Хотя многие компании все еще находятся на ранних стадиях внедрения AI или на стадии лишь разработки соответствующей стратегии, его реальная ценность превышает любые ожидания и превосходит любые другие подходы по оптимизации и усовершенствованию бизнеса, уверены эксперты.

Согласно недавнему исследованию Deloitte, 82% компаний, которые уже инвестировали в технологии AI еще 2-3 года назад, уже получили финансовую отдачу от своих инвестиций. Для многих прирост составил более 17%, а это только лишний раз подтверждает эффективность применения инновационных подходов в организации бизнес-процессов при наличии обдуманной стратегии: совершенствуются современные продукты (по мнению 44% респондентов), оптимизируются внутренние (42%) и внешние (31%) операции, принимаются лучшие бизнес-решения (35%).

Безусловно, на этом поприще технологических экспериментов и практик выделяют наиболее популярные и трендовые, которые меняют не только глобальный рынок товаров и услуг, но и влияют на рынок профессий.

Какие технологии AI поразили бизнес?

  • Социальный прецедент чат-ботов и виртуальных помощников
    В одном из своих последних отчетов PwC отмечает, что клиенты, безусловно, поощряют человеческий фактор в реализации сделок, но, по статистике, чат-боты вовсе не уступают людям-администраторам. Благодаря круглосуточной доступности, чат-роботы идеально подходят для экстренного реагирования (46% ответов в тематическом исследовании PwC), пересылки разговоров нужному сотруднику (40%) и размещения простых заказов (33%). По прогнозам Juniper Research, к 2022 году чат-боты будут экономить компаниям до 8 млрд.дол. в год. У виртуальных помощников дела обстоят не хуже: по данным Deloitte, на сегодняшний день услугами виртуальных помощников пользуются 64% владельцев смартфонов (в 2017 году – 53%). Наконец, Gartner посчитал, что почти 25% компаний во всем мире к 2020 году интегрируют виртуального помощника или чат-бота в свои службы поддержки для работы с клиентами, намереваясь полностью исключить человеческий фактор из бесконечного оборота запросов и заявок.
  • Уникальная возможность AI обучаться
    Работа над прогрессом искусственного интеллекта часто фокусируется на сокращении времени и вычислительной мощности, необходимой для эффективного обучения модели, с целью сделать технологию более доступной для повседневной работы. Экспертное расширенное обучение является одним из наиболее эффективных способов уменьшить усилия, необходимые для построения моделей, основанных на подкреплении, или, по крайней мере, моделей с усиленным обучением. К примеру, облачная платформа Google создала специализированную среду для построения моделей машинного обучения без необходимости инвестировать в создание предварительной подготовительной инфраструктуры. Существует и другой, не менее доступный путь: масштабировать и перепроектировать архитектуру нейронных сетей так, чтобы максимально эффективно использовать уже существующие ресурсы и данные. Для этого созданы отдельные программы и технологические инструменты.
  • Парадоксальная эффективность автономных транспортных средств в логистике
    По оценкам PwC, к 2030 году 40% пробега, в том числе логистического, в Европе может быть покрыто автономными транспортными средствами. В настоящее время большинство компаний все еще разрабатывают технологии, лежащие в основе этих машин. Благодаря автономным транспортным средствам, перевозки могут быть организованы более эффективно, а потребность в человеческих усилиях значительно уменьшится. Кроме того, автомобильные перевозки являются крупнейшими в мире «потребителями» энергии (70%) и одним из факторов загрязнения окружающей среды. Каждая оптимизация в отношении использования топлива и маршрутов улучшит управление энергопотреблением и временем. Предпосылки уже есть: не так давно Volvo представила проект Vera – сегодняшний парк новых беспилотных автомобилей компании способен обеспечивать постоянный логистический поток товаров при минимальном участии людей на короткие расстояние. А американский продуктовый гигант Kroger, например, начал испытания автономных беспилотных автокаров для осуществления доставки ежедневно совершаемых клиентами покупок.
  • Появление и рост спроса на новые профессии, связанные с AI
    Количество вакансий только для ученых данных выросло на 75% в период с 2015 по 2018 годы. По данным Glassdoor, профессии, связанные с технологиями AI, были одни из самых популярных на Западе в прошлом году, а в текущем спрос на соответствующих специалистов вырастит еще больше. Несмотря на связь с высокотехнологичными компаниями, методы машинного обучения становятся все более распространенными в решении проблем, связанных с наукой, а потому спектр профессий на этом поприще существенно расширится. По данным O’Reilly, 51% опрошенных представителей организаций во всем мире уже используют целые команды по науке данных для разработки решений AI и стратегий внедрения в бизнес-процессы инновационных технологий.

Какие специалисты нужны и кому отдают предпочтение?

Понимание потенциального влияния широкой интеграции AI в деятельность предприятий является ключом к достижению долгосрочного конкурентного преимущества. По данным CompTIA, в период с января по сентябрь 2018 года количество вакансий в данной сфере увеличилось на 63%.

Развертывание AI в рамках бизнеса требует больше, чем просто изучение данных. Нужна сильная команда с широким спектром специфических навыков, которые могут помочь на каждом этапе процесса. И сейчас, похоже, немногие компании имеют правильный баланс человеческих умов, необходимых для того, чтобы AI приносил стратегическую ценность организации. В связи с ростом роли открытых AI, компании вынуждены конкурировать за создание и диверсификацию своих команд, чтобы перейти от пилотных проектов к интегрированным и масштабируемым решениям для всего бизнеса. Всем нужны специалисты, без которых успешная реализация стратегия будет неподъемной. О каких специалистах идет речь?

  • Архитектор AI
    Рассматривает отдельные бизнес-процессы и анализирует общую картину организации, решает, как и где можно максимально эффективно внедрять AI. Отвечает за измерение производительности системы AI и несет ответственность за успешное выполнение искусственным интеллектом повседневных задач по оптимизации необходимых бизнес-процессов. Отсутствие архитекторов AI в команде часто является основной причиной, по которой компании не могут успешно внедрить инновации.
  • Менеджер по продуктам AI
    Служит связующим звеном между несколькими бизнес-командами для обеспечения успешного применения технологических решений. Тесно сотрудничает с представителями всех стратегических команд проекта по разработке и внедрению AI с целью определять и контролировать все организационные изменения, необходимые для обеспечения оптимальной производительности как людей, так и машин.
  • Ученый данных
    Должен обладать навыками систематизации, анализа, обработки и подбора данных, а также разработки и применения соответствующих алгоритмов для сбора значимых идей.
  • Инженер-программист
    Представители именно этой профессии являются наиболее повсеместно востребованными в рамках реализации любого технологического проекта, особенно, когда речь идет о AI. Работает рука об руку с учеными данных, чтобы внедрить искусственный интеллект в производство, сочетая деловую хватку с глубоким пониманием того, как работает та или иная технология.
  • Специалист по этике AI
    Поскольку этические и социальные последствия от применения AI продолжают проявляться и часто наносят урон, компании формируют отдельные рабочие места для таких специалистов, так как на них возлагается критическая ответственность за создание непосредственно основ AI, которые поддерживают стандарты, руководящие принципы и этические кодексы предприятия.

Следует отметить, что растущий спрос на указанные выше профессии говорит не только о дефиците соответствующих специалистов на рынке, но и о готовности многих компаний вкладывать ресурсы в формирование полноценных компетентных команд по реализации проектов, связанных с внедрением AI. А это свидетельствует о том, что рано или поздно риски, связанные с использованием искусственного интеллекта на практике в глобальных целях, будут снижаться. И, к слову, по данным O’Reilly, уже на сегодняшний день 51% представителей опрошенных организаций в мире работают над формированием команд по науке данных для разработки решений AI – во избежание неэффективных и даже опасных последствий для своего бизнеса.

Автор: Юлия Долгопятова


Читайте также:

Компании, которые сегодня демонстрируют свою приверженность к инновациям получают ключевые преимущества на рынке

Как бы ни был далек от совершенства сегодняшний AI, его возможности покрывают большую часть запросов мирового рынка на осуществление качественных и безопасных финансовых операций

Комментарии