Искусственный интеллект (ИИ) изменил то, как многие отрасли ведут свою деятельность, и бизнес не является исключением. Эксперты говорят 35% компаний приняли и использовали ИИ для бизнеса. Эта статистика доказывает, что ИИ быстро растет, поскольку многие компании приняли его для разработки лучших стратегий. Модели ИИ — один из лучших способов, с помощью которых компании могут интегрировать эту технологию в свои усилия.
И мы не говорим об ИИ, который захватит мир (это просто заговор на данный момент). Думайте о моделях ИИ как о невидимых помощниках, которые делают все умнее и плавнее. В этой статье мы рассмотрим девять моделей ИИ, которые могут легко дать бизнесу высокотехнологичный облик.
Содержание
Понимание основ моделей ИИ
Преимущества использования моделей ИИ для бизнеса
9 бизнес-моделей ИИ, которые стоит попробовать в 2025 году
Округления
Понимание основ моделей ИИ
Модели ИИ просто не имитируют человеческую мысль. Они могут действовать без человеческого участия, делая выбор или прогнозируя с почти идеальной точностью. А самое лучшее? Модели ИИ могут учиться на данных, предоставленных предприятиями (или другими пользователями) — машинное обучение в лучшем виде!
Хотя сегодняшние модели ИИ имеют нейронные сети, которые делают их почти как разумные существа, первый пример относится к 1950-м годам. В эту эпоху были представлены программы, которые играли в шашки и шахматы с реальными людьми. Но вместо того, чтобы двигаться в соответствии с заранее заданными инструкциями, программа могла реагировать на ходы своего противника, предлагая более сложный опыт.
Преимущества использования моделей ИИ для бизнеса
1. Повышение эффективности и производительности
Повторяющиеся задачи могут отнимать много времени и раздражать, особенно если сотрудники или владельцы бизнеса должны выполнять их ежедневно. Однако модели ИИ могут справиться с этими конкретными задачами, предлагая компаниям более оптимизированный рабочий процесс. В результате команды могут сосредоточиться на более важных задачах и в целом повысить производительность.
2. Более разумное принятие решений
Еще одна вещь, которую компании делают почти ежедневно, — это обработка больших объемов данных. Обработка таких наборов данных вручную может вызвать головную боль и утомить среднестатистического сотрудника (или владельца). К счастью, компании могут избегать таких ситуаций, используя модели ИИ.
Они могут обучать большие языковые модели с помощью глубокого обучения для быстрого анализа больших наборов данных. Это позволяет им получать быстрые, но точные идеи и принимать лучшие решения на основе данных. Плюс, это намного быстрее, чем что-либо, что могут сделать традиционные методы.
3. Масштабирование услуг
Рост бизнеса — это большая часть мечты каждого стартапа или небольшой компании. Но когда бизнес масштабируется, все растет вместе с ним, включая операционные расходы и необходимые ресурсы. Это может быстро стать непреодолимым, если бизнес не готов.
Но зачем проходить через весь этот стресс, когда ИИ может помочь? С моделями ИИ малому бизнесу не понадобится дополнительный персонал для работы и адаптации к изменениям. Выбранная ими модель может масштабироваться вместе с ними и поддерживать бесперебойную работу.
9 бизнес-моделей ИИ, которые стоит попробовать в 2025 году
1. AlaaS (ИИ как услуга)
AI как услуга (AlaaS) быстро становится популярным вариантом для компаний, желающих использовать ИИ, не опустошая свой бюджет. Это работает как облачный сервис, где компании могут платить только за используемые ими инструменты ИИ без высоких первоначальных затрат.
Такие технологические гиганты, как Google, Amazon и Microsoft, лидируют на рынке AlaaS, предлагая различные высококачественные услуги ИИ, обслуживающие различные отрасли. Такая схема позволяет компаниям подключаться к ИИ, когда это необходимо, — гибкость без долгосрочных обязательств.
2. Стратегии ИИ для монетизации данных
Системы ИИ часто генерируют огромные объемы старых и новых данных, из которых компании могут извлечь выгоду с помощью стратегии монетизации данных. Эта стратегия может включать получение более глубокого понимания клиентов, продажу анонимных данных другим компаниям или использование данных для обучения инструментов ИИ и создания лучших услуг или продуктов.
Однако эта модель искусственного интеллекта имеет подвох. Хотя монетизация данных может быть невероятно прибыльной, она также поднимает важные вопросы конфиденциальности и этики. Поэтому компании должны подходить к этим вопросам ответственно.
3. Модели на основе подписки
Как и AlaaS, модели на основе подписки предлагают гибкий способ использования ИИ без долгосрочных обязательств. Здесь компании могут платить регулярную плату, чтобы помочь управлять расходами на внедрение ИИ. И, если компании хотят стать поставщиками услуг, они могут поддерживать стабильный доход от этих подписок.
Например, CRM-инструменты на базе ИИ, решения по предиктивному обслуживанию, генеративные модели ИИ и платформы автоматизации маркетинга показывают, как эта технология может оптимизировать операции и улучшить качество обслуживания клиентов. Это беспроигрышное решение: компании получают первоклассные инструменты без первоначальных затрат, а поставщики получают стабильный доход.
4. Индивидуальные решения ИИ
Когда компании хотят персонализированных решений, лучшей моделью является индивидуальный ИИ. Поставщики адаптируют индивидуальные ИИ-решения для удовлетворения уникальных потребностей своих клиентов, создавая специализированные алгоритмы, проектируя персонализированные интерфейсы и рабочие процессы или интегрируя их с существующими системами. Хотя эти решения часто стоят дорого, они могут дать компаниям именно то, что им нужно для более эффективной работы.
5. Консалтинговые услуги
Не знаете, с чего начать работу с ИИ? Компании могут воспользоваться консалтинговыми и профессиональными услугами для успешного внедрения решений ИИ. Эти поставщики ИИ могут помочь им в создании надежной стратегии ИИ, обучении моделей ИИ и настройке правильной инфраструктуры данных. Компании также могут получить постоянную поддержку клиентов, чтобы гарантировать, что все будет работать гладко.
Компании могут перевернуть эту модель и стать поставщиками ИИ, предлагающими консультации. Эти услуги могут быть очень прибыльными, поскольку они могут помочь клиентам преодолеть трудности внедрения ИИ, упрощая процесс перехода.
6. Ценообразование на основе результата и создание ценности
Ценообразование на основе результата позволяет компаниям платить на основе влияния желаемых решений, например, увеличения продаж или снижения расходов. Это еще одно беспроигрышное решение, поскольку розничные торговцы будут платить только тогда, когда увидят реальные результаты. Эта модель ИИ довольно популярна в таких отраслях, как здравоохранение, где ИИ может улучшить уход за пациентами и сократить расходы, что делает ее практичной.
7. Модели Freemium и Premium
Режимы Freemium AI предлагают базовую версию своих инструментов бесплатно, позволяя компаниям попробовать их, прежде чем решить, платить ли за дополнительные премиум-функции или использование. При таком подходе розничные торговцы могут сначала протестировать инструмент и решить, удовлетворяет ли он их требованиям. Компании могут найти freemium-генеративные модели в чат-ботах, API распознавания изображений и языковых переводчиках.
8. Платформенные модели
Модели ИИ на основе платформы действуют как сервисы подбора пар, объединяя разработчиков ИИ, поставщиков данных и пользователей в одном месте. Компании могут использовать платформу для выполнения своих требований к ИИ или стать ее владельцами.
Владельцы платформ зарабатывают деньги, получая процент от транзакций на своей платформе. По мере того, как все больше людей присоединяются, платформа укрепляется, извлекая выгоду из сетевых эффектов и снижения затрат. Некоторые замечательные примеры включают в себя рынки ИИ, такие как Algorithmia и Nuance AI Marketplace.
9. Продукты с интегрированным ИИ
Компании могут улучшить пользовательский опыт, вплетая ИИ в свои продукты и услуги. Этого можно достичь с помощью интеллектуальных функций в повседневных устройствах, таких как телефоны и автомобили, или путем добавления интеллектуальных возможностей в программное обеспечение.
Цель — предложить пользователям более персонализированный и увлекательный опыт. Продукты с улучшенным ИИ часто имеют более высокую цену, но могут помочь компаниям выделиться на конкурентных рынках.
Округления
AI Возможно, человеческий интеллект не заменит, но может помочь его усилить. Вот почему понимание бизнес-моделей ИИ необходимо для компаний, которые надеются эффективно использовать искусственный интеллект. Им нужно будет взвесить преимущества ИИ с открытым исходным кодом, которые предлагают настройку и экономию средств, по сравнению с коммерческими вариантами, которые обеспечивают лучшую поддержку и безопасность.
Кроме того, они должны решить, использовать ли облачный ИИ, который масштабируется и экономически эффективен, или частный ИИ для большего контроля над своими данными. Наконец, не забудьте добавить надежную политику ИИ, которая определяет, как бизнес использует данные, обучает модели и насколько прозрачными будут операции. Помните, что добавление любой новой системы ИИ потребует процесса обучения персонала, поэтому будьте готовы справиться с дополнительными расходами.
