Практические рекомендации компаниям на российском рынке по адаптации маркетинговой деятельности применительно к технологиям искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) – это способность компьютерных алгоритмов правильно интерпретировать массивы данных, обучаться на них и использовать результаты обучения для достижения поставленных целей, в том числе посредством адаптации знаний [Haenlein, Kaplan, 2019]. Повышение уровня доступности больших данных, способность ИИ выполнять сложные вычисления и преодолевать интеллектуальные ограничения, присущие людям, сделали возможным применение умных алгоритмов для успешного решения задач бизнеса. Согласно исследованию Microsoft [Microsoft, 2019], российские компании опережают США и Европу по внедрению технологий ИИ. Так, 30% российских компаний активно разрабатывают и применяют алгоритмы ИИ, тогда как в среднем показатель по миру равен 22,3%. Целью ВКР является формулирование практических рекомендации компаниям на российском рынке по адаптации их маркетинговой деятельности применительно к технологиям ИИ. Для выполнения цели работы выполняются следующие задачи: проводится анализ академических источников, посвященных применению ИИ в бизнесе; формулируются вопросы для экспертного интервью о разработке, внедрении и применении технологий ИИ российскими коммерческими организациями; исследуются компании на российском рынке, применяющие ИИ в своей деятельности; разрабатывается типология компаний, в зависимости от их подходов к разработке и применению ИИ. Описываются профили компаний соответственно типологии, выявляются их стратегические и тактические маркетинговые действия, составляются рекомендации по адаптации маркетинговой деятельности применительно к технологиям ИИ. В результате работы описаны особенности применения ИИ в бизнесе; место ИИ в организационной структуре; задачи, делегируемые ИИ в коммерческих организациях. Особое внимание уделяется применению ИИ в маркетинге. Предложены шесть типов компаний на российском рынке, применяющих ИИ: R&Ds, Outsoursers, Vendor-clients, Box-Buyers, Self-makers, Hypers; подготовлены примеры компаний согласно типологии и составлены профили организаций каждого типа. Сформулированы рекомендации компаниям каждого типа по адаптации маркетинговой деятельности применительно к технологиям ИИ. Так R&D компаниям предлагается разрабатывать алгоритмы для конкретных задач бизнеса, сокращать время выпуска решений на рынок, строить доверительные отношения с заказчиками технологий. Организациям типа Outsoursers важно точно формулировать свои цели при внедрении алгоритмов ИИ, формировать стратегические альянсы с академическими институтами и отраслевыми объединениями в области ИИ, создавать внутриорганизационные условия для менторства создания и внедрения технологий ИИ. Vendor-clients стоит формализовать свои стратегии в области ИИ, активно управлять отношениями с вендорами технологий ИИ, развивать внутренние компетенции по взаимодействию персонала и умных алгоритмов, участвовать в отраслевых объединениях для обмена данными о технологиях ИИ. Box-Buyers важно создавать внутренние системы сбора и подготовки данных для алгоритмов, точно формулировать задачи внедрения алгоритмов ИИ в конечные продукты, акцентировать внимание потребителей продуктов на наличии в них элементов ИИ. Для компаний Self-makers ключевым является развитие внутренних компетенций по развитию экосистем ИИ; создание собственных серверных мощностей или организация защищенного доступа к таковым для хранения и обработки данных; создание информационных поводов о применении ИИ; участие в профильных мероприятиях. Из этических соображений автором предложены рекомендации не для компаний типа Hypers, а для инвесторов во отношении подобных организаций. Так необходимо проверять понимание командой стартапа технической стороны разработок ИИ, а также проводить анализ активности команды в профильных социальных сетях и сообществах. Применение практических рекомендаций компаниями позволит им оптимизировать внутренние процессы и успешно и полноценно использовать алгоритмы ИИ во всех областях своей деятельности.