Сегодня для того, чтобы успешно применять технологии искусственного интеллекта в бизнесе, одного желания и владения базовыми понятиями недостаточно. Необходимо четко понимать, насколько обоснованы и безопасны такие нововведения, и оперировать фактами, которые дадут преимущество, или хотя бы не позволят навредить уже сформированным принципам построения и протекания рабочего процесса.

Практика показывает, что, когда дело доходит до новых технологий, бизнес может откусить больше, чем способен пережевать. Но даже сильный поток энтузиазма и финансовых вливаний не спасет от подводных камней в работе с умными машинами, суть которых необходимо для начала как следует изучить.

AI – до сих пор «темная лошадка», не взирая на повсеместные заявления о том, что традиционные системы способны работать лишь во благо. Чтобы повысить ценность бизнеса с их помощью, придется немало покопаться в особенностях и рисках, которые несут в себе современные интеллектуальные разработки.

 1. AI является индуктивным – легко обучается в нужном направлении, но при условии, что это направление изначально правильно задано разработчиком.
Обучаясь, интеллектуальные системы воспринимают данные фактически в виде обратной связи, которую они получают в ответ на более ранние, ими же принятые решения. Их прогнозы и действия, как правило, напрямую зависят от данных, которые были изначально заложены для дальнейшего обучения. Такая особенность делает технологию AI уникальной и отличает ее от традиционного программирования, в основу которого заложен принцип дедукции. Традиционная программа, ориентированная на конкретные задачи, просто обрабатывает данные и дает результат в виде ожидаемых решений и действий, но не учится на собственной практике и не способна «мыслить». Безусловно, с точки зрения рисков, заложенных в работу любых алгоритмов, система «без мозга» может быть более надежной в эксплуатации. В то же время, если в ходе разработки и тестирования искусственного интеллекта были соблюдены все ключевые правила и принципы программирования, и разработчик учел каждый аспект заказчика и специфику сферы применения перед внедрением системы, – есть все шансы получить желаемую технологию в наиболее эффективном виде.

2. Алгоритмы AI могут быть простыми, и это не делает базовую систему менее эффективной.
Основные алгоритмы обучения любой нейронной сети варьируются от нескольких до нескольких сотен строк кода. Простой базовый AI в целом достаточно безопасен, так как заточен на конкретные действия, обучение и развитие в рамках четко определенных создателем задач. Такая система легко учится и не требует от пользователя интуитивного угадывания ее намеренных или непреднамеренных действий (наличие которых, безусловно, должно оговариваться на стадии разработки во избежание грубых алгоритмических сбоев). Сложность заключается лишь в том, что простые алгоритмы, как правило, рассчитаны на выполнение таких же простых задач. В то время как требования бизнес-среды к возможностям умных систем растут с каждым днем. И high-менеджмент часто готов принести в жертву безопасность в стремлении внедрить более сложный многогранный продукт, не всегда соответствующий реальным потребностям компании. Хотя, именно базовые узко направленные системы могут достойно отслужить на старте.

3. AI может работать со сверхчеловеческой скоростью и в глобальных масштабах, и маневрирование его возможностями должно быть осознанным.
Если грубо описать превосходство умной системы над человеком в контексте скорости работы и принятия решений, то электронные сигналы движутся примерно в миллион раз быстрее, чем химические процессы в мозге. Поэтому сегодня AI по праву относят как к невероятному достижению технологического прогресса, так и как самому опасному «оружию» современности в руках человека. Количество поглощаемых, обрабатываемых и анализируемых данных, которые впоследствии выливаются в ожидаемый прогноз или действие, – не подвластно ни одному гениальному уму. И, когда в определенных условиях имеют значение даже микросекунды, – нейронной сети не будет равных, и она действительно может быть единственным реальным вариантом для участников и регуляторов любого рынка. Но, как и любой инструмент в руках человека, искусственный интеллект должен использоваться исключительно по назначению. В противном случае, технология способна носить разрушительный характер.

4. Способность современных AI распознавать изображения, речь и даже интонации упростит рабочий процесс, но потребует осторожности в применении.
Одно из наиболее важных последних прорывов в разработке интеллектуальных технологий – наделение умных систем способностью взаимодействовать с людьми посредством распознавания образов, человеческой речи и характерных только человеку индивидуальных интонаций. Таким образом, сегодня AI не просто имеет доступ к информации, в частности, о людях, но и фактически может ориентироваться в реальном мире, обрабатывая и оценивая ситуацию. И, не смотря на то, что по сей день эти навыки остаются несовершенными, они уже продемонстрировали свою пользу, упростив многие процессы во всевозможных сферах применения. Учитывая такую тенденцию, важно понимать, что интеллектуальная система, которую вы собственноручно запускаете в свою «среду обитания», должна быть разработана на базе социально-этических, правовых и юридически подкрепленных норм. Да, AI обучается и адаптируется в процессе своего взаимодействия с человеком, но первоначальные принципы этого взаимодействия должны соответствовать желаниям и потребностям потребителя или клиента, и не нарушать его право на конфиденциальность.

5. AI преодолевает любые барьеры традиционной сложности, но лишь его целевое использование даст ожидаемый результат.
Искусственный интеллект, в зависимости от своего назначения, может с легкостью обрабатывать как линейные задачи (достижение конкретно поставленной цели в рамках заложенных алгоритмов), так и нелинейные задачи (комплексный подход с необозначенными заранее задачами с расчетом на прогноз). Эта, по сути, универсальная способность открывает множество возможностей для оптимизации самых разных процессов во всех областях применения. Однако, варьировать такой спецификой в рамках трансформации и усовершенствования бизнеса следует с особой осторожностью, четко очерчивая реальные потребности и цели. Любая интеллектуальная система требует контроля и регулирования направлений деятельности во избежание как внутренних сбоев системы, так и внешних проявлений подобных инцидентов. Кроме того, максимальная эффективность технологии будет зависеть от того, насколько однозначны будут заявленные требования со стороны того, кто ее использует. Размытость и злоупотребление приведет к хаосу и неоправданным затратам.

6. AI – технология, созданная упростить или усовершенствовать работу, а не имитировать тех, кто ее выполняет.
Какой бы уровень безработицы не прогнозировали нам аналитики в ближайшем будущем, подразумевая глобальное замещение умными машинами людей, истина заключается в том, что без человека ни одна из этих машин работать все равно не сможет. И, пока этой темой будут активно злоупотреблять, разработчики найдут способ предотвратить то, что называют «трансформацией искусственного интеллекта в человеческий разум». Да, то, что уже сегодня AI превосходит человека по многим параметрам обработки информации, аналитического прогнозирования и скорости принятия определенных решений, – научно доказанный факт. Но, достигая таких результатов, интеллектуальные технологии, прежде всего, полагаются на первоначальные стандарты и эвристики, заложенные разработчиками. Методом проб и ошибок, машины и люди решают задачи по-разному. Цель в бизнесе – решить проблему посредством эффективного внедрения с целью оптимизации, а не имитировать квалифицированного сотрудника и то, как он выполняет определенную работу. Инженеры не проектируют автомобили по принципу передвижения лошади. А автономное вождение не предполагает симуляцию водителя, – оно должно эмулировать его работу.

7. Системы AI нельзя допросить или заставить аргументировать свои действия, поэтому они должны четко регулироваться.
Для понимания того, почему умная машина приняла то или иное конкретное решение, алгоритмы должны быть заложены таким образом, чтобы процесс принятия этого решения был прослежен от «А» до «Я». Недостаточно просто поставить задачу и просто проанализировать результат. Сам путь, который к нему изначально ведет, должен быть доступен пользователю. Тут руководителям многих компаний следует задуматься, действительно ли они нуждаются в передовых алгоритмах, которые используются в приложениях глубокого обучения. Так как именно такие программы способствуют формированию собственных интуитивных или творческих решений. Последние трудно отслеживать, и, кроме того, они могут не соответствовать целевым потребностям бизнеса и создавать препятствия в реализации поставленных задач.

8. AI может быть многозадачным, поэтому часто для оптимизации ключевых бизнес-процессов достаточно одной централизованной системы.
Руководствуясь стремлением усовершенствовать все и сразу, некоторые компании рассматривают одновременно несколько вариантов интеллектуальных систем для оптимизации, на первый взгляд, не связанных между собой процессов. Однако, на сегодняшний день существуют более совершенные решения AI, которые дают возможность объединить существующие задачи, распределив их на главные и второстепенные, и контролировать их выполнение централизованно. Суть в том, что одна система вполне способна адаптировать текущие процессы под реализацию ключевой цели, и даже взять на себя ответственность за ее достижение. Безусловно, с учетом наличия определенных рисков, такая система и сама нуждается в контроле со стороны человека. Но важно то, что многозадачный централизованный AI может стать более оптимальным решением в ситуациях, когда на искусственный интеллект возлагают большие надежды в рамках трансформации всех бизнес-кейсов и направлений компании.

9. Бизнес-ценность любой системы AI исходит из данных и обучения – успешное внедрение и результат зависят от ответственного подхода.
Выполняя свои функции, AI опирается в работе с данными на ту информацию, которая требуется заказчику, используя для анализа и прогноза определенный набор алгоритмов. Многие компании не осознают важность и ценность данных, которые в процессе влияют и на качество обучения интеллектуальной системы, и на конечный результат. Если бизнес хочет получить максимально эффективное решение и максимально точный прогноз, – простые «голые» алгоритмы, подразумевающие стандартное «мышление» и функционирование, не смогут удовлетворить его устремления. В то время как более сложные будут прогрессивнее и податливее к обучению и формированию необходимых целей. Так что, приняв решение обратиться к услугам интеллектуальной технологии, в учет придется взять и специфику самого ее построения, и информационную подоплеку, которая станет для нее плацдармом для обучения, и полную ответственность за все решения, которые она будет принимать, опираясь на ваши требования и запросы.

10. Взаимоотношения между AI и человеком требуют внимания и комплексного подхода.
Увеличение производительности человека с помощью AI и наоборот – введение человека в цикл алгоритмического решения ряда ключевых задач и проблем, – кропотливый и сложный процесс, требующий отдельного внимания. Как показывает мировая практика, люди и разумные машины вполне могут действовать коллективно и даже с большей эффективностью и безопасностью, чем просто автономные системы AI. Но, для того, чтобы такое взаимодействие было надежным, результативным и безопасным, необходимы комплексный подход и четкие действия со стороны руководителей. Людей, вероятно, потребуется обучить или обеспечить им должный уровень квалификации, а также оградить от возможных рисковых ситуаций, создав соответствующее правовое поле и внедрив правила построения рабочего процесса, в который вводится AI. Все это тянет за собой существенные затраты, усилия и немало времени, однако, в то же время, даст более определенные перспективы и обеспечит ожидаемый результат.

Каковы потребности и желание бизнеса пользоваться интеллектуальными технологиями сегодня?

Согласно прогнозам одного из ведущих мировых консалтинговых агентств Gartner, опросившего более чем 3000 руководителей бизнеса, а также менеджеров и аналитиков из 112 стран мира в 21 отрасли, – 72% респондентов из всех опрошенных заявили о своем желании и готовности внедрить технологии AI в бизнес. При этом, лишь 4% из них обосновали свое решение возможностью получить или поддержать с помощью AI конкурентное преимущество компании на рынке. Почти 60% считают, что AI сам по себе должен быть стратегическим приоритетом для любого современного бизнеса. А остальные уверены в том, что AI, не взирая на возможные риски его применения, позволит им создать и расширить направления деятельности и, таким образом, увеличить прибыль.

Иные исследования пожеланий high-менеджмента показывают, что на сегодняшний день, несмотря на большие надежды, возлагаемые на интеллектуальные технологии, лишь 23% респондентов по факту включили его в процессы и предложения по продуктам и услугам. Еще около 30% держат один или несколько пилотных проектов на рассмотрении, а более 50% пока что даже не имеют планов внедрения, хотя располагают необходимыми для этого финансовыми ресурсами.

В целом, последние опросы демонстрируют различные группы «зрелости» к применению AI в бизнесе, в числе которых:
• компании, которые понимают и принимают AI;
• компании, которые находятся уже на этапе внедрения;
• компании, которые уже достигли в этом определенного прогресса и получили желаемый результат;
• компании, которые пока что не видят для себя целесообразности и перспективы внедрения AI;
• компании, которые не имеют для этого нужного ресурса и возможностей.

При этом, даже крупнейшие компании (более 100 тыс. сотрудников) чаще всего имеют стратегию AI, но только чуть более половины из них (56%) находятся на этапе его активного внедрения.

Впрочем, в целом, согласно оценке экспертов, причин оптимистично относиться к AI много – нужна лишь разработка правильного подхода. Так, в отчете Gartner за 2018 год говорится о том, что, помимо многомиллиардной прибыли в условиях целевого применения интеллектуальных систем на мировом рынке, уже к концу 2018 года AI станет катализатором совершенно новых бизнес-моделей и в ближайшие пять лет изменит конкурентный ландшафт целых отраслей промышленности. Кроме того, аналитики прогнозируют, что к 2020 году AI, вероятнее всего, создаст более 2 миллионов рабочих мест – с учетом, если работодатели ответственно подойдут к квалифицированной подготовке уже работающих и новых сотрудников к взаимодействию с инновационными системами.

Все права защищены. Ни одна часть статьи не может быть использована в интернете для частного или публичного использования без обязательного активной гиперссылки на сайт everest.ua.

Автор: Юлия Долгопятова


Читайте также:

Искусственный интеллект: ключевые сферы и перспективы применения

Доверяй, но проверяй: Эффективность AI в бизнесе напрямую зависит от того, насколько хорошо вы с ним знакомы

Комментарии