Под знаком искусственного интеллекта

Мир не узнал об искусственном интеллекте и генеративных нейросетях в 2023 году. Еще в 2017–2018 годах большинство крупных компаний задумалась о внедрении data-driven подхода как части стратегии цифровизации, которая вносит весомый вклад в повышение эффективности процессов и финансовые результаты. Так, еще в исследованиях 2018 года было отмечено, что доход торговых сетей, использующих искусственный интеллект для обработки данных, на $94 млрд выше. Начался бум высоких технологии в бизнес-среде, который в последние годы логично дошел и до обычного потребителя. Правда, последнему не столько интересны продвинутые ML-модели, сколько красивые картинки и креативные тексты, которые создает за человека генеративный ИИ.

Исследование IDC, проведенное по заказу техно-гигантов, показало, что в среднем на каждый $1, который компания розничной торговли и производства потребительских товаров в упаковке инвестирует в искусственный интеллект, она получает прибыль в размере $3,45. Крупные исследовательские агентства также признают: генеративный ИИ окажет значительное влияние во всех секторах промышленности. В розничных и потребительских товарах потенциальное воздействие также является значительным — от $400 млрд до $660 млрд в год.

Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, считает, что уже в 2030–2031 годах нас ждет прорыв в ИИ общего уровня, что поможет обеспечивать интерпретацию результатов, то есть предоставлять данные, почему было принято то или иное решение, получать знания в одной области, а применять в другой, превосходить человека в интеллектуальных способностях, уметь обучаться с его скоростью или быстрее. AGI, по мнению евангелиста ИИ, станет, ни много ни мало, точкой перелома в истории человечества.

Весь рынок можно разделить сейчас на «отстающих» в применении AI и «преуспевающих», чемпионов. На примере индийского рынка сравнение этих групп показывает, что EBITDA Impact от ИИ составляет 2% у отстающих, 3% у преуспевающих, Revenue Impact (за пять лет) — 8% у отстающих, 10% у преуспевающих, а эффект от AI на выручку составит дополнительные 2% и 5% — на маржинальность.

На мировом уровне вывод очевиден: искусственный интеллект меняет правила игры. В 2030 году ИИ может внести в мировую экономику до $15,7 трлн, что больше, чем текущий объем производства Китая и Индии, вместе взятых. И вот уже ИИ приводится среди причин массового сокращения IT-специалистов в крупнейших компаниях, счет идет на десятки тысяч человек.

Объем российского рынка ИИ в 2022 году оценивается в 635 млрд рублей. Российский рынок остается в мировом тренде использования ИИ, но только учится считать эффекты — кейсов масштабного внедрения пока не так много, да и не у всех есть свои А/Б-системы верифицированной оценки результата. Благодаря использованию искусственного интеллекта компании наращивают продажи в среднем более чем на 10%, сокращают затраты на взаимодействие с клиентами на 70% и повышают точность прогнозирования на 15%. Таковы данные отраслевого исследования применения ИИ в ритейле, проведенного АНО «Цифровая экономика». По результатам исследования, из 75 изученных экспертами решений в итоговый отчет вошли 27 отечественных программных продуктов с подтвержденным бизнес-эффектом, которые могут тиражироваться в отрасли. Аналитики убеждены, что внедрение ИИ уже принесло российской экономике свыше 300 млрд рублей.

Оценка российского рынка говорит, что из тех компаний, которые уже начали внедрять ИИ в свои процессы, 68% отмечают, что он оказал влияние приблизительно на 1–5% EBITDA компании. Реализованный эффект от внедрения искусственного интеллекта при этом может достигать нескольких триллионов рублей уже к 2028 году, а потенциальный вклад в ВВП страны может варьироваться от 1–2 до 4%. Только генеративные нейросети могут принести 0,8–1,3 трлн рублей.

Согласно оценкам Gartner, 80% процессов продуктовой разработки будет предполагать использование генеративного ИИ к 2025 году. Уже очевидно, что превалирующее число крупных организаций рынка попробует внедрять генеративный ИИ для роста продуктивности специалистов и ускорения процессов. Зоны роста есть в клиентской поддержке и улучшении опыта, документообороте, логистике, разработке, обучении и многих других областях.

Нейросети помогут не только банковскому бизнесу или телекому. Ритейл не отстает от отраслей, традиционно считающимися цифровыми. Аналитики подсчитали, что внедрение ИИ будет приносить 0,6–1,1 трлн рублей в год в розничной торговле.

Диапазон внедрения и потенциальные эффекты внушают оптимизм. За эти годы data-driven подход научились применять на каждом этапе бизнес-процесса продуктового ритейла: закупка — спрос и пополнение, ассортимент, логистика — транспорт и цепочки поставок, маркетинг — CVM и промо, управление магазинами и др.

Например, для повышения эффективности работы транспорта с помощью нейросети можно построить оптимальные маршруты движения, учитывающие множество факторов, от транспортной ситуации и погоды до наиболее удобного конкретному магазину окна приемки. Еще один пример — мониторинг наличия товара на полке, так называемые OSA (on-shelf availability) решения. В таком случае технологии применяются для того, чтобы максимально быстро донести до сотрудников магазина информацию об отсутствии товара на полке, чтобы опять же как можно быстрее выставить этот товар в торговый зал.

Учитывая непростую ситуацию на рынке труда, автоматизация и применение ИИ решений, это один из наиболее актуальных драйверов развития технологий в ритейле. Автоматизация деятельности, системы в помощи принятия решений, персонализация клиентского опыта — всё это задачи для применения ИИ.

ИИ применяют сейчас все крупные торговые сети. Так, «Магнит» наращивает продажи косметики с помощью ИИ, а «Лента» фиксирует снижение списаний на 4% и рост доступности благодаря ИИ в системах прогнозирования спроса.

В X5 ИИ применяется на каждом этапе бизнес-процесса продуктового ритейла: закупка, логистика, маркетинг, управление магазинами. ИИ помогает прогнозировать спрос, определять ассортимент магазинов, оптимизировать расходы при логистике, персонализировать коммуникацию с клиентами, оценивать эффект промоакций, управлять персоналом в магазинах и отслеживать наличие товаров на полках.

За счет использования новой системы планирования товарных запасов удалось сократить количество списанных продуктов на 2%, повысить выручку сети на 1%, а также оптимизировать запасы товара по всей цепочке поставок на несколько процентов. Для принятия решений по внедрению ИИ в компании используется платформа АБ-тестирования, которая позволяет оценить влияние инициатив на показатели компании. В 2023 году было оценено порядка 150 инициатив, половина из них через платформу.

Суммарный эффект, который мы оцениваем по итогам этого года от внедрения таких технологий, составляет порядка 5 млрд рублей — это прямой эффект на EBITDA компании, который, по нашим расчетам, составляет около 1,5%. Для нас синергия data-driven решений на уровне продуктов и вспомогательных сервисов на основе ИИ — важный фактор для устойчивого развития бизнеса. Поэтому помимо активного внедрения культуры применения в работе искусственного интеллекта мы создали платформу X5 Gen AI для применения генеративных нейросетей в повседневных процессах. Эти разработки уже применяются в реальных кейсах — виртуальных помощниках, работе с обратной связью, анализе данных, генерации должностных инструкций и других процессах.

Если предыдущие волны цифровизации затрагивали в основном физические виды труда и процессы, то генеративный ИИ, который стал так популярен за последний год, окажет наибольшее влияние на креативную, интеллектуальную деятельность, в том числе на принятие решений и взаимодействие между людьми. Это связано со способностью генеративного ИИ предсказывать закономерности и языковых моделях и составлять собственные конструкции. Однако даже увлекающийся новыми технологиями менеджер должен помнить: чтобы внедрять грамотно искусственный интеллект, нужно включать настоящий ум и не забывать смотреть на финансовый эффект.

Позиция редакции может не совпадать с мнением автора