- Категорія
- Новини
- Дата публікації
- Змінити мову
- Читать на русском
Компанії тестують AI-агентів: точність прогнозування попиту зростає на 25%
AI-агенти вже сьогодні можуть не лише автоматизувати роботу компаній, а й напряму впливати на їхні фінансові результати. Завдяки аналізу даних і прогнозуванню вони здатні підвищувати ефективність маркетингу до 30% і на чверть точніше прогнозувати майбутні замовлення.
Про це, яки пише Delo.ua, під час вебінару "Практичний AI для B2B: стратегії, кейси та результати" розповіла експертка зі штучного інтелекту Вікторія Герух.
Що таке AI-агент та які завдання він виконує
За її словами, електронний агент — це програма, яка працює автономно та може виконувати бізнес-завдання, аналізувати конкурентів, збирати дані з внутрішніх і зовнішніх джерел та робити прогнози.
"Якщо агент має доступ лише до внутрішніх даних компанії — PDF, презентацій, історії транзакцій — він може давати базові результати. Але справжню ефективність показує, коли підключені зовнішні джерела: сайти конкурентів, соціальні мережі, аналітичні звіти, нові закони", — пояснює Герух.
Вона також детально розповіла про два способи насичення агентів даними:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) — швидкий і фінансово простіший спосіб, який дозволяє "нагодувати" агента конкретними файлами і правилами бізнесу.
- Fine-tuning — глибше навчання, коли агент створює власну модель поведінки, адаптовану під специфіку компанії.
Як AI трансформує маркетинг і прогнозування попиту
За словами Вікторії Герух, такі агенти здатні передбачати обсяги замовлень, виявляти аномалії у продажах та KPI, оптимізувати маркетинг і B2B-пропозиції. Наприклад, AI-агент може виявити сегмент клієнтів із нижчим за потенційний рівнем покупок і запропонувати корекцію стратегії.
Вона наголосила, що дані для агентів повинні зберігатися у закритих системах компанії, щоб внутрішня інформація не стала доступною стороннім. Це особливо важливо для корпоративних рішень і аналітики специфічних бізнес-процесів.
Герух також показала приклади практичного застосування: прогнозування продажів у різні сезони, аналіз контрактів, підтримка прийняття рішень у довгих циклах, контроль конверсій на сайтах та адаптація дизайну для різних типів користувачів.
"AI-агенти дозволяють компаніям працювати з даними так, як раніше могли лише люди-експерти. Вони прискорюють процеси, зменшують помилки та дають змогу зосередитися на стратегічних завданнях", — підсумувала експертка.
Вебінар також включав демонстрацію інструментів Microsoft Azure та інших платформ для інтеграції AI-рішень у бізнес-процеси, що дозволяє автоматизувати збори даних і аналітику без залучення великих команд фахівців.
Також нагадаємо, як володіння AI підвищило зарплати українських фахівців майже на 40%.