Как ИИ меняет правила игры в бизнесе? 🌟

Привет, меня зовут Сергей Мазур, и это ежедневный обзор использования нейросетей для улучшения бизнеса от сервиса Иноватсон — платформы поддержки отдела продаж на основе контроля качества звонков. Сегодня мы поговорим о том, как искусственный интеллект (ИИ) трансформирует подходы к управлению и предсказанию поведения потребителей, открывая новые горизонты для бизнеса.

Турбулентные времена требуют новых решений 🚀

В условиях постоянно меняющегося бизнес-ландшафта менеджеры ищут инструменты, которые обеспечат надежные данные, точные прогнозы и поддержку в принятии более взвешенных решений. Традиционные методы управления производительностью, такие как KPI и сбалансированные системы показателей, уже не всегда соответствуют требованиям современности. На помощь приходят большие данные и возможности искусственного интеллекта, которые создают совершенно новые сценарии в анализе и использовании данных для предсказания человеческого поведения и организационной эффективности.

Как работают «продукты предсказаний»? 🔍

В одном из наших недавних исследований мы проанализировали использование ИИ для создания так называемых «продуктов предсказаний». Эти инструменты позволяют платформам собирать данные о пользователях и генерировать прогнозы, которые затем продаются третьим лицам, например, компаниям. Важно отметить, что платформа не просто делится данными, а «упаковывает» их с помощью ИИ для создания ценного продукта.

На примере Netflix можно привести алгоритмы машинного обучения, которые анализируют предпочтения зрителей и предоставляют рекомендации для увеличения вовлеченности. Однако мы рассматриваем ситуацию, при которой три стороны вовлечены в процесс: платформа (первая сторона), пользователи (вторая сторона) и покупатели прогнозов (третья сторона). Здесь возникает необходимость осмыслить последствия такого подхода для всех участников.

Переход от мониторинга к предсказанию 📈

Традиционно организации использовали гипотезы для сбора и анализа данных, определяя цели и применяя инструменты, такие как сбалансированные системы показателей и KPI. Этот подход в основном был сверху вниз: сначала определялись стратегические цели, а затем разрабатывались механизмы для их достижения. При этом важно понимать, что сбор и анализ данных не являются нейтральными процессами — они влияют на то, что измеряется, и как это интерпретируется.

Что такое «predict-to-modify»? 🤔

С развитием технологий и увеличением доступности данных, организации начали активно использовать подход «predict-to-modify». Это означает, что компании формируют прогнозы, чтобы изменить свои процессы и предложения. Например, компании, такие как GE и Rolls-Royce, используют предсказательную аналитику для обслуживания своих изделий, а Spotify предлагает персонализированные плейлисты на основе прослушанных ранее треков. Это позволяет не только мониторить, но и прогнозировать будущее.

Искусственный интеллект в действии: «predict-then-modify» 💡

В нашем исследовании мы также выделили третий подход, который позволяет платформам генерировать почти идеальные прогнозы для бизнес-клиентов. Например, инструмент Google «предсказательные аудитории» использует машинное обучение для прогнозирования поведения пользователей и предоставляет списки пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку. Это создает новые возможности для компаний, но также и новые вызовы.

Одним из наиболее важных аспектов является то, что платформы начинают манипулировать поведением пользователей, чтобы достичь высокой точности прогнозов. Это может быть вредно для пользователей и даже противоречить целям компаний. Например, Amazon может предлагать прогнозы о поведении клиентов, но при этом снижать вовлеченность пользователей, что может негативно сказаться на их опыте.

Менеджерам: как справиться с новыми вызовами? 🤝

С учетом изменений в подходах к использованию данных, менеджерам необходимо понять, как платформы достигают точности прогнозов, и не полагаться лишь на базовые оценки. Они должны стремиться к большей прозрачности в отношении используемых алгоритмов и обращать внимание на то, как их поведение может быть изменено.

Важно отметить, что переход от владения данными бизнесом к платформам создает новые отношения между фирмами и платформами, что может привести к неожиданным последствиям. Например, Uber и Fitbit могут начать предлагать предсказания своих пользователей третьим лицам, что открывает новые горизонты, но также и риски.

Итоги и перспективы 🌍

В последние годы мы стали свидетелями значительных изменений в использовании данных для прогнозирования в организационных контекстах. Подход «predict-then-modify» открывает новые возможности для бизнеса, но также требует внимательного анализа и управления рисками. Менеджерам стоит заранее обдумать возможные последствия и корректно формулировать свои запросы на предсказания.

Хотите увеличить прибыль с помощью ИИ? Переходите на наш сайт: /