Самым очевидным и быстрым сектором внедрения ИИ в экономику является служба поддержки и обратная связь с клиентом.
На текущий момент такие сервисы массово внедрили в свою работу уже не менее половины крупнейших компаний, задействованных в социальной сфере. Эта технология является классической, и, по большому счету, не требует настоящего применения ИИ. Однако в деятельности бизнеса всегда остается определенный процент специфических запросов – на которые не возможно ответить по шаблону. Именно здесь требуется работа искусственного интеллекта.
Если взять топ 8 крупнейших компаний страны с большим количеством потребителей (измеряемым в сотнях тысяч), то в совокупности они затрачивают на службу поддержки по таким (не структурируемым) запросам до 100 млрд рублей в год. Такие расчеты недавно приводились на пленарной сессии форума «Производительность 360». По сведениям Яндекса, компании уже удалось замкнуть половину таких сложных запросов на ИИ-робота. Аналогичный процесс рано или поздно охватит и всех остальных участников российского рынка. Измерить издержки среднего бизнеса на нецифровую работу с клиентской базой практически невозможно. Но там цифры потерь могут быть значительно выше.
Еще одной очевидной отраслью внедрения ИИ с большими экономическими эффектами является право, и правоприменительная практика.
Не так давно Яндекс анонсировал новый продукт под названием «Нейроюрист» – сервис на базе искусственного интеллекта для профессиональных юристов. Помощник для сотрудников этой отрасли существенно увеличивает их производительность труда. Порядка трехсот юристов компании уже пользуются этим сервисом. По отзывам пользователей, он отлично решает задачи младшего юриста – на профессиональном сленге эта должность называется Паралегал (англ. Paralegal). Сервис помогает оперативно разрешать вопросы оперативного ориентирования в законодательстве и подзаконной практике. Это темы, на изучение и анализ которых у живого человека ушли бы часы или даже сутки.
ИИ реформирует изнутри и саму IT-отрасль. Благодаря конвейерному применению ИИ для решения прикладных задач при разработке софта компании в разы повышают эффективность программирования. Даже если не брать в расчет сам процесс разработки и написания кода, где ведущим неизменно остается человек, а на ИИ можно переключить черновую повторяющуюся работу, – то экономия все равно выглядит впечатляюще. ИИ оказался крайне эффективен в процессе исправления ошибок или внедрение улучшений в ПО. Особенно для компаний-разработчиков, для которых написание программы – это основной хлеб, вид деятельности и производственный процесс. Наиболее трудоемкой частью здесь является «найти тот участок кода», который требует лечения. Специалисты тратят часы, чтобы вычислить нужный фрагмент (например, потому что этот код мог быть написан кем-то другим несколько лет тому назад). ИИ решает подобные задачи за считанные минуты (подсвечивая самые уязвимые места). В этой специализации Яндекс, например, ставит задачу до конца 2026 увеличить производительность труда на 30%, благодаря искусственному интеллекту для своих программистов. Также, помимо исправления ошибок существует масса аналитических задач связанных с запросами в базы данных: чтобы их осуществить, требуется для начала понять, в какой алгоритм включаться, и здесь тоже подсказывает ИИ.
Настоящим прорывом оказалось внедрение ИИ в сферу умной контрактации и нормирования потребностей рынка. Пока, к сожалению, этим функционалом загружены только узко-специальные направления: типа пассажирских перевозок или логистики маркетплейсов.
Статистика от Яндекс такси. В этой отрасли ключевой цифрой, отражающей производительность труда и эффективность труда является «сколько времени в сутки водитель везет пассажира». В Москве этот показатель в среднем составлял 20-25% по данным на 2014 год; а сегодня – уже 61%. Причем, если взять исключительно пиковые часы загрузки, то доходит и до 75%. Таким образом, производительность таксистов благодаря цифровизации выросла почти в три раза. Дискуссионный вопрос: выросла ли при этом окупаемость их труда? Зато, как показывает статистика, повысилась доступность услуг для конечного потребителя.
Очевиден вклад алгоритмов в этот процесс: с 2019 года Яндекс целенаправленно воплощал в жизнь систему распределения заказов. В том числе, это делалось ради снижения цены услуги: сделать рынок действительно массовым и привлекательным для платежеспособного населения. Если верить расчетам Яндекса, то 1 процентный пункт эффективности водителя дает 2% экономии стоимости поездки в кошельке потребителя. Это очень важный показатель, повлиявший на конкурентную среду.
Повысит ли ИИ производительность закупщиков?
Статистики по данному направлению пока недостаточно, чтобы делать широкие выводы. Но уже можно строить предположения на основе реального опыта некоторых компаний.
Идея внедрения ИИ в закупки все чаще находит практические применение в закупках в виде дополнительного программного обеспечения внедряемого в форме коробочных решений. Важно учитывать ключевую особенность, радикально влияющую на этот специфический рынок: все сервисы ИИ для закупок носят вспомогательный характер. То есть, не выходят за рамки поддержки принятия решений. Вряд ли в ближайшие годы мы увидим ИИ, самостоятельно принимающий решения в закупках.
Еще одна особенность состоит в том, закупочные операции, на которых обучается нейросеть, должны быть цикличными, повторяемыми по определенным правилам (в том числе и по очень сложным). Ошибки при выполнении этих процессов должны быть «допустимыми» и поддаваться исправлению.
Только при таком подходе к использованию ИИ в закупочной деятельности потенциальный пользователь может получить достижимую, а самое главное – измеряемую долю эффекта. В таком случае у него будут возникать конкретные и просчитываемые выгоды: в виде контроля, обработки определенной доли информации и освобождения кадров (закупочной комиссии) от рутинных процессов за счет их автоматизации.
На Первой Всероссийской конференции «ГОСЗАКАЗ – для российских поставщиков», был презентован ИИ-содержащий софт для закупок, способный существенно упростить и ускорить массу рутинных функций. Это В2В сервис KIRA, который обеспечивает поиск поставщиков и товаров по оптовым ценам.
О возможностях системы рассказал сам разработчик Кирилл Плотников, генеральный директор компании «Кира»:
– Сегодня происходит массовая разработка инструментов ИИ, которые бы помогли квалифицированным поставщикам найти рынок сбыта (в сегменте государственных, корпоративных и коммерческих закупок).
При этом одним из трудно преодолимых препятствий для повышения производительности труда в закупках являются недостаток опыта и возможностей у начинающих участников рынка. Отрасль испытывает огромное негативное воздействие человеческого фактора. Прежде всего, это проявляется в том, что менеджеры по закупкам нередко пользуются открытыми источниками непроверенных данных для подбора информации по контракту.
При наличии заведомо запрограммированного мини-агента эта работа может стать проще и качественнее для поставщика: даст лучшее понимание предмета закупки, с кем лучше всего работать, и как избежать ошибок.
– С помощью нашей программы, можно заранее, до выхода на госконтракт, рассчитывать приблизительно возможную прибыль от его исполнения, – рассказал Кирилл Плотников. – Применяются оценки по пройденным контрактам. Есть возможность проанализировать, какое было снижение, применить широкую ценовую аналитику.
Реализован функционал умного поиска: товар можно подбирать по разным избирательным параметрам и фильтрам. Это отличается от поиска в маркетплейсах: поскольку характеристики, предъявляемые заказчиком обыкновенно более акцентированные и сложные, чем запросы частного потребителя.
Функционал подбора релевантных контрактных данных – то самое решение, которое снимает с менеджера по закупках колоссальную мозговую нагрузку. Этот сервис реализован через ИИ-помощник – агент KiraAI для подбора товаров по закупочной документации. В него можно загружать любые данные тендерной документации или документацию целиком. Система сама «вытащит» характеристики и предложит варианты поставщиков, которые подходят по конкретному контракту.
Автор: Андрей Троянский
Комментариев пока нет