Компании, которые стремятся внедрить в бизнес-процессы ИИ, часто сталкиваются с завышенными ожиданиями. Многие рассчитывают на быстрый результат и не учитывают специфику отрасли, возможные ошибки и потенциальное сопротивление сотрудников, сталкивающихся с инновациями.
Григорий Огнев, аналитик ГК Selecty:
«Часто компании не до конца понимают, какую именно задачу хотят решить с помощью ИИ. В итоге проект буксует на этапе постановки целей или сталкивается с тем, что доступные данные попросту не описывают важные бизнес-процессы. Итог — разочарование, потерянное время и бюджеты, а ведь грамотный подход на старте помог бы избежать этих проблем».
Когда речь идет об окупаемости ИИ, многое зависит от масштаба бизнеса, доступных ресурсов и правильно выбранной стратегии внедрения. Для крупных компаний ИИ может стать настоящим рычагом роста, обеспечивая экономию и увеличение выручки.
Григорий Огнев, аналитик ГК Selecty:
«Среди ключевых задач бизнеса, которые способен решить ИИ, в первую очередь можно назвать предиктивную аналитику. ИИ можно применять широко, но уже в самом продукте: банки, кредитные организации, рекомендательные системы и т.д. Можно спрогнозировать тренд на основе имеющихся данных.
Если говорить о больших языковых моделях (таких, как ChatGPT и другие), первое, что приходит на ум — это инсайты. Можно задать алгоритму контекст и на выходе получить направление для исследований. Также ИИ помогает решать задачи разметки данных, когда по описанию нужно понять, с чем мы имеем дело».
Комментарии Григория Огнева и других экспертов о том, насколько выгодно использовать ИИ, читайте в статье Компьютерра «ИИ в аналитике: выгода или бессмысленные вложения?».
Григорий Огнев, аналитик ГК Selecty:
«Часто компании не до конца понимают, какую именно задачу хотят решить с помощью ИИ. В итоге проект буксует на этапе постановки целей или сталкивается с тем, что доступные данные попросту не описывают важные бизнес-процессы. Итог — разочарование, потерянное время и бюджеты, а ведь грамотный подход на старте помог бы избежать этих проблем».
Когда речь идет об окупаемости ИИ, многое зависит от масштаба бизнеса, доступных ресурсов и правильно выбранной стратегии внедрения. Для крупных компаний ИИ может стать настоящим рычагом роста, обеспечивая экономию и увеличение выручки.
Григорий Огнев, аналитик ГК Selecty:
«Среди ключевых задач бизнеса, которые способен решить ИИ, в первую очередь можно назвать предиктивную аналитику. ИИ можно применять широко, но уже в самом продукте: банки, кредитные организации, рекомендательные системы и т.д. Можно спрогнозировать тренд на основе имеющихся данных.
Если говорить о больших языковых моделях (таких, как ChatGPT и другие), первое, что приходит на ум — это инсайты. Можно задать алгоритму контекст и на выходе получить направление для исследований. Также ИИ помогает решать задачи разметки данных, когда по описанию нужно понять, с чем мы имеем дело».
Комментарии Григория Огнева и других экспертов о том, насколько выгодно использовать ИИ, читайте в статье Компьютерра «ИИ в аналитике: выгода или бессмысленные вложения?».