Kas ir mākslīgais intelekts (MI) un tā risinājumi biznesā?

Mūsdienās mākslīgais intelekts un tā risinājumi vairs nav pieejami tikai lielajām korporācijām – tos var izmantot ikviens uznēmums un interneta veikals , lai uzlabotu klientu apkalpošanu, optimizētu mārketinga aktivitātes vai biznesa procesus, analizētu lielus datu apjomus un samazinātu manuāli veicamo darbu. Tāpēc arvien vairāk uzņēmumu meklē veidus, kā mākslīgo intelektu ieviest arī savā ikdienas darbā.

Kas ir mākslīgais intelekts?

Ar mākslīgo intelektu (MI) saprot datoru sistēmu spēju veikt uzdevumus, kas parasti prasa cilvēka intelektu, piemēram, analizēt informāciju, atpazīt likumsakarības, mācīties no datiem un pieņemt lēmumus.

Mākslīgā intelekta darbības pamatprincipi

Mākslīgā intelekta darbības pamatā ir apmācība, izmantojot lielus datu apjomus. Analizējot piemērus un tajos esošās likumsakarības, MI modeļi iemācās atpazīt sakarības, prognozēt rezultātus un ģenerēt atbildes jaunās situācijās. Atšķirībā no tradicionālām datorprogrammām, kas darbojas pēc iepriekš noteiktiem algoritmiem, MI risinājumi spēj mācīties no datiem un pilnveidot savu sniegumu.

Uzskatāms piemērs tam, kā darbojas mākslīgais intelekts, ir ikdienas e-pastu šķirošana. MI risinājumi analizē ienākošās vēstules un laika gaitā arvien precīzāk atpazīst nevēlamo saturu jeb surogātpastu. Sarežģītāki risinājumi spēj analizēt klientu uzvedību, prognozēt pieprasījumu, ģenerēt tekstus, atpazīt attēlus vai apstrādāt cilvēka valodu.

Mūsdienu mākslīgais intelekts nav viena tehnoloģija, bet gan vairāku tehnoloģiju kopums. Viena no nozīmīgākajām ir mašīnmācīšanās (Machine Learning), kas ļauj sistēmām identificēt sakarības datos un izmantot tās prognožu vai ieteikumu veidošanai. Savukārt dziļā mašīnmācīšanās (Deep Learning) izmanto daudzslāņu neironu tīklus, kas īpaši efektīvi darbojas teksta, attēlu, audio un video apstrādē.

Tieši dziļās mašīnmācīšanās attīstība pēdējos gados radījusi strauju izrāvienu ģeneratīvā mākslīgā intelekta jomā. Tā paver iespēju pēc lietotāja uzvednes ģenerēt dažādu veidu saturu, piemēram, tekstus, attēlus, audio un video, kā arī izstrādāt datorprogrammu kodus.

Mākslīgā intelekta attīstību būtiski veicinājuši trīs faktori – pieejamie datu apjomi, jaudīgi grafiskie procesori (GPU) un mākoņdatošanas pakalpojumi. To kombinācija ir padarījusi mākslīgā intelekta risinājumus pieejamus ne tikai tehnoloģiju uzņēmumiem, bet arī ikvienam biznesam.

Kāpēc mākslīgais intelekts pēkšņi ir kļuvis visur klātesošs?

Lai gan par mākslīgo intelektu tiek runāts galvenokārt pēdējos gados, tā pirmsākumi meklējami 1956. gadā ASV, kad Dartmutas koledžas (Darthmouth College) konferencē pirmo reizi tika lietots jēdziens “Artificial Intelligence” un aizsākās mākslīgā intelekta kā zinātnes nozares attīstība.

Ilgu laiku MI izmantošanu ierobežoja nepietiekama skaitļošanas jauda, datu trūkums un augstas tehnoloģiju izmaksas. Situācija būtiski mainījās, attīstoties internetam, mākoņdatošanas pakalpojumiem un jaudīgiem grafiskajiem procesoriem, kas ļāva apstrādāt daudz lielākus datu apjomus.

Vēl viens būtisks pavērsiens bija valodas modeļu attīstība. Tie ļauj lietotājiem sazināties ar MI dabiskā valodā, nevis izmantojot sarežģītas komandas vai programmēšanas prasmes. Rezultātā mākslīgais intelekts ir kļuvis pieejams ne tikai pētniekiem un izstrādātājiem, bet arī uzņēmumiem, satura veidotājiem un ikdienas lietotājiem.

Mākslīgais intelekts un tā risinājumi vairs nav atsevišķi rīki, bet gan daļa no ikdienā izmantotajām tehnoloģijām. Tos arvien biežāk integrē meklētājprogrammās, biroja programmatūrā, klientu apkalpošanas platformās, maksas reklāmu sistēmās, sociālajos tīklos un e-komercijas risinājumos. Tāpēc daudzos gadījumos MI izmantošana lietotājam ir neapzināta – jo tā jau ir integrēta ikdienas darba procesos.

Kas ir valodu modeļi un kā tie darbojas?

Valodu modeļi (Large Language Models jeb LLM) ir mākslīgā intelekta modeļi, kas apmācīti, izmantojot milzīgus teksta datu apjomus, lai saprastu cilvēka valodu un ģenerētu saturu. Tie spēj atbildēt uz jautājumiem, rakstīt tekstus, tulkot, apkopot informāciju un veikt daudzus citus ar valodu saistītus uzdevumus. Tieši valodu modeļi ir tehnoloģiskais pamats tādiem rīkiem kā ChatGPT, Gemini, Claude un daudziem citiem MI asistentiem.

Valodu modeļi neveido atbildes, meklējot informāciju līdzīgi meklētājprogrammām. Tie prognozē ticamāko nākamo vārdu vai vārdu secību, ņemot vērā uzvednes kontekstu un apmācības laikā apgūtās sakarības. Šī pieeja ļauj tiem veidot dabiskas sarunas, rakstīt tekstus, apkopot informāciju, tulkot, analizēt dokumentus un palīdzēt programmēšanas uzdevumos.

Uzņēmumiem valodu modeļi paver iespējas automatizēt daudzus procesus, kas iepriekš prasīja ievērojamu manuālu darbu – klientu apkalpošanu, e-pastu sagatavošanu, produktu aprakstu veidošanu, satura plānošanu, datu apkopošanu un citus uzdevumus. Būtiska loma šajos risinājumos ir kvalitatīvām uzvednēm, kas palīdz iegūt precīzākus un konsekventākus rezultātus.

Populārākie mākslīgā intelekta risinājumi uzņēmumiem

Mākslīgais intelekts un tā risinājumi mūsdienās tiek izmantoti visdažādākajās uzņēmējdarbības jomās – no satura veidošanas un klientu apkalpošanas līdz datu analīzei un procesu automatizācijai. Lai gan konkrētie pielietojumi atšķiras atkarībā no nozares un uzņēmuma vajadzībām, vairākas risinājumu grupas jau kļuvušas par ikdienas darba sastāvdaļu daudzās organizācijās.

Satura veidošana un mārketings

Viens no izplatītākajiem MI pielietojumiem uzņēmumos ir satura veidošana. Valodas modeļi palīdz sagatavot bloga rakstus, produktu aprakstus, sociālo tīklu publikācijas, e-pasta kampaņas un citus komunikācijas materiālus. Vienlaikus MI risinājumi var palīdzēt analizēt auditorijas intereses, identificēt aktuālas bloga tēmas un nodrošināt satura plānošanu.

Datu analīze un prognozēšana

Mūsdienu uzņēmumi ik dienu uzkrāj lielu datu apjomu, taču ne vienmēr spēj to pilnvērtīgi izmantot. Mākslīgais intelekts un tā risinājumi palīdz analizēt klientu uzvedību, identificēt tendences, prognozēt pieprasījumu un atklāt sakarības, kuras manuāli būtu grūti pamanīt.

Datu apstrāde, atskaites un izklājlapas

Daudzos uzņēmumos atskaišu sagatavošana un darbs ar izklājlapām joprojām ir viena no laikietilpīgākajām aktivitātēm. MI risinājumi palīdz automatizēt datu apkopošanu, analizēt Excel un Google Sheets failus, sagatavot kopsavilkumus un ģenerēt regulāras atskaites. Rezultātā darbinieki var vairāk laika veltīt analīzei un lēmumu pieņemšanai, nevis datu manuālai apstrādei.

Klientu apkalpošana

MI arvien biežāk tiek izmantots klientu atbalsta procesos. Čatboti un virtuālie asistenti spēj atbildēt uz biežāk uzdotajiem jautājumiem, palīdzēt atrast informāciju un nodrošināt atbalstu arī ārpus darba laika. Tas ļauj uzņēmumiem ātrāk apkalpot klientus un automatizēt atbildes uz klientu uzdotajiem jautājumiem.

Programmēšana un digitālo risinājumu izstrāde

Valodu modeļi spēj palīdzēt arī programmēšanas uzdevumos – uzrakstīt kodu, analizēt kļūdas, palīdzēt sagatavot dokumentāciju un paātrināt programmatūras izstrādes procesus. Tāpēc MI risinājumi arvien biežāk tiek izmantoti gan IT uzņēmumos, gan organizācijās, kurās notiek digitālo produktu attīstība.

MI un tā risinājumi biznesa automatizācijai

Mākslīgais intelekts un tā risinājumi spēj ne tikai palīdzēt veikt atsevišķus uzdevumus, bet arī automatizēt sarežģītākus procesus. Tas ļauj samazināt manuāla darba apjomu, paātrināt procesu izpildi un nodrošināt informācijas apriti starp dažādām sistēmām un to posmiem. Tieši šī iemesla dēļ MI automatizācijas šobrīd ir viens no straujāk augošajiem tehnoloģiju ieviešanas virzieniem uzņēmējdarbībā.

Ar ko MI automatizācijas atšķiras no tradicionālām automatizācijām?

Lielākā daļa automatizāciju darbojas pēc principa – ja notiek konkrēta darbība, sistēma izpilda noteiktu uzdevumu ( pēc A vienmēr sekos B). Savukārt MI automatizācijas spēj izvērtēt informāciju un pielāgot turpmāko darbību atkarībā no situācijas. Tas ļauj automatizēt procesus, kuri iepriekš prasīja cilvēka iesaisti.

MI automatizāciju piemēri uzņēmumos

MI automatizācijas iespējams izmantot gandrīz jebkurā uzņēmuma darbības jomā, kur regulāri jāapstrādā informācija, jāpieņem lēmumi vai jāveic atkārtotas darbības. Vislielāko ieguvumu parasti sniedz procesi, kuros izmanto vairākus datu avotus vai regulāri jāapstrādā daudz jaunas informācijas.

MI automatizācijas iespējams izmantot dažādos biznesa procesos, piemēram:

• klientu pieprasījumu klasificēšanai un novirzīšanai atbildīgajam speciālistam;
• ienākošo e-pastu prioritizēšanai un atbilžu sagatavošanai;
• produktu aprakstu, sociālo tīklu ierakstu un cita satura veidošanai;
• regulāru atskaišu ģenerēšanai no reklāmas, analītikas un CRM datiem;
• potenciālo klientu identificēšanai un kvalificēšanai pārdošanas procesā;
• pasūtījumu un klientu datu apstrādei;
• klientu uzvedības analīzei un personalizētu piedāvājumu sagatavošanai.

Jo sarežģītāks un laikietilpīgāks ir process, jo lielāku ieguvumu parasti iespējams panākt ar pārdomāti ieviestām MI automatizācijām.

MI ieviešana biznesā – ar ko sākt?

Mākslīgā intelekta ieviešana ne vienmēr nozīmē sarežģītus tehnoloģiju projektus vai lielas investīcijas. Daudzos gadījumos uzņēmumi sāk ar vienu konkrētu uzdevumu vai procesu, kura automatizācija ļauj ātri novērtēt MI sniegtos ieguvumus. Svarīgākais ir nevis izvēlēties modernāko rīku, bet identificēt jomas, kurās mākslīgais intelekts var radīt reālu pievienoto vērtību.

Identificē laikietilpīgākos procesus

Pirms izvēlēties konkrētus MI rīkus vai plānot automatizācijas, ir svarīgi saprast, kuri procesi uzņēmumā patērē visvairāk laika un resursu. Bieži vien tie ir atkārtoti uzdevumi, kas saistīti ar informācijas apkopošanu, datu apstrādi, atskaišu sagatavošanu, klientu apkalpošanu vai satura veidošanu. Jo vairāk manuālu darbību nepieciešams procesa izpildei, jo lielāks ir potenciālais ieguvums no mākslīgā intelekta risinājumu ieviešanas.

Sāc ar vienu konkrētu uzdevumu

Viena no biežākajām kļūdām ir mēģinājums vienlaikus ieviest mākslīgo intelektu vairākos procesos. Šāda pieeja ne tikai sarežģī ieviešanu, bet arī apgrūtina rezultātu novērtēšanu. Daudz efektīvāk ir izvēlēties vienu konkrētu uzdevumu, kura izpilde pašlaik prasa daudz laika vai regulāri rada papildu slodzi darbiniekiem.

Tas var būt produktu aprakstu sagatavošanas process, klientu pieprasījumu apstrāde, regulāru atskaišu veidošana, datu apkopošana no vairākām sistēmām vai sociālo tīklu satura plānošana. Sākot ar vienu pilotprojektu, uzņēmums var novērtēt gan laika ietaupījumu, gan darba kvalitāti, kā arī iegūt pieredzi darbā ar MI risinājumiem.

Ja rezultāti ir pozitīvi, iegūto pieeju iespējams pakāpeniski paplašināt arī citās uzņēmuma darbības jomās. Šāda pakāpeniska ieviešana parasti rada mazāk risku un ļauj efektīvāk izmantot pieejamos resursus.

Izvēlies piemērotākos MI rīkus

Mākslīgā intelekta rīku daudzveidībā ir viegli apjukt. Tāpēc to izvēlei jāseko pēc uzņēmuma vajadzību identificēšanas, nevis otrādi. Piemēram, satura veidošanai, datu analīzei, klientu apkalpošanai un procesu automatizācijai bieži tiek izmantoti atšķirīgi risinājumi ar dažādu funkcionalitāti. Izvēloties MI rīkus, svarīgi novērtēt to integrācijas iespējas, datu drošību, izmaksas un spēju pielāgoties uzņēmuma darba procesiem.

Novērtē rezultātus un turpini attīstīt risinājumu

Pēc MI risinājuma ieviešanas ir svarīgi regulāri novērtēt sasniegtos rezultātus. Pievērs uzmanību tādiem rādītājiem kā laika ietaupījums, darba kvalitāte, izmaksu samazinājums un darbinieku noslodze. Ja risinājums sniedz gaidīto ieguvumu, to iespējams pilnveidot un pakāpeniski ieviest arī citos uzņēmuma procesos. Tieši pakāpeniska attīstība parasti nodrošina lielāko ilgtermiņa vērtību no mākslīgā intelekta izmantošanas.

Kā eComStrive izmanto mākslīgo intelektu?

Mākslīgais intelekts un tā risinājumi jau šobrīd ir kļuvuši par nozīmīgu daļu no e-komercija.lv ikdienas darba. Tos izmantojam SEO projektu izstrādē, satura plānošanā, datu analīzē, digitālā mārketinga aktivitāšu izvērtēšanā un mājaslapu izstrādes procesos. MI palīdz ātrāk apstrādāt informāciju, identificēt tendences un pieņemt pārdomātākus lēmumus, vienlaikus saglabājot kontroli pār rezultātu kvalitāti.

eComStrive palīdz uzņēmumiem identificēt procesus, kuros mākslīgais intelekts un automatizācijas var sniegt vislielāko ieguvumu. Atkarībā no biznesa vajadzībām tie var būt klientu apkalpošanas procesi, datu apstrāde, atskaišu ģenerēšana, satura veidošana vai informācijas aprite starp dažādām sistēmām.

MI tehnoloģijas strauji attīstās, tāpēc svarīgi ir ne tikai izvēlēties piemērotākos rīkus, bet arī saprast, kā tos efektīvi integrēt uzņēmuma ikdienas darbā. Tieši šī iemesla dēļ veiksmīgākie projekti parasti sākas ar biznesa procesu analīzi un konkrētu mērķu definēšanu, nevis tehnoloģijas izvēli.

Kopsavilkums

Mākslīgais intelekts no nākotnes tehnoloģijas ir kļuvis par praktisku darba rīku uzņēmumiem dažādās nozarēs. Tas palīdz automatizēt procesus, analizēt informāciju, veidot saturu, uzlabot klientu apkalpošanu un efektīvāk izmantot uzņēmuma resursus. Tāpēc jautājums vairs nav par to, vai MI ietekmēs biznesa vidi, bet gan par to, kā uzņēmumi spēs izmantot tā sniegtās iespējas savā labā. Ja vēlies saprast, kas ir mākslīgais intelekts un tā risinājumi, vislabāk ir sākt ar vienu konkrētu uzdevumu vai procesu, novērtēt rezultātus un pakāpeniski paplašināt šo tehnoloģiju izmantošanu uzņēmuma ikdienas darbā.