Искусственный интеллект (ИИ) — активный тренд в бизнесе. По данным опроса Ассоциации менеджеров, проектом МашТех Издательского дома Новые Отраслевые Медиа, 39% крупных российских компаний уже используют ИИ в своей работе.
Технологию активно внедряют во всех сферах бизнеса, и менеджмент не стал исключением. Сегодня ИИ-технологии все чаще применяют для управления бизнес-процессами и проектами. В статье расскажем, как начать использовать искусственный интеллект и интегрировать его в инфраструктуру компании.
Что такое управление бизнес-процессами
Современный стандарт управления бизнес-процессами — это BPM (Business Process Management). В этой концепции работу компании видят как комплекс взаимосвязанных процессов, связанных между собой и идущих параллельно: это продажи, продвижение, бухгалтерский учет, логистика и так далее. Задача менеджмента бизнес-процессов — настроить их так, чтобы компания работала как хорошо отлаженный механизм.
Важно различать управление бизнес-процессами и управление проектами (проджект-менеджмент).
Управление бизнес-процессами. Бизнес-процессы — это постоянные операции внутри компании: обработка заказов, обслуживание клиентов, бухгалтерский учёт и т.д. Они идут непрерывно, и управлять ими нужно постоянно. Для управления такими процессами внедряют CRM и BPM системы, платформу 1С.
Управление проектами. Проекты имеют четкое начало, конец и результат. Например, нужно запустить новый продукт на рынок, построить здание, разработать приложение. Управление проектами помогает достичь конкретной цели за ограниченное время максимально эффективно и без ошибок. Для управления проектами тоже есть свои IT-решения: они помогают раздавать задачи в рамках проекта и контролировать их выполнение, делают удобнее общение внутри команды.
Раньше все IT-решения для управления бизнес-процессами и проектами были направлены только на автоматизацию и упрощение рутинных процессов. Чтобы сделать их еще полезнее, разработчики стали использовать в таких сервисах и системах технологии искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект и преимущества его применения
Искусственным интеллектом мы называем способность компьютерной системы решать задачи, которые требуют человеческого интеллекта: распознавать речь и образы, принимать решения, анализировать данные и делать прогнозы.
Сравним привычную автоматизацию и искусственный интеллект. Стандартные системы автоматизации, такие как CRM, сами выполняют рутинные задачи. Но все алгоритмы действий и параметры ей задает человек (например, настраивает 1С). Искусственный интеллект имитирует человеческое мышление, а потому эффективен даже там, где обычные системы автоматизации бессильны.
ИИ умеет:
- Распознавать образы на изображениях, фото и видео.
- Обрабатывать текст и человеческую речь (NLP — Natural Language Processing).
- Анализировать огромные массивы данных в тысячи раз быстрее человека.
- Выполнять за человека рутинные процессы: например, обрабатывать клиентские заявки.
- Самостоятельно создавать тексты и изображения на основе алгоритмов машинного обучения.
Исходя из своих возможностей, искусственный интеллект может выполнять разные функции, полезные для бизнеса.
Обрабатывать и анализировать информацию. Допустим, ИИ выявил, что аудитория лучше реагирует на баннеры с фото людей, чем с рисунком — маркетологи заменили картинки во всех каналах продвижения, конверсия повысилась.
Общаться с клиентами. Умение ИИ распознавать и анализировать текст и голос позволяет создавать чат-ботов, переводчиков, виртуальных ассистентов, роботов для обзвона.
Прогнозировать события. Например, ИИ способен предсказать всплеск спроса на конкретный товар, и компания сможет заранее к нему подготовиться: увеличить объем закупок, усилить производство.
Оптимизировать и планировать. ИИ может скорректировать маршруты доставки на основе данных о пробках или помочь снизить энергопотребление на производстве, обнаружив регулярные эпизоды «холостой» работы оборудования.
Отслеживать визуальные триггеры. Искусственный интеллект на предприятии может автоматически определять брак на линии производства или распознавать лица в системах контроля доступа.
Генерировать контент. ИИ создает тексты, изображения, музыку и видео на основе заданных человеком параметров, текстовых запросов или шаблонов.
Управление бизнес-процессами с помощью искусственного интеллекта
Технологии роботизации процессов (RPA). Такие роботы могут сами заполнять экранные формы и таблицы, автоматически переносить данные между базами — словом, выполнять всю рутинную работу и освободить сотрудников для более важных дел.
Умные помощники. Такой ИИ-ассистент может самостоятельно работать с первичной документацией, сверять копии документов с оригиналами, обрабатывать входящие письма.
Виртуальные помощники, роботы и чат-боты для автоматизации рутинных задач. Решения на базе искусственного интеллекта от MANGO OFFICE способны улучшить клиентский сервис компании на всех точках взаимодействия на пути пользователя:
- Голосовой робот принимает 100% звонков клиентов в режиме 24/7, решает до 90% типовых задач без привлечения оператора и обзванивает базу со скоростью до 10000 звонков в час;
- Чат-бот отвечает на текстовые запросы клиентов в любое время суток, оформляет заказы без участия сотрудника, делает рассылку и напоминает о брошенной корзине;
- Робот-администратор сам собирает информацию из CRM-системы, настраивает и запускает кампанию исходящего обзвона, а потом формирует статистику по результатам;
- Система речевой аналитики обрабатывает голосовую и текстовую информацию из чатов и звонков, а затем формирует наглядные отчеты, по которым легко оценить работу каждого сотрудника;
- Система контроля качества на базе ИИ оценивает диалоги операторов с клиентами в режиме реального времени, анализирует обратную связь и выявляет самые частые проблемы.
Искусственный интеллект в управлении проектами
В проджект-менеджменте искусственный интеллект может стать персональным ассистентом руководителя проекта, а также систематизировать и упростить командную работу.
Инструменты для управления проектами и командой. Помогают выстраивать коммуникацию в команде, планировать задачи и отслеживать их выполнение. Некоторые системы сами ранжируют задачи по приоритету и подсвечивают самые важные.
Интеллектуальные планировщики. Это системы планирования времени и назначения встреч в рамках проекта. ИИ анализирует приоритетность задач, доступность участников и сам предлагает удобное время для встречи.
Виртуальные ассистенты. Они помогают руководителю проекта управлять командой: общаться с коллегами, ставить задачи, следить за их статусом. Такой ассистент может анализировать данные в ходе работы над проектом и давать рекомендации по улучшению процессов.
Эти и другие инструменты помогают завершать проекты быстрее и снижать количество ошибок.
Другие решения для бизнеса
Есть и другие инструменты на базе искусственного интеллекта, которые компании активно внедряют в работу.
Аналитика больших данных (Big Data). Такие инструменты за несколько дней обрабатывают настолько большие массивы информации, что у человека на это ушли бы годы. Это помогает находить закономерности и прогнозировать важные показатели: например, рост или спад спроса на услугу.
Генеративный ИИ. Это большая категория сервисов, которые генерируют уникальный контент: тексты, изображения, видео, музыку. Такие сервисы могут создать иллюстрацию или пост для соцсетей (Gervin AI), написать песню (Suno) или даже создать целый сайт с нуля (Craftum AI). Эти инструменты используют маркетологи, SMM-менеджеры.
Как внедрить решения на основе ИИ
- Определите цели.
Перед началом внедрения ИИ важно понять, какие именно проблемы компания хочет решить. Например, клиенты недовольны службой поддержки или рекламные кампании не приносят результат. Четкие цели помогут выбрать подходящие ИИ-инструменты.
Пример: если цель — улучшить обслуживание клиентов, то компания может выбрать чат-боты и автоматизированные системы поддержки.
- Оцените инфраструктуру.
Проверьте, насколько системы, которые уже использует компания, готовы к интеграции ИИ. Например, если у компании нет центральной базы данных, которая собирает информацию о клиентах, то ИИ не сможет ее эффективно анализировать.
- Продумайте интеграцию с существующими системами.
ИИ должен легко интегрироваться в существующую ИТ-инфраструктуру. Это может потребовать адаптации бизнес-процессов, настройки API и интеграции с существующими ERP, CRM или другими системами управления.
Пример: внедрение ИИ для анализа клиентских данных в розничной сети потребует интеграции с CRM-системой, чтобы данные о покупках, предпочтениях и взаимодействиях с клиентами поступали в ИИ-модели для анализа.
- Запустите пилотный проект.
Прежде чем внедрять ИИ в полную силу, важно протестировать ИИ на небольшой части бизнеса и убедиться, что он работает эффективно.
Пример: можно протестировать ИИ на прогнозировании спроса для одной категории товаров перед внедрением его на все продуктовые линейки.
- Обучите сотрудников.
На этом этапе нужно обучить персонал работе с новыми инструментами, чтобы они могли использовать их потенциал на полную мощность. Например, при внедрении робота-администратора для запуска обзвонов нужно научиться правильно задавать ему исходные параметры с помощью конструктора сценариев.
Выводы об ИИ в менеджменте
- Искусственный интеллект не только автоматизирует бизнес-процессы, но и анализирует массивы данных, прогнозирует события и принимает решения.
- Для управления проектами и бизнес-процессами есть свои ИИ-инструменты: чат-боты, умные помощники, технологии роботизации процессов.
- Выбор ИИ-инструмента зависит от целей и задач бизнеса.
- При внедрении ИИ-решений важно подготовить инфраструктуру и обучить сотрудников работе с искусственным интеллектом.
