Гараж
Чому менеджерам потрібно використовувати АІ в роботі вже зараз
Якщо ви менеджер — не потрібно боятися Data Science. Єдине чого дійсно потрібно боятися — запізнитися з впровадженням технологій та програвати через це своїм конкурентам.
Розпитали в кураторки курсу AI for Business Катерини Стецюк, чому вже зараз потрібно починати впроваджувати AI та як це допоможе вашим клієнтам та бізнесові.
Розпитали в кураторки курсу AI for Business Катерини Стецюк, чому вже зараз потрібно починати впроваджувати AI та як це допоможе вашим клієнтам та бізнесові.
Оптимізація процесів
Багато речей та процесів, які наразі виконуються вручну — можна автоматизувати. Якщо менеджер, а особливо продакт менеджер, знають як та впроваджують це в своїй компанії, то генерують для неї додаткову цінність.
Розберемося на кількох реальних кейсах:
Розберемося на кількох реальних кейсах:
NLP. Рев'ю відгуків на продукт
Є продукт, він запустився й отримує тисячі фідбеків. Можна всі їх перевіряти вручну, а можна запустити алгоритм, який прокатегоризує ці фідбеки на позитивні, негативні й нейтральні. Який автоматично за хвилину витягне різні бажання користувачів з усієї величезної бази даних. У той час як люди на опрацювання того ж датасету можуть витрачати тиждень-два.
CV. Категоризація зображень
Наприклад, наш користувач завантажує якесь зображення в застосунок, сайт тощо. Перевіряти контент на відповідність правилам можна вручну завдяки модераторам, а можна автоматично одразу відхиляти завантаження неприпустимого контенту.
Класичний Data Science. Передбачення трендів
Можна впроваджувати певне передбачування трендів, попиту на товари, або ж на якому моменті користувач вийде із застосунку, сайту, скасує підписку. Коли ми можемо передбачати такі моменти, то відповідно —можемо зробити щось, щоб попередити їх чи запобігти.
Зменшення витрат
Шляхом зменшення ручної роботи та впровадження автоматизації бізнес може суттєво зменшувати свої витрати, оскільки для опрацювання будь-якого типу даних буде потрібно набагато менше людей. По суті, майже будь-який процес, що виконується вручну, можна автоматизувати.
Для прикладу візьмемо якесь виробництво. У нас є лінія, на лінії є продукти, які там виготовляються. І нам треба зрозуміти, чи правильно закручена пробка, правильна там схема чи ні. Коли це робить людина, то в кожному разі присутній людський фактор: ми можемо щось пропустити, не помітити.
Зараз автоматизація в таких процесах дуже поширена й популярність її тільки росте. Наприклад, BMW чи Audi роблять це вже давно. Вони встановлюють камери над лініями й порівнюють все з еталонним зразком. Якщо продукція неправильна — вона одразу ж йде повз. Для цього не потрібно багато людей, які стежать й роблять це вручну. Проте ми маємо точність та роботу 24/7.
Для прикладу візьмемо якесь виробництво. У нас є лінія, на лінії є продукти, які там виготовляються. І нам треба зрозуміти, чи правильно закручена пробка, правильна там схема чи ні. Коли це робить людина, то в кожному разі присутній людський фактор: ми можемо щось пропустити, не помітити.
Зараз автоматизація в таких процесах дуже поширена й популярність її тільки росте. Наприклад, BMW чи Audi роблять це вже давно. Вони встановлюють камери над лініями й порівнюють все з еталонним зразком. Якщо продукція неправильна — вона одразу ж йде повз. Для цього не потрібно багато людей, які стежать й роблять це вручну. Проте ми маємо точність та роботу 24/7.
У ногу з інноваціями
Усі попередні пункти, так чи інакше натякають, що майбутнє менеджменту — за використанням АІ у своїх продуктах. І чим раніше менеджер почне використовувати AI в своїй роботі — тим більш конкурентоспроможним він буде. У той час як інші тільки навчатимуться цього, налагоджуватимуть процеси та роботу з AI-командами.
У багатьох сферах навіть зараз — це вже must have, а не перевага. І що важливо — цього хочуть користувачі. Наприклад, хтось написав в службу підтримки й чекає відповідь на свій запит. При ручній роботі це може зайняти багато часу, оскільки потрібно прочитати запит, надіслати його у відповідний відділ, і вже там користувачеві дадуть відповідь. Якщо це робиться АІ алгоритмами, то компанія отримує запит й автоматично віддає його кому потрібно. Тобто перший контакт відразу з людиною, яка знає проблему.
Або ж це може бути чатбот, в якого є база знань і він одразу ж дає відповідь. Там можна все теж повністю автоматизувати: є запит, AI його класифікує й знаходить потрібну відповідь у базі знань. Користувач, може й не знатиме, є у вас автоматизація чи ні. Але він точно помітить різницю в клієнтському сервісі, в швидкості відповіді. Та обере ту компанію, де в підтримці його не перекидають з одного спеціаліста до іншого, а одразу ж дають відповідь на запитання.
У багатьох сферах навіть зараз — це вже must have, а не перевага. І що важливо — цього хочуть користувачі. Наприклад, хтось написав в службу підтримки й чекає відповідь на свій запит. При ручній роботі це може зайняти багато часу, оскільки потрібно прочитати запит, надіслати його у відповідний відділ, і вже там користувачеві дадуть відповідь. Якщо це робиться АІ алгоритмами, то компанія отримує запит й автоматично віддає його кому потрібно. Тобто перший контакт відразу з людиною, яка знає проблему.
Або ж це може бути чатбот, в якого є база знань і він одразу ж дає відповідь. Там можна все теж повністю автоматизувати: є запит, AI його класифікує й знаходить потрібну відповідь у базі знань. Користувач, може й не знатиме, є у вас автоматизація чи ні. Але він точно помітить різницю в клієнтському сервісі, в швидкості відповіді. Та обере ту компанію, де в підтримці його не перекидають з одного спеціаліста до іншого, а одразу ж дають відповідь на запитання.
Для менеджерів, які вже зараз готові навчитися використовувати AI в своїй роботі, радимо курс — AI for Business.
На курсі розглянемо максимально перспективні застосування AI в різних сферах: NLP, Computer Vision, класичний Data Science. А на прикладах десятків реальних кейсів навчимося бачити можливості для свого продукту й навчимося їх впроваджувати у власній компанії.
На курсі розглянемо максимально перспективні застосування AI в різних сферах: NLP, Computer Vision, класичний Data Science. А на прикладах десятків реальних кейсів навчимося бачити можливості для свого продукту й навчимося їх впроваджувати у власній компанії.
Авторка: Катерина Стецюк
Фото: Наталія Азаркіна
Фото: Наталія Азаркіна
Гараж
Сподобалась стаття?
