Питання заробітку на технології ШІ як і раніше залишається актуальним для багатьох компаній. Підприємці активно шукають способи підвищити дохід за допомогою сучасних технологій, вивчаючи методики аналізу діяльності конкурентів і моделі ціноутворення. Корисних ідей не так вже й багато: є чіткі сектори і категорії, в яких застосування штучного інтелекту може принести прибуток.

Доходи від світового ринку програмного забезпечення для ШІ в 2018 році склали 9,51 млрд. дол, а у 2025, за прогнозами, складуть 118,6 млрд. дол. Точно сказати, яка саме галузь принесе найбільший дохід, експерти не можуть. Відомо, що загальносвітова вартість технології штучного інтелекту в 19 галузях промисловості сягнула 5,8 трлн. дол. Поки що лідирує охорону здоров’я і фінансові організації: саме тут найвищий відсоток окупності витрат на обладнання і сучасне програмне забезпечення.

Згідно зі звітом компанії Accenture, на нижній сходинці впровадження ШІ в діяльність компаній і вкладень в його розвиток знаходяться фармацевтичні та дослідницькі центри, трохи вище в рейтингу розташовуються підприємства хімічної, сільськогосподарської промисловості, сектор телекомунікацій та страхування. Ще вище – електроніка, hitech, банківська сфера, в тому числі онлайн-банкінг. На топових позиціях утримується охорона здоров’я, транспорт, логістика та ритейл.

Звіт «Штучний інтелект – майбутнє зростання», показав основні тези впливу ШІ на національні економіки країн: лідерами стануть США, Фінляндія і Великобританія, за ними в списку йде Швеція, Нідерланди, Німеччина, Австрія і Франція. Приблизно на одному рівні будуть знаходитися Японія, Бельгія, Іспанія та Італія. Країни, які поки жодного разу не займали лідируючі позиції в сфері впровадження технологій ШІ в економіку (Франція, Японія і Німеччина) вже зробили перші кроки до цього. Наприклад, президент Франції Емманюель Макрон (Emmanuel Macron) оголосив, про плани країни виділити 1,85 млрд. дол. на підтримку екосистеми ШІ. Компанії Google DeepMind і Samsung мають намір відкрити нові лабораторії в Парижі, а Fujitsu планує відкрити свій дослідницький центр.

Які суб-технології ШІ принесуть більший дохід?
Allied Market Research та McKinsey Global Institute провели дослідження, яке показало, що найбільш затребуваними технологіями ШІ, крім машинного навчання, стануть:

  • глибоке навчання;
  • навчання з підкріпленням;
  • трансферне навчання (відпрацьований на одному завданні набір правил, що підходить для вирішення іншого, схожого завдання).

Існують і інші важливі технології, які цілком можна назвати рушійною силою доходу, наприклад, регресійний аналіз, описова статистика (метод обробки емпіричних даних шляхом зведення в таблиці), технологія NLP і Image Processing. І хоча зараз вплив штучного інтелекту не обмежений конкретною областю роботи або набором даних, зазначені суб-технології вплинуть на діяльність підприємств.

Автор: Олена Семенчук


Читайте також:

Перетворення людських ресурсів: прогноз для HR до 2030 року

Simpli.fi використовує машинне навчання для оптимізації маркетингу

Коментарi