ИИ для малого бизнеса имеет большое значение на рабочем месте

В течение многих лет искусственный интеллект (ИИ) был недоступен для малого бизнеса. Эта технология была слишком новой, чтобы быть общедоступной, и ее ограничения все еще устанавливались. В результате большинство компаний не знали о его последствиях и возможностях повышения эффективности операций малого бизнеса.

Я ожидаю, что в 2023 году эта тенденция будет нарушена, а искусственный интеллект станет опорой в пространстве SaaS для малого бизнеса. Многие факторы будут способствовать этому, но основная движущая сила останется в основном той же: выход ИИ в мейнстрим как автоматическое включение в программное обеспечение для всей организации. Мы видим это уже в офисных приложениях — наборах программ, включающих чат, электронную почту, обмен файлами и другие элементы программного обеспечения для малого бизнеса, ориентированного на взаимодействие сотрудников.

В Zoho мы предлагаем комплексный набор этих приложений под названием Workplace, но большинство поставщиков SaaS для малого бизнеса имеют хотя бы одно из этих приложений среди своих продуктов.

ИИ в офисных приложениях по-прежнему является относительно новой концепцией, поэтому здесь вы узнаете больше о том, как эта технология может помочь малому бизнесу сегодня и что этим предприятиям нужно знать о будущем ИИ в офисном программном обеспечении.

Маленький, но могучий

Понятно, что малые предприятия перегружены мыслью о ежедневном использовании ИИ. До недавнего времени эта технология была малодоступна и изобиловала ошибками. Таким образом, его использование было поручено сотрудникам, обладающим небольшими техническими знаниями. Уже нет. Современный ИИ работает в фоновом режиме, выполняя вспомогательные задачи, которые позволяют сотрудникам перераспределять свое время и требуют минимальных предварительных знаний в области цифровых технологий. На самом деле, ИИ в офисных приложениях вскоре поможет сотрудникам лучше использовать свое время.

Например, рассмотрим серию совещаний, призванных устранить неполадки в крупном клиентском проекте, который столкнулся с несколькими проблемами. Первый проводится лично, когда заметки делаются от руки, а фотография этих заметок передается в список участников. Позже несколько удаленных сотрудников посещают видеозвонок, чтобы напрямую рассказать о своих новых приоритетах и ​​поделиться обновленной презентацией для клиентов с изложением следующих шагов.

Надежная часть совместного ИИ может собирать разрозненные записи этих встреч — рукописные заметки, стенограммы видео и встроенные изображения — и сравнивать новые фрагменты информации с исходной дорожной картой проекта. Это включает в себя сканирование ИИ рукописной заметки и преобразование ее в цифровую форму, а также анализ изображений для контента. Затем список задач каждого сотрудника можно обновить и синхронизировать с другими в команде для максимальной наглядности и минимального времени на выполнение действий.

Все эти действия также можно будет выполнять в офисных приложениях — никаких дополнительных продуктов не требуется — что особенно важно для малых предприятий, сотрудники которых могут не наладить стандартизированный рабочий процесс.

Этот потенциал представляет собой идеальное время для малого бизнеса, чтобы убедиться, что они установили прочную базу офисного программного обеспечения, чтобы наилучшим образом использовать ИИ. Это начинается с обучения, так как программное обеспечение способно обучаться, только если начать с правильной ноги. В идеале обучение включает в себя помощь человека в проверке данных на предвзятость и установление приоритетов унификации при создании набора технологий.

Унифицированное рабочее место — это рабочее место, в котором все внутренние приложения создаются одним поставщиком, чтобы обеспечить согласованность связи и безопасности в экосистеме и снизить вероятность избыточности. Малым предприятиям гораздо проще начать свой путь к программному обеспечению с правильной унифицированной ноги, чем перенастраивать разрозненную систему по мере своего роста.

Выделите безопасность

Чем больше ИИ компании полагается на достоверные данные, тем более способным он станет самостоятельно обрабатывать задачи и расставлять приоритеты. Но там, где данных много, как это может быть при росте малого бизнеса, риск проблем с безопасностью остается высоким. Малые предприятия, вероятно, считают, что работа с общей базой данных означает, что существует единственное место, где атака может иметь наибольший эффект, и большая часть ресурсов компании должна быть направлена ​​на сохранение конфиденциальности.

Однако сам ИИ обеспечивает повышенную безопасность, и со временем эта технология только улучшится. В процессе обучения сотрудники могут вводить и маркировать выбросы данных, чтобы дать ИИ представление о том, что представляет собой утечку данных, а затем корректировать курс, выявляя ложные срабатывания. Еще раз, когда ИИ компании загружен соответствующими данными, он может перепроверить результаты, продвигаясь вперед самостоятельно.

Унифицированные рабочие места еще более совершенствуют процесс проверки ошибок, предлагая гораздо больше контекстных подсказок, чем системы, построенные на различных поставщиках. Невозможно узнать, как информация будет передаваться между двумя совершенно разными системами, особенно об утечке данных, и невозможно точно сказать, когда каждая компания примет меры для предотвращения дальнейших проблем. Однако один поставщик может быстро и эффективно развернуть обновление во всей экосистеме, а также легко отслеживать активность во всех своих офисных приложениях.

Повышение уровня каждой задачи

В то время как более масштабные функции ИИ привлекают большое внимание, выделяется простота дьявольских деталей. Рассмотрим описанную выше ситуацию, в которой заметки и файлы с нескольких совещаний объединяются и интегрируются в рабочий процесс компании. Процесс может быть правильным, но если во входных данных есть несоответствия или ошибки, ИИ вряд ли обеспечит точность.

К счастью, текущий и будущий ИИ фокусируется на всех рабочих задачах, независимо от того, насколько они малы, начиная с функций, которые сотрудники могли бы ожидать в других местах, но которые, возможно, не применялись в унифицированной системе. Например, проверка орфографии с помощью ИИ выходит за рамки самих слов, чтобы выделить грамматические ошибки и указать, где требуется дополнительный контекст.

Благодаря унификации эта форма ИИ доступна в нескольких приложениях на компьютере одного сотрудника, включая браузеры и программы социальных сетей. Если устройства сотрудника подключены к единой системе, ИИ может отслеживать их использование и регулировать, какие типы файлов можно устанавливать и какой уровень доступа может иметь внешний пользователь. О каждом из этих действий можно сообщить другим по электронной почте или в чате.

Разработка офисного ИИ в настоящее время осуществляется по ускоренной дорожной карте, направленной на обеспечение устойчивости и долговечности. Обучение системы выполнению нескольких задач гораздо менее эффективно, чем установка искусственного интеллекта, который, хотя и требует некоторого предварительного времени, ухитряется расти и обрабатывать текущие и новые рабочие процессы по мере их возникновения.

Вскоре технология искусственного интеллекта будет рассматриваться не как бонусная функция или приятное приобретение, а как важный инструмент повышения производительности на рабочем месте. Когда это произойдет, компании с предыдущим опытом работы с ИИ смогут опередить конкурентов, поэтому малым предприятиям будет разумно начать использовать это программное обеспечение в своих офисах уже сегодня.

Рампракаш «Рэм» Рамамурти