Готова ли ваша компания к использованию искусственного интеллекта?

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение — эти термины перестают быть теорией будущего, а обретают реальное применение. Опрос Forbes Insights совместно с Dell Technologies и Intel показал, что ИИ является ключевым компонентом digital-развития, но только четверть опрошенных CxO (Chief experience officer) говорят о том, что внедрили данные технологии в своей компании. В чем причина такого низкого проникновения ИИ в организации и готова ли ваша компания к использованию машинного обучения? В этой статье мы поделимся своими мыслями о том, какое влияние оказывает ИИ на бизнес и как можно внедрить его быстрее.

Последние 50 лет бизнес активно автоматизирует процессы. В ближайшее время мы полностью избавимся от ручной обработки информации — ей на смену придут автономные системы, способные обрабатывать огромные объемы информации с высокой скоростью. Если бизнес примет цифровые реалии и внедрит новые технологии в свою работу, то сможет в значительной мере улучшить производительность и финансовую эффективность. Сейчас недостаточно просто производить товар или услугу — важно налаживать связь с потребителем. Только клиент может оценить предоставляемый сервис и сделать вывод о его работе, поэтому совершенствование продукта согласно пользовательскому опыту становится залогом эффективного ведения бизнеса. Это касается всех компаний — и B2B, и B2C.

Автоматизация, гибкость, простота — это термины, которые должны быть четко интегрированы в процессы любой организации. Благодаря эффективному использованию ресурсов ваша компания повысит лояльность клиентов и будет иметь конкурентное преимущество перед другими игроками рынка. Что же необходимо для того, чтобы уже завтра начать использовать машинное обучение и получать преимущества?

  • Следует создать или скорректировать свою роль в процессе автоматизации и привить новую корпоративную культуру.
  • Собрать идейную команду специалистов, которые готовы столкнуться со сложностями освоения новых технологий.
  • Подготовить данные для обучения искусственного интеллекта.
  • Выбрать платформу машинного обучения или сервисного провайдера, предоставляющего ИИ как услугу. Или разработать собственное решение.
  • Обучить своих специалистов, так как искать профильных на рынке будет очень дорого.
  • Запустить, протестировать и внедрить проект.

От теории к практике

Один из примеров машинного обучения, который уже сейчас доступен каждому нашему клиенту, — Agent Intelligence от ServiceNow. Еще в январе 2017 года компания ServiceNow объявила о приобретении системы машинного обучения DxContinuum, на базе которой и создала свой продукт, помогающий службе технической поддержки. Специалисты ServiceDesk ежедневно принимают множество обращений с инцидентами, запросов на обслуживание и сервисных сообщений по различным каналам коммуникации. А согласно исследованию McKinsey, 49% рабочего времени, которое специалисты тратят на обработку этих запросов, можно автоматизировать, повысить производительность и эффективность труда. Решение об использовании ИИ в данном рутинном процессе очевидно.

Каждый клиент ServiceNow получает возможность использовать Agent Intelligence, так как функция встроена в саму платформу и может быть задействована сразу после установки. Agent Intelligence берет на себя такие процессы, как классификация, приоритизация и назначение задач. От правильной и точной классификации зависит скорость решения проблемы, а следовательно, объем экономических и репутационных потерь. Ручная классификация — сложный и долгий процесс, пользователи не всегда бывают лаконичны и точны в описании своей проблемы, даже если оставили заявку с помощью портала самообслуживания, используя подсказки. Применение технологии машинного обучения в системе ServiceDesk позволяет:

  • Убрать из запроса лишнюю информацию, оставить только ключевые сведения.
  • Ускорить процесс классификации и назначения исполнителя запроса.
  • Сократить время специалистов технической поддержки на совершение рутинных действий, освободив его для решения более важных проблем.
  • Повысить уровень удовлетворенности пользователей за счет безошибочной приоритизации: первая помощь — самым нуждающимся.
  • Снизить затраты на ServiceDesk.
  • Выполнять задачу классификации и маршрутизации 24/7, так как ИИ не спит, не отдыхает и не болеет.
  • Быть на волне современных технологий и активно внедрять их в производство.

Суть работы машинного обучения Agent Intelligence — в создании и использовании шаблонов взаимодействия с пользователями. Данные о клиентах сохраняются и применяются для будущего прогнозирования значений полей тикета. Чем больше система обучается, тем точнее определяет категорию запроса и приоритет, а также назначает исполнителя. И это реально работает на практике. Наши заказчики — «ИТ-ГРАД», «Первая грузовая компания», Splat и другие — уже сейчас эффективно используют ИИ для классификации запросов в службу технической поддержки.

Следующим этапом должен стать анализ других бизнес-систем вашей компании, которые накапливают большие объемы данных. Их обработка с помощью ИИ может повысить эффективность автоматизации и открыть новые возможности для развития бизнеса. Начинайте автоматизацию со знакомых систем и переходите к более сложным — где есть данные, там должно быть машинное обучение. Скорость, эффективность и точность такой обработки напрямую повышают удовлетворенность клиентов.

Черное и белое в машинном обучении

Но, к сожалению, технологии неидеальны, а человеческий скепсис к их реализации все еще высок. Свежий отчет IDC утверждает, что в обозримом будущем применение ИИ и машинного обучения увеличит производительность труда в 4 раза, а на производствах по всему миру будут трудиться 2,5 млн промышленных роботов. К 2020 году около 30% всей офисной работы будет автоматизировано, а к 2021 году 20% корпоративных приложений будет работать с использованием ИИ.

Звучит отлично, но на практике большинство компаний все еще используют ручной труд для обработки данных. Их корпоративная культура, инерция и нежелание применять новые технологии тормозит развитие бизнеса.

Мы часто стали упоминать термин «цифровая трансформация», но именно понимание ее культуры позволяет иначе относиться к вопросам автоматизации и внедрения современных цифровых систем. Эта культура помогает наладить связь между руководством компании, ее сотрудниками и клиентами — повысить эффективность работы и удовлетворенность каждой из сторон.

Рекомендуем к прочтению:

Описание Agent Intelligence от ServiceNow

Краткое руководство по терминам ИИ, которые нужно знать

Тренды ITSM: фокус на удовлетворенность сотрудников

6 различий между Helpdesk и ServiceDesk

Заказать услугу
Оформите заявку на сайте, мы свяжемся с вами в ближайшее время и ответим на все интересующие вопросы.