Автоматизация рутинных процессов все активнее воспринимается компаниями как инструмент для роста эффективности сотрудников и снижения внутренних затрат. О том, насколько реально уменьшить расходы и повысить прибыль за счет внедрения искусственного интеллекта, 10 ноября «Известиям» рассказал кандидат технических наук, предприниматель, доцент, архитектор Big Data-систем и ИИ-решений Александр Сулейкин.
«Здесь важно разделять понятия «автоматизация» и «использование ИИ» — автоматизация может быть и без применения искусственного интеллекта. При этом если можно достичь хорошей автоматизации процесса без использования ИИ — это, как правило, будет дешевле, надежнее и менее рискованно для бизнеса. Внедрение ИИ, особенно генеративного, связано с рядом вызовов — от высоких требований к качеству до серьезных затрат на оборудование или оплату токенов», — сказал эксперт.
По словам собеседника, при крупных проектах, когда количество запросов к генеративной модели достигает десятков тысяч в месяц, шансы получить экономический эффект становятся выше. На практике он уточнил, что ощутимая окупаемость наблюдается у проектов с десятками или сотнями пользователей, выполняющих сотни тысяч однотипных операций. Возврат инвестиций, как правило, наступает в течение одного-двух лет, что считается достаточно оперативным сроком. Также он отметил, что обучение персонала критично для корректного взаимодействия с ИИ и успешности внедрения.
Эксперт добавил, что при запуске автоматизации с элементами ИИ важно учитывать не только прямые финансовые показатели, но и побочные преимущества: ускорение появления продукта на рынке, уменьшение числа ошибок и рост качества клиентского сервиса. Эти моменты формируют долгосрочную конкурентоспособность компании и повышают ее устойчивость в быстро меняющейся экономической среде.
«Экономический эффект от внедрения ИИ и автоматизации в значительной степени зависит от отрасли. В банковском секторе и сфере услуг решения на базе ИИ позволяют обрабатывать огромные объемы данных и снижать операционные издержки, в промышленности — оптимизировать цепочки поставок и прогнозировать техническое обслуживание оборудования», — добавил Сулейкин.
Он заключил, что при грамотной интеграции технологий и адекватной оценке рисков и ожиданий такие решения могут не только сокращать издержки, но и становиться источником дополнительной прибыли.
7 ноября в MWS AI сообщили «Известиям», что в российских компаниях начали формировать офисы ИИ-трансформации — отделы по внедрению продуктов на базе нейросетей в различные процессы. Организации в массовом порядке ищут руководителей, которые смогут запускать и расширять инициативы в сфере искусственного интеллекта, автоматизировать рутинные операции и повышать эффективность подразделений.