ИИ в бизнесе, медицине и науке: с какими задачами искусственный интеллект справляется лучше человека и почему

Десять лет назад мы говорили об ИИ как о футуристической концепции, о чем-то, что мы видели в научно-фантастических фильмах. Сегодня AI ― это инструмент, радикально меняющий ландшафт бизнеса, науки и медицинского обслуживания.

Расскажем, как ИИ используется в медицине и экономике, как применяется искусственный интеллект в бизнесе, про преимущества использования ИИ, проблемы его внедрения и приведем примеры использования ИИ в бизнесе.

Как ИИ используется в медицине

Медицина стоит на пороге кардинальных перемен. Интеллектуальные системы прокладывают себе путь во всех нишах здравоохранения, от совершенствования диагностики и терапии до революции в разработке лекарств и создания индивидуальных схем лечения.

ИИ демонстрирует хорошие результаты в повышении точности и оперативности диагностических процедур. Алгоритмы глубокого обучения, натренированные на бесчисленном множестве медицинских визуализаций ― рентгенограммах, томографических сканах, МРТ-изображениях ― способны обнаруживать признаки онкологических заболеваний, патологий сердечно-сосудистой системы и других болезней на самых ранних этапах развития.

Разработка инновационных лекарственных средств с помощью ИИ становится более быстрой и экономически эффективной. Классические методы, связанные с открытием новых молекул и проведением клинических исследований, требовали долгих лет работы и колоссальных инвестиций. Теперь ИИ помогает идентифицировать перспективные молекулы, моделировать их эффективность и безопасность, усовершенствовать составы и рационализировать протоколы клинических испытаний.

Хирургические роботы, находящиеся под контролем врачей, используют ИИ для точности и минимальной инвазивности во время операций. Эти системы позволяют проводить сложные манипуляции через микроскопические разрезы, что сводит к минимуму кровопотери, снижает риск осложнений и обеспечивает быстрое восстановление пациента.

Если интересуетесь внедрением ИИ в деятельность вашей организации, то воспользуйтесь услугами Рег.ру ― компания предоставляет широкий спектр облачных решений, в том числе аренду серверов, на которых можно развернуть ваши ИИ-решения.

Источник: Shutterstock. ИИ также используется для оптимизации работы больниц и клиник, планирования и распределения ресурсов, а также для снижения административных издержек

Роль ИИ в экономике

ИИ перекраивает целые отрасли, создает новые возможности для роста и повышения производительности, но также порождает серьезные вопросы о занятости и перераспределении богатства.

Компании используют AI-технологии, что приводит к значительному повышению производительности за счет автоматизации рутинных и повторяющихся задач. В промышленности роботы с ИИ способны выполнять сложные производственные операции с высокой точностью и скоростью. В сфере услуг чат-боты и виртуальные ассистенты автоматизируют обслуживание клиентов, освобождая операторов для решения более сложных задач.

ИИ создает новые отрасли и рынки, которые еще недавно были немыслимы. Развитие автономных транспортных средств, интеллектуальных систем управления энергоснабжением, персонализированной медицины и других инновационных технологий приводит к появлению новых компаний, рабочих мест и инвестиционных возможностей.

Исследования показывают, что ИИ оказывает значительное влияние на экономический рост. Повышение производительности, создание новых отраслей и рынков, а также снижение затрат приводят к увеличению ВВП и повышению уровня жизни.

Источник: Shutterstock. Развитие ИИ требует разработки новых правовых и этических норм, которые будут регулировать его использование и защищать права и свободы граждан

Искусственный интеллект в бизнесе

В деловой среде ИИ перестал быть мимолетным трендом и занял позицию стратегического актива, позволяющего компаниям захватывать конкурентное преимущество, оптимизировать операционную деятельность и увеличивать прибыль. ИИ пронизывает все бизнес-процессы, от маркетинговых кампаний и продаж до управления кадрами и логистическими цепочками.

ИИ способен автоматизировать широкий спектр задач, начиная с повседневных административных операций и заканчивая сложными аналитическими процессами.

Более глубокое понимание потребностей клиентов ― еще одно преимущество ИИ. Чат-боты и виртуальные ассистенты, использующие возможности обработки естественного языка, готовы круглосуточно отвечать на вопросы, решать проблемы и предоставлять необходимую информацию. ИИ анализирует клиентские данные, чтобы выявить скрытые потребности, предпочтения и модели поведения, позволяя компаниям создавать целевые маркетинговые материалы и предлагать максимально релевантные продукты и услуги.

Оптимизация логистических цепочек ― еще одна сильная сторона ИИ. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о продажах, погодные условия, экономические показатели и другие факторы, чтобы точно прогнозировать спрос на продукцию. Это позволяет компаниям оптимизировать запасы, избегать дефицита или избытка продукции и снижать затраты на хранение и транспортировку.

Алгоритмы машинного обучения анализируют информацию о клиентах, чтобы выявлять наиболее перспективные лиды и предлагать им персонализированные продукты и услуги. ИИ также помогает автоматизировать маркетинговые кампании, оптимизировать ценообразование и улучшить клиентский сервис.

Источник: Shutterstock. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать резюме и профили кандидатов, чтобы выявлять наиболее подходящих специалистов для конкретных должностей

Почему AI-технологии массово внедряют в бизнес

Одним из ключевых факторов, способствующих массовому внедрению ИИ, является значительное снижение стоимости вычислительных мощностей и хранения данных. Облачные платформы предоставляют компаниям доступ к мощным вычислительным ресурсам и огромным хранилищам данных по низкой цене. Это позволяет даже небольшим компаниям использовать сложные алгоритмы машинного обучения и анализировать большие объемы данных без необходимости инвестировать в дорогостоящее оборудование и инфраструктуру.

ИИ-алгоритмы нуждаются в больших объемах данных для обучения и эффективной работы. С развитием интернета и социальных сетей компании получили доступ к огромным объемам данных о клиентах, рынках и операциях. Эти данные позволяют ИИ-алгоритмам выявлять закономерности, делать прогнозы и принимать решения, которые улучшают бизнес-показатели.

За последние несколько лет наблюдается взрывной рост в развитии и доступности AI-инструментов и платформ. Многие компании предлагают готовые AI-сервисы и платформы, которые позволяют компаниям быстро и легко внедрять ИИ-технологии без необходимости разрабатывать их с нуля.

В условиях жесткой конкуренции компании стремятся получить любое конкурентное преимущество. ИИ предлагает возможность улучшить операционную эффективность, повысить качество обслуживания клиентов, оптимизировать маркетинговые кампании и принимать более обоснованные решения. Компании, которые не внедряют ИИ, рискуют отстать от конкурентов и потерять долю рынка.

Источник: Shutterstock. Компании понимают, что ИИ ― это не просто технология, а мощный инструмент, который может помочь им достичь новых высот

Какие преимущества получают компании, которые используют ИИ

Внедрение ИИ — это не просто технический апгрейд, а стратегический рывок к эффективности и прибыльности.

  • ИИ высвобождает потенциал сотрудников, автоматизируя однообразные операции, что приводит к росту производительности. Сотрудники получают возможность сосредоточиться на задачах, требующих креативности и стратегического мышления. Риск ошибок сводится к минимуму, а качество товаров и услуг растет.
  • ИИ обеспечивает принятие решений, основанных на глубоком анализе больших данных. Самообучающиеся системы раскрывают неочевидные закономерности, тенденции и взаимосвязи. Это позволяет компаниям видеть рынок, клиентов и конкурентов, принимать взвешенные решения, увеличивающие прибыль и минимизирующие риски.
  • Внедрение ИИ становится катализатором роста продаж и доходов, за счет оптимизированных маркетинговых кампаний, хорошего обслуживания клиентов и создания прорывных продуктов и услуг. Алгоритмы машинного обучения находят наиболее перспективные контакты, генерируют персонализированные предложения и предсказывают спрос с высокой точностью.
  • Алгоритмы машинного обучения становятся незаменимыми помощниками ученых и инженеров, позволяя им находить скрытые закономерности и генерировать революционные идеи.
Источник: Shutterstock. ИИ усиливает безопасность бизнеса, предотвращая мошеннические действия, парируя киберугрозы и минимизируя другие риски

С какими проблемами может столкнуться бизнес от внедрения ИИ

  • Внедрение ИИ требует значительных капиталовложений в инфраструктуру, разработку специализированных алгоритмов, обучение персонала и приобретение дорогостоящего программного обеспечения. Для многих компаний, особенно небольших и средних предприятий, финансовые аспекты могут стать серьезным барьером на пути к трансформации.
  • На рынке труда ощущается острый дефицит высококвалифицированных специалистов в сфере ИИ, таких как инженеры машинного обучения, аналитики данных и исследователи. Привлечение и удержание этих специалистов может быть сложной и дорогостоящей задачей.
  • ИИ-алгоритмы требуют огромных массивов высококачественных данных для эффективного обучения и стабильной работы. Многие компании сталкиваются с проблемами, связанными с качеством данных, включая неполноту, неточность и несогласованность информации.
  • Интеграция ИИ-систем с существующими бизнес-платформами может оказаться сложной и дорогостоящей задачей. Устаревшие системы, несовместимые с ИИ-технологиями, становятся серьезным препятствием на пути к цифровой трансформации.
Источник: Shutterstock. Компании, которые готовы к этим проблемам, смогут успешно внедрить ИИ и получить максимальную отдачу от инвестиций

Примеры использования ИИ в бизнесе

Чат-боты для поддержки клиентов
Многие компании используют чат-ботов на базе ИИ для автоматического ответа на вопросы клиентов и решения их проблем.
Таргетированная реклама
ВК и Яндекс используют ИИ для анализа данных о пользователях и показа им релевантной рекламы.
Прогнозирование продаж
Большинство маркетплейсов используют ИИ для прогнозирования продаж и определения наиболее перспективных лидов.
Анализ настроения клиентов
Компании используют ИИ для анализа текстовых и голосовых данных, чтобы определить настроение клиентов и адаптировать свой подход к продажам.
Прогнозирование поломок оборудования
Росатом использует ИИ для анализа данных с датчиков на электростанциях, чтобы прогнозировать поломки оборудования и предотвращать их.
Контроль качества
ИИ может использоваться для автоматического контроля качества продукции на производственной линии, выявляя дефекты и бракованные изделия.
Обнаружение мошеннических операций
Банки используют ИИ для анализа транзакций и выявления подозрительных операций, которые могут быть признаками мошенничества.
Автоматизация бухгалтерского учета
ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как обработка счетов и сверка банковских выписок.

Андрей Лебедев

Кейс Stworka: как создать ERP в облаке для 5000 строительных компаний

А также запустить маркетплейс для строителей и обрабатывать 1,5 млн артикулов ежедневно. Рассказываем, как компания Stworka развернула IT-инфраструктуру в Облаке...
Read More

Системы контроля версий: зачем они нужны и как их использовать

Мир разработки ПО издалека кажется непонятным и запутанным, но существуют инструменты, которые значительно упрощают жизнь и делают работу более эффективной....
Read More

Соглашение об уровне обслуживания (SLA)

Поговорим о документе, который может серьезно повлиять на успех проекта, будь то интернет-магазин, SaaS-платформа или любой другой онлайн-сервис. Речь пойдет...
Read More

Что такое S3 (Simple Storage Service)

Если вы только начинаете свой путь в разработке, вам обязательно нужно познакомиться с S3. Это краеугольный камень многих современных приложений...
Read More

Полный обзор NoSQL: особенности и использование

Развитие интернета диктует новые правила в разработке. Традиционные базы данных, которые называются реляционными (RDBMS), не справляются с задачами, которые требуют...
Read More

Как использовать DataSphere. Датасеты в DataSphere

Данные нужны в любой сфере: магазины анализируют продажи, в медцентры — истории болезней, ученые — результаты экспериментов. Чем больше информации,...
Read More

Основные задачи машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация и уменьшение размерности

Machine Learning ― это уже часть нашей повседневной жизни. От рекомендаций фильмов на Кинопоиске до спам-фильтров в почте — за...
Read More

Обзор CLI: командная строка и ее возможности

Когда были созданы первые компьютеры, операционной системой на них можно было управлять только при помощи ввода текстовых команд. Со временем...
Read More

Шардирование в базах данных: обзор концепции

В условиях стремительного роста объемов данных и увеличения нагрузок на информационные системы эффективность их масштабирования становится критически важной. Одним из...
Read More

Графический процессор (GPU): что это, для кого, разновидности

Дизайнерам, проектировщикам и разработчикам требуются мощные вычислительные ресурсы для работы. Обычный процессор (CPU) не справится с такими задачами, как обработка...
Read More