Что такое корпоративный ИИ: преимущества, применение и технологии

Компании часто сталкиваются с избытком данных, повторяющейся работой и решениями, на которые уходит больше времени, чем следует. По мере роста команд становится ещё сложнее сохранять порядок и при этом работать быстро. Корпоративный ИИ помогает компаниям работать с информацией, автоматизировать рутинные задачи и эффективнее выполнять повседневную работу. Читайте дальше, чтобы узнать, как работает корпоративный ИИ, где компании его используют и какие технологии делают это возможным.

Корпоративный ИИ — это использование искусственного интеллекта в разных сферах деятельности компании для работы с данными, автоматизации рутинной работы и поддержки более качественных решений. Он помогает командам работать быстрее, беря на себя повторяющиеся задачи и выявляя полезные закономерности в больших объёмах информации. Компании могут использовать его в таких сферах, как продажи, финансы, маркетинг, операционная деятельность и обслуживание клиентов.

Он может включать такие технологии, как машинное обучение, обработка естественного языка, генеративный ИИ и ИИ-агенты. Подключая эти инструменты к бизнес-данным и существующим системам, компании могут сделать ИИ более полезным в повседневных рабочих процессах. Надлежащая безопасность, качество данных и контроль со стороны человека также помогают обеспечить ответственное использование ИИ в большом масштабе.

По мере того как ИИ становится частью повседневной деятельности компаний, важно понимать, чем корпоративный ИИ отличается от традиционных инструментов ИИ, предназначенных для отдельных задач. Сравнение ниже показывает ключевые различия в принципах работы, сферах применения и пользе, которую они могут принести организации.

Генеративный ИИ для бизнеса опирается на сочетание технологий, которые помогают компаниям понимать информацию, решать проблемы и эффективнее выполнять задачи. Следующие технологии играют ключевую роль во внедрении ИИ в повседневную деятельность и рабочие процессы компаний.

Генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) лежат в основе многих приложений корпоративного ИИ. Они понимают инструкции на естественном языке и могут создавать текст, код, сводки и другой контент, упрощая сотрудникам взаимодействие с ИИ на привычном языке.

• Создание контента: подготовка документов, отчётов, электронных писем и других бизнес-материалов.

• Обработка информации: обобщение и анализ больших объёмов текста.

• Взаимодействие на естественном языке: Позволяет сотрудникам работать с бизнес-системами с помощью разговорных запросов.

• Помощь с кодом: Генерируйте, объясняйте и изменяйте код для разработки программного обеспечения.

ИИ-агенты не ограничиваются генерацией ответов: они позволяют ИИ планировать задачи, использовать инструменты и выполнять несколько шагов для достижения заданной цели. В сочетании с автоматизацией рабочих процессов они помогают решать более сложные бизнес-задачи, которые иначе потребовали бы ручной координации.

• Планирование задач: Разбивайте сложные цели на небольшие выполнимые шаги.

• Выполнение рабочих процессов: Последовательно выполняйте несколько связанных задач.

• Использование инструментов: Взаимодействуйте с программным обеспечением, сайтами, базами данных и другими подключёнными инструментами.

• Автоматизация процессов: Выполняйте повторяющиеся или многоэтапные бизнес-процессы.

Чтобы давать полезные результаты, бизнес-ИИ нужен доступ к актуальной и достоверной информации. Технологии интеграции данных связывают ИИ-системы с документами компании, базами данных, базами знаний и другими корпоративными источниками информации, помогая организациям контролировать доступ к этим данным.

• Поиск знаний: Находите актуальную информацию во внутренних источниках.

• RAG: Основывайте ответы ИИ на конкретных бизнес-данных и документах.

• Интеграция данных: Объединяйте информацию из различных бизнес-систем.

• Контроль доступа: Ограничивайте доступ ИИ в соответствии с ролями и правами пользователей.

Облачная инфраструктура предоставляет вычислительные ресурсы, необходимые для разработки, развёртывания и масштабирования корпоративных ИИ-приложений. Она позволяет организациям справляться с ресурсоёмкими ИИ-нагрузками, не создавая всю базовую инфраструктуру самостоятельно.

• Развёртывание моделей: Запускайте модели ИИ в производственных средах.

• Масштабируемые вычисления: Увеличивайте ресурсы по мере роста ИИ-нагрузок.

• Платформы разработки ИИ: Создавайте, тестируйте и управляйте ИИ-приложениями.

• Интеграция: Подключайте возможности ИИ к существующим корпоративным приложениям.

Корпоративному ИИ также нужны технологии и процессы, которые помогают организациям управлять безопасностью, конфиденциальностью, соответствием требованиям и производительностью моделей. Эти механизмы контроля становятся всё важнее по мере подключения ИИ к конфиденциальным бизнес-данным и операционным процессам.

• Безопасность данных: Защищайте конфиденциальную информацию компании и клиентов.

• Конфиденциальность и соответствие требованиям: Управляйте использованием ИИ в соответствии с требованиями организации и законодательства.

• Мониторинг моделей: Отслеживайте производительность ИИ и выявляйте возможные проблемы.

• Человеческий контроль: Сохраняйте участие людей в принятии важных или существенно влияющих на результат решений.

На практике корпоративный ИИ редко опирается на одну технологию. Бизнес-процесс может сочетать LLM для понимания инструкций, интеграцию корпоративных данных для поиска нужной информации, ИИ-агентов для выполнения задач, а также облачную инфраструктуру и инструменты управления для безопасного масштабного запуска процесса. Именно такое сочетание позволяет корпоративному ИИ стать частью более широких бизнес-операций, а не оставаться отдельным чат-ботом.

Kimi Work — ИИ-рабочее пространство, созданное для поддержки корпоративных задач и объединяющее обработку информации, рассуждение и выполнение задач в одной среде. Оно может работать с бизнес-информацией: анализировать данные, выполнять многоэтапные рабочие процессы и превращать инструкции в практические результаты — отчёты, документы и другие материалы. Это полезно командам, которые хотят применять ИИ в реальных бизнес-процессах, а не только для отдельных запросов или простой генерации контента.

• Превращайте бизнес-цели в исполнимые рабочие процессы: Kimi Work преобразует бизнес-цели в исполнимые рабочие процессы. В режиме Goal Mode можно задать цель, требования и критерии приёмки, а Kimi Work определит необходимые шаги, выполнит работу и будет постоянно сверять результаты с целью, пока требования не будут выполнены — без пошаговых запросов.

• Выполняйте сложные задачи параллельно с Agent Swarm: Kimi Work может задействовать Agent Swarm для решения сложных бизнес-вопросов, требующих глубокого исследования, с помощью нескольких ИИ-агентов, работающих параллельно. Общую задачу можно разделить на направления — например, конкуренты, клиенты, ценообразование и рыночные тенденции, — а затем объединить результаты в единый анализ. Так команды могут изучать разные аспекты бизнес-вопроса без ручной координации каждого направления исследования.

• Основывайте работу ИИ на контексте вашего бизнеса: Kimi Work работает на вашем компьютере и может использовать локальные файлы и папки, просматривать информацию на вкладках браузера и обращаться к профессиональным базам данных. Подключая эти источники к рабочему процессу, Kimi Work работает с документами, данными и внешней информацией, значимыми для вашего бизнеса, а не полагается только на общие знания.

• Превращайте бизнес-анализ в готовые к использованию материалы: Kimi Work может преобразовывать исследования, анализ и выполненные задачи в редактируемые бизнес-материалы: планы, отчёты, презентации, электронные таблицы, сайты и код. Это позволяет командам перейти от сбора информации и анализа проблем к созданию материалов, которые можно проверить, передать коллегам или использовать в последующих бизнес-процессах.

• Автоматизируйте регулярный бизнес-мониторинг: Kimi Work поддерживает запланированные рабочие процессы для постоянного бизнес-мониторинга, позволяя командам регулярно отслеживать конкурентов, изменения на рынке, сигналы от клиентов и финансовые показатели. Регулярные результаты можно собирать и упорядочивать в динамических панелях мониторинга или виджетах на рабочем столе, чтобы команды получали актуальную картину меняющейся бизнес-информации без повторения одной и той же работы вручную.

Корпоративный ИИ может создавать ценность во многих сферах бизнеса — от повседневной производительности до взаимодействия с клиентами и долгосрочного роста. Вот несколько преимуществ, показывающих, как компании могут использовать ИИ для улучшения операций и создания новых возможностей для инноваций.

• Повышайте производительность и сокращайте повторяющуюся работу

Корпоративный ИИ может выполнять повторяющиеся задачи: сортировать информацию, готовить отчёты и обрабатывать типовые запросы. Это сокращает объём ручной работы и даёт сотрудникам больше времени для задач, требующих творчества, взвешенных решений и участия человека.

• Поддержка решений на основе данных

Компании создают большие объёмы данных, но превращение этой информации в полезные выводы может занимать время. Корпоративный ИИ способен анализировать данные, выявлять закономерности и предоставлять актуальные выводы, помогая командам принимать более быстрые и обоснованные решения.

• Улучшение клиентского опыта

ИИ помогает компаниям быстрее отвечать клиентам с помощью чат-ботов, виртуальных помощников и персонализированной поддержки. Он также может использовать информацию о клиентах, чтобы понимать их типичные потребности и обеспечивать более релевантный опыт взаимодействия в разных каналах.

• Масштабирование инноваций в организации

Корпоративный ИИ упрощает внедрение полезных возможностей ИИ в работу разных команд и бизнес-процессы. От создания контента с помощью генеративного ИИ до автоматизации сложных рабочих процессов — организации могут расширять успешные сценарии применения ИИ, сохраняя их связь с более широкими бизнес-целями.

Корпоративный ИИ не ограничивается одним видом бизнес-задач или одним отделом. Он может стать частью рабочих процессов в маркетинге, финансах, продажах, операционной деятельности и клиентском сервисе. Рассмотрим несколько практических способов применения ИИ в этих направлениях.

Маркетинг

ИИ помогает маркетинговым командам превращать информацию о клиентах и рынке в практические идеи для кампаний и контент. Он может поддерживать весь процесс — от исследования и планирования до создания контента и анализа результатов.

• Исследование рынка: анализ рыночных тенденций, отзывов клиентов и информации о конкурентах.

• Создание контента: подготовка черновиков статей для блога, контента для социальных сетей, писем и текстов для кампаний.

• Персонализация для аудитории: адаптация сообщений и рекомендаций для разных сегментов клиентов.

• Анализ кампаний: изучение данных кампаний и выявление тенденций или возможностей для улучшения.

Продажи

Команды продаж могут использовать ИИ, чтобы тратить меньше времени на исследования и административную работу, одновременно лучше готовясь к взаимодействию с клиентами. ИИ способен анализировать информацию о клиентах, помогать с исходящими обращениями и поддерживать прогнозирование продаж.

• Квалификация лидов: анализ профилей клиентов и выявление перспективных лидов.

• Исследование потенциальных клиентов: краткое изложение информации о компаниях, отраслевых тенденций и возможных потребностей клиентов.

• Исходящие обращения отдела продаж: подготовка персонализированных писем, предложений и последующих сообщений.

• Прогнозирование продаж: анализ исторических и текущих данных о продажах для составления прогнозов.

Клиентский сервис

ИИ помогает командам клиентского сервиса обрабатывать большие объёмы запросов, предоставляя агентам более быстрый доступ к нужной информации. Он может поддерживать как общение с клиентами, так и внутренние процессы поддержки.

• Поддержка клиентов: ответы на распространённые вопросы с помощью ИИ-помощников или чат-ботов.

• Управление обращениями: классификация запросов и направление их соответствующим командам.

• Краткие итоги диалогов: обобщение взаимодействий с клиентами для более быстрой обработки обращений.

• Помощь с ответами: предложение релевантных ответов с учётом знаний компании и контекста клиента.

Операционная деятельность

ИИ может оптимизировать операционные процессы, связанные с повторяющимися задачами, большими объёмами информации или множеством этапов. Он помогает командам контролировать процессы, анализировать данные и автоматизировать типовые рабочие процессы.

• Автоматизация рабочих процессов: автоматизация повторяющихся многоэтапных бизнес-процессов.

• Анализ данных: выявление закономерностей, аномалий и операционных тенденций.

• Обработка документов: извлечение и систематизация информации из деловых документов.

• Планирование ресурсов: поддержка составления расписаний, прогнозирования и распределения ресурсов.

Финансы

Финансовые команды могут применять ИИ для задач с большим объёмом данных, таких как финансовый анализ, подготовка отчётности и мониторинг транзакций. Это позволяет сократить ручную обработку и быстрее находить необходимую информацию.

• Финансовый анализ: анализ финансовых данных и выявление тенденций.

• Отчётность: Подготавливайте сводки и поддерживайте регулярную финансовую отчётность.

• Выявление мошенничества: Обнаруживайте необычные схемы транзакций для дальнейшей проверки.

• Прогнозирование: Поддерживайте прогнозы денежных потоков, выручки и финансовых показателей.

Управление персоналом

ИИ помогает HR-командам в подборе персонала, поддержке сотрудников и управлении внутренними знаниями. Он особенно полезен для организации больших объёмов информации о сотрудниках и вакансиях.

• Поддержка подбора персонала: Отбирайте заявки и составляйте сводки информации о кандидатах.

• Создание описаний вакансий: Готовьте и дорабатывайте описания вакансий.

• Поддержка сотрудников: Отвечайте на распространённые вопросы о внутренних политиках и процессах.

• HR-аналитика: Анализируйте данные о персонале и выявляйте значимые тенденции.

Разработка продуктов и ПО

Команды по продукту и разработке могут использовать ИИ на всём протяжении жизненного цикла разработки — от исследований и планирования до написания кода и документации. ИИ может выполнять множество вспомогательных задач, тогда как разработчики и продуктовые команды сохраняют ответственность за ключевые технические решения.

• Исследование продукта: Анализируйте отзывы пользователей, рыночную информацию и требования к продукту.

• Генерация кода: Создавайте код и объясняйте существующий код.

• Тестирование и отладка: Помогайте выявлять потенциальные проблемы и создавать тестовые сценарии.

• Документация: Создавайте техническую документацию, спецификации и сводки.

По мере внедрения ИИ в компаниях акцент смещается с отдельных инструментов на решения, которые естественно вписываются в повседневную работу. Корпоративный ИИ помогает практичнее связывать людей, информацию и процессы. Оптимальный подход зависит от целей, данных и рабочих процессов каждой организации. Kimi Work предлагает практичный способ внедрить ИИ в реальные бизнес-задачи. Чтобы усилить защиту конфиденциальности и безопасность, оформите подписку на Kimi Business — здесь доступны возможности ИИ, адаптированные к потребностям бизнеса.