В последние годы мы наблюдаем значительный рост использования генеративный искусственный интеллект (генеративный ИИ) Компаниями для ускорения проектов и решений. Эта тенденция была подтверждена программой 2024 Capstone Project магистратуры по бизнес-аналитике MIT Sloan, которая связывала студентов с организациями, стремящимися решать бизнес-задачи с помощью анализа данных.
Интересное открытие заключается в том, что генеративный ИИ в сочетании с аналитикой данных позволяет компаниям работать быстрее. В то время как традиционные подходы к машинному обучению, теперь называемые «традиционным машинным обучением», фокусируются на точности и индивидуальной персонализации, генеративный ИИ открывает новые возможности для ускорения процессов и принятия решений.
Ускорение выхода на рынок
Такие компании в области естественных наук, как Pfizer и Takeda, используют генеративный ИИ для сокращения времени вывода новых препаратов на рынок. Pfizer автоматизировала процесс передачи знаний, что позволяет быстро классифицировать и извлекать тысячи научных документов, ускоряя как разработку, так и производство новых методов лечения. Takeda, в свою очередь, проанализировала данные более 500 000 клинических испытаний, чтобы оптимизировать разработку новых исследований и ускорить разработку основных лекарственных средств.
Более быстрые ответы клиентам
В страховой отрасли компания CogniSure внедрила генеративный ИИ для извлечения критически важной информации из тысяч PDF-файлов и электронных писем, отправленных клиентами. Это позволило компании быстро обрабатывать различные типы файлов, ускоряя предоставление страховых предложений. Телекоммуникационная компания Comcast улучшила обслуживание клиентов, используя генеративный ИИ для анализа данных звонков и прогнозирования оттока клиентов, что позволило быстрее и персональнее реагировать на запросы клиентов.
Международная судоходная компания CMA CGM внедрила генеративную систему искусственного интеллекта для предоставления мгновенных прогнозов и динамического ценообразования. Благодаря доступу к быстрой и точной аналитике, агенты могут эффективно предоставлять клиентам актуальную информацию.
Более гибкая внутренняя и внешняя коммуникация
Компания Dick's Sporting Goods использует генеративный ИИ для ускорения создания персонализированных email-кампаний. Объединяя демографические данные, историю покупок и предыдущие взаимодействия, компания повысила показатели кликабельности и сократила время подготовки маркетинговых кампаний. Консалтинговая фирма McKinsey & Co. автоматизировала маркировку и классификацию внутренних документов, обеспечив эффективное распространение информации среди сотрудников.
Помимо скорости: точность и влияние на рабочую силу
Хотя скорость — существенное преимущество, точность остаётся критически важной. Компании внедряют методы, обеспечивающие высокий уровень точности решений на основе генеративного ИИ. Кроме того, важно учитывать влияние этой технологии на персонал. Accenture помогает клиентам понять, как генеративный ИИ повлияет на их команды, предлагая инструменты для прогнозирования этого влияния и планирования программ переподготовки.
Заключение
Внедрение генеративного ИИ меняет подход к работе компаний, обеспечивая беспрецедентную гибкость и эффективность. По мере того, как всё больше организаций осваивают эту технологию, мы ожидаем дальнейшей трансформации бизнес-процессов и способов предоставления ценности клиентам. Чтобы оставаться конкурентоспособными, компаниям необходимо найти баланс между скоростью, обеспечиваемой генеративным ИИ, и необходимостью точности и эффективного управления командой.
