Штучний інтелект – технологічний інструмент, який швидко вдосконалюється та визначає багато аспектів майбутнього нашого суспільства. Не дивлячись на прогрес, досягнутий у даній сфері інжинірингу, на думку вчених, AI все ще знаходиться фактично на зародковому рівні розвитку в багатьох країнах. Але вже зараз диктує умови пристосування до нових тенденцій ведення бізнесу. Який же прорив у всіх сферах діяльності ми могли б здійснити, масово вдавшись до впровадження розумних машин і надавши їм можливість нести тягар роботи, яка давно не потребує участі людини?

Поява технологій, що дозволяють машинам вчитися, мислити та приймати рішення, має величезне значення для працівників найрізноманітніших напрямків, а також приватних і державних підприємств, бізнесу, всіх галузей і економіки в цілому.

При цьому AI не повинні розглядатися як перспектива заміни існуючих робочих місць та заміщення потреби в людській праці. Ці технології створюються за допомогою людської праці і, в першу чергу, покликані полегшити цю працю, а не знецінити її.

Вже сьогодні світові експерти прогнозують, що при наявності системних інвестиційних вливань у розвиток області інноваційного інжинірингу, системи штучного інтелекту перевершать свої нинішні можливості і вже наявний потенціал в десятки, а то і сотні разів. І введення таких технологій в експлуатацію в рамках автоматизації маси процесів має стати частиною стратегічного планування будь-якої організації або компанії. У найближчому майбутньому це вплине не тільки на конкурентні можливості підприємств на ринку, але і стане невід’ємним інструментом їх позиціонування.

Великі міжнародні компанії, які вже інвестували кошти в розумні технології, мають незаперечні привілеї у своєму розвитку. AI впливає на все: рівень внутрішніх організаційних змін, вибірку фінансування конкретних напрямків діяльності, шляхи автоматизації ряду бізнес-процесів, оптимізацію ресурсів компанії, продуктивність співробітників і цілих відділів, перспективи розвитку.

Платформи, на яких базуються технології AI і ML

  •  Обчислювальна потужність. Різке збільшення обчислювальних швидкостей дозволяє системам збирати і обробляти величезні обсяги даних дуже швидко. Сучасні комп’ютери обробляють інформацію в десятки, а то і сотні разів швидше своїх попередників, що призводить до розростання в обчислювальних моделях нейронної мережі.
  •  Економічна продуктивність. Витрати на продуктивність знижуються по мірі прискорення обчислювальних швидкостей і зростання економічного чинника інтенсивного машинного навчання. Чим актуальніша система – тим вище потреба в ній. Чим більше грошей вона заощаджує своєму споживачеві – тим нижчі вимоги до капіталу, хоча потенційні доходи збільшуються.
  •  Залучення молодих талантів. Зростання інтересу і попиту на технології AI сприяє створенню інтелектуальних стартапів і бізнес-проектів у даному середовищі, ініціаторами яких все частіше виступають талановиті студенти технічних навчальних закладів. Найчастіше останні долучають до справи цілі університети, створюючи програми, орієнтовані на інноваційні технології. У перспективі випускники таких навчальних програм розширюють набір талантів для компаній, які будують автоматизовані системи.
  •  Культура взаємовідносин AI і споживачів. Вимоги споживачів до розумних технологій зростають із кожним днем, і статистика показує бажання багатьох бачити і застосовувати їх у найрізноманітніших сферах діяльності. Відповідно, в один момент культурні бар’єри, які існували в суспільстві в рамках прийняття інтелектуальних машин ще десятиліття тому, будуть остаточно зруйновані. За відносно короткий проміжок часу люди звикли комунікувати зі своїми телевізорами, смартфонами та іншими смарт-девайсами, сформувавши з ними свою культуру спілкування. Явним підтвердженням цього є такі системи, як Alexa або Siri. Останні, в свою чергу, швидше вчаться, змушуючи розробників замислюватися над створенням нових прогресивних технологій для виконання ряду завдань із більшою швидкістю і точністю.

Перспективи еволюції інтелектуальних технологій

Незважаючи на безліч нині існуючих прогнозів, експерти вважають, що в найближчі кілька років технології AI, ймовірно, не будуть виходити за рамки автоматизації процесів, які, в першу чергу, необхідні тим чи іншим галузям. І даний аспект є важливим, так як це дозволить машинам глибше вивчити специфіку кожного напрямку діяльності.

Згідно статистичним даним, сьогодні основні комерційні онлайн-додатки розвиваються у п’яти основних когнітивних системах:

  •  системи обробки природної мови спілкування, які розпізнають голосові і текстові вирази;
  •  системи розпізнавання образів, які знаходять повторювані теми у великій кількості даних;
  •  технологія міркувань і оптимізації, що здатна робити складні висновки і виводити ефективну оцінку різних варіантів дій;
  •  комп’ютерний зір, який ідентифікує об’єкти, сцени і дії;
  •  У кожній області технології інтелектуальних систем рухаються відповідно до спектру роботи інтелекту, який приймає рішення, керуючись певними правилами, і за допомогою ретельно контрольованого навчання.

У кожній області технології інтелектуальних систем рухаються відповідно до спектру роботи інтелекту, який приймає рішення, керуючись певними правилами, і за допомогою ретельно контрольованого навчання.

Деякі приклади:

  •  обробка природної мови еволюціонувала від програм перевірки орфографії до технологій персональних помічників, які відповідають на питання;
  • комп’ютерний зір, який спочатку використовувався для виявлення дефектів у фруктах або овочах, тепер виконує складні завдання класифікації шляхом пошуку сегментів відео або перевірки рахунків-фактур;
  •  системи розпізнавання образів еволюціонували від промислової інспекції, базованої на правилах, до вузьких навчальних заходів, таких як рекомендації по продуктах на основі продемонстрованих споживчих переваг;
  • інструменти міркування й оптимізації еволюціонували від діагностики проблем у несправному обладнанні до прогнозування і завчасного запобігання збоїв систем.

Ці досягнення характеризують значний потенціал AI, оскільки когнітивні системи розвивають істотні характеристики людського інтелекту – здатність вже самостійно вчитися у контекстно-залежному і самодостатньому вигляді. Такі системи будуть збирати інформацію автономно, оцінювати її і приймати рішення. Вони надаватимуть фінансові консультації, передбачатимуть і запобігатимуть кібератакам і проводитимуть наукові дослідження. Вони навіть зможуть зрозуміти сленг, сарказм і тон голосу.

Занадто претензійно? Тільки не для інвесторів, що вкладають мільярди в технології AI. До слова, близько 5 000 нових запусків процесів автоматизації, починаючи з 2014 року, тільки в США залучили в цілому 40 млрд.дол. інвестицій. Цей капітал протікає по всіх секторах економіки та промисловості, включаючи транспортну.

Основні ризики, які варто врахувати, залучаючи технології AI в бізнес

1. Вибірковий недолік талантів і потенційних розробників. Дана проблема зачіпає всі країни – і стабільні, і ті, що розвиваються, і ті, які можуть вже зараз похвалитися провідною позицією в розробці та експлуатації розумних машин. Брак творчих умів і кваліфікованих ідейних розробників гальмує прогрес у розробці і вже існуючих, і нових додатків. І, не дивлячись на те, що нові рішення активно продукуються, їм дуже часто не вистачає досконалого доопрацювання. А це веде до того, що клієнти рідше погоджуються використовувати технології AI, які новатори виводять на ринок.

2. Допустимі та непередбачені фінансові втрати. Будь-яка технологія, яка залучає мільярди капіталу, передбачає значні фінансові ризики. Одні технології будуть окупатися – інші ні. Так буде завжди. А коштують розробки дорого. І людська праця, вкладена в них, – теж. А, так як інвестиції можуть отримати не всі, то доводиться користуватися власним ресурсом, якщо такий взагалі є. Від цього страждають багато компаній у всьому світі. Крім того, завжди існує ризик вкласти кошти у «неправильні» технології, або переплатити за пристрій, який не окупить себе в роботі. Втім, справа практики.

3. Конфлікт інвестицій. Багато новаторських компаній розглядають довгострокову перспективу своєї розробки, припускаючи лише поступову її окупність. У той час, як багато інвесторів хочуть бачити надшвидкий результат своїх фінансових вкладень. В результаті розробники видають недопрацьований продукт, який не приносить бажаного доходу, а інвестор відмовляється від подальшого фінансування розробки, не бажаючи чекати, коли вона не тільки себе окупить, а й, можливо, принесе надприбуток. Таким чином, частина інноваційних розробок залишається в тіні.

Ключові переваги AI

Обсяг інвестицій у можливості технологій штучного інтелекту відображає широкий спектр потенційних бізнес-додатків. Користувачі AI в багатьох галузях промисловості можуть отримати вигоду з ряду аспектів – від обслуговування клієнтів і нового рівня ведення маркетингу до виробництва і дотримання нормативних вимог.

В цілому, можна виділити 6 ключових переваг застосування AI в будь-якому бізнес-процесі:

  •  Високоякісні дані.

Для машинного навчання потрібна велика кількість легкодоступних, гетерогенних даних в якості бази для накопичення знань, розпізнавання шаблонів і розробки набору варіантів прийняття рішень. Проте, AI все частіше застосовується для вирішення питань якості даних, так що така вимога в кінцевому підсумку зникне.

  •  Висока працездатність.

AI здатний генерувати прийнятні доходи, коли використовується для зниження витрат на робочу силу, праця якої побудована на певних систематичних постійно повторюваних діях. Впровадження розумних машин позбавить від значної кількості людських зусиль.

  •  Аналітична складова.

AI добре підходить для аналізу складних наборів даних, де необхідна велика обчислювальна потужність з метою створення і систематизації корисної інформації.

  •  Зниження потенційних ризиків.

AI навчається і здатний попереджати ризикові рішення і дії за рахунок прогнозування. Там, де помилки відбувалися частіше, призводячи до небажаних наслідків, розумна машина може автономно вносити корективи на основі ключових показників потенційних невдач, або таких, що вже траплялися.

  • Чіткість параметрів.

AI підвищує ефективність процесів прийняття рішень з чіткими, кількісно визначеними входами і виходами.

  •  Здатність вчитися – самостійно і підконтрольно.

Основний процес або завдання можуть бути освоєні за допомогою існуючих парадигм машинного навчання. Системи AI використовують набір певних вхідних даних і отримують потрібний результат. Це може бути класифікація або прогнозування. Крім того, при правильній постановці завдання, знаючи його контекст, – розумна машина здатна здійснювати і більш складні види діяльності, орієнтуючись на людські ідіоми, емоційне сприйняття індивідуума або його інтонації.

Що з цього випливає?

  •  Більшість бек-офісних процесів вже відповідають вище описаним критеріям. Наприклад, в бухгалтерському обліку компанії автоматизують такі рутинні операції, як прийом рахунків-фактур, кодування головної бухгалтерської бази і щотижневе або щомісячне закриття накладних.
  •  Юристи використовують AI для створення і систематизації юридичних документів, а також поза офісного обслуговування клієнтів.
  •  Медики пропонують консультування і діагностування за допомогою роботизованих розумних систем.
  •  Закупівельні компанії підключають AI до процесу закупівель, проплат і логістики з метою оптимізувати свої можливості і час.
  •  Багато інтернет-магазинів автоматично приймають, обробляють і реалізують замовлення покупців без необхідності залучення людського ресурсу у вигляді адміністраторів і телефонних операторів.
  •  Служби доставки малогабаритного товару пропонують отримати замовлення не з кур’єрських рук, а у автоматизованих почтоматах.
  •  Служби безпеки оснащені комплексними системами ідентифікації особистості, моніторингу обстановки і прогнозування потенційних ризикових ситуацій.
  •  Ряд великих зарубіжних торгівельних мереж супермаркетів пропонують сканувати продукти ще на етапі їх потрапляння до продуктового кошику, після чого проплачувати без простою на касі за допомогою спеціальних онлайн-додатків на смартфоні.
  •  Частина дизайн-студій і архітектурних компаній використовують AI, який аналізує приміщення, що потребує ремонту, і обирає найбільш прийнятний варіант його оформлення з огляду на побажання клієнта.
  •  Фермерські підприємства застосовують роботизовані системи для аналізу і контролю стану ґрунту, підрахунку врожаю і його втрат.
  •  У нафто-газовій промисловості бурові компанії експериментують з машинним навчанням з метою дослідження та експлуатації заздалегідь перевірених роботизованими системами майданчиків для буріння, уникаючи непотрібних фінансових витрат, які необхідні для їх пошуку і дослідження.

Лідери обирають AI

Не дивно, що великі технологічні фірми лідирують у комерціалізації штучного інтелекту. Amazon, Apple, Google, Facebook, Microsoft, IBM та інші цифрові монстри розглядають AI як можливість трансформувати не лише технічний сектор, а й широке коло економіки. Для цих компаній впровадження AI є стратегічним імперативом.

  •  Старожили промисловості США – GE і Ford давно визнали важливість когнітивних технологій у розширеній цифровій трансформації своїх основних підприємств. Обидві компанії прагнуть створювати нові або більш досконалі продукти, а також ринки для послуг, що надаються технологіями AI.
  • Провідні технічні компанії запустили безліч додатків на базі AI і надали AI-as-a-сервіс іншим компаніям. Додатки базуються на основі обробки природної мови, текстової аналітики, аналізу зображень і розпізнавання мови.
  •  Цифрові персональні помічники – Siri, Amazon Alexa, Google Voice і Microsoft Cortana – використовують обробку природної мови для розуміння і наслідування особливостей людської мови.
  •  Інтерфейс безпеки розпізнавання осіб Apple і додаток для організації фотографій використовують аналіз зображень.
  •  Машинне навчання та інші можливості AI займають провідне місце в нових продуктах Google, таких як смартфон Pixel 2, камера Clips, система віртуальної реальності Daydream View.
  •  Уотсон, цифровий співрозмовник IBM, робить велику ставку на технології AI, регулярно оновлюючи контент для бізнесу..
  •  Amazon розгорнув цілу науку про дані і запустив ряд платформ на базі AI, які можуть перевернути звичні принципи роздрібної торгівлі в мережі.
  •  Bosch і Samsung інвестують в машинне навчання і IoT для створення пропозицій і послуг, які підтримують і розширюють існуючі бізнес-напрямки.

Підкреслюючи технологічне лідерство над конкретним домінуванням у галузі, технічні компанії вкладають інвестиції у вигляді AI в численні ніші. Вони створюють відкриті інноваційні моделі, співпрацюють із зовнішніми розробниками, університетами та дослідницькими лабораторіями.

Штучний інтелект відкриває масу можливостей практично для кожної компанії. Він трансформує організації і галузі, балансує рівень взаємодії на світових ринках. Притому, вже зовсім скоро просто придбання програмного забезпечення AI і впровадження нових технологій і систем управління даними буде недостатньо. Лише ті організації, які переконфігурують свою діяльність під комплексну роботу з AI, будуть йти в ногу з часом і зможуть повноцінно використовувати переваги цієї трансформаційної технології.

 

Всі права захищено. Жодна частина статті не може бути використана в інтернеті для приватного або публічного використання без обов’язкового активного гіперпосилання на сайт everest.ua.