Когато става дума за изкуствен интелект в бизнеса, ползите започват да се проявяват, когато компаниите се научат да го прилагат ефективно на организационно ниво. При такъв мащаб бизнесите могат да постигнат реални промени в своите операции – от по-висока възвръщаемост на маркетинговите усилия до увеличаване на успехите при сключване на сделки и по-добро удовлетворение на клиентите.
Желаете ли да видите подобен растеж и във вашата организация? Продължете да четете, за да научите как бизнесите могат да използват ИИ ефективно през 2025 година и да разберете кои са често срещаните притеснения на бизнес лидерите относно използването на изкуствен интелект на работното място.
На организационно ниво ползите от използването на изкуствен интелект в бизнеса включват:
Въпреки предимствата, съществуват и притеснения относно използването на AI в бизнеса, като най-големите от тях са:
Само 20,5% от бизнесите посочват, че нямат никакви притеснения. Компаниите обаче трябва да поддържат здравословен скептицизъм към ИИ. Този скептицизъм помага на организациите (и екипите) да забелязват неточности и предразсъдъци и да се уверят, че платформата за ИИ работи според очакванията.
Това е и причината използването на ИИ в бизнеса да не е насочено към намаляване на разходите, а към тяхната оптимизация. Необходими са опитни служители, които да наблюдават, оценяват и (ако е необходимо) коригират резултатите от ИИ модела, за да се гарантира съответствие с организационните и индустриалните стандарти.
Да, повечето бизнеси използват ИИ. Според проучване, резултатите са следните:
Ако все още не сте експериментирали с използването на ИИ, обмислете да започнете сега, за да избегнете изоставане.
Най-често срещаните приложения на ИИ в бизнеса са свързани със следните отдели:
| Отдел | Приложения |
|---|---|
| Маркетинг | Генериране на идеи, създаване и превод на съдържание, персонализация, социално слушане, анализ на ефективността |
| Продажби | Оценка на потенциални клиенти, изходящи продажби, персонализация, допълнителни продажби и/или кръстосани продажби, прогнозиране на продажби |
| Клиентска поддръжка | Чатботове, анализ на настроения, управление на тикети за поддръжка, персонализация |
| Операции | Оценка на рискове, прогнозни анализи, въвеждане на данни, автоматизация на процеси |
| Счетоводство | Обработка на заплати и фактури, въвеждане на данни, мониторинг и/или откриване на измами, мониторинг на съответствия и/или одити |
| Подбор на персонал | Скрининг на кандидати или автобиографии, планиране на интервюта, персонализация, намаляване на пристрастията |
| Верига за доставки | Управление на инвентара, прогнозиране на търсенето, управление на рискове, оценяване на доставчици, оптимизация на логистични мрежи |
Разберете как бизнесите могат да използват ИИ чрез тези примери:
Персонализацията е нещо повече от споменаване на името на компанията в имейлите. С помощта на генеративен ИИ маркетинговите екипи могат да създават съобщения, преживявания и оферти, които отговарят на интересите на потребителите и водят до желаните действия, като например покупка.
Пример: Австралийската компания Ticketek използва Amazon Personalize, за да премине от персонализация на база географско местоположение към такава на база интереси, което доведе до:
В продажбите времето е всичко. Когато екипите могат да приоритизират усилията си и да се свържат с правилните клиенти в точния момент, това значително подобрява резултатите.
Пример: Salesloft използва MadKudu, за да анализира, че 90% от потенциалните продажби идват от 25% от потенциалните клиенти. MadKudu автоматизира оценката на клиентите, което помогна на екипа да насочи усилията си към най-важните възможности.
Чатботовете са незаменими в екипите за поддръжка – от предоставяне на бързи отговори до събиране на информация за клиентите.
Пример: Платформата за бизнес анализи Databox използва Fin AI от Intercom, за да направи документацията си по-достъпна. Вместо служителите да търсят в библиотеката за отговори, Fin AI автоматично намира, обобщава и споделя информацията с клиентите.
Резултати:
С прогнози за нуждите на клиентите и вътрешните процеси организациите могат да оптимизират разходите и времето си.
Пример: Правителството на Джърси използва решенията на IBM за прогнозиране на поддръжка на оборудване и инвентар, за да обслужва по-добре своите граждани.
Откриването на измами е критично за финансовите институции, особено при увеличените онлайн транзакции.
Пример: FinSecure Bank внедри система за откриване на измами, задвижвана от ИИ, която намали измамните дейности с 60%.
Големият обем кандидатури спрямо броя на рекрутърите може да забави процеса на наемане.
Пример: Американска фирма за професионални услуги използва ИИ решение, създадено от Withum, за събиране на ключова информация от кандидатурите за роли, изискващи висока степен на сигурност.
Резултати:
По-доброто управление на инвентара оптимизира разходите и използването на пространството.
Пример: Walmart внедри система за управление на инвентара, задвижвана от ИИ, която предвижда нуждите на клиентите въз основа на времето, местните демографски характеристики и икономическите тенденции. Това позволява на компанията да доставя необходимите продукти навреме както във физическите, така и в онлайн магазините си.
Най-често използваните инструменти с ИИ от бизнеса включват безплатни приложения като:
По-усъвършенстваните платформи включват:
Източник: WebFX
