Согласно недавнему опросу Gartner, на сегодняшний день организации, которые работают с искусственным интеллектом (AI) или машинным обучением (ML), имеют в среднем четыре соответствующих проекта на базе AI/ML, которые отражают те или иные потребности в усилении бизнес-процессов. Из всех опрошенных респондентов 59% сказали, что уже не первый год применяют интеллектуальные технологии для повышения производительности и эффективности компании.

Эксперты отмечают, что растущее число проектов на базе AI/ML означает, что организации постепенно учатся успешно преодолевать этап своей реорганизации и трансформации, так как, как известно, задействование инноваций требует не только финансовых вливаний, но и создания необходимой внутренней инфраструктуры и возможностей. Большой популярностью среди новичков сегодня пользуются западные Центры передового опыта применения AI, которые организовывают для распространения уже проверенных практик и обмена важным опытом, а также понимания тонкостей финансирования технологий и определения ключевых приоритетов в работе с ними.

Интересно, что те компании, которые сегодня внедрили уже более трех проектов на базе AI/ML, не планируют на этом останавливаться, так как убедились в их целесообразности. Так, такие респонденты заявили, что планируют добавить еще минимум 5-6 дополнительных проектов в течение следующих 12 месяцев и еще 15 в течение следующих трех лет. Это означает, что в 2022 году в этих организациях можно будет увидеть уже в среднем 35 «пилотов», которые будут обслуживать ключевые направления каждой из компаний.

Многие руководители также озвучили причины «сотрудничества» с AI-технологиями и мотивацию к их масштабированию и развертыванию в рамках своих предприятий. Так, большинство организаций (56%) сегодня используют искусственный интеллект, в первую очередь, для осуществления эффективной поддержки процесса принятия важных решений, предоставления рекомендаций сотрудникам и клиентам, а также с целью получения прогнозов и анализа данных. Стоит отметить, что речь вовсе не идет о замене человеческих работников или о сужении их полномочий и компетенций, а наоборот – о расширении их возможностей и помощи в реализации трудных задач.

При этом, непосредственно автоматизация задач является вторым по важности типом практически каждого проекта на базе AI/ML – 20% респондентов назвали ее лучшей технологией для улучшения бизнес-процессов. В числе самых часто используемых решений – осуществление различных подсчетов, контроль транзакций, анализ и систематизация счетов, проверка финансовых контрактов, скрининг и роботизированные интервью в отделе кадров.

Основными проблемами при принятии и внедрении искусственного интеллекта для респондентов оказались отсутствие у сотрудников навыков, необходимых для быстрой и эффективной реализации проекта (56%), недопонимание рисковых случаев использования инновационных технологий (42%) и проблемы с объемом или качеством данных (34%).

Впрочем, согласно данным опроса, наиболее серьезной проблемой, как и прежде, остается потребность в том, чтобы на этапе интеграции и сопровождения технологического проекта компания располагала высококвалифицированными специалистами с важными компетенциями. Именно пробелы в навыках часто ведут к провалу, хотя многие руководители и научились преодолевать эту «пропасть» уже в процессе реализации проекта.

Важно отметить, что создание прочной основы для управления данными и заблаговременный учет всех рисков и угроз безопасности не имеет никакого отношения к импровизации или экспериментам «на свой страх и риск». Именно данные, на которых впоследствии будет базироваться работа искусственного интеллекта, имеют решающее значение на каждом из этапов интеграции, а потому их качество и защита имеют принципиально важное значение. Они должны быть максимально «готовы» к эксплуатации.

Опрос также показал, что многие организации считают именно эффективность первоочередным показателем качества целевого значения успеха, когда оценивают общие достоинства и преимущества своих проектов на базе AI/ML. Притом эксперты Gartner утверждают, что использование целевых показателей эффективности как способа демонстрации ценности и конкурентоспособности сегодня более распространено именно в тех компаниях, которые наиболее ответственно подходят к вопросам безопасности еще на первоначальных этапах реализации проекта. Более же «агрессивные» в своих стратегиях и устремлениях компании часто наоборот недооценивают риски и терпят неудачи, а потому вынуждены пересматривать свои подходы и стратегии.

Автор: Юлия Долгопятова


Читайте также:

Большие возможности для малого бизнеса

Сколько компании тратят на внедрение и использование ИИ в бизнес-процессах и с какими сложностями сталкиваются?

Комментарии