Эволюция ИИ: от чат-ботов к агентам

Как давно вы пользовались бумажными картами при построении маршрута? А вы обращаете внимание на то, что приложение предлагает посмотреть тот или иной фильм, или добавить товар в корзину? Ответ — нет, мы давно привыкли к этим инструментам и воспринимаем их буднично.

Когда-то и чат-боты считались ИИ-решением, а сегодня школьник может создать несложного бота в Telegram, а в диалоге с оператором кол-центра уже не всегда можно отличить живого человека от ИИ.

Лидеры ИИ-трансформации (финтех, страховые компании, телеком, ритейл) достаточно давно и обыденно применяют различные решения в повседневных бизнес-процессах:

Классические задачи ML-прогнозирования на размеченных данных никого не удивляют, область применения очень широкая.

NLP для автоматизации офисных процессов успешно внедряется: речевая аналитика в контакт-центрах (голосовые боты, анализ тональности, транскрибация и суммаризация звонков), извлечение данных из договоров и счетов (OCR + NLP), автоматическая категоризация обращений.

Более сложные решения, построенные на нейросетях и ресурсоемком «железе» с GPU тоже широко шагают, и находят свое применение в задачах компьютерного зрения — анализ выкладки товаров на прилавках, контроль качества и безопасности на производстве, инвентаризация склада.

Популярным инструментом стала геоаналитика. Геоаналитика перестала быть просто картами на панели управления. Это контекст, в котором существуют все бизнес-данные: клиенты, активы, конкуренты, логистика, риски.

ИИ-трансформация

Нас ожидает бум генеративного ИИ для внутренних задач. Вместо отдельных «систем с ИИ» появляются ИИ-агенты, встроенные прямо в CRM, ERP, учетные системы, которые будут предлагать действия: «клиенту Х выгоднее предложить вот это», «эту заявку на отпуск стоит проверить, она противоречит графику».

Конкурентное давление и операционная необходимость сделают ИИ-трансформацию таким же обязательным элементом, как когда-то внедрение интернета или ERP-систем. Компании, которые ее проигнорируют, столкнутся с неконкурентной себестоимостью, скоростью принятия решений и качеством клиентского опыта.