Вопрос заработка на технологии ИИ по-прежнему остаётся актуальным для многих компаний. Предприниматели активно ищут способы повысить доход с помощью современных технологий, изучая методики анализа деятельности конкурентов и модели ценообразования. Полезных идей не так уж много: есть четкие секторы и категории, в которых применение искусственного интеллекта может принести прибыль.

Доходы от мирового рынка программного обеспечения для ИИ в 2018 году составили 9,51 млрд. долл, а в 2025, по прогнозам, составят 118,6 млрд.долл. Точно сказать, какая именно отрасль принесёт наибольший доход, эксперты не могут. Известно, что общемировая стоимость технологии искусственного интеллекта в 19 отраслях промышленности составила 5,8 трлн. долл. Пока что лидирует здравоохранение и финансовые организации: именно здесь самый высокий процент окупаемости затрат на оборудование и современное программное обеспечение.

Согласно отчёту компании Accenture, на нижней ступеньке внедрения ИИ в деятельность компаний и вложений в его развитие находятся фармацевтические и исследовательские центры, чуть выше в рейтинге располагаются предприятия химической, сельскохозяйственной промышленности, сектор телекоммуникаций и страхования. Ещё выше – электроника, hitech, банковская сфера, в том числе онлайн-банкинг. На топовых позициях удерживается здравоохранение, транспорт, логистика и ритейл.

Отчёт «Искусственный интеллект – будущее роста», показал основные тезисы влияния ИИ на национальные экономики стран: лидерами станут США, Финляндия и Великобритания, за ними в списке следует Швеция, Нидерланды, Германия, Австрия и Франция. Примерно на одном уровне будут находиться Япония, Бельгия, Испания и Италия. Страны, которые пока ни разу не занимали лидирующие позиции в сфере внедрения технологий ИИ в экономику (Франция, Япония и Германия) уже сделали первые шаги к этому. Например, президент Франции Эмманюэль Макрон (Emmanuel Macron) объявил, о планах страны выделить 1,85 млрд. долл. на поддержку экосистемы ИИ. Компании Google DeepMind и Samsung намерены открыть новые лаборатории в Париже, а Fujitsu планирует открыть свой исследовательский центр.

Какие суб-технологии ИИ принесут больший доход?
Allied Market Research и McKinsey Global Institute провели исследование, которое показало, что самыми востребованными технологиями ИИ, помимо машинного обучения, станут:

  • глубокое обучение;
  • обучение с подкреплением;
  • трансферное обучение (отработанный на одной задаче набор правил, подходящий для решения другой, похожей задачи).

Существуют и другие важные технологии, которые вполне можно назвать движущей силой дохода, например, регрессионный анализ, описательная статистика (метод обработки эмпирических данных путем сведения в таблицы), технология NLP и Image Processing. И хотя сейчас влияние искусственного интеллекта не ограничено конкретной областью работы или набором данных, указанные суб-технологии окажут наибольшее влияние на деятельность предприятий.

Автор: Елена Семенчук


Читайте также:

Преобразование человеческих ресурсов: прогноз для HR до 2030 года

Simpli.fi использует машинное обучения для оптимизации маркетинга

Комментарии