Як B2B-компанії впровадити AI та уникнути факапів
Ще кілька років тому штучний інтелект сприймався як експериментальна технологія з примітивними алгоритмами, що здатна відповідати на типові запитання і то неточно. А інтеграція ШІ в робочі процеси вважалось як щось доступне виключно корпораціям з мільярдними бюджетами.
Сьогодні ж AI-рішення все частіше стають стандартом у B2B: від автоматизації бізнес-процесів до персоналізованих AI-сервісів для вирішення потреб клієнтів. Проте й досі поруч з інноваціями “ходять” упередження, що це непрактично, а разом із можливостями з’являються ризики дарма витрачених інвестицій у нові рішення, які не працюють. Як уникати типових помилок та зробити AI-інструменти справжнім активом для вашого бізнесу?
Для яких задач B2B-сегмент вже використовує AI?
-
1
Для автоматизації процесів: сьогодні інструменти на базі штучного інтелекту допомагають оптимізувати те, що колись робилось вручну людьми. Так вже сьогодні ШІ займається плануванням логістичних маршрутів, обробляє запити та веде клієнтські бази, аналізує велику кількість інформації та видає стислі дані.
-
2
Для прогнозу: AI аналізує велику кількість інформації та може спрогнозувати ризики, динаміку, попит у певній галузі або на групу товарів. Так, наприклад, ритейл за допомогою аналітичних даних споживацької поведінки, може спрогнозувати попит на певні категорії та використати цю інформацію для формування акцій або персоналізованих оферів.
-
3
Для консалтингу та навчання: розробники програм та сервісів на базі ШІ продають свою експертизу іншим компаніям. Консультації, навчання персоналу та супровід стають окремим прибутковим напрямком.
-
4
Індивідуальні продукти на базі AI під запит клієнтів. Створення унікального продукту, що допомагає закрити певні потреби клієнтів виводить бізнеси на новий рівень клієнтоорієнтованого сервісу та, відповідно, доходу.
Наш кейс: інструменти на базі AI для державних закупівель
Ми стали першим електронним майданчиком, що взявся впроваджувати AI-інструменти у сферу державних закупівель Prozorro. Першим інструментом був безкоштовний помічник із базою знань, такий собі чат-бот “консультант 24 на 7”. Далі був створений інструмент для оптимізації перевірки великої кількості документації під час участі у тендері, який скоротив процеси з 3 годин до 5 хвилин. По суті, ми натренували мовну модель бути юристом, або його помічником. І вже цього року ми почали роботу над новими інструментами, що спрямовані на вирішення точкових запитів клієнтів.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Після впровадження 3-х різних рішень можу сказати наступне — створювати інструмент на базі AI для клієнтів непросто, ви 100% будете припуститися помилки, вчитися та допрацьовувати. Проте, для масштабування бізнесу — це точно варто робити.
Факапи компаній, які можуть виникнути під час впровадження ШІ (і як їх запобігти)
Розглянемо підводні камені, які можуть на вас чекати при роботі зі штучним інтелектом та що допоможе їх уникнути.
Очікування vs реальність.
Впровадження AI — це не чарівна паличка. Саме тому вам потрібна гарна база для того, щоб його чомусь навчити. Алгоритми мовних моделей не враховують багато факторів, і вам потрібен час та терпіння, щоб їх адаптувати до своїх потреб. А ще багато тренувань, разом із фахівцями, які допоможуть “відшліфувати” LLM під певні потреби та запити. Так, один з наших інструментів SmartCheck AI, що перевіряє вимоги до тендерної документації, ми тренували півроку на реальних кейсах наших клієнтів та з великою командою юристів.
Неточні дані — слабке місце будь-якої AI-системи.
Часто при розробці чат-ботів враховуються не всі важливі параметри, що призводить до некоректних відповідей, або, навпаки, відповідей на всі питання, що не стосуються теми.
У 2023 році ми створили Smartik — безкоштовного чат-бота для надання відповідей клієнтам в у сфері закупівель. Щоб уникнути помилок, ми обмежили його функціональність: бот не відповідає на запитання, що не стосуються теми, наприклад, про погоду або як приготувати борщ. Я часто тестую інші подібні інструменти та бачу, як це забувають зробити розробники. Чат-боти відповідають на зайві запитання користувачів, витрачаючи ваші бюджети.
Інструмент має працювати виключно з перевіреними джерелами, що мають безпосередній зв’язок до вашого бізнесу або процесів. Такі запобіжні заходи дозволили попередити збої, які часто трапляються в AI-інструментах.
Нестача внутрішніх експертів.
Відсутність спеціалістів, які розуміють принципи роботи AI, призводить до впровадження рішень, які потім компанія немає змоги підтримувати належним чином. Тому вам точно потрібні люди, які зможуть або хочуть розвиватися разом з технологіями. Хочу нагадати, що LLM-моделі постійно вдосконалюються, саме тому при роботі з ними, ваші фахівці так само мають тримати руку на пульсі та постійно вчитись.
Які ж висновки?
AI продовжує розвиватися, і найближчими роками ми побачимо автоматизацію процесів у багатьох сферах. B2B-компанії будуть створювати ще більше персоналізованих ШІ-рішень як для клієнтів, так і для власних потреб. Технології штучного інтелекту — це не просто тренд, а реальна можливість. Зовсім уникнути помилок не вийде. Втім, без них не створюються нові класні сервіси.