Отсутствие готовности к внедрению технологий AI в бизнес-процессы и соответствующих планов на их усовершенствование с помощью инноваций понизит общие возможности и перспективы на рынке многих компаний, считают аналитики.

Состоянием на начало 2019 года только в США больше 38% предприятий уже завершили подготовку пилотных проектов по запуску AI в той или иной форме, и более 50% сообщили, что будут располагать полноценным планом по реализации AI в бизнесе к концу текущего года.

Наибольшим спросом пользуются универсальные интеллектуальные платформы и приложения, заточенные на аналитические функции, финансовое прогнозирование и автоматизацию процессов обработки запросов и требований клиентов.

К слову, еще в 2016 году, согласно результатам опроса предпринимателей разных форм и направлений бизнеса, 80% западных компаний уже тогда успешно использовали чат-ботов. При этом лишь малая часть из них планировала внедрить интеллектуального помощника только к 2020 году, но эффективность технологии заставила сделать это значительно раньше.

Состоянием на сегодня возможности AI настолько усовершенствовались, став при этом доступнее и понятнее для бизнеса, что игнорирование данного аспекта развития приведет к весьма печальным последствиям на фоне растущей конкуренции, заверяют эксперты. В целом же, относительная нехватка инвестиций в AI в некоторые отрасли и направления больше связана с отсутствием знаний о способности технологии приносить реальную прибыль. Чем раньше компании совершат скачок, тем скорее смогут оценить преимущества даже простых систем AI и использовать их с максимальной выгодой и пользой.

AI и большие данные в бизнесе: на чем сконцентрироваться?

  • Социальный аспект
    Бизнес-аналитика – не банальное использование алгоритмов с целью просчета тех или иных показателей финансовых ресурсов компании или рынка. При правильном подходе, качественно выбранном функционале и умело адаптированном ПО данная опция фактически становится основой всей жизнедеятельности предприятия и его сотрудников. Более того, в последнее время все больше внимания уделяется использованию данных для позитивных социальных изменений, и делается это благодаря совместным усилиям людей и так называемого «содружества данных». Они позволяют объединить информационные потоки, схожие направления деятельности и цели различных организаций. За счет этого можно максимизировать результаты труда и получить доступ к необходимым данным, которые, в свою очередь, помогут в разработке новых идей. Для компаний целесообразно начать оценку того, как такая совместная работа с данными может вписаться в их планы корпоративной социальной ответственности. Это однозначно ведет к прогрессу, который значительно превосходит изначально ожидаемую прибыль, получаемую в результате деятельности предприятия. Таким образом, компании также могут привлекать еще больше талантливых работников, анализируя, как бизнес-аналитика влияет на социальные улучшения.
  • Надежность
    Результаты опроса более чем 2600 респондентов, использующих бизнес-аналитику в тех или иных процессах, показали, что предприниматели оценивают управление данными как одну из наиболее ценных возможностей для надежной и безопасной работы с любыми видами информации. В конце 2018 года опрошенные поставили аналитическому AI почти 7 баллов из 10, и акцент был сделан, в первую очередь, на таких отраслях, как банковское дело, маркетинг и телекоммуникации. На самом деле, эффективное автоматизированное управление данными имеет решающее значение для любого предприятия, которое рассчитывает получить от технологий больше пользы, чем от бесконечного поиска людей-специалистов соответствующей квалификации, готовых нести ответственность за конфиденциальность данных и результаты их обработки «вручную». AI-аналитика – лучший на сегодняшний день инструмент для решения всех текущих финансовых и прочих вопросов компании, желающей успешно конкурировать на рынке.
  • Доступность и экономичность
    Безусловно, наиболее продвинутые и масштабируемые технологии AI, способные превратить компанию в «монстра» любого рынка, доступны не всем ввиду высоких затрат на создание под их внедрение соответствующей человеческой и IТ-инфраструктуры, а также на изучение всех возможных рисков и специфических подходов к решению проблем алгоритмических ошибок. AI-аналитика и построенные на ней приложения, в свою очередь, максимально доступны для применения даже в малых компаниях, которые только начинают пробовать «на вкус» инновации и хотят при этом усилить свои бизнес-процессы новыми опциями. Как показывает статистика прошлого года, предприятия с менее чем 100 сотрудниками, как это ни парадоксально, имели самый высокий уровень принятия интеллектуальных технологий в 2018 году. Это говорит о том, что для успешного использования и развертывания AI в бизнесе вовсе не обязательно бросать все средства на глобальный корпоративный технический переворот. Достаточно начать даже с малого – обычного AI-приложения по бизнес-аналитике, которое позволит нарастить недостающие силы и возможности. Кроме того, избирательный и поэтапный подход в этом деле сможет повысить чувство причастности каждого члена команды к прогрессу организации. По утверждению экспертов, с учетом растущего числа поставщиков новых аналитических решений для бизнеса на базе AI, количество предприятий даже с ограниченным бюджетом, которые будут применять инновации, будет расти в геометрической прогрессии.

Каковы прогнозы и тенденции?

  • BI-интерфейсы самообслуживания станут лучшим решением для малого бизнеса
    BI-интерфейсы самообслуживания, набравшие особую популярность в течение минувшего года, станут наиболее оптимальным решением для многих компаний с малым бюджетом. Внедрение любой обширной технологии, затрагивающей все аспекты бизнеса, требует серьезных финансовых вливаний в исследование запускаемой системы и ее сопровождение. Принцип же внедрения и работы BI-интерфейсов сам по себе предполагает автоматическое вовлечение ученых-аналитиков в свою команду, что позволяет на исходном этапе отработать все нюансы бизнес-аналитики. К примеру, в Великобритании исследование приоритетов и целей лидеров бизнеса в конце 2018 года показало, что 80% респондентов планируют не отдельно нанимать ученых-аналитиков для работы с системами AI, а использовать именно BI-интерфейсы. А американский Gartner прогнозирует, что такое программное обеспечение будет производить еще больше аналитической информации в ближайшие годы, чем отдельные ученые-исследователи. Исследование также показало, что компании рассматривают бизнес-аналитику как нечто, отличающее их на рынке и способствующее развитию культуры управления данными в организациях. И, для предприятий, которые еще не испытали на практике все преимущества BI-интерфейсов, такое программное обеспечение самообслуживания сможет послужить отличным стартом. Однако, прежде чем инвестировать в такие инструменты, руководители должны хорошо понимать, какую именно пользу смогут извлечь из таких технологий, и сформировать четкое понимание того, как они вписываются в общую деловую деятельность компании.
  • Возможность интерпретации всех обрабатываемых данных станет главным преимуществом AI-аналитики
    По мнению Gartner, в 2019 году лучшим инструментом и самым ожидаемым результатом любого AI-приложения, заточенного на бизнес-аналитику, станет возможность получить доступную для понимания и дальнейшего использования интерпретацию всех получаемых и обрабатываемых данных. Уже сегодня многие передовые AI-платформы и облачные сервисы для бизнес-решений усовершенствуют соответствующий инструментарий, позволяющий обеспечить максимально интерпретируемые формы информации для аналитики. Цель заключается в том, чтобы позволить руководителям предприятий, использующих AI, видеть внятную картину происходящих на предприятии процессов и, при необходимости, менять подходы и технологии с целью усиления бизнес-функционала. Извлечение всех данных и их ретрансляция в понятной форме также сможет сделать технологию AI-аналитики более доступной во всех сферах деятельности.
  • Использование AI в целях осуществления контроля и эффективности производства
    В производстве наибольшую ценность от AI можно получить, используя его для профилактического обслуживания (около 0,5–0,7 трлн. дол. по всему миру среди предприятий разной формы и направления деятельности). Способность стандартной правильно подобранной системы или приложения AI обрабатывать огромные объемы любых данных, включая аудио и видео, означает, что они могут быстро выявлять аномалии для предотвращения поломок, какой бы ни была их суть. Такое профилактическое обслуживание может помочь предотвратить многомиллионные убытки по всему миру, снижающие мощность и производительность как малых, так и крупных предприятий в среднем на 5-20% ежегодно.

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.

 

Читайте также:

Спрос на AI в бизнесе растет: пальму первенства среди интеллектуальных инструментов эксперты отдают нейронным сетям

Украинскому бизнесу на заметку: по и приложения на базе AI адаптируются к любым отраслям и требованиям