На другій конференції AI Day, що відбулася на початку квітня, учасники обговорювали трансформаційний вплив штучного інтелекту (ШІ) на бізнес-процеси, зокрема, на маржинальність та продуктивність компаній. Фокус дискусії був спрямований на пошук балансу між імітацією робочої діяльності та реальним зростанням ефективності, а також на розробку практичних інструментів для вимірювання результатів впровадження ШІ.
Про вплив ШІ на операційні процеси
Впровадження рішень на базі штучного інтелекту, хоч і сприяє ефективному виконанню індивідуальних завдань, може призводити до значних часових витрат на етапі побудови робочого стеку. Операційний директор UCLOUD Сергій Колесниченко відзначив, що найбільша часова прогалина була зафіксована під час розробки інструментів на власній інфраструктурі. Цей процес, що тривав місяцями, зрештою дозволив досягти суттєвої автоматизації завдань та отримувати більш повні звіти.
Сергій Колесниченко, операційний директор UCLOUD
Як ШІ впливає на зростання продуктивності
Для кращого розуміння поведінки потенційних клієнтів, компанія інтегрувала мовну модель з аналітикою продажів. Ця синергія дозволила керівникам відділів продажів отримати глибше розуміння клієнтського шляху, включаючи процес прийняття рішень. Це, в свою чергу, підвищило видимість потенційних клієнтів у воронці продажів. До впровадження такого підходу, за оцінками, приблизно 80% взаємодій між потенційним клієнтом та провайдером залишалися незафіксованими.
Це підвищило видимість шляху потенційного клієнта у воронці продажів.
Метрики оцінки продуктивності компанії
З фінансової точки зору, ефективність бізнесу вимірюється зростанням прибутку та оптимізацією витрат. Тому всі інструменти, включаючи рішення на базі ШІ, оцінюються через призму їхнього впливу на фінансовий результат. Принципи вимірювання ефективності компаній залишаються незмінними, незалежно від конкретних ШІ-інструментів чи технологій, що впроваджуються.
Сергій Колесниченко, операційний директор UCLOUD
Роль спеціалістів у найближчій перспективі
Професійний ландшафт можна умовно розділити на дві категорії: робота руками та робота головою. Цікавим є приклад, коли у деяких дата-центрах заробіток електрика може перевищувати дохід ML-інженера, що свідчить про те, що цінність спеціаліста визначається не лише рівнем знань, але й специфікою його діяльності. У сферах, де ключовим є інтелектуальний внесок, ШІ поступово бере на себе рутинні завдання.
У людини залишається лише одна задача – мислити, аналізувати, ухвалювати рішення.
Цей вид діяльності, що вимагає унікальних людських якостей, не підлягає аутсорсингу.