Цифровая революция: Переосмысление продуктовой разработки через применение AI и ML
10.06.23, Сб, 11:00, Мск,
В эпоху непрерывных технологических инноваций мы с экспертом в продуктовой разработке Дмитрием Авдосьевым постарались разобраться в будущем продуктовой разработки, учитывая тенденции внедрения AI и ML. От персонализации пользовательского опыта до оптимизации бизнес-процессов через Process Mining – Дмитрий делится своими мыслями о влиянии этих технологий на различные отрасли и грядущих тенденциях и сложностях в мире цифровых технологий.
Дмитрий, каковы ключевые аспекты продуктовой разработки в эпоху цифровизации?
Дмитрий Авдосьев: Важно понимать, что цифровизация изменяет подходы к продуктовой разработке. Например, с помощью AI мы можем лучше понимать потребности пользователя и адаптировать продукт под его индивидуальные предпочтения. Это включает в себя персонализацию интерфейсов, улучшение пользовательского опыта и создание адаптивных систем.
Как Process Mining помогает в диджитализации бизнес-процессов?
Дмитрий Авдосьев: Process Mining играет ключевую роль в оптимизации бизнес-процессов. Он позволяет нам анализировать и создавать «визуальные модели» реальных рабочих процессов, выявляя узкие места, неэффективные этапы и потенциальные возможности для автоматизации. Я знаком с несколькими крупными проектами, где Process Mining использовался для анализа логистических цепочек, что позволило в итоге оптимизировать складскую логистику и сократить время доставки товаров.
Какие перспективы открывает применение ML и AI в анализе данных?
Дмитрий Авдосьев: ML и AI открывают огромные возможности в анализе данных. Например, в сфере здравоохранения мы использовали машинное обучение для анализа медицинских изображений, что позволило повысить точность диагностики. В ритейле алгоритмы предсказательного анализа помогают прогнозировать поведение покупателей и оптимизировать запасы.
Можете привести примеры, как Process Mining, ML и AI могут решить современные проблемы в разных отраслях?
Дмитрий Авдосьев: Process Mining особенно эффективен при оптимизации рабочих процессов. Например, в проекте для фармацевтической компании мы использовали Process Mining для анализа производственных процессов. Это позволило уменьшить производственные задержки на 25% и повысить общую эффективность на 15%. Применение ML и AI в анализе данных позволяет получать более глубокие и точные результаты. В автомобильной промышленности, например, используется ML для анализа тестовых данных автомобилей, что может привести к снижению количества дефектов. AI позволяет разрабатывать более интуитивные и умные продукты. В сфере электронной коммерции, например интеграция AI для анализа покупательских предпочтений определенно увеличит количество продаж.
Какие сложности существуют при внедрении ML и AI в существующие системы?
Дмитрий Авдосьев: Основная сложность сейчас – это интеграция с существующими системами. Например, при внедрении продукта в систему банка интеграция ML в системы риск-менеджмента может потребовать значительных усилий как со стороны интегратора, так и со стороны банка, но в результате – снижение операционных риски на долгие годы, конечно, окупает все затраты на интеграцию. Также одной из сложностей к моему удивлению, бывает сопротивление изменениям со стороны сотрудников. Кроме того, интеграция AI требует глубокого понимания как технологии, так и бизнес-процессов. К примеру, в том же проекте для банка проекте для банка может возникнуть необходимость переосмыслить процессы кредитования и обучить сотрудников работе с новой системой. На моей практике, «адаптация» системы в коллективе повышает точность кредитного скоринга примерно на 30%.
В заключение, Дмитрий, какие тенденции и вызовы, на ваш взгляд, ожидают индустрию цифровых технологий в ближайшем будущем?
Дмитрий Авдосьев: Сфера цифровых технологий будет продолжать развиваться с бешеной скоростью. Одной из главных тенденций будет дальнейшее проникновение AI и ML в различные отрасли, что приведет к созданию новых инновационных продуктов и услуг. Компаниям важно быть готовыми к быстрой адаптации и внедрению этих технологий для улучшения своих процессов и предложений. Однако ключевым вызовом будет сохранение этических стандартов и защиты данных в процессе этих трансформаций.
Автор: Вячеслав Артамонов
