“Невдачі та провали, як в бізнесі, так і в житті, бувають. Це нормально”, — говорить в своїй колонці для Liga Сергій Токарєв, партнер та співзасновник Roosh Ventures. Та додає, що головне — аби ці помилки не повторювалися. Сьогодні допомогти бізнесу ефективно навчатися на навдачах може використання штучного інтелекту.
Інвестор поділився трьома способами, як завдяки ШІ зробити правильні висновки й ефективно використовувати помилки як основу для розвитку.
Одна з ключових переваг ШІ — здатність аналізувати нелінійні зв’язки між подіями. Наприклад, якщо в компанії падають продажі, традиційний аналіз може вказати на зміну попиту чи проблеми з ціноутворенням. Натомість ШІ здатний знайти менш очевидні фактори, такі як вплив погоди, зміни трендів або локальні особливості ринку. Аналіз цих даних дозволяє не лише виправити помилки, але й запобігти їм у майбутньому.
Прикладом успішного використання цього підходу, за словами Сергія Токарєва, є рекомендаційні системи Netflix. Вони знаходять зв’язки у поведінці користувачів, які неочевидні для людського аналізу, і завдяки цьому утримують клієнтів на платформі. Аналогічні підходи можна застосувати до аналізу продажів, логістики чи виробничих процесів.
ШІ здатний не лише аналізувати окремі випадки, а й формувати довгострокову стратегію на основі історичних даних. Він аналізує всі наявні дані компанії — як успіхи, так і невдачі — та визначає закономірності. Це дозволяє створювати рекомендації, які максимально підходять саме для вашого бізнесу.
Один із прикладів такого підходу — платформа ORION, яка використовує ШІ для оптимізації логістики. Алгоритми аналізують маршрути, ефективність попередніх перевезень та інші параметри, що дозволяє зменшити витрати та підвищити ефективність.
“Це ідеальний варіант для B2C компаній”, — вважає Сергій Токарєв. ШІ може аналізувати відгуки, чат-боти та комунікацію через інші канали, щоб виявляти повторювані запити або скарги. Це допомагає компанії швидко реагувати та покращувати свої послуги чи продукти.
Наприклад, якщо кілька клієнтів протягом короткого часу ставлять однакове запитання, це сигнал про необхідність оновлення інформації на сайті або у соціальних мережах. ШІ здатний ідентифікувати такі патерни значно швидше за людей.
Підприємець наголошує, що попри ефективність ШІ, важливо не виключати людський фактор із процесу прийняття рішень. Наприклад, компанія Zillow, яка використовувала ШІ для прогнозування цін на нерухомість, зазнала значних втрат, коли алгоритми не врахували “чорні лебеді” — непередбачувані події, такі як пандемія COVID-19 та дефіцит ремонтників. У результаті компанія втратила мільйони доларів і змушена була закрити підрозділ Zillow Offers.
ШІ може стати потужним інструментом для аналізу помилок та їх виправлення, але людина має залишатися важливим елементом цього процесу. “Тому за допомогою ШІ ефективно виносимо уроки з власних помилок, проте не забуваємо вчитися й на помилках інших”, — резюмує Сергій Токарєв.