Как избежать распространенных ошибок при использовании ИИ в бизнесе

Привет, это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса call-intellect — контроля качества звонков и обучения для отделов продаж, колл-центров и кастдев-команд. Сегодня мы поговорим о том, как избежать популярных ошибок, связанных с внедрением искусственного интеллекта в вашу бизнес-стратегию.

Начало пути: ошибки на старте

Когда речь заходит о создании приложений с использованием моделей ИИ, особенно в начале, допускать ошибки — это нормально. Я хочу поделиться примерами распространенных pitfalls, которые я наблюдал как в публичных кейсах, так и из личного опыта.

Каждый раз, когда появляется новая технология, специалисты в области технологий вздыхают с облегчением: «Не все — это гвозди». Генеративный ИИ не исключение. Его безграничные возможности лишь усугубляют тенденцию использовать его повсеместно.

Пример из практики: оптимизация энергопотребления

Одна команда предложила мне идею использования генеративного ИИ для оптимизации энергопотребления. Они ввели список энергозатратных действий и почасовые тарифы на электроэнергию в модель и попросили создать расписание для минимизации расходов. Их эксперименты показали, что это может сократить счета за электроэнергию на 30%! Звучит заманчиво, не так ли?

Но я спросил: «А как это сравнивается с простым планированием самых энергозатратных действий в часы, когда электричество дешевле, например, стирка или зарядка автомобиля после 10 вечера?» Ответа не последовало, и вскоре команда отказалась от этого приложения. Я подозреваю, что простое планирование может быть гораздо более эффективным и дешевым решением, чем генеративный ИИ.

Не все, что блестит — золото

Я наблюдал подобные сценарии множество раз. Одна крупная компания хотела использовать генеративный ИИ для обнаружения аномалий в сетевом трафике, другая — для прогнозирования объема звонков клиентов. А больница пыталась выявить недоедание у пациентов, что, на самом деле, не рекомендуется.

Исследовать новый подход иногда полезно, чтобы понять, что возможно, но важно помнить, что ваша цель — это не только решение проблемы, но и тестирование решения. «Мы решаем проблему» и «Мы используем генеративный ИИ» — это два совершенно разных заявления, и, к сожалению, многие предпочитают второе.

Неужели все так просто?

С другой стороны, многие команды отказываются от генеративного ИИ, поскольку их пользователи оставляют негативные отзывы. Однако другие команды успешно использовали ИИ для аналогичных случаев. Я смог изучить только две из таких команд, и в обоих случаях проблема заключалась не в ИИ, а в продукте.

Технические аспекты приложений на базе ИИ кажутся многим простыми. Сложности возникают с пользовательским опытом (UX). Как должен выглядеть интерфейс продукта? Как бесшовно интегрировать продукт в рабочий процесс пользователя? Как вовлечь человека в процесс?

Что действительно хотят пользователи?

UX всегда был сложной задачей, особенно с учетом генеративного ИИ. Мы понимаем, что ИИ меняет наш подход к чтению, обучению, работе и развлечениям, но как именно это произойдет — пока неясно. Как будет выглядеть будущее чтения, обучения и работы?

• Моя подруга работает над приложением, которое обобщает стенограммы встреч. Изначально команда сосредоточилась на правильной длине резюме. Однако вскоре выяснилось, что пользователи не интересуются самим резюме — они хотят конкретные действия, относящиеся к ним.
• Когда LinkedIn разработал чат-бота для оценки навыков, они обнаружили, что пользователи не хотят правильных ответов, а хотят полезных рекомендаций.
• Интуит создал чат-бота для ответов на вопросы по налогам, но пользователи не находили его полезным. После расследования выяснили, что пользователи просто не любят печатать.

Как избежать распространенных ошибок?

Современные модели ИИ схожи, и здесь именно продукт становится тем, что выделяет вас на фоне конкурентов. Вот несколько распространенных ошибок, которые стоит избегать:

1. Использовать генеративный ИИ, когда он не нужен. Генеративный ИИ не является универсальным решением для всех проблем.
2. Путать «плохой продукт» с «плохим ИИ». Для многих продуктов на основе ИИ, ИИ — это лишь легкая часть, а самый сложный аспект — это продукт.
3. Начинать слишком сложно. Хотя новые фреймворки и дообучение могут быть полезными, они не должны быть вашим первым шагом.
4. Переоценивать ранний успех. Первоначальный успех может ввести в заблуждение.
5. Отказываться от человеческой оценки. ИИ-судьи должны быть проверены и сопоставлены с систематической человеческой оценкой.
6. Краудсорсинг кейсов использования. Имейте стратегию, которая учитывает общую картину.

Это не просто ошибки, это уроки, которые нужно извлечь, чтобы сделать ваш бизнес успешнее! 💡

Готовы к новым вершинам?

Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: call-intellect и узнайте, как мы можем помочь вам в контроле качества звонков и обучении ваших команд!