ИИ в ритейле: что сейчас, и что дальше
Привет! Меня зовут Андрей Головкин и я директор генерального ИТ-подрядчика Fix Price. Про ИИ, конечно, написано много статей, но я же хочу сфокусироваться на том, как ИИ меняет конкретно наш бизнес, и поговорить о профессиях, которые пока ещё не слишком известны широкой публике, однако перспективы которых весьма радужны.
Эффективные ИИ-решения для ритейла
Опишу те моменты, с которыми ИИ уже ощутимо помогает ритейлу, а также другим компаниям, работающим в сфере продаж продуктов и услуг.
Написание программного кода
Всё чаще пишут, что ИИ легко заменяет джунов и мидлов в различных задачах, связанных с работой с кодом. И если по первым вопросов нет, то что касается более опытных специалистов, им вряд ли что-либо будет грозить в ближайшие годы. Зато ИИ уже облегчает им целый ряд задач:
Генерация кода. ИИ может автоматически создавать фрагменты кода или даже целые программы по описанию на естественном языке. В том числе он уже предлагает готовые функции и алгоритмы, заполнять недостающие части кода и пишет код по техническому заданию. Разумеется, ключевую роль здесь играют корректные промты.
Автодополнение. Многие IDE (например, Visual Studio Code, JetBrains) используют ИИ для интеллектуального автодополнения кода, предлагая завершение методов, классов и переменных. Также ИИ может предлагать оптимальные версии кода на основе контекста.
Отладка и исправление ошибок ИИ помогает находить ошибки в коде и предлагает способы их исправления. Такие инструменты, как DeepCode или CodeQL, анализируют код на предмет багов и уязвимостей и предлагают улучшения для повышения безопасности и производительности.
Оптимизация кода. ИИ делает код более эффективным, устраняя избыточность и предлагая лучшие практики. Это особенно полезно для больших проектов, где важна производительность.
Перевод между языками программирования. ИИ может автоматически конвертировать код с одного языка на другой, например, переводить Python в Java или C++. Это ускоряет работу разработчиков и помогает в миграции проектов.
Документирование кода. ИИ автоматически создает комментарии и документацию, поясняя работу функций и классов. Это помогает командам поддерживать код в понятном виде и позволяет быстрее учиться новичкам.
Помогает ИИ и нам — ускорять разработку корпоративного ПО, выполнять быстрый поиск нужных кусков программного кода, дополнять и переписывать код и даже разрабатывать графические интерфейсы. И этому целиком посвящена наша недавняя статья.
Создание текстов, изображений и видео
Новости, анонсы, тексты рекламных акций — конечно, всё это нетрудно писать и вручную. Но зачем, если нейронка справляется с этими несложными задачами в разы быстрее? Разумеется, ИИ помогает и переводить всё написанное на другие языки e. Переводится таким способом в том числе и техническая документация, но, разумеется, после ИИ корректность перевода проверяют специалисты.
Нейронные сети помогают нам создавать визуальные элементы для рекламных баннеров, видео и даже email-рассылок. Конкретный пример: Generative Fill в Photoshop, с помощью которого наши дизайнеры легко создают фоны для изображений и видео, а также элементы статики. Ещё пример: Kandinsky, помогающий нам с раскадровкой сцен.
Рекрутинг
Современные эйчары охотно используют ИИ в своей работе, ведь это позволяет возложить всю рутину на специально обученную нейронку, а самому заняться более полезными вещами. Решения на основе ИИ помогают рекрутерам и HR-специалистам в Fix Price:
Автоматизировать первичный отбор кандидатов. Когда произносят штамп про то, что ИИ значительно ускоряет обработку резюме, люди порой даже не представляют, насколько он эффективен в этом. Анализ сотен резюме выполняется за считанные минуты. А сколько на это времени потребуется живому рекрутеру? Вопрос риторический. Алгоритмы с высокой точностью оценивают релевантность опыта, навыков и образования кандидатов в соответствии с требованиями вакансии. Это позволяет рекрутерам сосредоточиться на работе с лучшими кандидатами, а не тратить время на просмотр нерелевантных заявок.
Автоматизировать первичную коммуникацию. Виртуальные ассистенты отвечают на вопросы о вакансии, помогают с оформлением заявки, назначают интервью. Это сильно снижает нагрузку на HR-отдел при массовом найме.
Анализировать рынок труда. ИИ позволяет быстро и качественно анализировать огромные объемы данных по динамике зарплат, востребованности профессий, активности конкурентов в найме. Это помогает нам корректировать HR-стратегию, формировать конкурентные предложения и прогнозировать потребность в персонале по конкретным профессиям. Кстати, о последних.
Новые профессии и их ценность для бизнеса
В завершение расскажу вам о паре наиболее любопытных новых специальностей, которые становятся всё более популярными и которые могут пригодиться и вам. Добавлю только, что инженер ИИ у нас уже есть, а что касается разработчика цифровых двойников для тестирования логистики, то, вполне возможно, такой специалист нам понадобится в ближайшем будущем.
Инженер ИИ на предприятии
Адаптация алгоритмов под конкретные производственные процессы — с этой задачей сталкивается почти любая компания, решившая внедрить технологии ИИ, ведь готовые решения часто не учитывают специфику бизнеса. Именно этим и занимается инженер ИИ, настраивая алгоритмы так, чтобы они учитывали специфику оборудования, сырье, товары, операционные циклы, логистику.
На предприятиях, где алгоритмы анализируют работу оборудования в режиме реального времени, инженеры ИИ отвечают за точность прогнозов отказов, помогая предотвращать простои и аварии.
В логистике и ритейле такие специалисты оптимизируют маршрутизацию, помогая компаниям снижать затраты на транспорт и хранение.
В добывающей отрасли их работа позволяет ИИ точнее предсказывать износ механизмов и минимизировать потери.
Еще одна функция этих специалистов — адаптировать ИИ под постоянно меняющиеся условия бизнеса. Дело в том, что алгоритмы, которые хорошо показывали себя всего месяц назад, могут быстро терять актуальность (например, изменился тип сырья или руководство решило оптимизировать ряд производственных процессов). А задача инженера даже шире — он должен не просто поддерживать актуальность уже имеющихся на производстве решений, но и отслеживать и оперативно внедрять и настраивать новые модели.
Разработчик цифровых двойников
Цифровые двойники — это виртуальные копии реальных объектов или даже целых предприятий, которые позволяют бизнесу моделировать и оптимизировать производственные процессы без риска для реальных ресурсов. Разработчик цифровых двойников создает такие модели, интегрируя данные с сенсоров, IoT-устройств и производственных систем, чтобы обеспечить их точность и, разумеется, применимость в реальных условиях. Бизнес использует цифровых двойников для прогнозирования износа оборудования, оптимизации производственных линий и тестирования новых продуктов еще до их физического создания.
В промышленности эти технологии помогают снизить расходы на техническое обслуживание, прогнозируя возможные поломки и устраняя их до выхода из строя.
В строительстве цифровые модели зданий позволяют оценивать энергоэффективность и безопасность еще на этапе проектирования.
В логистике и ритейле компании анализируют движение товаров и транспорта, предсказывая задержки и снижая издержки.
Разработчик цифровых двойников играет ключевую роль в интеграции ИИ и больших данных в бизнес-процессы. Он не просто создает модели, но и обучает их на реальных данных, обеспечивая точность прогнозов и адаптацию к изменяющимся условиям. Благодаря таким специалистам компании получают возможность принимать стратегические решения на основе детального анализа, снижая риски и повышая эффективность.
