Уже сейчас нейросети активно используются для автоматизации различных бизнес-процессов и улучшения управления персоналом. Разработка цифровых сотрудников в ближайшем будущем обещает значительно повысить эффективность работы компаний и предоставить новые возможности для анализа и прогнозирования данных.
Применение цифровых сотрудников для рутинных операций
Уже сейчас Ростелеком заявляет о планах внедрить цифрового сотрудника до 2030 года. Над подобными проектами работают и в других крупных компаний по всему миру.
Ростелеком планирует использовать цифровых сотрудников для автоматизации рутинных операций. Например, монтажники компании, которым необходимо получить определённый объём кабеля для выполнения наряда, могут сформулировать запрос через цифрового сотрудника. Этот цифровой сотрудник, при наличии интеграции по API, рассчитывает необходимую длину кабеля, создаёт заявку в информационной системе и проверяет наличие дополнительных услуг, которые можно предложить клиенту. Таким образом, цифровой сотрудник помогает автоматизировать процесс заказа и предоставления оборудования, а также улучшает сервис за счёт предложений дополнительных услуг.
Применение нейросетей в управлении персоналом
Одним из ключевых направлений исследований в области создания цифровых сотрудников является использование рекуррентных нейросетей (RNN) для прогнозирования увольнений персонала. Эти нейросети способны анализировать исторические данные, такие как показатели производительности сотрудников, стаж работы, изменения в департаментах и экономические индикаторы, чтобы выявлять паттерны, которые могут привести к увольнениям. Такой подход позволяет компаниям проактивно управлять своими кадрами и снижать риск потери ценных сотрудников. Представьте себе, что вместо целого отдела кадров, в вашей фирме появится цифровой HR с целым рядом преимуществ, а главное, без влияния когнитивных искажений и личных симпатий при принятии решений.
Использование мемристоров в нейронных сетях
Другим значимым направлением является разработка нейронных сетей на базе мемристоров. Мемристор (от слов «память» и «резистор») — это электронный компонент, который одновременно выполняет функции памяти и сопротивления. Он обладает уникальным свойством: его сопротивление может изменяться в зависимости от величины и направления приложенного к нему электрического тока и сохраняться после того, как напряжение снято. Мемристоры, которые могут эффективно симулировать синапсы мозга, обещают революционизировать вычислительные возможности ИИ благодаря их высокой степени интеграции и параллельной обработке данных. Это делает их перспективными компонентами для создания следующего поколения ИИ, который способен работать более эффективно и имитировать сложные когнитивные процессы человека. При создании технологии, цифровые сотрудники смогут выполнять не только операции, основанные на программировании и анализе данных, но и более творческие задачи.
Прогнозирование и анализ
В исследованиях, направленных на разработку цифровых сотрудников, также активно используются гибридные подходы, такие как сочетание анализа на основе множественных критериев (MCDA) и искусственных нейронных сетей (ANN) для оценки производительности сотрудников. Эти подходы позволяют более точно оценивать вклад каждого сотрудника и принимать обоснованные решения по управлению персоналом (IEEExpert).
Влияние на бизнес и рынок труда
Внедрение цифровых сотрудников на основе нейросетей способно существенно изменить рынок труда и бизнес-процессы. Компании, использующие такие технологии, могут снизить затраты на управление персоналом, улучшить качество принимаемых решений и повысить общую производительность. Однако это также может вызвать определенные социальные и этические вопросы, связанные с автоматизацией и возможным сокращением рабочих мест.
Исследования в области создания цифровых сотрудников на основе нейросетей находятся на переднем крае технологий и обещают значительные изменения в бизнес-процессах и управлении персоналом. С развитием этих технологий компании смогут более эффективно управлять своими ресурсами и адаптироваться к изменениям в экономической среде, что в конечном итоге приведет к повышению их конкурентоспособности.
