ИИ в бизнес-аналитике: возможности и риски для компаний

Большинство организаций справедливо опасаются предоставлять публичным ИИ доступ к конфиденциальным данным, как кадровая информация, финансовые данные и подробности истории деятельности. Поэтому стал популярным частный ИИ, который работает только с внутренними данными организации.

Чем частный ИИ отличается от публичного?

К публичному ИИ у всех есть доступ. К таким сервисам относится, например, ChatGPT.

Частный ИИ, наоборот, работает только с данными компании и остается внутри корпоративной IT-среды. В таком случае ИИ знает контекст. Например, вашу историю продаж или структуру расходов. Поэтому он может давать более точные и полезные рекомендации. Это помогает:

• строить индивидуальные прогнозы,
• учитывать особенности работы компании,
• не раскрывать секретные данные,
• сохранять конкурентные преимущества.

Некоторые аналитики называют такой ИИ «персональным компасом» компании. Но есть и подводные камни:

• Опора на прошлое. Если ИИ обучается только на ваших старых данных, он может начать повторять старые решения, даже если они уже не актуальны. Это риск «застрять в прошлом».
• Настроить ИИ непросто. Чтобы ИИ действительно работал на пользу бизнесу, его нужно грамотно адаптировать под конкретные задачи. А это требует квалифицированных специалистов в области ИИ и аналитики.
• Нельзя доверять ИИ без проверки. Эксперты из MIT рекомендуют использовать ИИ как второго пилота, а не как главного. Его предложения нужно анализировать, особенно если от решения зависит что-то важное — например, большие бюджеты или судьба продуктов.

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

ИИ как бизнес — кто на этом зарабатывает?

Крупные консалтинговые и технологические компании вроде Deloitte и Accenture не просто советуют использовать ИИ — они продают ИИ-решения:

• Deloitte предлагает своим клиентам собственные платформы и работает с такими гигантами, как Oracle и Nvidia.
• Accenture строит ИИ-системы на базе AWS и Microsoft Azure для крупных корпораций и продвигает свои услуги через подразделение Applied Intelligence.

Когда такие компании говорят, что ИИ — «это революция, сравнимая с промышленной», стоит помнить: они заинтересованы в том, чтобы вы в это поверили.

В чем реальная ценность ИИ?

Несмотря на маркетинговый шум, у ИИ действительно есть мощные преимущества. Он может:

• быстро находить тенденции и закономерности в огромных массивах данных;
• обрабатывать как внутреннюю, так и внешнюю информацию;
• экономить время и снижать количество ошибок, которые люди могут допустить при ручной аналитике.

ИИ не устает и не отвлекается. Он может помочь бизнесу быстрее находить полезные идеи и принимать более обоснованные решения.

Прописывайте точные промпты

ИИ понимает обычный человеческий язык и способен делать прогнозы на основе данных, которыми располагает компания. Это особенно удобно, когда используется внутренняя ИИ-модель, работающая с данными конкретной организации. В таких случаях даже сотрудники могут получить нужную информацию без специальных знаний в анализе данных и без участия целых команд аналитиков. Это экономит время и помогает сосредоточиться на стратегии, а не на поиске и обработке данных вручную.

Но есть и риски. McKinsey и Gartner предупреждают: слишком сильное доверие к ИИ и использование устаревших данных может сыграть злую шутку. Например, если модель обучалась на старой информации, она может не подходить для принятия решений в изменившихся условиях.

Кроме того, ИИ может неправильно понять расплывчатые запросы. Если человек задает вопрос вроде «построй прогноз на основе наших старых данных», ИИ может сам решать, что именно считать «старыми данными» и на чем делать акцент. Чтобы избежать ошибок, запрос должен быть четким. Например, «Покажи данные о продажах за последние 12 месяцев. Игнорируй значения, которые отличаются от среднего более чем на 30%, но отдельно укажи эти случаи для анализа».

Хорошие результаты зависят не только от умного ИИ, но и от умения правильно с ним общаться.

ИИ + бизнес-аналитика — союз, а не замена

У многих компаний уже есть проверенные временем платформы бизнес-аналитики. Например, SAP работает почти 30 лет, а SAS — еще дольше, с 1990-х годов. Даже относительно новая Microsoft Power BI существует уже больше десяти лет. Эти инструменты прошли через годы разработок, обратной связи от пользователей и реального применения в бизнесе.

Поэтому частный ИИ — это не волшебная замена всему, что было до него. Это дополнительный инструмент, который можно использовать вместе с привычными системами аналитики. Он может помочь, но не должен вытеснять все остальное.

Если у компании есть возможность управлять тем, какие данные получает ИИ и как он с ними работает, важно сохранять над этим контроль. Это похоже на то, как мы используем, например, Oracle BI — с пониманием и проверкой результатов.

Есть случаи, когда ИИ дает реальные преимущества. Например, в интернет-магазинах нужно быстро менять цены в зависимости от спроса. Но это скорее исключение, чем правило. Пока ИИ не станет таким же зрелым и надежным, как классические BI-системы, к нему стоит относиться осторожно.

ИИ — это мощный и перспективный инструмент. Но сейчас он еще в начале пути, особенно в корпоративной среде. Поэтому стоит использовать его как дополнение, а не замену.