Олег Лещук на форуме «ИИ — будущее сегодня»: о реальных кейсах, вызовах и стратегиях внедрения искусственного интеллекта в российский бизнес
17 июня Олег Лещук, президент группы АДВ и агентства Arena, председатель Комитета по маркетингу и цифровой рекламе Общероссийской общественной организации «Деловая Россия» выступил в рамках ПМЭФ на форуме «Прикладной искусственный интеллект: решения для взрывного роста экономического развития. Будущее сегодня» и поделился опытом успешного внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в российский маркетинг и обозначил ключевые проблемы, пути их преодоления, а также рассказал, как использование ИИ может обеспечить рост и развитие компаний.
Искусственный интеллект как драйвер роста
Современные технологии уже вышли на новый уровень и позволяют крупным российским компаниям существенно повысить эффективность своей деятельности, оптимизировать бизнес-процессы и моделировать различные маркетинговые активности.
Сегодня все больше российских компаний внедряют в работу искусственный интеллект, которые фактически меняет бизнес-модели.
Внедрение ИИ: опыт российских компаний
В АДВ мы также активно внедряем ИИ для разработки новых продуктов. С 2017 года мы используем платформу Aizek для автоматизации медиабаинга, рабочих процессов медиапланирования и закупок на ТВ и интернет. Стоит отметить, что размер инвестиций за это время составил более 500 миллионов рублей.
Помимо этого, с помощью ИИ команда группы АДВ совместно с Points Group и ВМК МГУ разработали новый продукт — ROI Navigator. Инструмент помогает маркетинг-директорам самостоятельно моделировать различные маркетинговые активности для выявления и оптимизации затрат, а также продвигать бренд и увеличивать продажи.
Ozon.ru также прибегает к использованию новых технологий и применяет в своей работе рекомендательную модель ИИ. Компания задействует многоуровневую систему рекомендаций, в рамках которой искусственный интеллект анализирует более 200 параметров покупателей, среди которых: история покупок, поведение в приложении и сезонность. В результате 35% доходов Ozon сформировалось благодаря системе рекомендаций, средний чек увеличился на 15–25% за счет кросс-продаж.
Основные проблемы внедрения ИИ
Несмотря на очевидные преимущества, существуют серьезные препятствия на пути масштабного внедрения ИИ в работу компаний. Среди них выделяют:
Непонимание возможностей и ограничений ИИ. Многие имеют завышенные ожидания касательно возможностей инструмента, а также не умеют верно формулировать задачи для точной реализации.
Проблемы с данными. ИИ, к сожалению, не имеет достаточно качественных данных, поэтому часто выдает неструктурированную информацию.
Недостаток компетенций у команды. Сложность выбора и интеграции. Большинство специалистов маркетинга не обучены работе с ИИ-инструментами, а также не всегда доверяют их рекомендациям и условиям безопасности данных.
Сложность выбора и интеграции инструментов. На данный момент существует большое количество различных платформ и компаниям становится сложно выбрать одну для использования. Помимо этого, существует проблема с интеграцией в текущие системы и риск неоправданных инвестиций.
Недостаток времени на внедрение и тестирование. Заказчики часто ждут быстрый результат, вместо длительного обучения и тестов, а команда, отвечающая за внедрение и развитие ИИ-инструментов, зачастую отсутствует.
Креативные и этические ограничения. Сгенерированный ИИ-контент часто однотипный и необходимо вносить корректировки для полноценного результата. Также возникают юридические и авторские риски.
Проблемы с измерением эффективности. На данный момент не существует комплексной системы оценки и ROI от ИИ-инструментов и метрик, которые могли бы оценить измеримый вклад ИИ.
Пути повышения эффективности и точки роста. Для более качественного внедрения ИИ в маркетинг и бизнес-процессы компаний следует применить ряд мер:
- Составить четкое ТЗ и конкретные цели.
- Подготовить и очистить данные.
- Назначение ответственного за ИИ-маркетинг.
- Сформировать комбинацию ИИ+человек: креатив + генерация, анализ + стратегия.
- Обеспечить проведение пилотных тестов и регулярную адаптацию