The practice and problems of implementing artificial intelligence in business processes

Введение

Современный бизнес переживает глубокую трансформацию благодаря стремительному развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ). Данные технологии находят применение в самых разных отраслях – от финансов и маркетинга до производства и логистики – и оказывают существенное влияние на повышение эффективности бизнес-процессов. Внедрение ИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, улучшать процессы принятия решений и создавать новые возможности для роста компаний.

В статье рассматриваются исследования различных авторов, таких как Д. А. Мороз, Н. И. Белодед [3], Ц. Чжу [11], А. А. Шайкова [14], К. С. Дудина, А. С. Сафонова [6], а также А. В. Глушнев, Т. М. Левченко [5], Д. А. Талько [13], С. А. Зырянова, А. А. Потапов, Я. С. Исламгереева [7], A. Kumar, A. Kumar, S. Kumari [16], И. В. Шевченко, М. Н. Поддубная [15] и др. В их работах акцентируется внимание на практике применения технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессах, а также на анализе ключевых проблем, возникающих при их внедрении.

Несмотря на многочисленные исследования и успешные кейсы, процесс интеграции ИИ сталкивается с рядом проблем, таких как нехватка компетенций, высокая стоимость внедрения и сложности адаптации сотрудников к новым технологиям. Данное подчеркивает необходимость дальнейшего изучения практических аспектов и разработки рекомендаций, направленных на устранение данных барьеров.

Цель исследования – провести анализ роли ИИ в повышении эффективности бизнес-процессов, выявить существующие барьеры и трудности, с которыми сталкиваются компании при внедрении ИИ, а также предложить рекомендации для их преодоления.

Задачи исследования:

1. Проанализировать влияние ИИ на улучшение бизнес-процессов в разных отраслях.

2. Выявить основные проблемы внедрения ИИ в бизнес-практику.

3. Исследовать успешные примеры использования ИИ в крупных и малых компаниях.

4. Разработать рекомендации для повышения эффективности внедрения ИИ.

Научная новизна статьи заключается в разработке рекомендаций по повышению эффективности внедрения ИИ в бизнес-процессы компаний с учетом выявленных проблем и особенностей его применения в различных отраслях. Исследование вносит вклад вносит вклад в формирование подходов к преодолению барьеров внедрения ИИ, предлагая практические подходы для успешной интеграции ИИ и усиления конкурентных преимуществ компаний.

Гипотеза исследования: внедрение ИИ в бизнес-процессы способствует значительному повышению их эффективности, однако успешная интеграция зависит от устранения кадровых, технологических и организационных барьеров.

Методы исследования включают анализ существующих научных публикаций, статистических данных и исследование примеров успешных внедрений ИИ в бизнес-среду.

Результаты исследования и их обсуждения

Искусственный интеллект (ИИ) представляет собой мощный инструмент, способствующий повышению качества бизнес-процессов в современной организации. Как отмечают Д. А. Мороз, Н. И. Белодед, ИИ не только выступает в роли технологического средства, но и становится ключевым компонентом стратегического развития компании [11, c.157].

Одним из главных преимуществ использования ИИ является способность ускорить обработку данных и перераспределить человеческий ресурс для выполнения более сложных и важных задач. Такую точку зрения разделяет А. А. Шайкова, подчеркивая, что внедрение ИИ позволяет бизнесу оптимизировать внутренние процессы, освобождая сотрудников от рутинных операций [14, c.112].

Особое внимание уделяется применению ИИ в области клиентского обслуживания. Как подчеркивают К. С. Дудина, А. С. Сафонова, использование чат-ботов обеспечивает круглосуточное взаимодействие с клиентами без потери качества обработки запросов. Данное особенно важно для организаций, стремящихся поддерживать высокий уровень сервиса независимо от времени суток. Автоматизация процессов обработки запросов способствует упрощению организационной структуры компании и увеличению общей производительности труда.

ИИ также помогает анализировать поведение клиентов в прошлом и настоящем, что используется для построения прогнозов и формирования индивидуальных предложений. Такой подход позволяет не только улучшить качество обслуживания, но и способствует долгосрочному удержанию клиентов. Более того, ИИ активно применяется для предотвращения мошенничества и минимизации рисков, связанных с проблемными ситуациями [6, c.3814].

ИИ в бизнесе демонстрирует широкий спектр преимуществ, но его внедрение сопряжено с определенными вызовами.

А. В. Глушнев, Т. М. Левченко отмечают, что ИИ предоставляет компании ряд неоспоримых преимуществ, среди которых:

1. Повышение эффективности. Автоматизация рутинных задач позволяет сотрудникам сосредотачиваться на более сложных и стратегически важных вопросах, что положительно сказывается на производительности компании.

2. Сокращение расходов. Оптимизация процессов и снижение числа ошибок помогают уменьшить издержки и повысить рентабельность бизнеса.

3. Улучшение конкурентоспособности. Использование ИИ дает компаниям возможность быстрее реагировать на запросы рынка, разрабатывать инновационные продукты и услуги, а также улучшать качество клиентского обслуживания.

Кроме того, авторы подчеркивают, что внедрение искусственного интеллекта продолжает набирать популярность. Однако его распространение значительно зависит от отрасли и размеров компаний. На текущем этапе многие организации находятся на стадии экспериментов с технологией, запускают пилотные проекты и постепенно переводят их в промышленную эксплуатацию [5, c.154].

Д. А. Талько считает, что внедрение ИИ в бизнес-процессы сопровождается рядом проблем, включая сокращение рабочих мест, угрозы приватности, нехватку квалифицированных специалистов, необходимость человеческого контроля в ряде задач и рост стоимости нейросетей [13, c.517].

Данные сложности требуют внимания для успешной интеграции технологии. Как отмечают С. А. Зырянова, А. А. Потапов, Я. С. Исламгереева, компании, стремящиеся к процветанию, должны адаптироваться к динамичным условиям и использовать ИИ для повышения эффективности своей деятельности [7, c.16].

Для подкрепления этих утверждений, обратимся к статистике, отражающей современные тенденции в использовании ИИ. Средний уровень использования ИИ в организациях в 2024 году достиг 43%, что на 11 процентных пунктов выше по сравнению с прошлым годом. Однако масштабы внедрения значительно различаются между отраслями. Так, высшее образование лидирует с показателем 72%, в то время как в сфере развития городской среды использование ИИ составляет всего 19%. Размер компаний также влияет на уровень проникновения технологий: 52% крупных организаций применяют ИИ, тогда как среди микроорганизаций этот показатель составляет 22% [9].

Не все компании, использующие ИИ, довели свои системы до стадии промышленной эксплуатации в 2024 году. Лишь 23% имеют соответствующий опыт, 7% продолжают тестировать решения, и 20% остаются на уровне пилотных проектов [9].

Параллельно меняются и предпочтения в выборе технологий. В 2023 году использование компьютерного зрения, распознавания и синтеза речи, а также интеллектуальной поддержки принятия решений сократилось (с 69% до 63%, с 67% до 60% и с 71% до 62% соответственно среди пользователей ИИ). Однако популярность обработки естественного языка (NLP) выросла с 56% до 66%. Данный рост обусловлен активным развитием NLP-технологий в последние годы и их универсальностью для различных задач [9].

Приведенные данные свидетельствуют о продолжении адаптации ИИ-технологий в разных секторах и масштабах бизнеса, что открывает перспективы для их дальнейшего развития и коммерциализации.

Большинство организаций, использующих технологии искусственного интеллекта, отмечают их положительное влияние на эффективность своей деятельности – таких компаний97%. При этом существенные или многократные эффекты зафиксировали 36% организаций, что демонстрирует рост по сравнению с 29% в 2023 году [9].

Наибольшие изменения наблюдаются в двух ключевых аспектах:

1. Экономическая эффективность: доля организаций, наблюдающих значительный эффект, увеличилась с 27% до 36%.

2. Персонализация: рост с 24% до 32%, что связано с активным внедрением ИИ для создания индивидуализированных решений.

Несмотря на положительные тенденции, крупные компании оценивают достигнутые результаты значительно выше, чем микро- и малые организации [9].

Исследование, проведенное СберПро [2] среди руководителей крупных и средних компаний, а также представителей отраслевых ассоциаций, показало, что искусственный интеллект (AI) активно внедряется в бизнес-процессы, значительно оптимизируя работу предприятий.

Полученные данные демонстрируют, что AI применяется для автоматизации рутинных операций, аналитики, прогнозирования, маркетинга и разработки корпоративных решений (Таблица 1)

Таблица 1

Практика применения ИИ в бизнес-процессе крупных и средних компаний [2]

Применение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессах российских компаний демонстрирует значительные достижения в различных отраслях экономики.

Сельское хозяйство. Компания «Cognitive Pilot» внедрила автономные системы управления для комбайнов и тракторов, что позволило повысить эффективность работы на 30–40%, снизив расход ресурсов и исключив человеческий фактор. В России в настоящее время эксплуатируется более 1,5 тыс. единиц «умной» техники. Компания «Смарт Грэйд» использует ИИ для сортировки семян, что повышает точность очистки и снижает затраты [10].

Здравоохранение. Врачебный процесс ускоряется благодаря системе Voice2Med, разработанной ЦРТ, которая автоматически вносит информацию в медицинские карты, увеличив количество заполненных протоколов на 80%. Компания Digital Vision Solutions применяет ИИ для диагностики заболеваний сетчатки, что повышает точность выявления заболеваний на 20–30% [10].

Фармацевтика. Платформа Syntelle ускоряет разработку лекарств, сокращая время на 3–6 лет, что значительно снижает затраты и ускоряет переход от открытия молекулы к разработке препарата.

Строительство. Дом.РФ использует нейросети для мониторинга строительства, что повышает эффективность контроля на 25–30% за счет анализа данных с более 3 тыс. застройщиков [10].

Жилищно-коммунальное хозяйство. Компания Си-Арт применяет ИИ для оптимизации энергопотребления на промышленных объектах, что снижает потребление энергии на 10–15% [10].

Таким образом, ИИ в различных отраслях позволяет компаниям повышать эффективность, снижать затраты и улучшать качество услуг, что способствует их конкурентоспособности.

Сегодня все больше организаций фиксируют экономическую выгоду от внедрения ИИ. Многие компании разрабатывают собственные стратегии и перспективные планы в этой сфере, демонстрируя высокий уровень заинтересованности и активного участия в процессе цифровой трансформации [4]

В Указе Президента РФ от 10.10.2019 N 490 отмечено, что к 2030 году доля отраслей, готовых к интеграции ИИ, должна достичь минимум 95%, что является значительным улучшением по сравнению с 12% в 2022 году. Предусматривается увеличение ежегодных расходов компаний на внедрение и эксплуатацию ИИ до 850 миллиардов рублей, в отличие от 123 миллиардов рублей в 2022 году [1]. Данные цели направлены на активизацию использования ИИ в различных секторах экономики и повышение технологической готовности бизнеса к цифровой трансформации.

Несмотря на рост применения ИИ, существует ряд проблем, возникающих при его внедрении в бизнес-процессы.

По результатам исследования СберПро [3], компании сталкиваются с рядом барьеров при внедрении ИИ, которые условно можно разделить на четыре категории.

Во-первых, острая нехватка специалистов по ИИ и низкая осведомленность сотрудников о возможностях технологий. Данное ограничивает не только внедрение ИИ, но и эффективное его использование в рабочих процессах. По мнению экспертов, обучение персонала и привлечение квалифицированных кадров – ключевые условия для успешной интеграции.

Во-вторых, проблема доступности оборудования. Высокие затраты на вычислительные мощности и сложности с их поставками значительно замедляют использование передовых нейросетевых моделей, что особенно актуально для крупных компаний и онлайн-платформ.

В-третьих, несовершенство технологий. Недостаточная точность и ошибки, допускаемые ИИ, вызывают недоверие у бизнес-пользователей, особенно в узкоспециализированных отраслях, таких как медицина и химия, в которых критически важно избегать неточностей.

В-четвертых, вопросы кибербезопасности и регуляторные ограничения усложняют внедрение и масштабирование ИИ. Компании вынуждены вкладывать дополнительные ресурсы в адаптацию и защиту технологий, что повышает общую стоимость их реализации [3].

Таким образом, ключ к успешному применению ИИ лежит в устранении этих барьеров: развитии компетенций сотрудников, улучшении доступности инфраструктуры, совершенствовании технологий и учете киберрисков.

В ходе опроса, проведенного ООО «Кэпт Налоги и Консультирование» [8], были изучены факторы, ограничивающие использование искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессах крупных компаний в 2024 году.

Выборка: представители финансово-экономических департаментов крупных компаний, представляющих различные отрасли.

Анализ полученных данных позволил выделить ключевые барьеры, препятствующие внедрению ИИ в корпоративную среду (Рисунок 1).

Рисунок 1. Ключевые барьеры, препятствующие внедрению ИИ в корпоративную среду, % [8]

Анализ данных на рисунке 1 показывает, что главные преграды для внедрения ИИ в организациях включают отсутствие потребности в его использовании (29%), недостаток информации о технологиях (27%) и ограниченные возможности ИТ-инфраструктуры (22%). Среди других факторов выделяются отсутствие четкой стратегии развития в области ИИ (16%) и проблемы с интеграцией данных (4%). Только 2% участников исследования указали отсутствие методологических подходов как препятствие. Для преодоления данных препятствий важно активизировать работу по информированию, планированию цифровой трансформации и модернизации ИТ-систем, что позволит компаниям эффективнее интегрировать искусственный интеллект в свою деятельность

Рассмотрев исследования, можно сделать вывод, что несмотря на положительную динамику внедрения ИИ, компании сталкиваются с рядом существенных препятствий, включая кадровый дефицит, проблемы с оборудованием, несовершенство технологий и вопросы кибербезопасности, недостаток финансирования и т.д.

Однако компании, участвующие в опросе СберПро, выразили намерение активнее использовать ИИ в своей деятельности, обучая сотрудников и внедряя ИИ-технологии в бизнес-процессы. Многие из них планируют расширить применение виртуальных помощников, улучшив их функциональность для повышения общей эффективности работы.

Например, компания Black Horse занимается созданием умного помощника для клиентов, который сможет собирать и анализировать данные о лучших практиках использования оборудования, предлагать подходящие варианты и сопровождать клиентов на всех этапах оформления заявок. В то же время X5 Group разрабатывает централизованную систему управления большими моделями, что поможет ускорить интеграцию ИИ в бизнес-процессы и улучшить профессиональные навыки сотрудников [2].

A. Kumar, A. Kumar, S. Kumari подчеркивают, что финансовые учреждения и другие участники рынка внедрив ИИ в свою систему управления рисками смогут автоматизировать и упростить администрирование данных, улучшить генерацию сценариев и стресс-тестирование, а также разработать новые стратегии для решения сложных, нелинейных задач оптимизации и многозадачных проблем [16, c.182].

A. N. Voronin, V. V. Palenova отмечают, что применение в бизнесе чат-ботов поможет улучшить оперативность, точность и масштабируемость бизнес-процессов [17].

А. А. Мунаев, Б. С. Мальсагов указывают, что ИИ способен радикально трансформировать бизнес-среду. Организации, сумевшие эффективно внедрить технологии ИИ, приобретут существенные конкурентные преимущества, что станет залогом их стабильного роста и долгосрочного развития [12, c.126].

И. В. Шевченко, М. Н. Поддубная предлагают несколько ключевых рекомендаций для успешной адаптации ИИ в бизнесе. Во-первых, необходимо анализировать результаты использования ИИ в различных сферах бизнеса, чтобы определить наиболее эффективные практики и перспективные направления. Во-вторых, важным является инвестирование в обучение сотрудников для эффективного взаимодействия с новыми ИИ-технологиями. В-третьих, следует уделить внимание вопросам этики и защиты данных, наладить партнерские отношения с научно-исследовательскими институтами и университетами для доступа к передовым разработкам и адаптировать ИИ-решения под конкретные нужды и специфику отрасли [15, c.8-9].

Для устранения барьеров при внедрении искусственного интеллекта в бизнес-процессы компании необходимы несколько ключевых шагов:

1. Инвестирование в обучение сотрудников, включая развитие технических навыков и понимания применения ИИ в бизнесе через корпоративные курсы и сотрудничество с образовательными учреждениями.

2. Начало с пилотных проектов и привлечение внешнего финансирования, включая государственные программы, для снижения затрат на внедрение ИИ.

3. Создание эффективных систем сбора, обработки и очистки данных, а также использование методов увеличения выборок для решения проблемы качества данных.

4. Проведение аудита инфраструктуры и внедрение гибридных решений для интеграции ИИ без нарушения работы текущих систем.

5. Вовлечение сотрудников в процесс внедрения ИИ, подчеркивая его преимущества, чтобы преодолеть сопротивление.

6. Разработка внутренних регламентов для регулирования использования ИИ с учетом правовых и этических норм.

Предложенный комплексный подход к обучению, финансированию, интеграции и правовым вопросам поможет успешно внедрить искусственный интеллект в бизнес-процессы.

Таким образом, несмотря на существующие вызовы, компании все больше осознают важность ИИ и предпринимают шаги для его успешной интеграции в бизнес-процессы, что откроет новые возможности для роста и развития в долгосрочной перспективе.

Заключение

В результате проведенного исследования можно сделать вывод, искусственный интеллект существенно изменяет бизнес-процессы, повышая эффективность, снижая затраты и улучшая качество обслуживания клиентов. Однако внедрение ИИ сопровождается рядом сложностей, таких как нехватка специалистов, проблемы с технологиями и кибербезопасностью. Несмотря на эти вызовы, компании, активно использующие ИИ, получают конкурентные преимущества. Важно продолжать инвестировать в обучение сотрудников, улучшение ИТ-инфраструктуры и учитывание этических аспектов. В перспективе ИИ станет неотъемлемой частью бизнес-стратегий, открывая новые возможности для роста и инноваций.

Важным направлением дальнейших исследований является изучение экономической и социальной эффективности применения ИИ в различных отраслях.