Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта

На каждом этапе НИОКР искусственный интеллект значительно расширяет возможности исследователей и разработчиков продукта. Благодаря ему можно переосмыслить весь процесс планирования испытаний, высвободить ресурсы на изучение направлений, которые ранее оставались вне поля зрения, поскольку требовали слишком много времени и денег. В этой главе мы увидели, как компании вроде Tesla при помощи искусственного интеллекта переосмысливают процесс разработки и испытаний нового поколения беспилотных автомобилей, — речь об экспериментировании, одном из элементов MELDS. Искусственный интеллект также позволяет ученым извлекать данные из уже завершившихся испытаний, чтобы совершать научные прорывы и проводить виртуальные эксперименты для ускоренной проверки гипотез. Это требует изменения необходимых навыков сотрудника — элемент S в MELDS. Так, когда разработчики продукта имеют возможность запустить цифровое моделирование для тестирования нового дизайна, это экономит им средства и время, позволяя избежать рутинной работы, связанной с конструированием модели-прототипа. Таким образом, разработчики могут сосредоточиться на создании инновационных продуктов. Благодаря искусственному интеллекту происходят фундаментальные перемены в мышлении — начинается проработка идей, которые изначально казались малоперспективными, однако в дальнейшем могут привести к прорыву. Мы уже наблюдаем этот процесс в фармацевтике. Поскольку компании все активнее задействуют инструментарий искусственного интеллекта для перестройки своих НИОКР-процессов, лидеры (L в аббревиатуре MELDS) должны учитывать этические проблемы, особенно когда испытания проводятся на людях.

В следующей главе мы перейдем от НИОКР к маркетингу и продажам. В этих сферах влияние искусственного интеллекта столь же значительно, а возможно, и больше, ведь технологии машинного обучения (например, Siri от Apple и Alexa от Amazon) становятся цифровым воплощением этих брендов.

Глава 4. Знакомьтесь: ваши новые помощники из фронт-офиса

* * *

Искусственный интеллект в сфере обслуживания клиентов, продажах и маркетинге

Coca-Cola, компания-гигант по производству безалкогольных напитков, устанавливает в розничных магазинах по всему миру огромное количество холодильных шкафов (около 16 миллионов) для хранения своей продукции[67]. Тысячи сотрудников объезжают все торговые точки и вручную ведут учет продукции Coca-Cola. Недавно компания запустила пилотный проект по использованию искусственного интеллекта для удаленного управления холодильниками. Он предполагает внедрение нового ИИ-решения под названием Einstein от компании Salesforce, работающей на рынке CRM-платформ. Einstein использует технологии компьютерного зрения, глубокого обучения и обработки естественного языка.

Прибыв на место и запустив пилотное приложение на основе Einstein, сотрудник фотографирует холодильник на смартфон — и встроенные в Einstein функции распознавания образов анализируют изображение, идентифицируют разные бутылки Coca-Cola и подсчитывают их. Затем Einstein делает прогноз и формирует заказ на пополнение запасов, воспользовавшись информацией из CRM, а также другими данными — в частности, прогнозом погоды, данными о промоакциях, информацией об объеме запасов и сведениями за прошедшие периоды, — чтобы учесть сезонные колебания и иные факторы. Автоматизация подсчета и снабжения существенно экономит время сотрудников и избавляет их от бумажной работы, а дополнительная интеллектуальность системы может увеличить продажи и повысить качество работы с клиентами.

Искусственный интеллект во фронт-офисе помогает таким компаниям, как Coca-Cola, сделать работу с клиентами более удобной и эффективной; это касается трех основных сфер взаимодействия с потребителями: продаж, маркетинга и обслуживания клиентов. В этих областях искусственный интеллект автоматизирует задачи, которые раньше выполняли сотрудники, и одновременно расширяет их возможности. Например, мы узнали, как интеллектуальные агенты (вроде Alexa от Amazon и других подобных систем), автоматизирующие взаимодействие с клиентом, теперь помогают сотрудникам справляться с более сложными задачами, а компаниям — перераспределять персонал туда, где решающее значение имеют навыки людей.