Применение машинного обучения в бизнесе позволяет компаниям менять подходы к их функционированию и позволяет открывать новые возможности для развития бизнеса. Машинное обучение дает компаниям возможность автоматизировать бизнес-процессы, повысить точность прогнозов в различных бизнес-задачах, а также выявлять скрытые закономерности в деятельности компании, что в свою очередь ведет к оптимизации и повышению производительности всей деятельности. Например, исследование GitLab 2025 года показало, что компании, внедряющие инновации в области программного обеспечения на базе ИИ, сообщают об увеличении выручки на 53%, а также об увеличении производительности труда разработчиков на 54%. Также согласно результатам того же исследования GitLab британские разработчики экономят в среднем 417 часов в год за счет автоматизации рутинных задач. Поэтому на сегодняшний день применение технологий искусственного интеллекта в бизнесе для автоматизации процессов и повышения производительности труда является не просто обоснованным решением, а является залогом успешности и возможности остаться компании на плаву в своей отрасли.
Наталия Емельянова, доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета рассказывает об основных направлениях использования машинного обучения в бизнесе:
Машинное обучение хорошо зарекомендовало себя в сфере взаимоотношения с клиентами. Для повышения лояльности своих клиентов и привлечения новых компаниям необходимо постоянно совершенствовать процесс обслуживания клиентов. Для решения такой задачи машинное обучение дает хороший инструмент взаимодействия с клиентом в виде чат-ботов и виртуальных помощников. Преимуществами использования таких инструментов являются круглосуточная доступность, позволяющая осуществлять поддержку клиентов в любое время суток, благодаря чему сотрудникам компании не нужно работать сверхурочно или по ночам; высокие скорость, эффективность и релевантность, т.к. чат-боты и виртуальные помощники позволяют обрабатывать информацию значительно быстрее людей и сокращать время ожидания клиентов; масштабируемость, т.к. чат-боты могут изменяться и развиваться, чтобы решать несколько задач (запросов клиентов) одновременно, а также предоставлять компаниям возможность использования технологий без увеличения численности сотрудников; высокая персонализация, т.к. анализ данных и машинное обучение позволяют создавать персонализированные предложения для клиентов на основе их прошлых взаимодействий и поведения. Это позволяет повысить вовлеченность клиентов и их лояльность, т.к. клиенты будут чувствовать, что их желания и потребности учитываются.
Также ммашинное обучение широко используется для совершенствования операционной деятельности компаний и оптимизации бизнес-процессов. Одним из таких процессов является управление цепочками поставок. Для оптимизации цепочек поставок машинное обучение может применяться в следующих контекстах: при прогнозировании спроса, т.к. расширенная аналитика позволяет точнее прогнозировать потребительский спрос, что в свою очередь позволяет сократить расходы, связанные с избыточными запасами; при управлении запасами, т.к. внедрение методов управления запасами поможет минимизировать расходы компании и обеспечить наличие достаточных запасов в случае необходимости; при оптимизации логистики, т.к. применение машинного обучения для анализа маршрутов транспортировки позволяет сократить сроки доставки; при обслуживании оборудования, т.к. использование машинного обучения и аналитики данных позволяет прогнозировать вероятности выхода из строя оборудования, что позволяет компаниям заблаговременно планировать техническое обслуживание и избегать производственных потерь.
Использование решений на основе моделей машинного обучения может быть эффективным и для управления рисками в бизнесе. Машинное обучение для управления рисками применяется в контексте анализа сценариев, т.к. модели машинного обучения могут представлять сценарии для подготовки к любым рискам, которые могут повлиять на бизнес. Также в контексте управления рисками машинное обучение применяется для оценки рисков при разработке моделей прогнозирования и анализа потенциальных рисков, для мониторинга рисков в реальном времени, для соблюдения нормативных требований.
Распространенным применением машинного обучения является трансформация управления персоналом в рамках стратегии, направленной на улучшение работы HR-отдела, соответствие его бизнес-целям и адаптацию к меняющимся условиям труда. Привлечение талантов и управление вовлеченностью сотрудников являются важнейшими компонентами этой трансформации, в рамках которых машинное обучение применяется для улучшения обратной связи, общения внутри компании и создания для сотрудников возможностей карьерного роста. Т.е. модели машинного обучения можно использовать для получения и анализа отзывов от сотрудников и предоставления им программ обучения с целью повышения их квалификации.
Также подбор персонала может включать инструменты искусственного интеллекта для поиска лучших кандидатов на любые вакансии. Использование машинного обучения для поиска наиболее подходящих кандидатов устранит необходимость в традиционных методах подбора персонала, обеспечит наличие у кандидата необходимого опыта работы и поможет отслеживать кандидатов, поддерживая коммуникацию и улучшая процесс найма.
Конечно, машинное обучение нашло применение и в области принятия решений на уровне, как среднего звена управления, так и топ-менеджмента. Принятие решений в любой компании в настоящее время сопряжено с использованием инструментов бизнес-аналитики, основой которой являются модели машинного обучения. Инструменты бизнес-аналитики на основе моделей машинного обучения могут помочь сотрудникам понять сложные точки данных о бизнесе с помощью визуальных отчетов и путем предоставления панелей мониторинга, где эти данные легко доступны. Также благодаря машинному обучению становится возможным использование исторических данных для понимания прошлых результатов деятельности компании, что может повлиять на будущие решения. И конечно же использование машинного обучения помогает прогнозировать будущие результаты для бизнеса.
Развитие технологий искусственного интеллекта, таких как глубокое обучение, обработка естественного языка и обучение с подкреплением, приведет к значительному прогрессу в машинном обучении. Машинное обучение будет развиваться по мере развития технологий, а компании применяя его в своей деятельности смогут повысить свою производительность, используя ИИ для открытия новых возможностей оптимизации своей деятельности.
