Так, більше половини респондентів заявили, що мають окремий річний бюджет на реалізацію проектів на базі AI і контролюють, щоб він становив не менше 50 000 доларів. Між тим, 13% респондентів заявили, що готові витрачати на технології штучного інтелекту від 250 000 до 500 000 доларів на рік, що відображає і зростаючу конкурентоспроможність, і прогресивні можливості таких підприємств. У той же час 5% респондентів повідомили, що витрачають на AI понад 5 мільйонів доларів на рік – і результати таких витрат перевершують їх очікування, не зважаючи на деякі труднощі (інфраструктура та конфіденційність даних, підбір досвідченого персоналу, питання кібербезпеки).

Хоча опитування й не торкалося того, як саме витрачаються такі суми, експерти вважають, що до бюджетів більшою мірою входять збір і маркування даних, створення та запуск моделей машинного навчання, а потім елементи підвищення продуктивності моделей із плином часу з розрахунком на високоякісну аналітику.

Опитування також показало, що на тлі вкрай задоволених результатами застосування штучного інтелекту у бізнесі підприємців куди більш скептично налаштовані безпосередньо дослідники даних та інженери машинного навчання, які являються фактично ключовою ланкою в ланцюзі реалізації будь-якого проекту на базі передових технологій.

Так, близько 30% фахівців повідомили, що вони не задоволені або своєю власною роботою, або тим, що замовники не приділяють достатньо уваги вивченню ризиків AI і не завжди дотримуються умов його безпечного застосування у різних процесах. Мова йде, насамперед, про захист даних і створення якісної підготовчої інфраструктури, необхідної для того, щоб технології могли комплексно контролюватися високо професійними працівниками-людьми.

В цілому, у даному контексті дослідження показує, що саме питання забезпечення безпеки й конфіденційності даних залишається першочерговим на порядку денному, коли мова йде про запуск будь-якого пілотного проекту, заснованого на можливостях штучного інтелекту. У той же час, для підприємств, які усвідомлюють важливість захисту інформації та ресурсів, що використовуються, не є проблемою і наймання відповідних кваліфікованих кадрів, річна зарплата яких у таких компаніях може становити в середньому 120 000 доларів, що значно вище середньостатистичної норми.

Автори дослідження вважають, що сьогодні вчені, які працюють із даними, можуть відчувати все більше розчарування через збільшення числа бізнес-лідерів, які беруть участь у проектах AI, так як багато хто з них часто ігнорують специфіку цієї складної технології, використовуючи її лише в якості інструменту для виживання, зростання прибутку та підвищення конкурентоспроможності на ринку. Таким чином, страждають «автономні» проекти зі штучного інтелекту, націлені більше на вивчення його особливостей у кожній окремій сфері.

Експерти також визначили найбільш часто використовувані технології штучного інтелекту в різних напрямках бізнесу.

Ключові функції у вигляді додатків AI безпосередньо для управління бізнес-процесами – це:
• спам-фільтри;
• класифікація електронної пошти;
• функції озвучування тексту;
• інтелектуальні помічники (Siri, Cortana, Google Now);
• чат-боти;
• автоматизована онлайн підтримка клієнтів;
• автоматизація рутинних і механічних задач і процесів;
• прогнозування продажів і глибока комплексна аналітика даних;
• нагляд і контроль за безпекою даних і компанії в цілому;
• інтелектуалізація внутрішньої корпоративної інфраструктури.
Ключові функції у вигляді додатків AI в електронній комерції та фінансах – це:
• інтелектуальний пошук, релевантні функції;
• персоналізація як послуга;
• інтелектуальні рекомендації щодо продуктів та послуг;
• прогнозування та допомога у плануванні та здійсненні покупок (онлайн);
• виявлення та запобігання шахрайства при онлайн-транзакціях;
• динамічна оптимізація цін;
• прогнозування прибутку та можливих збитків;
• аналітика даних клієнтів, їх інтересів, пріоритетів і платоспроможності.
Ключові функції у вигляді додатків AI в маркетингу – це:
• рекомендації, персоналізація та консультування (розумні боти);
• персоналізована реклама;
• розпізнавання образів і зображень;
• розпізнавання мови для перебору неструктурованих даних від клієнтів і здійснення перспективи продажів;
• оптимізований таргетинг оголошень у режимі реального часу;
• сегментація клієнтів;
• соціальна семантика й аналіз настроїв споживачів;
• автоматизований веб-дизайн;
• інтелектуальне обслуговування клієнтів.

Автор: Юлія Долгоп'ятова


Читайте також:

«Культура штучного інтелекту»: чому просто впроваджувати та масштабувати інновації – не завжди гарантія успіху, і як це відображає світова практика?

Інновації при справі: найефективніші способи та інструменти для розширення можливостей бізнесу за допомогою AI

Коментарi