Как оценить перспективы от использования искусственного интеллекта и эффекты от его внедрения
Модуль 3
Искусственный интеллект для бизнес-руководителей
Вы открыли третий модуль программы «Искусственный интеллект для бизнес-руководителей». Ранее мы разобрали, как работают технологии искусственного интеллекта и какие задачи они помогают решать.
В этом модуле мы обсудим возможности и ограничения в работе искусственного интеллекта (ИИ) и рассмотрим, как измеряются результаты его работы.
Изучение модуля займет 25 минут.
Вы узнаете:
какие возможности и ограничения связаны с внедрением ИИ в бизнес-процессы
можем ли мы доверять ИИ
какие метрики описывают работу ИИ
3.1 Какие возможности дает использование ИИ и с чем связаны риски и ограничения в его работе
Возможности применения ИИ
Использование искусственного интеллекта должно быть целесообразным и обоснованным.
Рассмотрим, как можно оценить перспективы внедрения ИИ по конкретным признакам и критериям.
В этом видео:
в каких бизнес-процессах можно использовать ИИ
по каким критериям можно оценить целесообразность использования ИИ
Риски и ограничения применения ИИ
Вы уже знаете, для каких задач можно использовать искусственный интеллект и как сделать его внедрение эффективным. Теперь рассмотрим ситуации, когда использование ИИ может быть нежелательно.
В этом видео:
каковы ограничения применения технологий ИИ
в чем риски использования ИИ
Доверие к искусственному интеллекту
Риски, нарушения и их последствия влияют на общий уровень доверия к искусственному интеллекту.
Почему происходят такие ситуации и как их предотвратить?
В этом видео:
бывают ли случаи, когда ИИ ошибается
можем ли мы доверять ИИ
3.2 Какие метрики используются в машинном обучении
Метрики для описания работы ИИ
Определить, насколько успешно происходит решение задачи с использованием искусственного интеллекта, нам помогают метрики.
Давайте разберемся, как они применяются.
В этом видео:
какие метрики можно использовать для оценки работы ИИ
насколько важно получать максимальные значения метрик
Технические метрики и бизнес-метрики
На старте проекта бизнес-аналитик на основе взаимодействия с заказчиком и конечными пользователями формирует бизнес-метрики с целевыми значениями по ним:
что именно мы хотим улучшить в бизнес-процессах с помощью ИИ
какую потенциальную прибыль или экономию мы можем получить после внедрения технологии ИИ
Например, внедрение новой системы рекомендаций персональных акционных предложений для посетителей заправок «Газпром нефти» должно повысить средний чек на 5%.
рост среднего чека после внедрения системы рекомендаций на основе ИИ
0
%
Затем на основе бизнес-метрик аналитики данных разрабатывают технические метрики для моделей и решений на основе искусственного интеллекта и согласовывают их с заказчиком.
В этом видео:
в чем особенности технических метрик и бизнес-метрик
как технические и бизнес-метрики связаны друг с другом
Итоги третьего модуля
На этом третий модуль программы завершается.
Теперь вы знаете, какие возможности предлагает искусственный интеллект, по каким критериям можно определить процесс для потенциальной оптимизации с использованием технологий ИИ и как оценить эффективность проекта на основе ИИ по техническим и бизнес-метрикам.
Теперь вы знаете, какие возможности предлагает искусственный интеллект, по каким критериям можно определить процесс для потенциальной оптимизации с использованием технологий ИИ и как оценить эффективность проекта на основе ИИ по техническим и бизнес-метрикам.
Темы, которые мы рассмотрели:
Какие возможности дает использование ИИ и с чем связаны риски и ограничения в его работе
Каждый бизнес-процесс, для выполнения которого можно использовать искусственный интеллект, проходит проверку на соответствие следующим признакам:
01
рутинность
неоптимальность
наличие потенциала автоматизации
наличие накопленных данных
возможность определить параметры, которые влияют на процесс
Критерии целесообразности применения искусственного интеллекта:
инвестиционная привлекательность
обоснованность
применимость
бизнес-ценность
Ограничения в применении ИИ:
отсутствие или недостаточное количество данных для проведения анализа
длительность разработки решения
необходимость использования больших вычислительных мощностей
высокая стоимость реализации проекта
Риски применения ИИ:
репутационные
экологические
физические
экономические
Какие метрики используются в машинном обучении
Метрики – численный показатель, оценивающий качество работы алгоритма машинного обучения ИИ.
02
Важно не количество, а качество устанавливаемых метрик, чтобы они формализовывали и описывали основные требования к системе. С их помощью можно понять, обладает ли система свойствами, которые нужны для достижения целей.
В четвертом модуле программы вы узнаете:
какое подразделение в группе компаний «Газпром нефть» отвечает за реализацию проектов на базе искусственного интеллекта
какие этапы включает проект с использованием ИИ
где в группе компаний «Газпром нефть» получить консультацию по вопросам работы с ИИ
Если у вас есть вопросы по теме искусственного интеллекта или вам необходима консультация – обратитесь в Центр компетенций искусственного интеллекта по адресу CMD@gazprom-neft.ru.
При возникновении вопросов и предложений по программе «Искусственный интеллект для бизнес-руководителей» – обращайтесь по адресу Rachkova.OV@gazprom-neft.ru.