Определение и масштабирование случаев применения ИИ

Всего за два первых года 39% взрослых жителей США уже начали пользоваться ИИ.⁠(открывается в новом окне) За тот же период уровень внедрения Интернета в свое время достиг лишь 20%. Рост ИИ не только меняет отрасли, но и создает возможности для отдельных сотрудников. ИИ освобождает людей для более ценной работы, помогает развивать свои навыки и продвигаться по карьерной лестнице.



В одном из исследований BCG обнаружила⁠(открывается в новом окне), что за последние три года лидеры в области ИИ продемонстрировали рост выручки в 1,5 раза быстрее, доходность для акционеров на 1,6% выше и рентабельность инвестированного капитала на 1,4% лучше, чем их менее продвинутые конкуренты.

По данным McKinsey⁠(открывается в новом окне), 92% компаний планируют увеличить инвестиции в ИИ. Тем не менее, многим организациям по-прежнему необходимы рекомендации о том, как добиться ощутимой отдачи, и лишь 1% считает, что их инвестиции в ИИ достигли полной зрелости.

Мы на собственном опыте увидели, что отличает успешные ИИ-проекты. Наши выводы основаны на данных, полученных в ходе 300 наших самых успешных внедрений, более 4 000 опросов по внедрению и среди более 2 миллионов бизнес-пользователей.

Это руководство призвано помочь вашей организации определить и масштабировать случаи применения ИИ, которые приносят очевидную пользу. Мы разбиваем процесс на три этапа:

Здесь вы найдете истории клиентов, практические чек-листы и примеры сценариев использования, адаптированные для разных отделов, чтобы поддержать прогресс вашей команды.

Важно понимать, что внедрение ИИ означает гораздо больше, чем просто поиск подходящих сценариев использования. В этом руководстве не рассматриваются такие темы, как создание культуры, ориентированной на ИИ, развитие более ценных сценариев использования и стимулирование внедрения ИИ во всей компании. Мы подробнее расскажем об этих вопросах в других руководствах, а пока давайте сосредоточимся на процессе поиска подходящих сценариев использования для вашей компании.

Помните про эти три принципа. Они служат фоном для всех практических рекомендаций, которые вы найдете далее.

Первый шаг — определить, какие аспекты вашего бизнеса можно сразу улучшить с помощью ИИ.

Один из способов сделать это — рассматривать ИИ как средство создания суперпомощников для вашей команды. ИИ-суперпомощники никогда не устают и не теряют концентрацию. Они всегда готовы помочь, когда вам потребуется помощь. И они могут адаптироваться практически к любой задаче, улучшая навыки ваших сотрудников. 

Четко сформулируйте, почему внедрение ИИ имеет ключевое значение для будущего вашей компании, будь то необходимость идти в ногу с конкурентами, реагирование на меняющиеся ожидания клиентов или поддержание роста. Когда сотрудники слышат внятное «почему», возникают доверие и ясность, что помогает им понять, как эти изменения соотносятся с их собственной работой и целями.

Четко сформулируйте, почему внедрение ИИ имеет ключевое значение для будущего вашей компании, будь то необходимость идти в ногу с конкурентами, реагирование на меняющиеся ожидания клиентов или поддержание роста. Когда сотрудники слышат внятное «почему», возникают доверие и ясность, что помогает им понять, как эти изменения соотносятся с их собственной работой и целями.

Работа, связанная с профессиональными знаниями, часто сопряжена с неопределенностью и открытыми задачами. Сотрудникам может быть трудно начать работу или они могут зайти в тупик, из-за чего проекты могут застопориться. Здесь ИИ может выступать катализатором, помогая генерировать идеи, анализировать данные и предлагать дальнейшие шаги, когда дальнейший путь неясен. 

Во всех компаниях, с представителями которых мы говорили, люди используют ИИ, чтобы дать импульс своим размышлениям и находить новые идеи. Его используют, чтобы придумывать идеи для кампаний, быстро находить ценные инсайты в необработанных данных, анализировать тенденции или просто определять дальнейшие шаги, когда не уверены, что делать дальше.

Сосредоточив внимание на таких видах работы, вы сможете быстро выявить возможности применения ИИ с высоким потенциалом, помогая своим командам оптимизировать рабочие процессы, устранять проблемы и ускорять внедрение инноваций в вашей организации.

После того как вы предоставите своим командам структуру для выявления новых возможностей применения ИИ, следующим шагом будет обучить их основным способам использования ИИ. Чтобы помочь в этом, мы проанализировали более 600 сценариев использования, предоставленных нашими клиентами. Большинство сценариев использования относятся к одному из шести базовых, применимых во всех отделах и дисциплинах:

Эти базовые сценарии помогают вашим сотрудникам быстро находить наиболее перспективные сценарии использования для вашего бизнеса. Каждый базовый сценарий по сути охватывает сотни сценариев использования, которые мы наблюдали в разных отраслях, ролях и рабочих процессах, что делает их быстрым путём к масштабируемой ценности.

Давайте подробнее рассмотрим каждый сценарий, начиная с: создание контента

ИИ может поддерживать создание контента во всех командах — будь то обобщение звонков по продажам или подготовка первых черновиков стратегических документов, публикаций в блоге, веб-страниц и даже изображений и визуализаций. Мы видим, как команды используют ИИ, чтобы редактировать и дорабатывать свои материалы, а затем в последний момент подключают его для финальной вычитки.



ИИ может автоматически писать в стиле вашей компании и учитывать ваше руководство по тону голоса; следовать предпочитаемой вами структуре документов; и даже давать рекомендации по тексту. Затем он может переводить ваш контент на разные языки или адаптировать его для разных аудиторий, каналов или программ.

При написании текстов ИИ может учитывать весь контекст разговора или набор загруженных документов, чтобы сформировать результат. Например, попробуйте загрузить своё руководство по письму или взять пять своих лучших постов в блоге, а затем создать промпт ChatGPT на создание подробного руководства по письму на основе этих примеров.

ИИ широко используется для проведения исследований в различных отраслях. От быстрого знакомства с новыми концепциями (например, внедрение ИИ или дизайн-мышление) до поиска в Интернете релевантных статей или данных о конкурентах, и до более комплексных многоэтапных исследовательских проектов, которые анализируют Интернет в поисках статей, данных и инсайтов. Мы также видим, что команды загружают длинные внутренние документы, чтобы быстро получать ключевые выводы. 

Одно из главных преимуществ использования ИИ в исследованиях заключается в том, что вы можете указать формат и структуру представления анализа: в виде таблицы, в виде маркированного списка, с разбивкой по конкретным разделам или с перекрёстными ссылками.



Внимание ИИ к деталям и его способность следовать инструкциям делают его отличным помощником в исследованиях.

Многие инженеры-программисты являются активными пользователями ИИ. Они используют его для отладки, создания чернового кода на незнакомых языках программирования, переноса кода с одного языка на другой и проговаривания логики своего кода. За последние два года возможности ИИ в математике, науке и программировании на многих языках значительно улучшились, и многие инструменты теперь даже предлагают предпросмотр кода в реальном времени.

Мы также наблюдаем, как многие люди без навыков программирования начинают осваивать программирование с помощью инструментов ИИ. Просто используя естественный язык, маркетологи и финансовые команды могут создавать скрипты на Python для автоматизации процессов, SQL-запросы для извлечения данных или даже визуализации с использованием фронтенд-кода для веб-сайтов или внутренних презентаций. 

ИИ помогает согласовывать данные из разных источников, выявлять инсайты и тенденции, а также работать со сложными табличными данными без необходимости обладать продвинутыми навыками работы в Excel, SQL или Python.

Вы можете предоставить ИИ несколько электронных таблиц или скриншотов панелей мониторинга для быстрого анализа. Он может интерпретировать данные электронных таблиц, понимать визуальные диаграммы и даже помочь оформить результаты для отчетности. Вы также можете указать, как следует структурировать результаты, например выбрать предпочтительные типы диаграмм, форматы сводок или логику сравнения.

Сценарии использования для генерации идей и стратегического планирования популярны среди всех команд: от мозгового штурма новой публикации в блоге до помощи в структурировании документа, устранения проблем в стратегии или предоставления обратной связи по работе с учетом ключевых целей или предпочтений заинтересованных сторон.

По мере того как модели ИИ становятся всё более мультимодальными, мы видим, как команды используют голосовые и визуальные технологии для взаимодействия с ИИ так же, как с коллегой.

И по мере того, как модели становятся всё более способными продумывать сложные задачи, мы видим, как многие команды разрабатывают с их помощью стратегические планы, принимая во внимание их данные, цели, контекст, ограничения и зависимости.

Многие сценарии использования предполагают автоматизацию отдельных частей задачи. Мы видели, как клиенты определяют повторяющиеся, рутинные задачи и разрабатывают способы передавать их ИИ. Автоматизации могут быть простыми, например, формирование еженедельных обзоров конкурентов, или более сложными, например, создание финансового отчета для еженедельных брифингов для руководства, готового для проверки человеком.

Память и пользовательские инструкции — ключ к автоматизации подобных процессов. Пользовательские GPT служат способом делиться ими. Создавая стандартный набор инструкций, загружая один и тот же документ и каждый раз указывая один и тот же результат, команды могут передавать менее ценные задачи.

Сегодня такие автоматизации часто представляют собой отдельные задачи, но с такими продуктами, как Deep Research и Operator, мы движемся к миру, где ИИ может самостоятельно и по расписанию выполнять многоэтапные задачи.

GPT Lab компании Estée Lauder начинает работу с междисциплинарными командами, в которые входят бизнес-пользователь, эксперт в предметной области и технический руководитель, чтобы выявлять и разрабатывать высокоэффективные сценарии использования. Их процесс прост и воспроизводим:

Подробнее читайте в статье об Estée Lauder GPT Lab⁠.

Как только команды понимают ключевые сценарии использования и начинают определять проблемы, которые нужно решить, их число, как правило, быстро растёт.

Затем акцент смещается с исследования на расстановку приоритетов. Какие сценарии использования можно масштабировать, чтобы они приносили пользу всем сотрудникам? Что, скорее всего, обеспечит снижение затрат уже сейчас? Что может привести к появлению нового продукта или источника дохода?

Наши команды по успеху клиентов используют структуру Impact/Effort, чтобы помогать корпоративным клиентам расставлять приоритеты для сценариев использования. Это простой квадрант, который оценивает каждый сценарий использования по ценности для компании и объёму требуемых усилий.

Большинство команд начинают с использования ИИ для отдельных задач: редактирование публикаций в блоге, создание брифов для кампаний или подготовка политик. ИИ легче воспринимать в контексте конкретных, отдельных задач.

Но наблюдая за тем, как опытные пользователи интегрируют ИИ во всё, что они делают, мы часто видим, что они находят сценарии использования, которые охватывают многоэтапные рабочие процессы.

ИИ не похож на традиционное программное обеспечение или облачные приложения. Чтобы научиться использовать его сильные стороны, необходимо изменить образ мышления. Но наша работа с клиентами показала нам, насколько быстро специалисты самых разных направлений могут освоить такой образ мышления и начать замечать в своей работе значимые сценарии использования.