Что такое автоматизация с применением ИИ?
Что такое автоматизация с применением ИИ?
Автоматизация с применением ИИ – это использование технологий ИИ для упрощения и ускорения бизнес-процессов. Она позволяет заменить ручные операции автоматическими действиями, используя программы, код и настройки для достижения нужных результатов.
Программная автоматизация используется уже много лет – от систем роботизированной автоматизации процессов, которые выполняют задачи вроде заполнения форм, до интеграций SaaS, обеспечивающих обмен данными между корпоративными системами. Однако традиционная автоматизация бизнеса ограничена своими возможностями, поскольку требует постоянного специализированного программирования. Ранее людям приходилось записывать действия в приложениях или писать код, чтобы настроить автоматизацию. Из-за постоянно меняющихся условий такие процессы часто «ломались», и их приходилось создавать заново или регулярно обновлять, чтобы поддерживать работу систем. Это снижало эффективность автоматизации, особенно в крупных организациях.
ИИ решает эти проблемы, сочетая интеллектуальные алгоритмы с существующими инструментами автоматизации и корпоративными базами знаний. Генеративные и прогнозные модели позволяют сортировать, фильтровать, классифицировать и создавать данные, минимизируя участие человека даже в сложных рабочих процессах. Кроме того, ИИ может работать вместе с людьми, беря на себя административные задачи и снижая когнитивную нагрузку на сотрудников.
Какие существуют примеры автоматизации с использованием ИИ?
Решения на основе ИИ находят применение в каждой отрасли и в любом бизнесе. Ниже приведено несколько примеров того, как автоматизация на базе искусственного интеллекта набирает популярность в различных сферах.
Подбор персонала
Автоматизация с применением искусственного интеллекта помогает упростить трудоемкие HR-задачи, такие как отбор кандидатов, обработка анкет, обучение, обмен знаниями, а также управление отпусками и выплатами.
Например, онлайн-брокер Deriv размещал учебные материалы в разных местах – на GitHub, в облачных хранилищах, на внутренних вики-страницах и в обсуждениях Slack. Из-за этого сотрудникам было сложно находить нужную информацию, что замедляло адаптацию новых работников. Использовав ИИ для индексации всех материалов по поддержке клиентов, HR-команда Deriv смогла быстро находить и распространять релевантные учебные материалы для сотрудников из разных отделов. В результате компания сократила время адаптации новичков на 45% и время выполнения задач по найму – на 50 %.
Управление средствами массовой информации
Любая организация так или иначе работает с изображениями и видео – для маркетинга, обучения, адаптации сотрудников или даже как с частью ключевых бизнес-процессов. ИИ помогает ускорить редактирование и обработку медиафайлов, избавляя команды от рутинных задач. Он может генерировать, интегрировать, фильтровать и улучшать контент в зависимости от потребностей бизнеса. Например, фотосток 123RF использует искусственный интеллект для автоматической проверки изображений на соответствие требованиям авторского права и контентным политикам. ИИ помечает неприемлемые изображения всего через несколько секунд после загрузки, помогая компании оперативно устранять нарушения и жалобы. Благодаря автоматизации 123RF смогла перераспределить ресурсы, сократив ручные проверки и направив усилия на развитие бизнеса.
Обслуживание клиентов
Чат-боты на основе искусственного интеллекта поддерживают самообслуживание клиентов и автоматизируют решение типовых проблем, снижая нагрузку на контакт-центры. Кроме того, они могут помогать самим сотрудникам службы поддержки, ускоряя их работу. Например, компания BPC, мировой лидер в области платежных решений, разработала чат-бота, которым могут пользоваться как клиенты, так и сотрудники поддержки. Оператор может ввести запрос клиента в чат-бот, проверить сгенерированный ответ и передать его пользователю. Чат-бот использует технологию retrieval-augmented generation – извлекает данные из внутренних источников знаний BPC и автоматически дополняет запросы, чтобы формировать максимально точные и релевантные ответы.
Продажи и маркетинг
ИИ можно интегрировать во все этапы маркетинговых и торговых процессов – от создания кампаний и рекламных материалов до поддержки отдела продаж с помощью персонализированных рекомендаций и предложений для конкретных клиентов. Например, поставщик управляемых услуг Trek10 использует искусственный интеллект, чтобы предоставить отделу продаж актуальные знания, ускоряющие процесс покупки. ИИ-система компании формирует рекомендации на основе данных, помогает выстраивать доверие с клиентами и предоставляет отчеты, которые позволяют быстрее продемонстрировать ценность продукта и заключить сделку.
Как оценить готовность к автоматизации и внедрению ИИ?
Внедрение технологий генеративного искусственного интеллекта для автоматизации требует определенного уровня готовности бизнеса. Большинство организаций используют модели зрелости, чтобы оценить текущее состояние автоматизации. Такие модели служат ориентиром при постановке целей, определении приоритетов инвестиций и разработке дорожной карты автоматизации.
Внедрите системы управления и безопасности
Прежде чем формировать стратегию, важно определить внутренние принципы и правила того, как в организации будут работать управление и безопасность в сфере автоматизации с применением ИИ. Например, можно предусмотреть:
- Четкое распределение ролей и зон ответственности внутри организации
- «Чемпионов» автоматизации ИИ, включая ключевых заинтересованных лиц
- Политику безопасности, определяющую ограничения на использование данных, принципы управления идентификацией и другие меры защиты
- Руководство по повышению квалификации сотрудников и управлению изменениями
Эти элементы станут фундаментом вашей программы автоматизации на базе ИИ.
Определите стратегию автоматизации и инфраструктуры
Комплексная стратегия в области автоматизации и инфраструктуры помогает обеспечить успех программы и снижает риск недостижения ожидаемой окупаемости инвестиций. При разработке стратегии следует учитывать:
- Сильные сценарии использования в бизнесе
- Современные конвейеры данных
- Политику хранения данных и правила работы с обучающими выборками
- Инструменты и технологии ИИ, которые будут лежать в основе процессов
- Практики непрерывного совершенствования
Также важно заранее определить, как будет измеряться эффективность автоматизации. Выберите и начните отслеживать ключевые метрики, установите исходные значения до внедрения, а затем анализируйте результаты с течением времени. Эти данные помогут принимать более обоснованные решения и повышать эффективность будущих инициатив по автоматизации.
Создайте квалифицированную команду
Формирование сильной ИИ-культуры так же важно, как и создание самих технологий.
В команду, отвечающую за внедрение инфраструктуры и автоматизацию на базе искусственного интеллекта, должны входить системные администраторы, облачные инженеры, разработчики и специалисты по ИИ. Кроме технических специалистов, в команду стоит включить бизнес-пользователей, которые инициируют автоматизацию, а также представителей юридического и ИБ-подразделений.
Существует два подхода к организации таких команд (см. ниже).
- Централизованная команда: отвечает за автоматизацию по всей организации, обеспечивая единообразие в использовании инструментов, управлении данными и других аспектах.
- Распределенные команды: работают над конкретными проектами по модернизации в рамках отдельных подразделений, позволяя достигать результатов быстрее и избегать узких мест.
Централизованная команда обеспечивает единообразие использования инструментов, управления данными и выполнения других задач, связанных с искусственным интеллектом, в организации. Однако распределенные команды быстрее дают результаты и не препятствуют автоматизации.
Каковы ключевые стратегии автоматизации процессов с помощью ИИ?
Серьезные инвестиции в технических специалистов, лицензирование ПО, развертывание и другие дорогостоящие решения, которые не гарантируют нужного результата, – не всегда лучшая стратегия автоматизации. Одновременное внедрение большого количества новых инструментов может перегрузить команду, что приведет к снижению уровня владения технологиями и замедлит внедрение.
В зависимости от конкретных сценариев автоматизацию с применением ИИ целесообразно внедрять постепенно, шаг за шагом. Инструменты и полностью управляемые сервисы AWS предоставляют готовые строительные блоки для быстрого развертывания без лишних затрат. Здесь не требуется крупных предварительных инвестиций – вы оплачиваете только фактическое использование и масштабируете решения по мере необходимости.
Ниже приведены стратегии и инструменты AWS, которые помогут экономично повысить уровень зрелости автоматизации даже при ограниченных ресурсах и опыте внутренних разработчиков.
Унифицируйте поиск по данным
Во многих организациях данные разбросаны по приложениям, репозиториям, файлам и серверам. Одна из главных проблем сотрудников – знать, где и как быстро найти нужные данные. ИИ позволяет создать единый поиск по всем источникам данных, давая сотрудникам возможность выполнять комплексные запросы сразу по всей корпоративной информации. Например, маркетолог может с помощью унифицированного поиска получить доступ ко всем внутренним и внешним материалам по ключевому продукту за последний год, включая публичные кампании.
Amazon Q Business – это корпоративный помощник на базе ИИ, который интегрируется со всеми внутренними источниками данных и сторонними приложениями, предоставляя краткие и точные ответы на сложные вопросы. Он указывает источники данных, поддерживает подключение пользовательских плагинов и работает в безопасной управляемой среде. Такой подход способствует автоматизации и повышает производительность, сокращая время, которое сотрудники тратят на поиск информации.
Расширяйте возможности сотрудников
Каждая команда и каждый сотрудник лучше всех понимают, как именно ИИ может помочь им повысить эффективность работы. Например, специалист по коммуникациям может использовать ИИ для сбора и краткого обзора отраслевых новостей, а бухгалтеру может понадобиться инструмент на основе ИИ для формирования ежемесячных отчетов по времени, затраченному подрядчиками.
Используя технологии обработки естественного языка и автоматизации на базе ИИ, вы можете позволить сотрудникам самостоятельно создавать и управлять рабочими процессами автоматизации с помощью естественного языка. Например, Amazon Q для приложений – это облегченный инструмент создания приложений в составе Amazon Q Business – позволяет пользователям автоматизировать запросы, генерацию контента и выполнение задач в своих рабочих процессах. Приложения создаются простым описанием требований на естественном языке, а затем могут быть размещены, скопированы или адаптированы другими пользователями.
Внедряйте ИИ в разработку и эксплуатацию программного обеспечения
Разработка ПО – одно из направлений, где автоматизация на базе искусственного интеллекта особенно эффективна. ИИ может использоваться для автоматизации таких задач, как:
- обновление устаревших программных систем;
- рефакторинг кода;
- разработка сложных модулей;
- генерация тестовых сценариев и пользовательской документации;
- обогащение данных сторонними источниками;
- поиск и устранение ошибок.
Команда специалистов по работе с ИИ может совместно разрабатывать модели МО, создавать оптимальные конвейеры развертывания, оптимизировать облачную инфраструктуру для минимизации расходов на облако и многое другое.
Amazon Q для разработчиков – это помощник на основе искусственного интеллекта для разработки программного обеспечения, который очень прост в настройке и использовании. Он работает в среде разработчиков и предоставляет продуманные рекомендации по программированию и инфраструктуре, первые черновики кода, автоматический анализ кода, обновления и многое другое. Amazon Q для разработчиков интегрируется с IDE, интерфейсом командной строки, консолью AWS и GitLab, помогая разработчикам, где бы они ни работали.
Внедрение ИИ в аналитику
Отчетность и информационные панели становятся еще более наглядными и полезными благодаря автоматизации на основе ИИ. ИИ помогает аналитикам быстро формировать комплексные отчеты, объединять данные, сравнивать результаты с рыночными показателями и принимать решения быстрее и точнее.
Amazon Q в QuickSight позволяет пользователям создавать выразительные отчеты, настраиваемые панели и исследовать данные с помощью предложенных вопросов, предварительного просмотра и поддержки неточных запросов. Это решение меняет подход к анализу данных, предоставляя руководителям и специалистам многоплановое представление информации, выходящее за рамки привычных инструментов отчетности.
Автоматизация обслуживания клиентов
Автоматизация клиентского сервиса помогает сотрудникам работать эффективнее и ускоряет обслуживание. Специалисты поддержки получают мгновенный доступ к информации о клиентах и продуктах, могут оперативно находить решения без повторных обращений. Клиенты, в свою очередь, пользуются персонализированной онлайн-помощью, принимают осознанные решения о покупке и взаимодействуют с системой, где ИИ и человек дополняют друг друга.
Amazon Q в Connect – это генеративный ИИ-помощник для служб поддержки, который в реальном времени предоставляет агентам и клиентам необходимую информацию и действия для быстрого решения проблем. Он помогает значительно сократить время обработки запросов и повышает качество обслуживания.
Автоматизация управления цепочками поставок
Эффективное управление поставками строится на точном прогнозировании. С помощью инструментов на базе ИИ аналитики могут моделировать различные сценарии, оценивать риски, оптимизировать работу поставщиков и находить скрытые зависимости в данных.
Цепочка поставок AWS – управляемый сервис, объединяющий данные всей цепочки поставок. Он предоставляет аналитические выводы на основе машинного обучения, возможности совместной работы и инструменты планирования спроса.
Amazon Q в Цепочке поставок AWS – интеллектуальный помощник, который помогает командам эффективнее управлять поставками: анализирует данные, предоставляет важные финансовые и операционные показатели и отвечает на срочные вопросы. Это решение упрощает поиск нужной информации и сокращает время, необходимое для обучения, настройки и устранения неполадок в системе управления поставками.
Как AWS может помочь удовлетворить ваши потребности в автоматизации с использованием искусственного интеллекта (ИИ)?
Путь к автоматизации на основе ИИ часто начинается с корпоративного поиска, управляемого чатами на естественном языке, и может развиться в полностью настраиваемые, сложные многоэтапные процессы, охватывающие разные роли и направления деятельности. Благодаря этой новой форме бизнес-автоматизации возможности становятся практически безграничными. Заложив прочную основу, организации могут рассчитывать на повышение производительности, рост удовлетворенности сотрудников и клиентов, улучшение качества управленческих решений, ускорение вывода продуктов, услуг и материалов на рынок и многое другое. Это руководство – лишь отправная точка на пути к автоматизации с помощью ИИ. Вы можете еще больше оптимизировать бизнес-процессы, используя инструменты и сервисы генеративного ИИ на AWS.