CC BY
12УДК 004
Новиков А.Н.
ведущий менеджер продукта Компания «Детский Мир» (г. Москва, Россия)
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРОЦЕССЕ РАЗРАБОТКИ И УПРАВЛЕНИЯ ЦИФРОВЫМИ ПРОДУКТАМИ
Аннотация: исследование фокусируется на анализе влияния искусственного интеллекта (ИИ) на процессы разработки и управления цифровыми продуктами, подчеркивая его роль в цифровой трансформации предприятий. Освещая тенденции интеграции ИИ в маркетинговые и процессы разработки, работа выявляет ключевые направления применения ИИ, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение, автоматизацию процессов, предиктивную аналитику, а также технологии синтеза и распознавания голоса. Анализируя примеры из практики, исследование подчеркивает значимость ИИ для повышения эффективности и качества работы в различных сферах, облегчая процессы принятия решений и способствуя инновационному развитию.
Ключевые слова: разработка, искусственный интеллект, ИИ, цифровые продукты, цифровизация, современные технологии.
Введение.
В соответствии с анализом, представленным в издании Forbes, значительное число маркетинговых организаций (84%), активно интегрируют или наращивают использование технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения начиная с 2018 года. Это указывает на стремительное освоение потенциала данных технологий среди маркетологов.
Искусственный интеллект играет ключевую роль в процессе цифровой трансформации предприятий, предоставляя им возможность более эффективного и целенаправленного использования накопленных данных. Это, в
свою очередь, приводит к ускорению рабочих процессов, повышению эффективности операций и, как следствие, к улучшению общей производительности.
В условиях непрерывно меняющегося цифрового ландшафта, ИИ предоставляет предприятиям уникальную возможность использовать доступную информацию не только для оптимизации существующих продуктов и услуг, но и для исследования новаторских стратегий и подходов, способствующих дальнейшему развитию и прогрессу [1].
Целью статья является рассмотрение возможностей применения искусственного интеллекта в процессе разработки и управления цифровыми продуктами.
1. Литературный обзор.
За последние три десятилетия человечество сгенерировало объем информации, сопоставимый с тем, который был создан в течение предшествующих трех тысячелетий, в результате чего возникли обширные базы данных, известные как Big Data. Эти базы данных оказываются не поддающимися эффективному анализу и использованию без привлечения средств искусственного интеллекта (ИИ), как отмечается в исследованиях Архипова (2020) и Бабича с Кирилловой (2019).
Исходя из вышесказанного можно сказать, что применение ИИ в повседневной жизни человека как инструмента, обогащенного дополнительными функциями и возможностями, предоставляет ключевое преимущество: ускорение и повышение качества процесса принятия решений. Эта тенденция подтверждается исследованием Городновой (2021), которое подчеркивает значимость интеграции ИИ в аналитические и управленческие процессы.
В свою очередь Феликс Хачатрян, основатель и президент компании Неотех, подчеркивает важность ИИ, обращая внимание на то, как алгоритмы нейронных сетей все более интенсивно внедряются в разработку и оптимизацию
цифровых продуктов, и рассматривает различные подходы к интеграции искусственного интеллекта в маркетинговую стратегию.
Таким образом исследование основывается на анализе научной литературы, отчетов и исследований по применению ИИ в бизнесе и технологиях, а также примеров из практики компаний, успешно интегрирующих ИИ в свои процессы. В работе использованы качественные и количественные методы анализа, включая обзор актуальных исследований, интервью с экспертами и анализ случаев из практики.
2. Внедрение сервисов искусственного интеллекта в бизнес-сферу.
Бурное развитие технологий ИИ, в частности за счет применения нейронных сетей и методов глубокого обучения, способствует их самоусовершенствованию. Согласно прогнозам информационного портала DataProt, к 2027 году мировой рынок ИИ достигнет 267 млрд долларов США, что свидетельствует о том, что примерно 37% компаний уже сегодня активно используют алгоритмические сервисы и ИИ-технологии, подчеркивая неизбежный рост спроса на инновационные высокоинтеллектуальные технологии в ближайшем будущем [2].
Рис.1. Обзор технологий искусственного интеллекта [7].
Методы искусственного интеллекта (ИИ) обладают возможность использования в разнообразных дисциплинах, охватывающих бизнес, научные исследования, медицину, транспортную сферу, образовательную область, среди прочих. К направлениям, в которых используется ИИ можно отнести:
1. Обработку естественного языка (NLP), которая представляет собой комплекс технологий, позволяющих компьютерам анализировать и понимать человеческий язык. Эта область находит применение в разработке чат-ботов, системах автоматического перевода, инструментах анализа текстовой информации и множестве других задач.
2. Компьютерное зрение - это технология, которая обеспечивает анализ и интерпретацию визуальной информации компьютером, что позволяет распознавать объекты, лица, транспортные средства и выполнять другие связанные функции.
3. Автоматизация процессов с применением ИИ направлена на упрощение и оптимизацию повторяющихся задач и процессов в организациях, включая автоматическую обработку документов, управление запасами и прочее.
4. Предиктивная аналитика использует алгоритмы ИИ для прогнозирования будущих событий на основании предварительного анализа данных и статистических моделей, находя применение в финансовом анализе, маркетинговых исследованиях и других областях.
5. Технологии синтеза и распознавания голоса (ASR/TTS) обеспечивают взаимодействие с компьютером посредством голосовых команд и получение голосовых ответов, что используется для автоматизации работы колл-центров, создания голосовых помощников и в ряде других приложений.
Таким образом, ИИ предлагает инновационные решения для улучшения эффективности и качества работы в множестве сфер деятельности, облегчая процессы принятия решений и повышая общую производительность [3].
3. ИИ в разработке цифровых продуктов.
Разработка продуктов с учетом ИИ ставит перед компаниями новые вызовы, требуя изменения подходов к проектированию и предложению готовых решений без необходимости детального взаимодействия с клиентом. Это предполагает предварительный сбор данных о пользователях и их предпочтениях, а также адаптацию пользовательских интерфейсов для упрощения взаимодействия и увеличения конверсии.
Технологии ИИ также влияют на маркетинг, дизайн и текстовый контент, позволяя компаниям эффективнее решать задачи генерации изображений и текстов, автоматизируя процессы и снижая затраты.
Для решения задач по разработке бренда и не только, можно использовать следующие инструменты на основе нейронных сетей: Chat GPT 4 — инструмент, способствующий генерации идей и созданию наименований, а также DALLE 2, который обеспечивает создание разнообразных дизайнов логотипов с минимальными усилиями. В работе с объемными 3D-моделями, визуализацией
и последующей обработкой, дизайнеры часто прибегают к использованию Midjourney. Эта нейросеть способна генерировать сложные изображения, исходя из текстовых описаний.
Topaz Gigapixel AI применяется для повышения качества графических и видеоматериалов, когда первоначальные данные не соответствуют требованиям высокого разрешения, необходимого для публикации на веб-сайтах. Данный инструмент также способствует созданию изображений повышенного размера без потери качества. Дополнительно, DeepL используется для генерации высококачественного текстового контента, эффективно дополняя функционал вышеуказанных нейросетей, например, в задачах по разработке нейминга [4,5].
4. Возможности использования AI и DAM.
В 2022 году сфера искусственного интеллекта (ИИ) демонстрирует значительные достижения, охватывая разнообразие инструментов от Jasper.ai, базирующегося на GPT-3 для задач копирайтинга, до DALL-E от OpenAI для генерации изображений. Прогнозы экспертов указывают на увеличение использования ИИ брендами для разработки программного обеспечения, что несомненно окажет влияние на управление цифровыми активами (DAM).
ИИ будет играть ключевую роль в процессах создания контента, влияя на управление цифровыми активами. Рассмотрим, каким образом ИИ уже взаимодействует с системами DAM.
Автоматизация процесса маркировки активов с помощью ИИ представляет собой значительный шаг вперед, ускоряя и упрощая поиск необходимого контента за счет использования метаданных. Так, функционал автоматического тегирования в DAM-системах способен распознавать объекты, лица и тексты на изображениях, предлагая релевантные ключевые слова и делая текстовую информацию доступной для поиска.
Технология преобразования речи в текст на основе ИИ облегчает работу с аудио- и видеофайлами, превращая устную речь в письменный текст, что существенно сокращает время на транскрипцию. Системы, обученные на
большом количестве аудиоматериалов, обеспечивают высокую точность распознавания и делают транскрипции доступными для поиска.
Сохранение единообразия бренда является одной из ключевых функций систем управления цифровыми активами, гарантируя использование актуальных и одобренных материалов. ИИ усиливает этот процесс, автоматически идентифицируя элементы бренда и проверяя их соответствие корпоративным стандартам.
Таким образом, интеграция ИИ в системы управления цифровыми активами открывает новые возможности для автоматизации и оптимизации рабочих процессов, предлагая эффективные решения для современных задач управления контентом.
Рис.2. Жизненный цикл цифровых активов [8].
Однако, внедрение ИИ в системы DAM кардинально изменило подход к обработке данных задач. Исследование McKinsey подчеркивает, что ИИ способен сократить время, затрачиваемое сотрудниками на выполнение рутинных операций, на целых 40%. ИИ открывает перед организациями новые горизонты для быстрой сортировки, поиска, фильтрации и систематизации обширного количества контента, значительно упрощая работу с системами DAM.
Автоматизированное тегирование и анализ с применением ИИ устраняют необходимость в трудоемком ручном вводе данных, позволяя мгновенно применять описательные теги к активам. Это не только ускоряет процесс индексации, но и повышает точность поиска и фильтрации ресурсов. Благодаря технологиям распознавания, ИИ способен анализировать изображения, выявляя объекты или лица и автоматически назначая соответствующие ключевые слова, что делает возможным мгновенное тегирование тысяч активов.
Решения DAM, оснащенные ИИ, предоставляют маркетинговым командам непревзойденный уровень видимости и контроля над цифровыми активами, минимизируя ручной труд и улучшая общую эффективность управления контентом. Несмотря на это, наблюдается недостаточная осведомленность среди пользователей DAM о потенциале ИИ, с ограниченным числом компаний, реализовавших его возможности на практике.
Исследование влияния ИИ на управление цифровыми активами подчеркивает необходимость адаптации стратегий и практик для эффективного использования генеративных инструментов, таких как ChatGPT и DALL-E, в процессе создания и управления контентом, при этом обращая особое внимание на юридические аспекты и правила использования бренда в контексте продвижения ИИ [6].
4tftf№l SC-OfC о Iii pu I
profila and fil& proüh) flrá ffilû
Рис.3. Digital Asset Management [9].
Заключение.
Статья демонстрирует, что искусственный интеллект играет решающую роль в разработке и управлении цифровыми продуктами, способствуя цифровой трансформации предприятий и повышению их конкурентоспособности. Применение ИИ позволяет компаниям не только оптимизировать существующие процессы, но и исследовать новые подходы и стратегии, обеспечивающие инновационное развитие. Однако для эффективного внедрения ИИ необходимо учитывать юридические и этические аспекты, а также инвестировать в обучение и развитие сотрудников. В заключение работы подчеркивается, что дальнейшие исследования в этой области должны сосредоточиться на изучении потенциальных рисков и разработке комплексных подходов к управлению изменениями, связанными с интеграцией ИИ в бизнес-процессы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Кициос Ф., Камариоту М. Искусственный интеллект и бизнес-стратегия в направлении цифровой трансформации: программа исследований //Устойчивое развитие. - 2021. - Т. 13. - №. 4. - С. 2025;
2. Городнова Н.В. Применение искусственного интеллекта в сфере бизнеса: современное состояние и перспективы // Вопросы инновационной экономики. 2021. Том 11. № 4. С. 1473-1492;
3. Искусственный интеллект - ускоритель цифровой трансформации. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.osp.ru/articles/2023/0802/13057394.- (дата обращения: 18.03.2024);
4. Хольмстрём Дж. От ИИ к цифровой трансформации: основа готовности к ИИ //Горизонты бизнеса. - 2022. - Т. 65. - №. 3. - С. 329-339;
5. Борисоглебская Е. Как искусственный интеллект влияет на управление продуктом. 2024. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.skolkovo.ru/expert-opinions/kak-iskusstvennyj-intellekt-vliyaet-na-upravlenie-produktom/;
6. Влияние AI на функции и возможности DAM-системы. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.websoftshop.ru/information/articles/pim_pxm_dam/dam_and_ai/;
7. Рундель И. Ускорить ИИ: как вендоры решают проблему серверной производительности. 2019. [Электронный ресурс] Режим доступа: https: //www. itweek. ru/ai/article/detail. php?ID=206334;
8. Меркулова К. Что такое система управления цифровыми активами (DAM). 2023. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://picvario.ru/chto-takoe-dam-sistema/;
9. Эванс Н. Облако против Локальное управление цифровыми активами. 2017. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.cms-connected. com/News-Archive/November-2017/Cloud-vs-On-Premise-Digital-Asset-Management
Novikov A.N.
Detsky Mir Company (Moscow, Russia)
USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DEVELOPMENT AND MANAGEMENT OF DIGITAL PRODUCTS
Abstract: study focuses on the analysis of the impact of artificial intelligence (AI) on the development and management of digital products, emphasizing its role in the digital transformation of enterprises. Highlighting trends in the integration of AI into marketing and development processes, the work identifies key areas of AI application, including natural language processing, computer vision, process automation, predictive analytics, as well as voice synthesis and recognition technologies. Analyzing practical examples, the study highlights the importance of AI for improving the efficiency and quality of work in various fields, facilitating decision-making processes and contributing to innovative development.
Keywords: development, artificial intelligence, AI, digital products, digitalization, modern technologies.
