В 2019 году компаниям, особенно западным, которые до сих пор не имеют стратегий или пилотных проектов по внедрению AI и сопутствующих ему технологий, будет над чем поработать, убеждены эксперты. Согласно новым прогнозам аналитиков из McKinsey, к 2030 году искусственный интеллект добавит в мировую экономику почти 16 трлн. дол., и более 20% опрошенных предприятий во всем мире заявили о том, что планируют включить AI в бизнес уже в текущем году.

Чего ждать от AI в ближайшее время?

  • Машинное обучение выведет одну из самых популярных технологий – обработку естественного языка – на качественно новый уровень. А потому всевозможные боты на базе нейронных сетей – от «домашних» голосовых помощников до производственных интеллектуальных «контролеров» – станут еще «ближе» к людям и будут пользоваться повсеместным спросом.
  • Ввиду повышенного внимания к мерам безопасности в рамках применения инноваций, искусственный интеллект и связанные с ним технологии становятся все более открытыми и прозрачными изо дня в день. Это делает их не только доступными во всех возможных сферах деятельности, но и укрепляет доверие со стороны пользователей. С учетом уникальных возможностей AI, это делает его фактически обязательным условием работоспособности любого предприятия.
  • 2018 год показал, насколько эффективно и ловко AI конвергируется с другими развитыми технологиями: IoT, ERP-решения, блокчейн, интеллектуальная аналитика, облачные сервисы, смарт-приложения и девайсы. В 2019 году подобный симбиоз станет трендом ввиду того, что многие пилотные проекты, построенные на подобной конвергенции инноваций, показали более чем высокие результаты производительности и роста потребления.
  • Тенденция жестких ограничений в использовании исходных данных для создания и формирования новых решений в области AI за последний год плавно трансформировалась в тенденцию максимальной открытости к уже существующему ПО и интеллектуальным разработкам. Многие платформы и облачные сервисы, а также датчики обработки и передачи информации стали доступными к использованию в целях достижения глобальных целей технологического прогресса. Это позволяет бизнесу формировать новые, более эффективные решения и, при этом, стимулирует рост инвестиций в усовершенствование старых подходов.
  • RPA – роботизированная автоматизация производственных и бизнес-процессов – хоть и не нова и всегда была востребованной, приближается к пику своего развития и повсеместной актуальности. На данном этапе большая часть RPA строится на системных повторяющихся действиях, основанных на запрограммированных правилах с целью решения конкретных задач. Однако, уже вскоре, благодаря новым возможностям AI, данная технология сможет одновременно управлять куда более тонкими нюансами, рефлексируя на любые изменения и колебания в распознавании сложных шаблонов. Согласно последним прогнозам McKinsey, предположительный экономический эффект от данной технологии увеличится до 6,7 трлн. дол. уже к 2025 году.
  • AI получит больше независимости и самостоятельности в общении с потребителями и станет ответственным за решение большей части вопросов, связанных с клиентскими запросами и их обработкой. Уже сегодня нейронные сети, задействованные в таких сервисах, практически не нуждаются в комплексном контроле и внесении правок в работу с людьми.

Приоритеты в области AI для бизнеса, которые нельзя игнорировать

Многие руководители предприятий в самых разных отраслях уже не первый год знакомы с возможностями и рисками применения AI в бизнесе, и хорошо понимают, насколько радикально инновации могут трансформировать любые бизнес-процессы. Принятие и развертывание искусственного интеллекта во всем мире ускорится в разы в текущем году, и к этому нужно готовиться, чтобы остаться на плаву.

  • Структуризация и систематизация
    Ведущие мировые компании не просто используют, а уже начинают внедрять свои собственные разработанные модели AI в производство, чтобы управлять операциями с целью улучшить процесс принятия решений и предоставлять прогнозные данные людям в каждой функции. Если вы серьезно относитесь к искусственному интеллекту, формализуйте свой подход и разработайте возможности для всей компании, чтобы основные и даже менее значительные проекты могли быть объединены в единое целое для эффективной работы с аналитическими технологиями.
  • Размеренность и поэтапность
    Уникальные возможности AI – хороший повод его внедрить, но этого недостаточно для того, чтобы делать это слишком быстро и импульсивно. Если все сделано правильно и неспешно, разработка любой модели AI для одной конкретной задачи может улучшить существующий процесс или решить четко определенную бизнес-задачу, одновременно создавая потенциал для масштабирования в другие части предприятия. Тут важно учитывать один интересный факт об алгоритмах AI, который может удивить бизнес-пользователей: этих алгоритмов на самом деле не так много на сегодняшний день. И эти же алгоритмы способны решать большинство бизнес-задач, известных на сегодняшний день. Поэтому, если вы можете успешно применять их в одной области вашего бизнеса, то сможете использовать их и в других. Но делать это нужно не наскоком. AI пригоден для ускорения работы любых подразделений компании, таких как обслуживание клиентов, маркетинг, налоги и управление цепочками поставок, которые также потребляют огромные объемы неструктурированных и полуструктурированных данных. Цель состоит в том, чтобы создать портфель многократно используемых «строительных» алгоритмических блоков для быстрой окупаемости инвестиций и выбора нужного момента для масштабирования.
  • Инфраструктура и обслуживание
    Когда инициатива AI исходит непосредственно от разработчиков, – она чаще всего получает широкую поддержку и масштабируемость. Когда инициатива AI исходит от бизнеса, – проекты чаще всего имеют узкую ограниченную направленность. В обоих случаях отдельные группы могут создавать дублирующие или несовместимые усилия, а это пустая трата времени, если нет четкой согласованности действий. Любое внедрение требует стратегии, пилотной модели проекта, подготовленной платформы данных, инфраструктуры и специалистов, способных обеспечивать ее работу, развитие и стабильность. Последние особенно важны, так как даже квалифицированные специалисты в отдельных случаях не всегда понимают параметры и принцип работы алгоритмов AI. Но при этом – обязаны решать эти проблемы.
  • Инвестиции в исследования
    По мере развертывания AI большинству сотрудников любой компании потребуется обучение для пользования всеми приложениями и аналитическими инструментами, для управления данными и соблюдения мер безопасности. Обеспечить «полную готовность» на первых парах удается далеко не всегда, но те предприятия, которые не жалеют финансы на дополнительные исследование технологий еще до их непосредственного внедрения, – всегда оказываются в беспроигрышном положении. Такой подход не помешает как на старте запуска проекта на базе AI, так и в процессе его реализации. Инновации требуют постоянного контроля и изучения.

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:

Тенденции AI в 2019 году: предметом повышенного внимания и потребления будет углубленное машинное обучение

В 2019 году ИИ поумнеет, станет быстрее, безопаснее и универсальнее, и будет самым сильным конкурентным преимуществом для любой компании и государства

В 2019 году мир настигнут невероятные свершения в области AI, и бизнес получит новые платформы для разработок. откуда черпать вдохновение?

Комментарии