Крупные технологические компании оказывают очень значительное влияние на развитие технологий искусственного интеллекта. Но доступность важнее контроля. В ландшафте доминируют технические гиганты – не потому, что они всегда являются лучшим решением, а просто потому, что предприятиям легче их найти. Проблема в том, что потребности отдельного бизнеса и технического конгломерата могут не совпадать. Технические гиганты заинтересованы в создании продуктов, которые приносят им финансовую выгоду и могут привязать компанию к определенной технологической экосистеме. Это не обязательно плохо, если потребности совпадают, но обычно это не так.

Решается эта проблема посредством обеспечения доступности решений AI для предприятий любого размера. В данном случае важно учитывать следующие моменты:

  1. максимальная доступность ПО и приложений, создаваемых, в первую очередь, стартапами по всему миру, а не крупными технологическими компаниями;
  2. обеспечение эффективных коммуникаций между стартапами и потенциальными потребителями инноваций – компаниями, которые покупают технологии не для их дальнейшего масштабирования, а для непосредственного внедрения с целью извлечения выгоды от конкретных решений;
  3. применение интегрированных решений, сочетающих программное обеспечение, разработанное стартапами, с открытыми качественными активами данных, которые обеспечивают гарантию получения ожидаемых результатов.

Какие отрасли повысят популярность AI в следующем году?

Приложения AI все больше зависят от качества и количества данных. Наиболее интенсивно эти данные используют сферы финансовых услуг, здравоохранение, реклама и маркетинг, а также розничная торговля – они становятся самыми частными приверженцами прикладных решений AI.

Тут будет не лишним подчеркнуть, что, независимо от отрасли, качество данных абсолютно всегда крайне важно, поскольку данные, которые использует компания для обучения и запуска AI, прямо влияют на результаты его работы и соответственно на производительность компании. Обеспечить качество и безопасность используемых AI данных проще всего, создав для этого предварительную информационную инфраструктуру. Для этого, к слову, уже также существуют специальные интеллектуальные приложения, способные проанализировать и систематизировать данные любой сложности и шифрования.

Инновационные приложения AI выпускаются каждый день. Они готовы к использованию в мире бизнеса, и компании, которые начали использовать их, уже видят существенные преимущества перед своими конкурентами. В отличие от бума интернет-стартапов, универсальные трансформирующие AI-решения строятся по всему миру, а не просто сосредоточены в нескольких географических областях – таких как Силиконовая долина, например. Более того, действительно работающие прикладные приложения искусственного интеллекта постепенно локализируются в конкретных регионах в зависимости от того, какая отрасль там более развита – будь то энергетика или финансы. Это лишний раз говорит о том, что внедрение технологических решений с учетом уникальных возможностей AI для бизнеса становится неизбежным и масштабируется с каждым годом.

Как сегодня применяются обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML)?

В последнее время бизнес-лидеры осознают, что непосредственные возможности, предлагаемые NLP и МL для увеличения доходов, лучше достигаются с помощью автоматизации на уровне конкретных бизнес-задач, а не в рамках реализации внедрения на глобальном уровне. Например, некоторые развертывают ML с целью обнаружения мошенничества, когда AI анализирует сотни показателей каждой транзакции, чтобы определить в ней вероятные признаки преступного умысла юзеров. Это предупреждает возможные риски, уменьшает финансовые потери компании и позволяет сотрудникам сосредоточиться на решении проблем, а не на их идентификации.

Еще один хороший пример целевой автоматизации – применение машинного обучения для обработки и оформления коммерческих сделок, что обеспечивает значительную экономию средств и времени.

«Точечная» автоматизация также используется для анализа и прогнозирования покупательной способности онлайн, в результате чего AI формирует наиболее выгодные предложения для каждого пользователя, стимулируя его к совершению покупки товара или услуги.

Понимание рисков и ориентир на ответственный подход

На самом деле, существующий потенциал технологий заключается в том, что для многих они являются универсальной панацеей, требующей почти слепой веры в свою способность решать все проблемы. Однако, они представляют большой риск при необдуманном и неправильном применении, и в результате мир, в котором мы живем, может стать более опасным, а интеллектуальные системы – более нестабильными.

Действительно, часто неконтролируемое развитие инноваций и их внедрение безответственными или неподготовленными пользователями во многих случаях приводит к непредвиденным и чрезвычайно опасным последствиям. В некоторых случаях они имеют злонамеренный умысел, поскольку технология, например, была разработана без уделения достаточного внимания тому, как ею можно злоупотреблять. Даже непосредственно среди самих создателей технологий по сей день остается много таких, которые попросту не могут распознать потенциальные, непредвиденные последствия беспрепятственного развития их разработки.

В ближайшем будущем развитие технологий должно быть сбалансированным, что ставит человека в центр его усилий. Вместо того, чтобы заменять людей технологиями, нужно искать пути для улучшения благосостояния и расширения человеческих возможностей с помощью технологий – они всегда должны служить человечеству, а не наоборот. Развитие инноваций должно тщательно контролироваться.

Сегодня создать компанию для долгосрочной оптимизации лишь с целью получения прибыли уже недостаточно – нужно стремиться к балансу между тремя конечными результатами: организации, применяющие AI, должны быть устойчивыми, заслуживающими доверия и только после этого прибыльными. Как создание, так и применение инновационных технологий требует не просто инвестиций, но и навыков тех, кто за них отвечает на каждом из этапов внедрения. Да и в целом AI лучше рассматривать в качестве технологии совместной работы, позволяющей помогать человеку, а не в качестве технологии, которая может уволить его с работы.

Как сделать AI безопасным?

  • Во-первых, помимо технологий, стимулирующих бизнес-процессы и помогающих их оптимизировать и усилить, должны существовать и непосредственно такие технологии, которые помогают обеспечивать поддержку и защиту прав самого человека, его знаний и потенциала. Разработчики всегда должны быть уверены в том, что их инновационные инструменты не нарушают ничьи права независимо о того, в какой сфере они применяются. Сама сфера применения AI требует максимальной прозрачности и открытости.
  • Во-вторых, разработчики должны сосредоточиться на вопросах, которые имеют решающее значение для нашего будущего и требуют нашего неотложного внимания. Является ли, например, направление крупных инвестиций и ценных ресурсов для подключения бытовой техники к Интернету таким же важным, как вопросы, которые более непосредственно касаются климата, человеческого здоровья, использования энергии и воды?
  • В-третьих, мы должны установить рамки, которые определяют, как именно и где мы используем цифровые технологии. IТ-системы должны быть достаточно открыты, чтобы каждый мог получить доступ и создавать инновации – это повышает их ценность. И по мере того, как AI становится все более распространенным, его необходимо использовать таким образом, чтобы мы не теряли контроль над автономными системами.
  • В-четвертых, развитие AI должно осуществляться поэтапно – чтобы были учтены все риски и меры безопасности, которые помогут их вовремя предотвратить. В мире высоких технологий и экспоненциального планирования важна планомерность – подходы при внедрении и масштабировании AI должны базироваться на гибкости и сотрудничестве.

Предвзятость также становится все более актуальной проблемой в области AI. Опрос Genpact этого года показал, что 78% потребителей считают важным, чтобы компании боролись с предвзятым отношением непосредственно к самому AI, в то время как еще 67% наоборот выражают обеспокоенность по поводу того, что AI дискриминирует их. Тем не менее, компаниям еще только предстоит удовлетворить этот спрос – то же исследование показывает, что лишь 34% всех компаний в мире уже создали внутренние структуры для уменьшения предвзятости AI по отношению к человеку.

Тут важно помнить, что AI полезен и масштабируем как в бизнесе, так и в обществе в целом, когда является частью эффективной инфраструктуры и подготовленной цифровой экосистемы – они должны быть стратегически гибкие и хорошо управляемые, чтобы технологии реализовали свой потенциал во благо. Принятие AI действительно может привести к крупным победам на рынке в рамках широкой стратегии, но, чтобы сделать из него истинный метод преобразования огромных объемов данных в необходимые знания нового поколения, организации должны изменить свой подход к технологиям и понять, что в их руках – мощное оружие, которое нужно применять с исключительной ответственностью.

Автор: Юлия Долгопятова


Читайте также:

Любые трансформации бизнес-процессов, связанные с внедрением и применением AI, позитивно скажутся на работе предприятия ИИ помогает определить ключевые области возможностей и предоставляет информацию, которая решает сложные бизнес-проблемы

Комментарии