Первая важная технология – машинное обучение (МО). Это алгоритмический подход, который позволяет системам автоматически учиться на данных и повышать производительность со временем, не полагаясь на непосредственное программирование. Классический пример – использование МО для прогнозирования продаж. Система может анализировать исторические данные о продажах, учитывать сезонность, трудозатраты и даже рыночные циклы, чтобы давать точные прогнозы будущих продаж. Для успешного внедрения МО в вашем бизнесе обязательно наличие качественных данных. Рекомендуется провести аудит существующих данных, чтобы проверить их достоверность и полноту, а затем использовать методы очистки и нормализации данных перед обучением модели.

Глубокое обучение (ГД), как часть МО, применяет многослойные нейронные сети для обработки и анализа сложных наборов данных. Эта технология особенно эффективна в таких областях, как распознавание изображений и обработка аудиосигналов. Например, многие современные приложения для распознавания изображений (в частности, системы контроля качества на производстве) используют глубокие нейронные сети для выявления дефектов на этапе производства. Настоятельно рекомендуется внедрить тестовые процессы, позволяющие сравнивать результаты ГД с традиционными методами, а также использовать инструменты визуализации нейронных сетей, чтобы понять, как они принимают решения.

Обработка естественного языка (ОНЯ) становится необходимым инструментом для автоматизации взаимодействия с клиентами через чат-ботов и голосовых помощников. Эти системы способны обрабатывать текстовые и голосовые команды, улучшая общение и повышая удовлетворенность клиентов. Например, компания Сбер, используя технологии ОНЯ, создала чат-бота, который отвечает на вопросы по финансовым услугам. Важно обеспечивать постоянное обучение таких систем, используя обратную связь от пользователей для корректировки алгоритмов. Параллельно с внедрением ОНЯ стоит разработать детализированные сценарии, охватывающие все возможные вопросы и ситуации, с которыми может столкнуться клиент.

Компьютерное зрение – еще одна важная технология, позволяющая системам понимать и интерпретировать визуальные данные. Этот подход используется для различных задач: от автоматической проверки качества продукции на производственных линиях до анализа поведения покупателей в магазинах. Например, некоторые ритейлеры применяют системы компьютерного зрения для отслеживания количества покупателей и времени, проведенного у определенной витрины. При внедрении таких систем необходимо учитывать правовые аспекты сбора и хранения изображений и видео, а также обеспечивать высокую защиту данных. Рекомендуется также интегрировать эти технологии в современные системы управления взаимоотношениями с клиентами для анализа данных о клиентах.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) – это технология, позволяющая автоматизировать рутинные задачи, освобождая сотрудников для более сложной работы. Например, многие компании используют RPA для обработки счетов, ведения баз данных или управления документами. Эта технология особенно эффективна для повторяющихся задач и позволяет значительно сэкономить время. Рекомендуется провести анализ процессов, выявляя узкие места и области с высоким потенциалом для автоматизации, прежде чем внедрять RPA.

Методы искусственного интеллекта можно также объединять для создания комплексных решений. Например, интеграция систем глубокого обучения для визуального распознавания с программами ОНЯ может привести к созданию мощных инструментов, которые понимают контекст изображений и связывают их с текстовой информацией, как делают некоторые современные рекламные платформы.