Хоча й багато компаній все ще знаходяться на ранніх стадіях впровадження AI або на стадії лише розробки відповідної стратегії, його реальна цінність перевищує будь-які очікування та перевершує будь-які інші підходи щодо оптимізації та вдосконалення бізнесу, переконані експерти.

Відповідно до недавнього дослідження Deloitte, 82% компаній, які вже інвестували в технології AI ще 2-3 роки тому, вже отримали фінансову віддачу від своїх інвестицій. Для багатьох приріст склав понад 17%, а це лише зайвий раз підтверджує ефективність застосування інноваційних підходів в організації бізнес-процесів за наявності обдуманої стратегії: вдосконалюються сучасні продукти (на думку 44% респондентів), оптимізуються внутрішні (42%) та зовнішні (31%) операції, приймаються кращі бізнес-рішення (35%).

Безумовно, на цьому поприщі технологічних експериментів і практик виділяють найбільш популярні та трендові, які змінюють не тільки глобальний ринок товарів і послуг, але й впливають на ринок професій.

Які технології AI вразили бізнес?

  • Соціальний прецедент чат-ботів і віртуальних помічників
    В одному зі своїх останніх звітів PwC зазначає, що клієнти, безумовно, визнають людський фактор у реалізації угод, але, за статистикою, чат-боти зовсім не поступаються людям-адміністраторам. Завдяки цілодобовій доступності, чат-роботи ідеально підходять для екстреного реагування (46% відповідей у ​​тематичному дослідженні PwC), пересилання розмов потрібному співробітнику (40%) й розміщення простих замовлень (33%). За прогнозами Juniper Research, до 2022 року чат-боти будуть економити компаніям до 8 млрд.дол. на рік. У віртуальних помічників справи йдуть не гірше: за даними Deloitte, на сьогоднішній день послугами віртуальних помічників користуються 64% власників смартфонів (у 2017 році – 53%). Нарешті, Gartner порахував, що майже 25% компаній у всьому світі до 2020 року інтегрують віртуального помічника або чат-бота у свої служби підтримки для роботи з клієнтами, маючи намір повністю виключити людський фактор із нескінченного обороту запитів і заявок.
  • Унікальна можливість AI навчатися
    Робота над прогресом штучного інтелекту часто фокусується на скороченні часу й обчислювальної потужності, необхідної для ефективного навчання моделі, з метою зробити технологію більш доступною для повсякденної роботи. Експертне розширене навчання є одним із найбільш ефективних способів зменшити зусилля, необхідні для побудови моделей, заснованих на підкріпленні, або, принаймні, моделей із посиленим навчанням. Наприклад, хмарна платформа Google створила спеціалізовану середу для побудови моделей машинного навчання без необхідності інвестувати у створення попередньої підготовчої інфраструктури. Існує й інший, не менш доступний шлях: масштабувати та перепроектувати архітектуру нейронних мереж таким чином, щоб максимально ефективно використовувати вже існуючі ресурси й дані. Для цього створені окремі програми та технологічні інструменти.
  • Парадоксальна ефективність автономних транспортних засобів у логістиці
    За оцінками PwC, до 2030 року 40% пробігу, в тому числі логістичного, у Європі може бути покрито автономними транспортними засобами. У даний час більшість компаній все ще розробляють технології, що лежать в основі цих машин. Завдяки автономним транспортним засобам, перевезення можуть бути організовані більш ефективно, а потреба в людських зусиллях значно зменшиться. Крім того, автомобільні перевезення є найбільшими у світі «споживачами» енергії (70%) й одним із факторів забруднення навколишнього середовища. Кожна оптимізація щодо використання палива та маршрутів поліпшить управління енергоспоживанням і часом. Передумови вже є: не так давно Volvo представила проект Vera – сьогоднішній парк нових безпілотних автомобілів компанії здатний забезпечувати постійний логістичний потік товарів за мінімальної участі людей на короткі відстані. А американський продуктовий гігант Kroger, наприклад, почав випробування автономних безпілотних автокарів для здійснення доставки покупок.
  • Поява та зростання попиту на нові професії, пов’язані з AI
    Кількість вакансій тільки для вчених даних зросла на 75% у період з 2015 по 2018 роки. За даними Glassdoor, професії, пов’язані з технологіями AI, були одні з найпопулярніших на Заході в минулому році, а в поточному попит на відповідних фахівців зросте ще більше. Незважаючи на зв’язок із високотехнологічними компаніями, методи машинного навчання стають все більш поширеними у вирішенні проблем, пов’язаних із наукою, а тому спектр професій на цьому терені істотно розшириться. За даними O’Reilly, 51% опитаних представників організацій у всьому світі вже використовують цілі команди з науки даних для розробки рішень AI і стратегій впровадження у бізнес-процеси інноваційних технологій.

Які фахівці потрібні та кому віддають перевагу?

Розуміння потенційного впливу широкої інтеграції AI у діяльність підприємств є ключем у досягненні довгострокової конкурентної переваги. За даними CompTIA, у період з січня по вересень 2018 року кількість вакансій у цій сфері збільшилася на 63%.

Розгортання AI в рамках бізнесу вимагає більше, ніж просто вивчення даних. Потрібна сильна команда з широким спектром специфічних навичок, які можуть допомогти на кожному етапі процесу. І зараз, схоже, небагато компаній мають правильний баланс людських умів, необхідних для того, щоб AI приносив стратегічну цінність організації. У зв’язку зі зростанням ролі відкритих AI, компанії вимушені конкурувати за створення й диверсифікацію своїх команд, щоб перейти від пілотних проектів до інтегрованих і масштабованим рішенням для всього бізнесу. Всім потрібні фахівці, без яких успішна реалізація стратегії буде непідйомною. Про яких фахівців йде мова?

  • Архітектор AI
    Розглядає окремі бізнес-процеси та аналізує загальну картину організації, вирішує, як і де можна максимально ефективно впроваджувати AI. Відповідає за вимір продуктивності системи AI і несе відповідальність за успішне виконання штучним інтелектом повсякденних завдань з оптимізації необхідних бізнес-процесів. Відсутність архітекторів AI у команді часто є основною причиною, за якої компанії не можуть успішно впровадити інновації.
  • Менеджер з продуктів AI
    Слугує сполучною ланкою між декількома бізнес-командами для забезпечення успішного застосування технологічних рішень. Тісно співпрацює з представниками всіх стратегічних команд проекту у розробці та впровадженні AI для визначення й контролю всіх організаційних змін, необхідних для забезпечення оптимальної продуктивності як людей, так і машин.
  • Вчений даних
    Повинен володіти навичками систематизації, аналізу, обробки та підбору даних, а також розробки й застосування відповідних алгоритмів для збору значущих ідей.
  • Інженер-програміст
    Представники саме цієї професії є найбільш повсюдно затребуваними в рамках реалізації будь-якого технологічного проекту, особливо, коли мова йде про AI. Працює рука об руку з вченими даних, щоб впровадити штучний інтелект у виробництво, поєднуючи ділову хватку з глибоким розумінням того, як працює та чи інша технологія.
  • Спеціаліст з етики AI
    Оскільки етичні та соціальні наслідки від застосування AI продовжують виявлятися та часто завдають збитків, компанії формують окремі робочі місця для таких фахівців, так як на них покладається критична відповідальність за створення безпосередньо основ AI, які підтримують стандарти, керівні принципи й етичні кодекси підприємства.

Слід зазначити, що зростаючий попит на зазначені вище професії говорить не лише про дефіцит відповідних фахівців на ринку, але й про готовність багатьох компаній вкладати ресурси у формування повноцінних компетентних команд з реалізації проектів, пов’язаних із впровадженням AI. А це свідчить про те, що рано чи пізно ризики, пов’язані з використанням штучного інтелекту на практиці у глобальних цілях, будуть знижуватися. І, до речі, за даними O’Reilly, вже на сьогоднішній день 51% представників опитаних організацій у світі працюють над формуванням команд з науки даних для розробки рішень AI – щоб уникнути неефективних і навіть небезпечних наслідків для свого бізнесу.

 

Читайте також:

Компанії, які сьогодні демонструють свою прихильність до інновацій отримують ключові переваги на ринку

Яким би віддаленим від досконалості не був AI, його можливості покривають більшу частину запитів світового ринку на здійснення фінансових операцій

Автор: Юлія Долгоп'ятова


Коментарi