Comments 21
А может просто нужно перестать все подряд называть ИИ? Общие слова вокруг ИИ и объём маркетингового мусора уже утомляют.
Приведите пример, конкретный, без маркетинга, использовании ИИ в бизнесе среднего масштаба.
Напишите стоимость решения и что компании удалось за счет внедрения данного решения сэкономить или заработать. Только без ТСО, а на конкретных людях.
В компании было 100 человек, они «перекладывали 100 коробок в минуту», мы сделали то и то, вот это содержит ИИ, делать он то и то( не анализирует и предсказывает, а например выдаёт сотруднику рекомендации по номеру коробки которую ему нужно взять следующей ).
В результате для перекладывания 100 коробок теперь нужно 50 человек.
Штат ИТ персонала не увеличился или увеличился на столько то.
На выходе экономия N рублей в месяц, а решение обошлось в M рублей.
Срок окупаемости X месяцев/лет/пятилеток…
А вот эти общие слова, то что выше, избавьте пожалуйста от них, это мусор.
Приведите пример, конкретный, без маркетинга, использовании ИИ в бизнесе среднего масштаба.
Напишите стоимость решения и что компании удалось за счет внедрения данного решения сэкономить или заработать. Только без ТСО, а на конкретных людях.
В компании было 100 человек, они «перекладывали 100 коробок в минуту», мы сделали то и то, вот это содержит ИИ, делать он то и то( не анализирует и предсказывает, а например выдаёт сотруднику рекомендации по номеру коробки которую ему нужно взять следующей ).
В результате для перекладывания 100 коробок теперь нужно 50 человек.
Штат ИТ персонала не увеличился или увеличился на столько то.
На выходе экономия N рублей в месяц, а решение обошлось в M рублей.
Срок окупаемости X месяцев/лет/пятилеток…
А вот эти общие слова, то что выше, избавьте пожалуйста от них, это мусор.
Здравствуйте! Это всего лишь вводная статья — не все работают с такими технологиями и знают их предназначение. Будет и конкретный кейс)
Вы можете потратить 10 минут и 10 ккал и на прочтение этой статьи или 5 секунд и 0 ккал на просмотр гифки из этой статьи и получить одинаковый результат. Считайте, что гифка построена на технологии ИИ — вас же она не заменит, но позволит слить освободившиеся минуты и калории на инстаграмм.
Мы и сами за то, чтобы перестать называть ИИ всё подряд. Маркетинговый мусор, как вы верно подметили, заполняет собой сеть и приводит в итоге к раздражению пользователей — в там числе и к вашему.
В качестве конкретных кейсов можем предложить посмотреть запись с нашего онлайн-мероприятия, где они сами рассказывают о роботизации закупок металлолома на Магнитогорском металлургическом комбинате, гиперавтоматизации в Eurasian Resources Group в Казахстане и освобождение времени 46 операторов за счёт 11 роботов в ПАО МТС. Вот ссылка на запись: youtu.be/jJk5n95y7c4. «Освободили время 46 операторов» уже звучит конкретнее, согласитесь?
В целом же у разных статей разные задачи, и этим материалом мы хотели не продемонстрировать конкретный кейсы, а рассказать о концепции интеграции AI и RPA в целом. Благодаря вам мы видим, где слабые места в подаче материала, и в очередной раз отмечаем общую усталость людей от абстрактных разговоров про искусственный интеллект. И обязательно учтём это при подготовке следующих публикаций на Хабре, спасибо!
P.S. Что касается гифки — не смотря на остроумность вашего комментария, она, в отличие от статьи, не рассказывает, как именно и зачем осуществляется интеграция AI и RPA. Хотя, конечно, посмотреть её проще и быстрее, чем прочитать статью, тут вы правы :)
В качестве конкретных кейсов можем предложить посмотреть запись с нашего онлайн-мероприятия, где они сами рассказывают о роботизации закупок металлолома на Магнитогорском металлургическом комбинате, гиперавтоматизации в Eurasian Resources Group в Казахстане и освобождение времени 46 операторов за счёт 11 роботов в ПАО МТС. Вот ссылка на запись: youtu.be/jJk5n95y7c4. «Освободили время 46 операторов» уже звучит конкретнее, согласитесь?
В целом же у разных статей разные задачи, и этим материалом мы хотели не продемонстрировать конкретный кейсы, а рассказать о концепции интеграции AI и RPA в целом. Благодаря вам мы видим, где слабые места в подаче материала, и в очередной раз отмечаем общую усталость людей от абстрактных разговоров про искусственный интеллект. И обязательно учтём это при подготовке следующих публикаций на Хабре, спасибо!
P.S. Что касается гифки — не смотря на остроумность вашего комментария, она, в отличие от статьи, не рассказывает, как именно и зачем осуществляется интеграция AI и RPA. Хотя, конечно, посмотреть её проще и быстрее, чем прочитать статью, тут вы правы :)
Дык, по-моему, магазинная система и так знает, сколько и каких стрейков привезли в магазин, сколько просканировали на кассе, сколько осталось на полке или пока в тележках покупателей. Для чего нужна гифка — не понятно.
Это они так «ИИ» сотрудника зала или мерчендайзера заменяют, исправляют ошибки выкладки и оптимизирует пространство этой самой выкладкой занимаемое. Только я хоть убей не понимаю причем здесь ИИ, все это работает на вполне стандартных алгоритмах, все анализируется уже очень давно без всякого «ИИ». Да, они к этой задаче прикрутили камеру, решение интересное, но зачем, у вас есть вход, есть выкладка, есть касса, дельта на полке. Да, так дельту можно узнать немного раньше, пока покупатель находится между полкой и кассой, несколько сократить затраты на инвентаризацию( хотя ее все равно проводить, вы же к ИИ акты инвентаризации не пришьете, это документ ). Но где профит, подобные решения это дорого, очень дорого, дешевле лишнюю полку держать. По мне так сейчас просто модно на любую штуку которая делает более одного сложения вешать ярлык ИИ.
ИМХО ИИ это когда система принимает решение которое изначально в ней алгоритмически не заложено.
Если система действует просто по сложному и слабо поддающемуся анализу алгоритму, это не ИИ.
ИМХО ИИ это когда система принимает решение которое изначально в ней алгоритмически не заложено.
Если система действует просто по сложному и слабо поддающемуся анализу алгоритму, это не ИИ.
Тут есть интересный момент — теоретически да, можно. На практике — у всех ретейлеров есть к теме сильный интерес, именно потому, что теория и практика не сильно пересекаются
Уточните к чему именно у ретейлеров интерес. И интеллектуальным камерам, к анализу выкладки товара по камерам или еще к чему-то другому?
Есть пример Walmart, который наоборот отказался от роботов «инвентаризаторов».
Я не спорю, что за магазинами который тем или иным способом работают на интеллектуальных системах сокращая персонал бедующее.
Но где здесь ИИ? Что именно в таких системах делает ИИ?
Есть пример Walmart, который наоборот отказался от роботов «инвентаризаторов».
Я не спорю, что за магазинами который тем или иным способом работают на интеллектуальных системах сокращая персонал бедующее.
Но где здесь ИИ? Что именно в таких системах делает ИИ?
К замене людей на рутинных задачах на технические решения. В любых видах и формах. Люди болеют, организуют профсоюзы, уходят к другим работодателям и т.д. и т.п. Там где это ценные, интеллектуальные ресурсы, вопрос понятен — надо удерживать. Там где это «monkey job» — если можно дешево автоматизировать, будут дешево автоматизировать.
Был момент, когда автоматизация была дорогая в создании и в поддержке. Сейчас ML коммодитизируется, роботы коммодитизируются, получается очень интересная всем картинка.
AI делает то, что всегда делает — на основании данных делает выводы — правильная ли раскладка? Полна ли полка? Стоит ли вызывать полицию если прозошла кража? Куда надо завести какие товары? Что написано в этой счет-фактуре? Что от нас хотят госорганы в этом запросе? И т.д.
То, что у кого-то, например Walmart, не пошла та ли иная тема, для ИТ очень нормально. Это не значит, что они больше ее двигать не будут. Сменится бизнес климат, команда, CTO, будет задача на сокращение издержек — побегут к роботам, других вариантов пока на горизонте нет. И, кстати, RPA они очень круто используют, угадайте какой :)
Был момент, когда автоматизация была дорогая в создании и в поддержке. Сейчас ML коммодитизируется, роботы коммодитизируются, получается очень интересная всем картинка.
AI делает то, что всегда делает — на основании данных делает выводы — правильная ли раскладка? Полна ли полка? Стоит ли вызывать полицию если прозошла кража? Куда надо завести какие товары? Что написано в этой счет-фактуре? Что от нас хотят госорганы в этом запросе? И т.д.
То, что у кого-то, например Walmart, не пошла та ли иная тема, для ИТ очень нормально. Это не значит, что они больше ее двигать не будут. Сменится бизнес климат, команда, CTO, будет задача на сокращение издержек — побегут к роботам, других вариантов пока на горизонте нет. И, кстати, RPA они очень круто используют, угадайте какой :)
Подробно прочитать о том, какие именно новые функции демонстрирует гифка, можно в оригинальной статье, на которую мы ссылаемся в своём материале: techcrunch.com/2019/04/25/walmart-unveils-an-a-i-powered-store-of-the-future-now-open-to-the-public.
Если коротко, то речь идёт не о ещё одном типичном супермаркете, а о торговой точке площадью около 4645 квадратных метров, на которой работает более 100 сотрудников, а ассортимент насчитывает более 3000 наименований товаров. И система, интегрирующая AI и RPA, не просто рассказывает, какие продукты в магазине есть, а каких нет. Она анализирует поведение покупателей и предсказывает спрос. Чтобы на основе этих данных, грубо говоря, сотрудники выложили каких-то товаров больше, каких-то меньше, ещё до открытия магазина. И беготня с докладыванием в течение дня минимизировалась, освобождая время сотрудников магазина на живой контакт с покупателями и помощь им.
Если коротко, то речь идёт не о ещё одном типичном супермаркете, а о торговой точке площадью около 4645 квадратных метров, на которой работает более 100 сотрудников, а ассортимент насчитывает более 3000 наименований товаров. И система, интегрирующая AI и RPA, не просто рассказывает, какие продукты в магазине есть, а каких нет. Она анализирует поведение покупателей и предсказывает спрос. Чтобы на основе этих данных, грубо говоря, сотрудники выложили каких-то товаров больше, каких-то меньше, ещё до открытия магазина. И беготня с докладыванием в течение дня минимизировалась, освобождая время сотрудников магазина на живой контакт с покупателями и помощь им.
«The idea is that the AI will help the store associates know more precisely where and when to restock products. And this, in turn, means customers will know the produce and meat is always fresh and in stock when they arrive.»
Цитата из статьи
А вот еще чуть ниже
«For store associates, the system allows them to stop constantly walking the store to replace inventory — instead, they’ll know what to bring out from the back room before the doors even open to customers that day.
The cameras and other sensors in the store pump out 1.6 TB of data per second»
Что из этого не достижимо без пресловутого ИИ, конечно кроме 1.6ТВ данных в секунду?
Да, анализ спроса с помощью ИИ в том виде, в котором он сейчас существует, возможно может дать более точный прогноз, чем экспертные системы на алгоритмах которые давно существуют в ретейле, особенно для ОЧЕНЬ больших сетей, где очень много данных по движениям товара и «покупателей».
Но какое это имеет отношение к RPA или выкладке товара? Собирать 1.6ТВ данных в секунду, чтобы на максимум 15 минут раньше выложить на полку стейк? Не проще на полку два стейка положить сразу?
О каком живом контакте с покупателями идет речь в типичном продуктовом ретейле?
Цитата из статьи
А вот еще чуть ниже
«For store associates, the system allows them to stop constantly walking the store to replace inventory — instead, they’ll know what to bring out from the back room before the doors even open to customers that day.
The cameras and other sensors in the store pump out 1.6 TB of data per second»
Что из этого не достижимо без пресловутого ИИ, конечно кроме 1.6ТВ данных в секунду?
Да, анализ спроса с помощью ИИ в том виде, в котором он сейчас существует, возможно может дать более точный прогноз, чем экспертные системы на алгоритмах которые давно существуют в ретейле, особенно для ОЧЕНЬ больших сетей, где очень много данных по движениям товара и «покупателей».
Но какое это имеет отношение к RPA или выкладке товара? Собирать 1.6ТВ данных в секунду, чтобы на максимум 15 минут раньше выложить на полку стейк? Не проще на полку два стейка положить сразу?
О каком живом контакте с покупателями идет речь в типичном продуктовом ретейле?
На самом деле, тема со стейками более богатая — например мираторговские стейки не должны лежать с черкизовскими, или премиум стейки должны быть на видном месте. Сейчас это контролируют специально обученные люди, а в принципе, задача поддается ML
Да, замена мерча от производителя или дистрибьютера на систему наблюдения идея интересная.
Но во-первых она потребует тогда очень четкого алгоритмического описания, и никакой ML такое описание не покроет. Как вы ML опишите «видное место», или место видное от входа в мясной отдел?
Во вторых мерчи не только за выкладкой следят, но и устанавливают отношения с конкретными магазинами и это часто более важная функция, потому как формально правила выкладки можно не нарушать, а выложить так, что продажи заметно просядут.
Дальше больше, вы представляете сколько камер вам нужно будет повесить, при этом каждый дистрибьютер вероятно будет вешать свои, вряд ли удастся договорится всем сразу.
И самое главное, причем здесь «Зачем бизнесу синергия RPA и AI»?
Если максиму где здесь можно притащить ИИ, это распознавание образов, а RPA здесь вообще мимо.
Но во-первых она потребует тогда очень четкого алгоритмического описания, и никакой ML такое описание не покроет. Как вы ML опишите «видное место», или место видное от входа в мясной отдел?
Во вторых мерчи не только за выкладкой следят, но и устанавливают отношения с конкретными магазинами и это часто более важная функция, потому как формально правила выкладки можно не нарушать, а выложить так, что продажи заметно просядут.
Дальше больше, вы представляете сколько камер вам нужно будет повесить, при этом каждый дистрибьютер вероятно будет вешать свои, вряд ли удастся договорится всем сразу.
И самое главное, причем здесь «Зачем бизнесу синергия RPA и AI»?
Если максиму где здесь можно притащить ИИ, это распознавание образов, а RPA здесь вообще мимо.
Как раз наоборот, ML можно натренировать определять «видное место» и прочие метрики, которые нам надо. Ему все равно, реально, главное — чтобы было на чем учиться.
И как только стоимость камер + централизованого решения становится меньше стоимости мерч(ей) с планшетом, софтом и т.д. — опа, никто никуда не ездит.
И как только стоимость камер + централизованого решения становится меньше стоимости мерч(ей) с планшетом, софтом и т.д. — опа, никто никуда не ездит.
Вот в этом на чем учится и будут проблемы. Видное место очень сильно зависит от точки обзора. Алгоритм натренированы на одну точку, будет не рабочим на другой.
Да, вычислять центральную полку не сложно, остальное не очень рабочее. Товар вообще может на складе лежать на видном месте и ИИ никак это не определит.
Стоимость подобных систем на данный момент космическая, как и их эксплуатации.
Это может стать экономически целесообразно, если магазин монтируют подобную систему для своих нужд, например как сейчас пытаются сделать по камерам продажу без кассиров.
Но. Магазин с вендора за подобную аналитику захочет денег и я не исключая, что мерчи будут дешевле( очень сильно дешевле, поскольку системы всех этих магазинов еще нужно будет как интегрировать ). И это оправдано в странах с очень дорогой рабочей силой, к коим большая часть мира не относится. Я бы сказал вообще есть только одна страна к которой такой экономически целесообразно применять на данном этапе, это США. В остальных или рабочая сила не достаточно дорогая или масштабы магазинов не те.
И последний ключевой вопрос, при чем здесь вообще RPA. Стоимость внедрения подобных систем такая, что уж нормальную автоматизацию m2m в бюджет вписать никакой сложности не представляет.
Да, вычислять центральную полку не сложно, остальное не очень рабочее. Товар вообще может на складе лежать на видном месте и ИИ никак это не определит.
Стоимость подобных систем на данный момент космическая, как и их эксплуатации.
Это может стать экономически целесообразно, если магазин монтируют подобную систему для своих нужд, например как сейчас пытаются сделать по камерам продажу без кассиров.
Но. Магазин с вендора за подобную аналитику захочет денег и я не исключая, что мерчи будут дешевле( очень сильно дешевле, поскольку системы всех этих магазинов еще нужно будет как интегрировать ). И это оправдано в странах с очень дорогой рабочей силой, к коим большая часть мира не относится. Я бы сказал вообще есть только одна страна к которой такой экономически целесообразно применять на данном этапе, это США. В остальных или рабочая сила не достаточно дорогая или масштабы магазинов не те.
И последний ключевой вопрос, при чем здесь вообще RPA. Стоимость внедрения подобных систем такая, что уж нормальную автоматизацию m2m в бюджет вписать никакой сложности не представляет.
AI идет в комодитизацию стремительным паравозом. Не весь и не везде, то тренд однозначно такой.
«Мерчи дешевле» — это если смотреть здесь и сейчас. А большая компания себе этого позволить не может, ей надо смотреть на то, как это будет через 5-10 лет. Естественно используется опыт США и т.д. чтобы попытаться заглянуть в будущее, но у нас все будет (ну, без глобальных катаклизмов) так же, просто с некоторым лагом.
Про RPA и «нормальную автоматизацию» вопрос тролля :) RPA это и есть нормальная автоматизация, и необходимость вписывать в бюджет что-то более дорогое, если что-то более дешевое прекрасно справится — не очень понятно
«Мерчи дешевле» — это если смотреть здесь и сейчас. А большая компания себе этого позволить не может, ей надо смотреть на то, как это будет через 5-10 лет. Естественно используется опыт США и т.д. чтобы попытаться заглянуть в будущее, но у нас все будет (ну, без глобальных катаклизмов) так же, просто с некоторым лагом.
Про RPA и «нормальную автоматизацию» вопрос тролля :) RPA это и есть нормальная автоматизация, и необходимость вписывать в бюджет что-то более дорогое, если что-то более дешевое прекрасно справится — не очень понятно
или давать сигнал, если некоторые свежие продукты слишком долго простояли на полке и их нужно оттуда вытащить.
«Галя, переклей этикетки на просрочке с третьей полки. Целую. Твой ИИ.»
На основе каких данных из CRM ваш ИИ определяет вероятность ухода клиента?
Sign up to leave a comment.
Зачем бизнесу синергия RPA и AI?