Искусственный интеллект – быстро совершенствующийся технологический инструмент, который определяет многие аспекты будущего нашего общества. Не смотря на прогресс, достигнутый в данной сфере инжиниринга, по мнению ученых, AI все еще находится фактически на зачаточном уровне развития во многих странах. Но уже сейчас диктует условия приспособления к новым тенденциям ведения бизнеса.

Какой же прорыв во всех сферах деятельности мы могли бы совершить, массово прибегнув к внедрению умных машин, и предоставив им возможность нести бремя работы, которая давно не нуждается в участии человека?

Появление технологий, позволяющих машинам учиться, мыслить и принимать решения, имеет огромное значение для работников самых разных направлений, а также частных и государственных предприятий, бизнеса, всех отраслей и экономики в целом.

При этом AI не должны рассматриваться как перспектива замены существующих рабочих мест и замещения потребности в человеческом труде. Эти технологии создаются посредством человеческого труда и, в первую очередь, призваны облегчить этот труд, а не обесценить его.

Уже сегодня мировые эксперты прогнозируют, что при наличии системных инвестиционных вливаний в развитие области инновационного инжиниринга, системы искусственного интеллекта преобразуют свои нынешние возможности и уже имеющийся потенциал в десятки, а то и сотни раз. И введение таких технологий в обиход в рамках автоматизации массы процессов должно стать частью стратегического планирования любой организации или бизнес-направления. В ближайшем будущем это повлияет не только на конкурентные способности компаний на рынке, но и станет неотъемлемым инструментом их позиционирования.

Крупные международные компании, уже инвестировавшие средства в умные технологии, имеют неоспоримые привилегии в своем развитии. AI влияет на все: степень внутренних организационных изменений, выборку финансирования конкретных направлений деятельности, уровень автоматизации ряда бизнес-процессов, оптимизацию ресурсов компании, производительность сотрудников и целых отделов, перспективы развития.

Платформы, на которых крепятся технологии AI и ML

  • Вычислительная мощность. Резкое увеличение вычислительных скоростей позволяет системам собирать и обрабатывать огромные объемы данных очень быстро. Современные компьютеры обрабатывают информацию в десятки, а то и сотни раз быстрее своих предшественников, приводя к разрастанию в вычислительных моделях нейронной сети.
  • Экономичная производительность. Затраты на производительность снижаются по мере ускорения вычислительных скоростей и роста экономического фактора интенсивного машинного обучения. Чем актуальнее система – тем выше потребность в ней. Чем больше денег она экономит своему потребителю – тем меньше требования к капиталу, хотя потенциальные доходы увеличиваются.
  • Привлечение молодых талантов. Рост интереса и спроса на технологии AI способствует созданию интеллектуальных стартапов и бизнес-проектов в данной среде, инициаторами которых все чаще выступают талантливые студенты технических учебных заведений. Зачастую последние приобщают к делу целые университеты, создавая программы, ориентированные на инновационные технологии. В перспективе выпускники таких учебных программ расширяют набор талантов для компаний, строящих автоматизированные системы.
  • Культура взаимоотношений AI и потребителей. Требования потребителей умных технологий растут с каждым днем, и статистика показывает желание многих видеть и применять их в самых разных сферах деятельности. Соответственно, в один момент культурные барьеры, которые существовали в обществе в рамках принятия интеллектуальных машин еще десятилетие назад, окончательно разрушены. За относительно короткий промежуток времени люди привыкли коммуницировать со своими телевизорами, смартфонами и прочими смарт-девайсами, сформировав с ними свою культуру общения. Явным подтверждением тому служат такие системы, как Alexa или Siri. Последние, в свою очередь, быстрее учатся, заставляя разработчиков задумываться над созданием новых прогрессивных технологий для выполнения ряда задач с большей скоростью и точностью. Фактически культура уже сформировавшихся взаимоотношений человека и умной машины продвигает технологические границы и бросает вызов доминирующим игрокам отрасли.

Перспективы эволюции интеллектуальных технологий

Несмотря на множество ныне существующих прогнозов, эксперты полагают, что в ближайшие несколько лет технологии AI, вероятно, не будут выходить за рамки автоматизации процессов, которые, в первую очередь, необходимы тем или иным отраслям. И этот аспект важен, так как это позволит машинам глубже изучить специфику каждого направления деятельности.

    Согласно целевой статистике, сегодня основные коммерческие приложения развиваются в пяти основных когнитивных системах:

  •  системы обработки естественного языка общения, которые распознают голосовые и текстовые выражения;
  •  компьютерное зрение, которое идентифицирует объекты, сцены и действия;
  •  системы распознавания образов, которые находят повторяющиеся темы в большом количестве данных;
  •  технология рассуждений и оптимизации, способная делать сложные выводы и выводить эффективную оценку различных вариантов действий;
  •  робототехника, которая интегрирует когнитивные технологии для выполнения сквозных физических и когнитивных процессов

В каждой области технологии интеллектуальных систем движутся по спектру работы интеллекта, который принимает решения, руководствуясь определенными правилами, и посредством тщательно контролируемого обучения.

Некоторые примеры:

  • обработка естественного языка превратилась из программ проверки орфографии в технологии персональных помощников, которые отвечают на вопросы;
  • компьютерное зрение, первоначально используемое для обнаружения дефектов во фруктах или овощах, теперь выполняет сложные задачи классификации путем поиска сегментов видео или проверки счетов-фактур;
  • системы распознавания образов перешли от промышленной инспекции, основанной на правилах, к узким учебным мероприятиям, таким как рекомендации по продуктам на основе продемонстрированных потребительских предпочтений;
  • инструменты рассуждения и оптимизации развились от диагностики проблем неисправном оборудовании до прогнозирования и заблаговременного предотвращения сбоев.

Эти достижения предвосхищают потенциал AI, поскольку когнитивные системы развивают существенные характеристики человеческого интеллекта – способность уже самостоятельно учиться в контекстно-зависимом и самодостаточном виде. Такие системы будут собирать информацию автономно, оценивать ее и принимать решения. Они будут предоставлять финансовые консультации, предвидеть и предотвращать кибератаки и проводить научные исследования. Они даже смогут понять сленг, сарказм и тон голоса.

Слишком претенциозно? Не для инвесторов, вкладывающих миллиарды в технологии AI. К слову, около 5 000 новых запусков автоматизации процессов, начиная с 2014 года, только в США привлекли в общей сложности 40 млрд. долл. инвестиций. Этот капитал течет по всем секторам экономики и промышленности, включая транспортную.

Основные риски, которые стоит учесть, привлекая технологии AI в бизнес

1. Выборочный недостаток талантов и потенциальных разработчиков.Данная проблема затрагивает все страны – и стабильные, и развивающиеся, и включая те, которые могут уже сейчас похвастаться лидирующей позицией в разработке и эксплуатации умных машин. Нехватка цепких творческих умов и квалифицированных идейных разработчиков тормозит прогресс в разработке и уже существующих, и новых приложений. И, не смотря на то, что новые решения активно продуцируются, им очень часто не хватает доскональной доработки. А это ведет к тому, что клиенты реже соглашаются использовать технологии AI, которые новаторы выводят на рынок.

2. Допустимые и непредвиденные финансовые потери.Любая технология, привлекающая миллиарды капитала, подразумевает значительные финансовые риски. Одни технологии окупятся – другие нет. Так будет всегда. А стоят разработки дорого. И человеческий труд, вкладываемый в них, – тоже. А так как инвестиции могут получить не все, то приходится пользоваться собственным ресурсом, если таковой вообще имеется. От этого страдают многие компании во всем мире. Кроме того, всегда существует риск вложить средства в «неправильные» технологии, или переплатить за устройство, которое не окупит себя в работе. Впрочем, дело практики.

3. Конфликт инвестиций.Многие новаторские компании рассматривают долгосрочную перспективу своей разработки, предполагая лишь постепенную ее окупаемость. В то время, как многие инвесторы хотят видеть молниеносный результат своих финансовых вложений. В результате разработчики выдают недоработанный продукт, который не приносит желаемого дохода, а инвестор отказывается от дальнейшего финансирования разработки, не желая ждать, когда она не только себя окупит, но и, возможно, принесет сверхприбыль. Таким образом, часть инновационных разработок остается в тени.

Ключевые преимущества AI

Объем инвестиций в возможности технологий искусственного интеллекта отражает широкий спектр потенциальных бизнес-приложений. Пользователи AI во многих отраслях промышленности могут извлечь выгоду из ряда аспектов – от обслуживания клиентов и нового уровня ведения маркетинга до производства и соблюдения нормативных требований.

В целом, можно выделить 6 ключевых преимуществ применения AI в любом бизнес-процессе:

  • Высококачественные данные.

Для машинного обучения требуется большое количество легкодоступных, гетерогенных данных в качестве базы для накопления знаний, распознавания шаблонов и разработки набора вариантов принятия решений. Тем не менее, AI все чаще применяется для решения вопросов качества данных, так что такое требование в конечном итоге исчезнет.

  • Высокая работоспособность.

AI способен генерировать приемлемые доходы, когда используется для снижения затрат на рабочую силу, труд которой построен на определенных систематических постоянно повторяющихся действиях. Внедрение умных машин избавит от значительного количества человеческих усилий.

  • Аналитическая составляющая.

AI хорошо подходит для анализа сложных наборов данных, где необходима большая вычислительная мощность с целью создания и систематизации полезной информации.

  • Снижение потенциальных рисков.

AI обучаем и способен предупреждать рисковые решения и действия за счет прогнозирования. Там, где ошибки совершались чаще, приводя к нежелательным последствиям, умная машина может автономно вносить коррективы на основе ключевых показателей уже свершившихся или потенциальных неудач.

  • Четкость параметров.

AI повышает эффективность процессов принятия решений с четкими, количественно определяемыми входами и выходами.

  • Способность учиться – самостоятельно и подконтрольно.

Основной процесс или задача могут быть освоены с помощью существующих парадигм машинного обучения. Системы AI используют набор определенных входных данных и получают нужный результат. Это может быть классификация или прогнозирование. Кроме того, при правильной постановке задачи и знании ее контекста умная машина способна осуществлять и более сложные виды деятельности, ориентируясь на человеческие идиомы, эмоциональное восприятие индивидуума или его интонации.

Что из этого вытекает?

  • Большинство бэк-офисных процессов уже соответствуют выше описанным критериям. Например, в бухгалтерском учете компании автоматизируют такие рутинные операции, как прием счетов-фактур, кодирование главной бухгалтерской базы и еженедельное или ежемесячное закрытие накладных.
  • Юристы используют AI для создания и систематизации юридических документов, а также вне офисного обслуживания клиентов.
  • Медики предлагают консультирование и диагностирование посредством роботизированных умных систем.
  • Закупочные компании подключают AI к процессу закупок, проплат и логистике с целью оптимизировать свои возможности и время.
  • Многие интернет-магазины автоматически принимают, обрабатывают и реализуют заказы покупателей без необходимости привлечения человеческого ресурса в виде администраторов и телефонных операторов.
  • Службы доставки малогабаритного товара предлагают получить заказ не из курьерских рук, а в автоматизированных почтоматах.
  • Службы безопасности оснащены комплексными системами идентификации личности, мониторинга обстановки и прогнозирования потенциальных рисковых ситуаций.
  • Ряд крупных зарубежных торговых сетей супермаркетов предлагают сканировать продукты еще на этапе их попадания в продуктовую корзину, после чего проплачивать без простоя на кассе при помощи специальных онлайн-приложений на смартфоне.
  • Часть дизайн-студий и архитектурных компаний используют AI, который анализирует помещение, где необходим ремонт, и составляет наиболее удобоваримый вариант его оформления, учитывая пожелания клиента.
  • Фермерские предприятия применяют роботизированные системы для анализа и контроля состояния почвы, подсчета урожая и его потерь.
  • В нефтяной и газовой промышленности буровые компании экспериментируют с машинным обучением, чтобы выбрать наверняка верные площадки для бурения, избегая ненужных финансовых затрат, необходимых для их поиска и исследования.

Лидеры выбирают AI

Неудивительно, что крупные технологические фирмы лидируют в коммерциализации искусственного интеллекта. Amazon, Apple, Google, Facebook, Microsoft, IBM и другие цифровые «тяжеловесы» рассматривают AI как возможность трансформировать не только технический сектор, но и широкий круг экономики. Для этих компаний внедрение AI является стратегическим императивом.

  • Старожилы промышленности США – GE и Ford давно признали важность когнитивных технологий в более широкой цифровой трансформации своих основных предприятий. Обе компании стремятся создавать новые или более совершенные продукты, а также рынки для услуг, предоставляемых технологиями AI.
  • Ведущие технические компании запустили множество приложений на базе AI и предоставили AI-as-a-сервис другим компаниям. Приложения базируются на основе обработки естественного языка, текстовой аналитики, анализа изображений и распознавания речи.
  • Цифровые персональные помощники – Siri, Amazon Alexa , Google Voice и Microsoft Cortana – используют обработку естественного языка для понимания и подражания человеческой речи.
  • Интерфейс безопасности распознавания лиц Apple и приложение для организации фотографий используют анализ изображений.
  • Машинное обучение и другие возможности AI занимают ведущее место в новых продуктах Google , таких как смартфон Pixel 2, камера Clips, система виртуальной реальности Daydream View.
  • Уотсон, цифровой собеседник IBM, делает большую ставку на технологии AI, регулярно обновляя контент для бизнеса.
  • Amazon развернул целую науку о данных и запустил ряд платформ на базе AI, которые могут перевернуть привычные принципы розничной торговли в сети.
  • Bosch и Samsung инвестируют в машинное обучение и IoT для создания предложений и услуг, которые поддерживают и расширяют существующие бизнес-направления.

Подчеркивая технологическое лидерство над конкретным доминированием в отрасли, технические компании вкладывают инвестиции в виде AI в многочисленные ниши. Они создают открытые инновационные модели, сотрудничают с внешними разработчиками, университетами и исследовательскими лабораториями.

Искусственный интеллект открывает массу возможностей практически для каждой компании. Он трансформирует организации и отрасли, балансирует уровень взаимодействия на мировых рынках. Притом, уже совсем скоро просто приобретения программного обеспечения AI и внедрение новых технологий и систем управления данными будет недостаточно. Лишь те организации, которые переконфигурируют свою деятельность под комплексную работу с AI, будут идти в ногу со временем и смогут полноценно использовать преимущества этой трансформационной технологии.

 

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:

Интеграция искусственного интеллекта во все ниши бизнеса перерастает из тенденции в приоритетную задачу

Интеллектуальные машины на службе современного общества