Умные ИИ-агенты: как они работают и почему это будущее автоматизации

Автоматизация с помощью ИИ – хороший способ повышения эффективности бизнеса. AI активно внедряется в разные направления коммерческой деятельности и позволяет оптимизировать, ускорить и упростить многие рутинные процессы. В этой статье расскажем, как работает искусственный интеллект в автоматизированных системах, что автоматизирует ИИ, какие задания он способен выполнять, и как помогает компаниям.

Искусственные интеллектуальные агенты – автономные «умные» системы, которые взаимодействуют с окружающей средой, успешно обучаются, принимают решения на основе полученного опыта и даже совершают действия. Это происходит автоматически, без участия людей.
Откуда берутся агенты? Их создают специализированные конструкторы, принцип работы которых основан на машинном обучении с внедрением NLP, то есть обработки естественного человеческого языка.

Искусственный интеллект в системах автоматизации функционирует по циклической цепочке, включающей три последовательных стадии: восприятие, рассуждение и действие. Вот как это выглядит на практике:

1. AI-агент из внешней среды получает данные, например, запрос клиента, звонок, сообщение или входящий документ.
2. ИИ обрабатывает информацию – проводит анализ с использованием языковой модели, а затем формирует цепочку решений.
3. Агент совершает необходимые действия, например, составляет ответное письмо, вносит корректировки в карточку, проверяет поступивший звонок.

После завершения задачи цикл снова запускается. Искусственный интеллект проводит оценку результатов, формирует выводы и постепенно совершенствуется, становится быстрее, точнее.

Автоматизация с помощью искусственного интеллекта имеет много плюсов:

• Распознавание паттернов с последующей классификацией получаемой информации. Нейросети вычленяют из огромных объёмов данных сложные закономерности. Это обеспечивает автоматизированное решение задач, связанных с необходимостью анализировать и принимать решения.
• Оперативная, высокоскоростная обработка. Вычисления выполняются параллельно, поэтому ИИ обрабатывает информацию быстрее стандартных алгоритмов.
• Способность к самообучению, адаптивность. AI учится на получаемой информации, постоянно улучшает свою производительность и при этом не требует ручного управления.
• Эффективное решение задач, в которых есть неструктурированные данные. ИИ анализирует текст, человеческую речь и изображения. Это позволяет осуществлять автоматизацию в областях с применением перечисленных форматов данных.
• Составление прогнозов. ИИ обнаруживает сложные взаимосвязи и задействует их в прогнозировании будущих трендов.
• Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ. Это заметно разгружает сотрудников, освобождает их от повседневных ткущих операций и даёт возможность фокусироваться на других рабочих аспектах – креативных, творческих.

Автоматизация бизнеса с ИИ может охватывать разные направления:

• Управление логистикой, цепочками поставок: оптимизация маршрутов, оценка спроса, мониторинг запасов, обнаружение аномалий и рисков, контакты с поставщиками и автоматические закупки.
• Продажи, маркетинг: оценка объёмов рынка, целевой аудитории и её поведения, анализ результативности рекламных кампаний, прогнозирование будущего спроса, построение алгоритмов ценообразования, формирование индивидуализированных предложений.
• Бухгалтерский учёт, финансы: автоматизированный аудит, автоматическая оценка отчётов, выявление фактов мошенничества и несоответствий финансовых данных, рационализация финансового планирования, прогнозы для денежных потоков.
• Обслуживание клиентов: обработка стандартных запросов с помощью голосовых помощников и чат-ботов, оценка эмоций по голосу и другим признакам, определение будущих потребностей, персонализированное взаимодействие.
• Работа с персоналом: обработка поступающих резюме, отбор кандидатов по критериям, индивидуализация развития персонала и его обучения, поиск людей с лидерскими качествами, составление прогнозов о кадровых перемещениях.
• Технологические операции, производство: оптимизация производственных процессов, поиск дефектов, мониторинг качества, распределение ресурсов, повышение энергоэффективности, выявление возможных сбоев оборудования.

Чтобы начать использовать ИИ для автоматизации задач, нужно действовать по такому примерному плану:

1. Анализ текущей ситуации, определение областей или направлений, требующих оптимизации.
2. Проверка доступности информации, которую будет использовать ИИ.
3. Определение ключевых целей, расстановка приоритетных задач.
4. Проектирование инфраструктуры, подбор подходящих технологий автоматизации.
5. Создание модели на базе данных компании, её обучение.
6. Встраивание созданной модели в процессы, её интеграции с уже используемыми бизнес-инструментами.
7. Обучение сотрудников пользованию новыми возможностями.

Чтобы ИИ работал эффективно, следует найти надёжного партнёра – IT-компанию, которая предоставит комплексную техническую поддержку.

Возможные трудности, которые могут возникнуть при применении AI:

• Некачественные данные. Если они неточные, недостоверные или неполные, то модель не сможет работать максимально эффективно.
• Конфиденциальность. ИИ, внедряемый в сферы, где обрабатываются личные данные, должен строго соблюдать действующие законы, регламентирующие защиту персональной информации.
• Интерпретируемость. Нейросети функционируют скрыто, поэтому проблематично или невозможно выявлять пути поисков решений. Из-за этого непросто объяснять результаты работы ИИ клиентам, партнёрам, руководству.
• Внедрение и возможности масштабирования. Внедрять ИИ-решения сложно, проблематично, долго, трудоёмко. Расширять охват модели также трудно.
• Этика. Если принимаемые решения касаются интересов и прав людей, то это затрагивает этические аспекты и вопросы ответственности.

Какие административные задачи может автоматизировать ИИ, на что он способен в разных направлениях?

1. Распознавание и автоматическая оценка видео и изображений из разных отраслей, таких как ритейл, медицина. Пример – контроль товарных единиц на полках в точках продаж с помощью компьютерного зрения.
2. Индивидуализированные рекомендации, персонализированный контент. Некоторые компании внедряют нейросетевые модели, чтобы работать с клиентами, увеличивать их вовлечённость, наращивать объёмы продаж.
3. Прогнозирование. ИИ ищут неочевидные закономерности в огромных массивах данных, составляют прогнозы по финансам, рискам, спросу. Это актуально в финансовой отрасли.
4. Оптимизация рутинных операций. AI автоматизирует некоторые процессы, например, планирование доставки, проверку качества товаров.
5. Работа с естественным языком. Созданные на базе нейросетей и NLP чат-боты могут самостоятельно общаться с клиентами – давать ответы на типовые вопросы, передавать запросы компетентным сотрудникам.