«Зміни, які впроваджує штучний інтелект і машинне навчання, допоможуть компаніям, які їх приймуть, і створять бар’єри для тих, хто цього не зробить» – Джеф Безос
Штучний інтелект сьогодні – це не просто технологічний тренд, а необхідність для бізнесу, що прагне досягти ефективності, масштабованості та конкурентної переваги. За даними PWC, 54% керівників компаній зазначають, що штучний інтелект вже значно підвищив продуктивність їхніх підприємств. І це лише початок, адже прогнозується, що з 2023 по 2030 роки середньорічний темп зростання галузі штучного інтелекту становитиме 37,3%.
Однак подібно молотку, який у руках майстра може стати інструментом для створення міцної будівлі, а у невмілого користувача – просто шматком металу, ШІ працює тільки тоді, коли ним правильно керують. Основним «будівельним матеріалом» для ШІ є дані. Від їхньої точності, актуальності та якості залежить, чи принесе ШІ користь бізнесу, чи, навпаки – створить хибні прогнози та неправильні рішення. Хибні чи неповні дані – це як криві цвяхи: навіть із найкращим інструментом результат буде далеким від очікуваного. Саме тому компанії, які використовують ШІ, мають зосередитися не лише на алгоритмах, а й на стратегії збору, аналізу та упорядкування даних.
Та навіщо бізнесу оптимізовувати системи даних, які й до цього «непогано» працювали? Чи є сенс ризикувати змінами у процесах заради штучного інтелекту? Пропонуємо розібратися детальніше.
У чому полягає цінність ШІ-рішень для бізнесу: конкретні переваги
У світі, де обсяги даних зростають експоненційно, бізнесу вже недостатньо покладатися лише на досвід і людські ресурси. Навіть якщо зібрати цілу команду аналітиків, вони не зможуть опрацювати та проаналізувати Big Data так швидко й точно, як це зробить ШІ. Але головне навіть не це – головне те, що немає сенсу витрачати людські ресурси на процеси, які можна автоматизувати. Штучний інтелект не замінює людей, а доповнює їх, звільняючи від рутини та дозволяючи зосередитися на стратегічних рішеннях.
Правильне використання АІ у бізнесі може надати низку переваг: поліпшення взаємодії з клієнтами, збільшення операційної ефективності, підвищення рівня безпеки, інноваційність продуктів та послуг тощо. Організації, що активно впроваджують ШІ, формують майбутнє своїх галузей і неодмінно виходять у топи трендів на ринку, що зміцнює їхні позиції й підвищує цінність в очах не лише споживачів, а й потенційних співробітників чи партнерів.
Може скластися враження, що ШІ є ефективним лише для великих IT-компаній, однак це – міф. Штучний інтелект давно вже адаптувався до більшості бізнес-процесів, для кожного пропонуючи унікальні функціональні можливості, наприклад:
- Рекомендаційні системи: ШІ забезпечує аналіз попередніх вподобань користувачів і генерує подальші рекомендації на їхній основі.
- Чат-боти та віртуальні асистенти: ШІ допомагає автоматизувати обслуговування клієнтів та може швидко надавати відповіді на поширені запитання.
- Прогнозування попиту: Використання ШІ допомагає побудувати точніші прогнози попиту, що дозволяє ефективніше планувати та розподіляти використання ресурсів.
- Виробництво та логістичні процеси: ШІ дозволяє якісніше управляти запасами та постачанням та контролювати якість продукції, а також оптимізує маршрути доставки, враховуючи зовнішні чинники.
- Персоналізована реклама: ШІ дозволяє персоналізувати досвід клієнта, визначаючи запити цільової авдиторії, що дозволяє створити найрелевантніші рекламні оголошення для конкретного споживача.
- Фінансовий аналіз: ШІ може швидко виявити шахрайські дії банків та інших фінансових установ, а також автоматизувати торгівлю на фондовому ринку.
- Медицина: ШІ дедалі частіше використовується для діагностики захворювань та прогнозування попиту на медичні послуги.
- HR та рекрутинг: ШІ успішно застосовується для аналізу резюме, ранжування кандидатів та проведення початкових інтерв’ю тощо.
Перед тим, як обирати АІ-рішення, варто визначити, чого саме ви від нього очікуєте – тобто які бенефіти бажаєте отримати для свого бізнесу і які «болі» вашої компанії має вирішити ШІ. Від цього залежить, який тип штучного інтелекту вам підійде – адже, як і будь-яка наука, ШІ має свої галузі. Наразі найбільш розповсюдженими можна вважати когнітивні сервіси та машинне навчання. Когнітивні сервіси мають на меті імітування активності людського мозку – наприклад, розпізнавання голосу, розпізнавання зображень, обробка природної мови (NLP), сентимент-аналіз та генерація контенту.
Генеративні безкоштовні інструменти, такі як ChatGPT та Microsoft Copilot, вже доволі часто використовуються для оптимізації бізнес-процесів. ChatGPT дійсно може автоматизувати деякі аспекти роботи компанії, забравши на себе рутинні завдання. Однак, якщо йдеться про точні процеси, такі як прогнозування попиту, подібний інструмент може бути не найкращим рішенням. Під час роботи з безкоштовними генеративними інструментами, варто завжди пам’ятати, що їхні алгоритми стохастичні, випадкові – ви ніколи не отримаєте дві однакових відповіді, навіть якщо не змінювали формулювання промпту. Не варто виключати й випадки «галюцинацій» штучного інтелекту – це коли він видає інформацію, не підкріплену реальними фактами. Також важливо звертати увагу, що подібні інструменти не гарантують безпеку ваших конфіденційних даних – адже вона відкрито використовується для подальшого машинного навчання моделі.
Наразі ключову цінність для бізнесу становлять складніші рішення на базі алгоритмів машинного навчання. Приклад подібних рішень можна знайти у SMART Decision HUB. Орієнтуючись на запити компанії, можна обрати інструменти для прогнозування попиту, оптимізації ціноутворення, управління робочим часом команд, оптимізації маркетингових процесів та персональної взаємодії з клієнтами тощо. Якщо ви не впевнені, як обрати найбільш релевантне для компанії рішення, варто звернутись по допомогу до вендорів. У кооперації з експертами ви змусите ваші дані працювати на вас, а не навпаки. Вендори можуть не лише провести впровадження необхідного інструменту, а й допомогти підготувати наявні дані для його використання. А в деяких випадках – і підказати, яких саме даних бракує для того, щоб використовувати бажане ШІ-рішення.
Одна з головних переваг рішень на основі штучного інтелекту – це те, що вони надають змогу бізнесу діяти проактивно, а не постфактум. Однак для того, щоб будь-яке рішення на основі штучного інтелекту працювало як слід і видавало якомога точніший результат, необхідно надати йому актуальні та структуровані дані – саме це й забезпечує система ERP.
ERP-системи як джерело даних для ШІ: як це працює
Перед тим, як почати використовувати штучний інтелект у роботі, важливо мати на увазі одну річ: він нічого не створює, він відтворює результати на основі отриманої інформації. Як і будь-яка наука, ШІ базується на математичних алгоритмах і суворих розрахунках. Відповідно, що точніші вхідні дані ви надаєте АІ, то точніший він видає результат. Якщо штучний інтелект отримує неструктуровану або хибну інформацію, його результати також будуть некоректними, що призведе до хаосу в процесах замість їхньої оптимізації.
Однак автоматизувати хаос можна – головне спочатку його структурувати. Саме для цього потрібні ERP-системи (Enterprise Resource Planning), які впорядковують і консолідують інформацію про всі бізнес-процеси компанії: фінанси, запаси, виробництво, постачання тощо. ERP-система, така як, наприклад, Dynamics 365 Business Central, забезпечує єдину точку доступу до актуальних і достовірних даних, які можна ефективно використовувати для навчання та розвитку моделей штучного інтелекту.
Ефективне використання даних з ERP-систем для інструментів на основі штучного інтелекту дозволяє аналізувати великі обсяги структурованих даних, виявляти приховані закономірності та надавати прогнозну інформацію для оптимізації операційної діяльності. Пропонуємо розглянути, як саме структуризація інформації у системі ERP може допомогти у роботі з ШІ:
- Фінансові дані: ERP-системи ведуть бухгалтерський облік, управління витратами, бюджети та фінансову звітність. ШІ, своєю чергою, може аналізувати ці дані для прогнозування грошових потоків, виявлення фінансових ризиків, передбачення шахрайств та оптимізації витрат.
- Ціноутворення: Система ERP містить усю інформацію про продажі компанії, акції, бюджети та маркетингові стратегії. На основі цих даних рішення з інтегрованим штучним інтелектом – наприклад, SMART Price Insights – дозволяє автоматизувати та оптимізувати ціноутворення бізнесу, засновуючи стратегії на попиті (Demand-driven strategies).
- Дані про виробництво: В ERP-системах консолідується інформація про планування та контроль виробничих процесів, якість продуктів чи послуг та інформація про продажі. На основі цих даних інструменти на основі ШІ, такі як SMART Demand Forecast, здатні підвищувати ефективність виробництва завдяки точному прогнозуванню попиту.
- Логістичні дані: В ERP-системах зберігаються відомості про управління ланцюгами постачання, складування та дистрибуцію продукції. ШІ може аналізувати ці дані для оптимізації маршрутів доставки, управління запасами та прогнозування попиту.
- Дані про продажі та маркетинг: ERP-системи обробляють інформацію про замовлення клієнтів, історію продажів, ефективність маркетингових кампаній тощо. А рішення на основі ШІ, наприклад, SMART Personal Engagement, дозволяє на основі цих даних персоналізувати пропозиції для клієнтів, прогнозувати тенденції ринку та оцінювати ефективність рекламних стратегій.
- Кадрові дані: ERP систематизують відомості про управління персоналом, зокрема інформацію про співробітників, їхню продуктивність та навчання. ШІ може використовувати ці дані для оптимізації розкладів роботи та прогнозування потреб у персоналі. Наприклад, SMART Flexi Scheduler дозволяє ефективно управляти робочим часом команд, рівномірно розподіляючи навантаження персоналу.
У контексті використання ERP-систем як джерела даних для штучного інтелекту важливо розуміти, що структурованість інформації є критичною для ефективного застосування ШІ. Та як її забезпечити? Організація SMART business обрала підхід використання універсальної структури даних – ця особливість дозволила компанії досягнути високих результатів в оптимізації процесів рішень на основі ШІ. В чому ж особливість такої структуризації?
Універсальна структура даних (УСД) – це підхід до організації інформації, який забезпечує її узгодженість, стандартизацію та доступність для різних систем і користувачів. Вона передбачає використання єдиних форматів, структур і стандартів для зберігання та обробки даних, що дозволяє інтегрувати різнорідні джерела інформації в єдине ціле.
Як вже зазначалося вище, штучний інтелект працює за математичними алгоритмами. Тому використання даних, не адаптованих згідно з УСД, може виглядати, як спроба вирішити рівняння a+b=c, використовуючи показники «x» та «y». Тобто, звісно, так можна зробити, але це буде нагадувати піший похід з Німеччини у Францію, коли насправді ви мали можливість скористатись літаком чи хоча б поїздом. Неструктуровані дані майже неможливо використати для промптів стандартних рішень на основі штучного інтелекту – тим паче в такому процесі може «загубитись» важлива інформація просто тому, що вона не була підпорядкована стандартній структурі. Через це важливим кроком підготування до впровадження ШІ у бізнес-процеси є повна структуризація та адаптація наявних даних – з цим і можуть допомогти ERP-системи та вендори. Вендори – наприклад, експерти компанії SMART business – підкажуть, як краще структурувати наявну інформацію, а ERP-система стане джерелом необхідних даних для впровадження рішень на базі ШІ. Що більш кропітка і докладна робота з даними буде проведена заздалегідь, то швидшим та ефективнішим буде результат використання штучного інтелекту.
Як Dynamics 365 Business Central та SMART Demand Forecast дозволяють підвищити точність прогнозування – наочний приклад взаємодії ERP-системи з рішенням на основі ШІ
Сучасні компанії, що бажають лишитися у топі ринку, не просто борються за лояльність клієнтів – вони прагнуть передбачити їхні потреби. У цьому їм допомагає прогнозування попиту – адже це ключ до ефективного управління бізнесом: виробництвом, закупівлями, логістикою та маркетингом. Однак глобалізація та зростання попиту на персоналізацію призводять до стрімкого збільшення обсягу даних, які бізнес має аналізувати для точного прогнозування попиту. Ручні методи для цього вже не підходять – вони повільні, схильні до помилок і не дозволяють ефективно обробляти великі масиви інформації. Рішення на основі штучного інтелекту змінюють цю ситуацію, швидко аналізуючи дані та виявляючи закономірності. Вони допомагають не лише передбачати попит на нові товари, базуючись на аналогах, а й згладжувати аномалії, підвищуючи точність розрахунків. Прогнозування попиту за допомогою штучного інтелекту дозволяє компаніям оперативно реагувати на зміни, оптимізувати процеси та ефективно керувати ресурсами, від чого залежить успішність усього supply chain.
Правильне прогнозування попиту впливає на роботу компанії більше, ніж може спочатку здатись, адже усі бізнес-процеси компанії тісно взаємопов’язані. Наприклад, один збій у прогнозуванні попиту може легко призвести до проблем у HR-відділі. Як саме? Неточний прогноз попиту може спричинити дефіцит або надлишок продукції, що безпосередньо вплине на виробництво. Якщо виробництву забракне сировини чи обладнання через неправильні розрахунки, це спричинить затримки, які, своєю чергою, можуть призвести до перевантаження або нестачі персоналу, створюючи проблеми в HR-відділі. Ну, а далі це може відобразитися на фінансових показниках, логістиці та рівні обслуговування клієнтів.
Уникнути цих викликів можна за допомогою рішення для прогнозування попиту – SMART Demand Forecast. Система на основі алгоритмів машинного навчання допоможе:
- Підвищити точність прогнозу: Алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання, інтегровані у рішення, враховують оптимальний набір чинників, які впливають на точність прогнозу.
- Скоротити рівень запасів й оптимізувати рівень доступності: Алгоритми потужної аналітики дозволяють точно прогнозувати попит, забезпечуючи наявність товарів у потрібний момент без створення надлишків на складі й скорочуючи кількість списань. Це не лише оптимізує запаси, а й підвищує прибуток, покращує сервіс і зміцнює репутацію бізнесу.
- Зменшити трудовитрати: SMART Demand Forecast оптимізує планування та аналітику, знімаючи зайве навантаження з команд, мінімізуючи людські помилки та зміщуючи фокус із рутинних завдань на стратегічний розвиток.
- Оперативність прийняття бізнес-рішень: Аналітичні можливості Power BI забезпечують оперативне ухвалення управлінських рішень на основі актуальних даних. У SMART Demand Forecast можна проводити ретроспективний аналіз продажів, оцінювати якість вхідних даних, промонаборів і компенсованих продажів.
Одна з найбільших переваг рішення SMART Demand Forecast – це можливість будувати сценарне прогнозування на основі конкретних даних компанії з її системи ERP. Подібний підхід дозволяє теоретично переглянути можливі результати впровадження тої чи іншої стратегії без того, щоб витрачати на неї час і ресурси. Залежно від результатів різних сценаріїв, керівники компанії можуть прийняти якомога вигідніше управлінське рішення стосовно подальшої стратегії розвитку.
Під час виконання прогнозування попиту алгоритми штучного інтелекту в SMART Demand Forecast враховують усі специфічні деталі, пов’язані з діяльністю конкретної компанії. Наприклад, для компанії McDonald’s Грузія, клієнта SMART business, було введено агрегацію прогнозу для кожної торгової точки на рівні тижня, на відміну від попередньої тактики, де прогнозування відбувалось на рівні всієї торгівельної мережі. На практиці це допомогло досягнути точності прогнозування продажів у 83% для кожного закладу на основі тижневої агрегації даних за період 4 тижнів.
Згідно з дослідженнями точне прогнозування попиту в середньому дозволяє:
- Збільшити обсяг продажів на 15%
- Покращити задоволеність клієнтів на 20%
- Знизити ризик заборгованості на 7%
- Збільшити конкурентоспроможність на 15%
- Оптимізувати планування виробництва на 7%
- Підвищити ефективність маркетингу на 15%
- Збільшити прибуток на 25%
* Дані наведені згідно з матеріалами компаній McKinsey & Company, Gartner, IDC, Ipsos, Dr Steve Morlidge – «The Little Book of Operational Forecasting»
Якщо ви досі не визначились з системою автоматизації, релевантною саме для ваших вимог – лишіть запит, і експерти SMART business підберуть для вас ефективне рішення:
