Одне з останніх досліджень McKinsey охопило опитування 3073 керівників у 14 секторах і десяти країнах світу, визначивши специфіку ідей і прогнозів застосування AI в бізнесі і його впливу на ряд певних процесів. Ці нюанси, мабуть, будуть корисні не лише для тих, хто вже знайомий зі штучним інтелектом на практиці, а й для тих, хто тільки перебуває на етапі прийняття рішення щодо його можливого впровадження в робочі процеси своєї компанії.

  1. У той час як інвестиції в AI ростуть, корпоративне впровадження технологій штучного інтелекту все ще відстає. Загальні інвестиції (внутрішні та зовнішні) в AI досягли десь у діапазоні від 26 до 39 мільярдів доларів США у 2016 році, при цьому зовнішні інвестиції потроїлися з 2013 року. Однак, незважаючи на такий рівень інвестицій, освоєння AI перебуває в зародковому стані – лише 20% з опитаних керівників компаній використовують одну або декілька технологій AI у масштабі або в основній частині свого бізнесу, і тільки половина респондентів використовують три або більше.
  2. Технології штучного інтелекту, такі як нейронне машинне навчання та обробка природної мови, прогресують із кожним днем, доводячи свою цінність і стаючи центральними елементами програмних комплексів штучного інтелекту серед потенційних користувачів. Очікується, що, принаймні, частина нинішніх пілотних проектів з AI зможуть бути успішно реалізовані вже у найближчі кілька років.
  3. Застосування AI у сферах телекомунікаційних та фінансових послуг може вивести їх у лідери за 2-3 роки – багато компаній у цих секторах планують збільшити свої витрати на впровадження інновацій більш ніж на 15% на рік. При цьому 30% опитаних компаній, які вже збільшили відповідне фінансування та використовують AI в основних процесах, відзначили, що досягли збільшення доходу за рахунок більш успішної реалізації своїх продуктів і послуг.
  4. Машинне навчання отримало значну частку фінансування з боку бізнесу, зібравши за останні 2 роки майже 60% всіх інвестицій в галузі. Але, не дивлячись на те, що ML є «швидкою допомогою» і має безліч застосувань, насправді воно є лише однією з багатьох технологій, пов’язаних з AI, здатних максимально ефективно вирішувати бізнес-завдання. Важливо пам’ятати, що не існує універсального AI-рішення. Наприклад, методи AI, що застосовуються для поліпшення роботи центру обробки запитів клієнтів, можуть сильно відрізнятися від технології, що використовується для виявлення шахрайства з платіжками за кредитними картками. Вкрай важливо знайти правильний інструмент для вирішення кожного бізнес-завдання, що створює цінність, на певному етапі розвитку організації у сфері цифрових технологій і AI.
  5. У зв’язку з тим, що спектр рішень AI посилено зростає, все ще не вистачає технічних знань і можливостей для їх не ризикової реалізації. Навіть великі цифрові гіганти, такі як Amazon і Google, свого часу звернулися до компаній за межами кордонів своїх власних можливостей, щоб поліпшити навички застосування штучного інтелекту. Мова йде, наприклад, про придбання компанією Google DeepMind, яка використовує можливості машинного навчання, щоб допомогти технічному гіганту поліпшити пошукову оптимізацію. Тут важливо відзначити, що, згідно з результатами дослідження, лише частина користувачів AI розробляє та тестує свої власні технології, використовуючи для цього особистий наявний ресурс, після чого запускає пілотний проект. В цілому ж, відповідні цифрові рішення впроваджуються аж ніяк не власними зусиллями – найчастіше це менш збитково.
  6. На даний час інструменти AI поділяються по спектру на ті, які, як було доведено, вирішують базові проблеми бізнесу, і ті, які представляють стратегію його глобального розвитку та просування. Цей розподіл передбачає, що компанії могли б розглянути підходи до прийняття AI в трьох тимчасових горизонтах:
    Короткострокові перспективи: коли необхідно зосередитися на тих випадках використання, у яких сьогодні існують перевірені технологічні рішення, і масштабувати їх по всій організації, щоб отримати значний прибуток.
    Середньострокові перспективи: коли є сенс поекспериментувати з технологіями, які тільки з’являються на ринку, але все ще є відносно незрілими, щоб зрозуміти їх суть і довести цінність у ключових випадках використання бізнесом для масштабування.
    Довгострокові перспективи: коли потрібно тісно співпрацювати з науковими колами або сторонніми технічними організаціями для вирішення найбільш ефективного глобального сценарію використання технологій AI, щоб потенційно отримати значну конкурентну перевагу.

Тут варто зазначити, що в багатьох випадках проблеми управління змінами за допомогою AI, пов’язані з реакцією співробітників компанії, суттєво переважають за будь-які технічні проблеми впровадження AI. Оскільки лідери визначають завдання, які повинні вирішувати машини, на відміну від тих, які виконують люди, дуже важливо реалізувати програми, які дозволяють постійно навчати або оновлювати персонал. І, по мірі того, як AI буде вдосконалюватися, надаючи нові можливості, потрібно буде приділяти все більшу увагу аспекту взаємодії з ним людей, формуючи проектне колективне мислення та прихильність до єдиної мети.

Автор: Юлія Долгоп'ятова


Читайте також:

Підвищення ефективності бізнесу та збільшення доходів – зростаючі тенденції AI цього року

Штучний інтелект у справі: як інноваційні технології змінюють підходи до оптимізації ключових бізнес-процесів

Коментарi