Как успешно внедрить искусственный интеллект в ваш бизнес

В 2024 году приоритетом №1 в бизнес-инвестициях являются вложения в искусственный интеллект. Согласно исследованию «2023 Emerging Technology Survey» агентства PwC, 58% компаний планируют в первую очередь вкладывать средства в ИИ, а уже потом – в другие инновационные технологии. Но как это сделать правильно? Наше краткое руководство даст вам некоторое представление о том, что потребуется для успешного внедрения ИИ в ваш бизнес.

Шаг 1: Определите, с чем может помочь ИИ

Первым делом нужно проанализировать работу компании и определить, в каких областях ее можно улучшить. С чем-то будет способен помочь искусственный интеллект.

Он часто оказывается отличным средством ускорения рабочих процессов и повышения производительности труда в таких сферах, как обслуживание клиентов, кибербезопасность, создание маркетингового контента, административные операции, ведение отчетности, поиск информации, внутренние коммуникации, анализ данных и т.д. Все это прекрасные примеры того, что внедрение ИИ делает работу компании более эффективной, а это, в свою очередь, может привести к повышению ее прибылей.

Шаг 2: Выберите ИИ-решение

Маловероятно, что вы сможете сразу устранить абсолютно все, что ведет к неэффективной работе. Поэтому нужно определиться с приоритетами и подобрать оптимальное ИИ-решение.

В некоторых областях доступны универсальные решения, основанные на подписке: достаточно оплатить лицензию, и ваши сотрудники смогут сразу же начать ими пользоваться. Отличным примером служит генеративный ИИ – по данным агентства McKinsey, это один из самых популярных вариантов инвестиций в ИИ.

Есть и другие сферы, для которых можно купить готовый фреймворк, но вам все равно потребуется серьезная настройка, чтобы адаптировать решение к вашим конкретным потребностям. Например, чат-бот для обслуживания клиентов может быть основан на существующей языковой модели, но вам придется инвестировать в «обучение» алгоритма, используя данные, специфичные для вашей компании.

Наконец, в некоторых случаях потребуется создание полностью уникального, индивидуального решения с нуля. Это особенно важно в случае с конфиденциальными данными. Сюда, разумеется, входят инвестиции в машинное обучение, которое затем можно использовать для принятия решений и оптимизации текущих рабочих процессов. Хорошим примером служат инструменты финансового прогнозирования и интеллектуального производства. Такие решения будут идеально соответствовать вашим потребностям и могут привести к большим выгодам, однако для их внедрения потребуется больше времени и финансовых вложений.

Шаг 3: Подготовьте инфраструктуру

Искусственный интеллект требует огромных вычислительных мощностей, особенно если вы инвестируете в оригинальные решения и машинное обучение. Вероятно, вам понадобятся мощные серверы, а также быстрое и надежное широкополосное сетевое подключение. Когда речь идет об искусственном интеллекте, успешное внедрение также зависит от защиты данных. Без этого вы подвергаетесь рискам «отравления модели» (внедрения вредоносных данных в модель на этапе обучения), утечки конфиденциальной информации и внутренних киберугроз. Все это может привести к финансовым потерям из-за последующих судебных исков или использования дефектной ИИ-модели.

Шаг 4: Подготовьте оборудование

Как только инфраструктура и решение на базе ИИ будут готовы, нужно подготовить к их использованию ваших сотрудников. Начать можно с рабочих устройств, таких как ноутбуки. Чтобы быстро обрабатывать ИИ, нужно будет оснастить сотрудников компьютерами со встроенным нейронным процессором, который специально предназначен для подобного рода задач. Отличным примером такого устройства является ASUS ExpertBook B5 – ноутбук для современных профессионалов.

Помимо мощного центрального процессора с поддержкой ИИ и дискретной видеокарты NVIDIA GeForce RTX, он оснащен множеством бизнес-ориентированных функций, включая ИИ-решения для видеоконференций (двустороннее интеллектуальное шумоподавление ASUS, камера ASUS AiSense), поддержка платформы vPro (опционально) для удаленного администрирования и криптопроцессор TPM 2.0 для хранения аутентификационных данных в зашифрованном виде. Ноутбук также оснащен специальной кнопкой Microsoft Copilot, которая позволяет быстро вызывать ИИ-ассистента.

Некоторые ИИ-приложения – облачные. Это может стать проблемой для гибридных сотрудников, если у них дома нет быстрого и стабильного интернет-подключения – эффективность труда снизится. Чтобы решить эту проблему, можно предложить сотрудникам произвести апгрейд домашнего сетевого оборудования.

Шаг 5: Проведите обучение

Не все люди будут в восторге от ИИ и сразу же поймут, как использовать эти инструменты. Уделите время обучению своего персонала, расскажите о системах и приложениях, предложите интересные варианты использования новых технологий и т.д. Поскольку эта сфера для многих неизведанная, многие могут не понимать правила ответственного использования ИИ. ИИ-этика должна стать важной частью обучения, прежде чем ваши сотрудники смогут полностью приступить к рабочим процессам с использованием ИИ.

Шаг 6: Следите за тенденциями

Искусственный интеллект развивается очень быстро, и новые инструменты анонсируются почти каждый день. Совсем недавно компания Microsoft выпустила новые функции Copilot, Intel запустила новую инициативу для ускоренной разработки ИИ, а NVIDIA представила новый облачный сервис, который поможет предприятиям разрабатывать крупномасштабные языковые модели. Поскольку все технологические гиганты сосредоточились на ИИ, новые функции, возможности и приложения становятся доступными максимально быстро. Наверняка, ваши конкуренты будут использовать ИИ, чтобы получить определенные преимущества. Поэтому оставайтесь в курсе событий, адаптируйтесь к постоянно меняющемся рыночным условиям и следите за последними разработками в сфере ИИ. Продолжайте инвестировать в ИИ для своего бизнеса по мере появления новых функций или возникновения у вас новых потребностей.

Чтобы узнать, как ASUS может помочь вашей компании, перейдите по следующей ссылке.
Решения ASUS для корпоративных клиентов