act, convert та engage. Робота з даними дає змогу оптимізувати рекламні кампанії, прогнозувати результати, збільшувати лояльність клієнтів та частоту покупок. Такі технології дають змогу оптимізувати витрати та прискорити бізнес-процеси, що в кінцевому результаті дає змогу отримувати кращі бізнес-результати.
Сучасний стан ринку AI
AI є невід’ємною частиною економіки: 92% компаній Fortune 500 вже використовують AI, а 76% підприємств загалом використовують чи розглядають до використання AI. Однак виникає інша важлива проблема — оцінка ефективності його впровадження.
65% компаній, які інвестували в АІ, не бачать вагових результатів. Частково це пов’язано з хайпом, оскільки лише 1 з 10 продуктів справді використовує AI, а решта може стосуватись просто збору чи обробки даних і продаватись під виглядом AI.
Крім того, є проблема довіри до результатів роботи і проблеми з втратою конфіденційних даних, які вирішуються чітким стратегічним підходом при впровадженні АІ в бізнес-процеси.
Ключові напрямки розвитку
- Data як основа AI: AI неможливий без якісних даних, що підкреслює важливість їх обробки та уніфікації. Ефективне впровадження AI вимагає створення сучасної архітектури даних, що включає інтеграцію, безпеку, управління якістю та дотримання конфіденційності. Лише 0,5% усіх доступних даних аналізується, тоді як 60% генерується бізнесом, що створює потенціал для покращення бізнес-процесів шляхом залучення більшої кількості інформації. Дані мають швидко трансформуватися у дієві практичні рішення завдяки пошуку прихованих інсайтів в них. Дані, які просто зберігаються на сервері швидко втрачають свою цінність, а бізнес втрачає додаткові можливості для зростання.
- Генеративний AI буде трансформуватись через перенасичення ринку. Інструменти GenAI, як ChatGPT, на поточний момент стабілізували кількість користувачів через їх високу пенетрацію, а також у зв’язку з сильним відтоком клієнтів через втрату довіри до результатів роботи, оскільки вони помиляються. У даному випадку необхідно перейти від принципу «довіряй, але перевіряй», до принципу «перевіряй, але довіряй». Побудова trusted AI та перехід до мультимодальних рішень (текст, зображення, аудіо та відео тощо) є ключовим. Очікується, що до 2027 року 40% AI-рішень будуть мультимодальними.
- Трансформація робочої сили: AI не тільки підвищує ефективність та швидкість виконання різноманітних завдань, але й здатний компенсувати нестачу кадрів, яку відчуває 25% компаній, оскільки AI підвищує продуктивність на 20-30%.
Найефективніший підхід — співпраця людини та AI, яка дозволяє частково автоматизувати рутинні завдання, зберігаючи унікальність людського інтелекту та досягаючи ефективної співпраці Human Intelligence та AI. Human Intelligence взагалі є і буде ключовим фактором диференціації AI. Майже повна чи повноцінна автоматизація вимагає надвисоких інвестицій, проте за оцінками експертів світ може досягнути 100% автоматизації рутинних процесів вже до 2080 року і цей прогноз постійно стає більш оптимістичним завдяки технологічному ривку останніх років.
Майбутнє AI: мультиагентні системи та універсальні AI–помічники
Автоматизація складних робочих процесів можлива завдяки мультиагентним системам, які використовують кілька спеціалізованих AI-агентів для виконання різноманітних завдань і тим самим сприяють максимальній автоматизації. Усі агенти координуються головним AI-агентом для досягнення оптимальних результатів. Це дозволяє компаніям бути гнучкими, швидше адаптуватися до змін і покращити економічні показники.
Google DeepMind вже представили на ринок універсального ШІ-помічника «Project Astra». Це система, яка являє собою мультимодальний ШІ який може «бачити» навколишній простір, розпізнавати об’єкти і допомагати з різними завданнями. Уявити появу таких технологій ще 5 чи 10 років назад було чимось неймовірним, проте зараз це наша реальність і неймовірне майбутнє.
Виклики впровадження AI
AІ — золота жила для інновацій, але і золота жила ризиків, зокрема через втрату конфіденційності і захисту даних, з якими стикається 40% компаній. Конфіденційні дані, які ви передаєте моделям, можуть бути використані іншими. Для запобігання зловживанням необхідно дотримуватися принципу «Your data is your data». Краще мати менші моделі, але на приватних даних і хмарах, які забезпечують безпеку інформації.
Основними труднощами є брак експертизи, високі витрати, нереалістичні очікування та відсутність стратегічного підходу. Враховуючи, що вартість АІ-інновацій дуже висока, партнерство і кооперація є ефективним шляхом розвитку ринку. Шукайте партнерів і через test & try знаходьте варіант, який найкраще відповідає вашим очікуванням та потребам, а також резервуйте інвестиції під АІ одразу на найближчі кілька років.
Рекомендації для компаній:
- Фокус на конкретні use cases: визначте сфери, де AI приноситиме найбільшу бізнес-цінність, і поступово масштабуйте його впровадження.
- Інвестиції в інфраструктуру даних: висока якість даних — критичний фактор успішного впровадження AI.
- Навчання співробітників: підвищення знань базових принципів AI, критичного аналізу результатів, покращення технічних навичок тощо.
АІ — революція, якою колись були ПК. Повноцінний економічний ефект ми помітимо щонайменше за кілька років, проте AI вже зараз забезпечує прискорення зростання, збільшення доходу, підвищення ефективності, економію витрат і формує ефективніші бізнес-процеси. Наше майбутнє — це перехід до персоналізованого споживчого досвіду, від пошуку інформації до формування запиту в систему і отримання релевантних пропозицій. Бізнес, керований AI та даними, стане нормою, забезпечуючи ефективність і конкурентоспроможність.
Висновки
AI стає центральною технологією для трансформації бізнесу, але його впровадження вимагає стратегічного підходу, спрямованого на використання якісних даних, побудову якісних моделей та управління ризиками. Майбутнє належить комплексним продуктам, мультиагентним системам і мультимодальному генеруванню контенту, які відкривають нові горизонти для інновацій і розвитку.
Власні підходи роботи з даними, що об’єднують знання Data Science, AI та MarTech, стануть найціннішим ресурсом для пошуку шляхів оптимізації маркетингових інвестицій та диференціації на ринку. При роботі з АІ швидкість є критичним фактором: використовуйте моделі, навіть якщо вони не точні на 100%, аби не проґавити майбутнє.
RAZOM GROUP та MADLAB, будучи амбасадорами інновацій, уже сьогодні демонструють успішність впровадження data-driven рішень на базі технологій ML та Data Science. Моделювання дозволяє визначити вплив кожного фактору на фінальні бізнес-результати, знайти оптимальне поєднання всіх складових, щоб максимізувати віддачу від кожної вкладеної гривні. Наші досягнення в області маркетингової аналітики, включаючи marketing mix modeling та бізнес-симуляції, допомогли понад 100 клієнтам оптимізувати маркетингові інвестиції, підвищуючи ефективність до +70% залежно від специфіки категорії та бізнесу.
Це свідчить про те, що це не далеке майбутнє, а реалії українського ринку. Для того щоб йти в ногу з часом і активно зростати на висококонкурентних ринках бізнесу, необхідно вже зараз:
- збирати дані;
- створювати та впроваджувати аналітичні продукти;
- шукати партнерів, які мають хорошу експертизу та зможуть принести додаткову цінність бізнесу;
- використовувати усі переваги аналізу даних та впровадження AI.
Як і в будь-яких дослідженнях — ви не завжди знаєте, до якого результату прийдете. Але ви точно нічого не отримаєте, якщо не спробуєте. Пошук додаткових конкурентних переваг може бути у вас на сервері. Ми живемо в час, коли ми можемо будувати AI на живих даних та інтегрувати AI в живі бізнес-процеси. З AI на нас чекає дивовижне майбутнє і не треба цьому опиратися!