Жасанды интеллект бүгінде ірі бизнестің күнделікті жұмысының бір бөлігіне айналып келеді. Компаниялар ІІ-ді енді тек тәжірибелік технология ретінде емес, аналитиканы жеделдету, процестерді автоматтандыру және клиенттермен байланыстың тиімділігін арттыру құралы ретінде қолдана бастады, деп хабарлайды ult.kz.
Қазақстан үшін цифрландыру тақырыбы қазір стратегиялық маңызға ие. Президент Қасым-Жомарт Тоқаев 2026 жылды Цифрландыру және жасанды интеллект жылы деп жариялау арқылы жекелеген бастамалардан экономиканы және бизнес-процестерді жүйелі трансформациялауға көшуге жол ашты.
Қазіргі таңда жасанды интеллект түрлі салаларға, соның ішінде телеком секторына да енгізіліп жатыр. Мұнда технологиялар үлкен көлемдегі деректерді өңдеу, процестерді оңтайландыру және клиенттік сервистерді дамыту үшін пайдаланылады. Мәселен, Kcell компаниясында жасанды интеллект клиенттермен коммуникацияда, деректермен жұмыс істеуде және операциялық міндеттердің бір бөлігінде қолданылады. Компания ішінде ІІ қызметкерлерге ақпаратты жылдам өңдеуге және шешім қабылдау процесін жеделдетуге көмектесетін құрал ретінде қарастырылады.
Kcell компаниясының Big Data және клиенттік құндылықтарды басқару департаментінің директоры Аскар Дүйшенәлиевтің айтуынша, бүгінде ІІ кодпен жұмыс істеуде, құжат дайындауда және деректерді талдауда белсенді қолданылады.
— Жасанды интеллект командадағы екінші аналитикке айналды. Ол гипотезаларды жылдам тексеруге және бизнес үшін шешімдерді тезірек табуға көмектеседі, — дейді маман.
Жасанды интеллектің ең айқын тиімділігі күнделікті қайталанатын процестерді автоматтандырудан байқалады. Бұрын шаблондық кодтарды, презентациялар мен тұрақты есептерді дайындауға бірнеше сағат кетсе, қазір мұндай міндеттердің басым бөлігі әлдеқайда жылдам орындалып, тек маманның соңғы тексеруін қажет етеді. Соның арқасында сарапшылар деректерді түсіндіруге және бизнеске маңызды инсайттарды іздеуге көбірек уақыт бөле бастады.
Компаниядағы негізгі бағыттардың бірі — предиктивті аналитика. Мұнда абоненттердің кету ықтималдығын болжайтын модель енгізілген. Ол клиенттердің мінез-құлқын талдап, компаниядан кетуі мүмкін пайдаланушыларды алдын ала анықтауға мүмкіндік береді. Нәтижесінде маркетингтік шығындарды арттырмай-ақ retention-кампаниялардың тиімділігі өскен.
Сонымен қатар компания клиенттік базаны автоматты түрде сегменттеу жүйесін қолданады. Бұрын аудитория қолмен бөлінсе, қазір модельдер пайдаланушылардың әрекеттерін талдап, коммуникация логикасы әртүрлі тұрақты сегменттерді қалыптастырады. Бұл клиенттерге ұсыныстарды анағұрлым дәл әрі тиімді етуге көмектеседі.
Тағы бір бағыт — абоненттермен байланыс уақытын оңтайландыру. Бұрын хабарламалар бәріне бір уақытта жіберілсе, енді арнайы модельдер әр клиентке хабарласудың ең қолайлы уақытын анықтайды. Соның нәтижесінде open rate пен CTR көрсеткіштері контентті өзгертпей-ақ және қосымша жарнама шығындарынсыз артқан.
Жасанды интеллект компания ішіндегі жұмыс процестерін де өзгертіп келеді. Сарапшылар механикалық жұмыстарға аз уақыт жұмсап, деректерді талдау, заңдылықтарды анықтау және шешім қабылдауға көбірек назар аудара бастады. Бөлімдер арасындағы байланыс та нақтырақ сипат алып, енді талқылаулар деректер массивінің айналасында емес, дайын инсайттар мен бизнеске арналған ұсыныстар негізінде жүргізіледі.
Дегенмен мамандар ІІ тиімділігі деректердің сапасы мен міндеттердің дұрыс қойылуына тікелей байланысты екенін айтады. Ақпарат жеткіліксіз немесе сапасы төмен болған жағдайда модельдер қате нәтиже көрсетуі мүмкін. Сондай-ақ жеке деректер мен басқарушылық шешімдерге қатысты алгоритмдердің түсіндірмелілігі де маңызды мәселелердің бірі болып қала береді.
Сарапшылардың пікірінше, алдағы жылдары күнделікті аналитиканың едәуір бөлігі автоматтандырылады. Ал деректермен жұмыс істей алатын, ІІ жүйелеріне дұрыс сұраныс құрастырып, аналитика нәтижесін бизнес міндеттерімен байланыстыра білетін мамандардың маңызы арта түседі.
