“Неудачи и провалы, как в бизнесе, так и в жизни, случаются. Это нормально”, — пишет в своей колонке для Liga Сергей Токарев, партнер и соучредитель Roosh Ventures. Он добавляет, что главное — не допускать повторения одних и тех же ошибок. Сегодня бизнесу может помочь эффективно учиться на неудачах использование искусственного интеллекта.
Инвестор поделился тремя способами, как с помощью ИИ делать правильные выводы и эффективно использовать ошибки как основу для развития.
Выявление скрытых причин
Одним из ключевых преимуществ ИИ является его способность анализировать нелинейные связи между событиями. Например, если в компании падают продажи, традиционный анализ может указать на изменение спроса или проблемы с ценообразованием. В то же время ИИ способен обнаружить менее очевидные факторы, такие как влияние погоды, изменения трендов или локальные особенности рынка. Анализ этих данных позволяет не только исправлять ошибки, но и предотвращать их в будущем.
Примером успешного применения этого подхода, по словам Сергея Токарева, являются рекомендательные системы Netflix. Они находят связи в поведении пользователей, которые неочевидны для человеческого анализа, и благодаря этому удерживают клиентов на платформе. Аналогичные подходы можно применять к анализу продаж, логистики или производственных процессов.
Формирование “институциональной памяти”
ИИ способен не только анализировать отдельные случаи, но и формировать долгосрочную стратегию на основе исторических данных. Он анализирует все доступные данные компании — как успехи, так и неудачи — и выявляет закономерности. Это позволяет создавать рекомендации, которые максимально подходят именно для вашего бизнеса.
Один из примеров такого подхода — платформа ORION, которая использует ИИ для оптимизации логистики. Алгоритмы анализируют маршруты, эффективность предыдущих перевозок и другие параметры, что позволяет сократить затраты и повысить эффективность.
Обратная связь от клиентов
“Это идеальный вариант для B2C-компаний”, — считает Сергей Токарев. ИИ может анализировать отзывы, чат-боты и коммуникацию через другие каналы, чтобы выявлять повторяющиеся запросы или жалобы. Это помогает компании быстро реагировать и улучшать свои услуги или продукты.
Например, если несколько клиентов в течение короткого времени задают один и тот же вопрос, это сигнал о необходимости обновить информацию на сайте или в социальных сетях. ИИ способен идентифицировать такие паттерны значительно быстрее, чем люди.
Предприниматель подчеркивает, что, несмотря на эффективность ИИ, важно не исключать человеческий фактор из процесса принятия решений. Например, компания Zillow, которая использовала ИИ для прогнозирования цен на недвижимость, понесла значительные убытки, когда алгоритмы не учли “черных лебедей” — непредсказуемые события, такие как пандемия COVID-19 и недостача ремонтников. В результате компания потеряла миллионы долларов и была вынуждена закрыть подразделение Zillow Offers.
ИИ может стать мощным инструментом для анализа ошибок и их исправления, но человек должен оставаться важным элементом этого процесса. “Поэтому с помощью ИИ мы эффективно извлекаем уроки из собственных ошибок, но не забываем учиться и на ошибках других”, — резюмирует Сергей Токарев.
