{"id":7297,"title":"\u0417\u0430\u043a\u0430\u0442\u0438\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0447\u0435\u0440\u0438\u043d\u043a\u0443 vc.ru. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e","url":"\/redirect?component=advertising&id=7297&url=https:\/\/vc.ru\/promo\/300923-proveli-vecherinku-vc-ru-i-sdelali-ofis-uyutney-s-pomoshchyu-novogo-servisa-ot-ozon&placeBit=1&hash=1786c9dcf11a3b054c8e53004e27074664313ed4055e24064ede059ebc186db8","isPaidAndBannersEnabled":false}
Будущее
Farid Nigmatullin

Рынок искусственного интеллекта, прогноз развития до 2025 года

Вашему вниманию — собственный русский перевод исследования независимой аналитической компании, которая рассматривает наиболее актуальные и свежие тренды развития искусственного интеллекта и способов его применения в B2B, топ-10 способов применения AI сегодня, примеры использования, оценку рынка и прогноз совокупного дохода от ПО на базе AI до 2025 года.

Рынок искусственного интеллекта (ИИ, AI) стремительно растет в самых различных сегментах: потребительский рынок, предпринимательство, государственный и военный сектор. Компании уже освоили первые пилоты с применением ИИ и теперь ищут новые способы использования технологии. По мнению исследовательского агентства Tractica, глобальный рынок искусственного интеллекта в 2020 -м году вступил в новую эру. В ней вопрос, является ли вообще ИИ жизнеспособным, сменился утверждением - ИИ необходим для компаний, которые стремятся конкурировать на глобальном рынке.

В исследовании, выдержки из которого приведены ниже, проанализированы данные из более 330 кейсов с AI в 28 индустриальных сферах, связанных с применением искусственного интеллекта в B2B. Кейсы касаются трех основных мета категорий, к которыми относится изначальное использование технологии: зрение, язык и аналитика.

Аналитика стала основным драйвером для развития ИИ и является продолжением бизнес-аналитики и классического машинного обучения (Machine Learning, ML), которые позволяли получать конкретные значимые единицы из массива сырых данных. Однако человеческое восприятие,основанное на принципах глубокого обучения (Deep Learning, DL) и являющееся продолжением зрения и языка, похоже станет гораздо более сильным драйвером для AI в долгосрочной перспективе благодаря широкому спектру способов применения уже сейчас и в будущем.

Принимая это в расчёт, прогнозируется, что ежегодный глобальный доход от программного обеспечения (ПО) вырастет с 10,1 млрд долларов в 2018 году до 126 млрд.долларов в 2025.

Tractica

Вероятнее всего, AI принесет больше тем ведущим отраслям индустрии, где интеграция ИИ обоснована экономически, нежели в тех, где использование AI сродни ловле журавля в небе и может не приносить прибыли годами.

Среди индустрий, где AI приносит ROI быстро и, как результат, позволяет процветать: телекоммуникации, автомобилестроение, здравоохранение, реклама, потребительские (интернет-услуги), бизнес-услуги и розничная торговля.

Неудивительно, что потребительский сектор показал отличную способность приспосабливать AI под свои нужды благодаря трем ключевым факторам.

Во первую очередь - использование различных устройств, которые собирают информацию о пользователе, ошеломительными темпами наращивает объем индивидуальных пользовательских данных, которые в дальнейшем используются для АI алгоритмов. Весь этот массив информации не имел бы смысла без инвестиций в развитие мощных алгоритмов ИИ и параллельно развития аппаратного обеспечения. При этом речь идет как о центрах обработки данных, так и конечных устройствах на периферии. По оценке компании Tractica, большинство ведущих AI игроков рынка стратегически выберут сочетать использование растущих данных от Интернета Вещей (IoT), специализированных DL алгоритмов и высокопроизводительного железа. Секторы, которые осваивают AI медленнее, как правило, используют дата-сеты меньшего объема и ML алгоритмы.

В рамках представленного исследования, доход AI был условно разделен на прямой и косвенный.

Прямой - это AI приложения и AI сервисы, созданные для поддержки разного рода, от чатботов до обработки документов и изображений.

Косвенный - это внутренние затраты на разработку ИИ для таких масштабных игроков как Google, Amazon и Facebook, которые используют искусственный интеллект как технологическую прослойку преимущественно для рекламных продуктов и услуг.

В 2018 году по экспертной оценке соотношение прямого AI дохода к косвенному выглядело как 55:45. Уже к 2025 году ожидается, что это соотношение изменится до 56:44, где на прямые AI доходы придется уже 56%.

В исследовании проанализированы 333 кейса применения AI в 28 индустриях, 203 из них - уникальные. В таблице ниже приведены самые актуальные индустрии и кейсы с AI, которые были добавлены при последнем обновлении отчета в 4 квартале 2019 года.

Tractica

10 лучших способов применения AI

Таблица 1.2. показывает топ-10 способов применения AI с точки зрения доходов нарастающим итогом во всех секторах индустрии с 2018 по 2025 гг.

Tractica

Распознавание голоса и речи остается лучшим применением, исходя из общего совокупного дохода 38,8 млрд. долларов с 2018 по 2025 год и годового дохода 8,8 млрд. долларов в 2025 году. Ключевые факторы, которые способствуют успеху, включают в себя широкое распространение цифровых помощников вроде смарт-колонок и смартфонов и растущее использование голосовых ассистентов в автомобилях.

Есть и другие виды устройств и услуг, которые также способствуют все большему применению технологии распознавания голоса и речи. Это умные устройства (холодильники, пылесосы и т.п.), рекламные конструкции и даже голосовой контроль в интерфейсах управления и мониторинга в производственном сегменте.

Голосовые взаимодействия, все более неотличимые от обычного человеческого, становятся более правдоподобными и естественными. Некоторые системы по-прежнему сталкиваются с затруднениями, когда распознают голос на фоне шума или когда пытаются освоить специфическое произношение (если только алгоритм не был обучен конкретному акценту непосредственно). Сложности возникают и когда говорящий использует в речи не заложенные в систему фразеологизмы или просторечия. Активное использование голосовых систем способствует улучшению их качества, т.к. любое взаимодействие с человеком может быть зафиксировано, проанализировано, а результаты и записи станут данными для дальнейшего обучения.

С уровнем совокупного дохода в 20,5 млрд.долларов с 2018 по 2025 год второе место занимают виртуальные цифровые ассистенты (VDA) в сфере маркетинга и клиентского сервиса. Цифровые ассистенты по прогнозам принесут около 4,8 млрд.долларов годовой прибыли в 2025 по сравнению с всего 876,3 млн.долларов в 2018. Все большую популярность им обеспечивают ряд ключевых проблем, с которыми сталкиваются практически все предприятия.

Клиентское обслуживание было и остаётся главным вызовом для большинства компаний, т.к. многие из них испытывают трудности в поиске квалифицированных кадров для решения проблем клиентов своевременно, особенно в периоды пиковой нагрузки. Более того, человеку свойственно ошибаться, и не всегда есть возможность ответить клиенту наилучшим образом, при этом придерживаясь политики компании. Вот где VDA могут привнести улучшения, измеримые с точки зрения доступности, точности и эффективности. С ними больше нет необходимости задействовать человека для ответа на первоочередные запросы. К тому же, VDA можно натренировать на исторических данных, чтобы система знала, как лучше действовать в ответ на конкретные клиентские вопросы. По мере улучшения и развития технологии распознавания голоса и речи такое взаимодействие становится все более естественным, поэтому есть мнение, что человеческая нерешительность в разговоре с машинами также существенно снизится.

Управление сетями и ИТ операциями представляют собой третий по величине сценарий использования ИИ по совокупному глобальному доходу, в размере 18,7 млрд. долларов с 2018 по 2025 год. Сектор телекоммуникаций продолжает внедрять ИИ очень быстрыми темпами, в этом кейсе суммарный годовой темп роста (CAGR) с 2018 по 2025 год составляет 106,2%.

Видеонаблюдение - это четвертый из крупнейших сценариев использования AI, используемый как частными предприятиями так и представителями государственного сектора. Госструктуры используют системы видеонаблюдения на базе AI для распознания лиц, анализа поз, распознавания таких объектов, как номера машин, чтобы обеспечить дополнительные меры безопасности. В то время как Китай лидирует на этом рынке, в основном благодаря все расширяющейся инфраструктуре надзора за гражданами, Северная Америка и Европа используют эти же инструменты видеоаналитики на базе AI для борьбы с терроризмом и преступностью. Предприниматели же используют ИИ преимущественно в розничной торговле, и не сколько для предотвращения преступлений, сколько для персонализации и повышения маркетинговой эффективности. Совокупный мировой доход от видеонаблюдения, согласно прогнозам, достигнет 18,6 млрд долларов в период с 2018 по 2025 год, а годовой доход в 2025 году - 4,8 млрд долларов.

В случае российской промышленности AI становится все более популярным для автоматизированного учёта и контроля качества, обеспечения промышленной безопасности - контроль ношения средств индивидуальной защиты, нахождение работника в опасных зонах. Беспристрастный искусственный интеллект Vmx Dequs анализирует качество поверхности и позволяет быстрее и качественнее человека находить брак на производстве и, понимая причину, устранять его совсем. По визуальным критериям - цвет, структура, наличие пара, розлив жидкости, положение рычагов и других подвижных частей оборудования - контролирует технологических процесс. AI в данном случае окупается за счет оперативной реакции на ЧС и предотвращения простоя оборудования. Автоматизированный учёт и паспортизация продукции на дискретном производстве также отдана ПО на базе AI и CV . Цифровизация этого направления B2B предприятиями обусловлена необходимостью доказать покупателю качество своего продукта - из какого точно сырья произведен тот или иной продукт и когда, через какие этапы производства он прошел - и обеспечить экономическую безопасность, сократить издержки.

Замыкает пятерку лучших кейсов применение AI в управлении цепочками поставок и управлении запасами. По прогнозам, этот сценарий использования принесет 12,5 млрд. долларов совокупного мирового дохода в 2018–2025 годах. Преимущества применения ML в цепочке поставок по достоинству ценят как клиентские организации (в основном представители розничной торговли и компании по производству продуктов питания), так и B2B компании (производственные и логистические). В числе преимуществ - возможность определить и прогнозировать спрос на продукты и комплектующие, управление историческими данными в сопоставлении с текущими и будущими показателями спроса для оптимизации графика поставок.

Другим примером использования, который показывает значительный рост, являются автономные магазины (CAGR на уровне 227,7%), которые используют AI и компьютерное зрение (CV), чтобы позволить покупателям совершать покупки и приобретать товары без участия человека. Управление качеством обслуживания клиентов / предоставление услуг, которые по прогнозам вырастут до 85,9% CAGR, подразумевает использование ИИ для мониторинга, анализа и понимания шагов, которые проходит конкретный человек на пути к продукту, бренду или услуге, а также гарантии персонализированного, клиентоориентированного и успешного опыта. Еще одна область существенного роста - это применение AI в журналистике (79,5% CAGR), где искусственный интеллект анализирует изображения с целью идентификации людей, мест, объектов во время исследований или работы с архивом.

Разделение по мета категориям

Сценарии использования AI делятся на три мета категории, которые представляют различные варианты работы искусственного интеллекта с данным - это зрение, язык и аналитика. Одна из ключевых областей, в которой ИИ позволяет лучше взаимодействовать с физическим миром, - это визуальные и языковые задачи. Они затрагивают аспект восприятия ИИ, при котором он нацелен на лучшее понимание, улучшение или даже замену человеческой речи или зрительных возможностей.

Более традиционный AI включает в себя аналитику, которая включает в себя обработку и анализ сырых данных, выявления закономерностей. Движимый вперед данным с IoT устройств, ИТ сигналами и пользовательскими данными (включая данные из различных форм и цифровые следы, что оставляет пользователь в результате поиска в интернете, покупок, геоданных), аналитический AI - это практически аналог человеческому аналитическому мозгу. В то время как зрение и язык - это человеческий мозг, работающий на восприятие.

Многие из современных наиболее зрелых сценариев использования ИИ развиваются благодаря аналитике и большим данным (Big Data). Компании годами собирали информацию о людях, процессах и других вещах, и теперь готовы использовать их в ML моделях.

Тем не менее, все больше становится число случаев, когда используются и зрение, и языковые данные, а то еще и в комбинации с аналитикой. Это связано с тем, что драйвер AI сегодня - DL, который предоставляет возможности восприятия лучше, чем опирающийся на статистический анализ данных ML.

Для разделения по мета-категориям, каждый из исследованных 333 кейсов был отнесен к аналитике, зрению, языку или их комбинации. На иллюстрации 1.3. - круговая диаграмма с мета категориями по объему совокупного дохода с 2018 по 2025 год, которая отражает возможности рынка AI на 8 лет. В то время как чистая аналитика занимает 43% рынка, остальные сегменты представлены языковыми кейсами, зрительными и кейсами с комбинацией всех трех мета-категорий.

Tractica

*Текст является переводом выдержки из оригинального исследования Кейта Киркпатрика и Адитая Каула, независимая аналитическая компания Tractica. Полный текст исследования доступен на сайте компании на платной основе.

В основе анализа лежат первичные исследования, собранные из различных источников, в т.ч. отраслевые интервью, брифинги с вендорами, демонстрации продукции, а также количественные и качественные исследования рынка, ориентированные на конечных потребителей. Отраслевые аналитики провели интервью с представительными группами руководителей, специалистов-технологов, специалистов по продажам и маркетингу, персоналом отраслевых ассоциаций, специалистами из государственных структур, инвесторами, консультантами и другими заинтересованными сторонами в отрасли. Интервью проведены с представителями всех звеньев производственно-сбытовой цепочки для полного представления о текущей рыночной активности и планах на будущее. Данные собраны с применением строгих методологий исследований рынка.Как утверждает компания Tractica, исследование дает участникам отрасли и заинтересованным сторонам объективное, беспристрастное представление о динамике рынка и возможностях бизнеса в своих сферах, что позволит более эффективно планировать цели и задачи, стратегии, выходы на новые рынки. В рамках своего анализа рынка Tractica стремится предложить выводы и рекомендации, которые отражают наиболее вероятный путь развития отрасли, даже если эти взгляды могут противоречить друг другу.

{ "author_name": "Farid Nigmatullin", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 7, "favorites": 103, "is_advertisement": false, "subsite_label": "future", "id": 105785, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Fri, 07 Feb 2020 15:08:24 +0300", "is_special": false }
0
0 комментариев
Популярные
По порядку
Читать все 0 комментариев
«Яндекс.Маркет» просто издевается

Заказал на яндекс-маркете яндекс-станцию + яндекс-модуль, списать денюжки у маркета личико не треснуло, а вот с доставкой началось откровенное издевательство.

История о том, как Илон Маск бросил все дела ради работы новостным ведущим в России

А ещё выучил русский язык и переехал в РФ, чтобы работать на YouTube канале 42CHANNEL. А о том, как Илон в своём познании настолько преисполнился, что как будто бы уже 100 триллионов миллиардов лет проживает на триллионах и триллионах таких же планет, читайте в статье.

Как не попасть в карьерную ловушку тимлида: личный опыт

Кажется, что тимлиду просто некуда расти: дальше надо либо идти в менеджмент, либо наоборот, становиться узконаправленным разработчиком. По просьбе «Лаборатории Касперского» Евгений Мацюк, который прошел в компании неординарный путь, рассказал о своих карьерных развилках во время и после тимлидства, а также поделился опытом горизонтального роста.

Cloud CDN: что это такое, как устроено и кому нужно. Разбираем на примере бургеров

Cloud CDN — это сеть быстрой доставки статического контента в формате услуги облачного провайдера. Объяснить, как работает технология, проще всего на примере — сравнить Cloud CDN с популярным продуктом, который выглядит плюс-минус одинаково вне зависимости от того, заказали вы его в Москве, Питере или Нью-Йорке. Знакомьтесь: классический бургер.…

Как AliExpress забрал у меня $300

24.08 - оплачиваю заказ.

Исследование: сотрудники хотели бы иметь комнату отдыха, бесплатный сок, а работодатели уже готовы покупать ЗОЖ-снеки

Онлайн-сервис доставки продуктов и товаров СберМаркет и исследовательское агентство Research Me спросили сотрудников, как они хотели бы питаться в офисе и что в нем видеть. В опросе приняли участие более 1500 работающих людей по всей России. Сервис также спросил работодателей – В2В-клиентов СберМаркета: что они покупают в офис, что точно никогда…

ПСБ запустил личный кабинет для предпринимателей. Там можно следить онлайн за каждым своим терминалом

Сервис предоставляется бесплатно.

Потратил 400 тысяч рублей на накрутку поведенческих в Гугле. Подвожу итог

Всем привет. Это уже моя пятая статья про накрутку ПФ в поисковых системах Яндекс и Гугл. Довольно много о проверенных гипотезах было изложено в первой статье про Гугл, в этой же, я подведу небольшой итог по экспериментам за последние 8 месяцев.

Как OTUS стал платформой для самореализации. История преподавателя

Наш преподаватель, специалист по Data Science, решил поделиться своей историей преподавания. Он рассказал, как пришел в эту сферу, с какими трудностями столкнулся на пути к преподаванию и что ему помогает. А еще поделился советами, как поддерживать внимание студентов и сделать занятия полезными и увлекательными.

Обучаюсь контекстной рекламе. Пока что Яндекс.Директ, в дальнейшем и Google.Adwords. Встала такая проблема, как практиковаться, как взять первые проекты для опыта чтобы начать работать на фрилансе?

Илон Маск заявил, что Starship будет готова к орбитальному запуску в ноябре Статьи редакции

Компания должна получить разрешение регулятора.

null