MIT Technology Review: глобальное резюме по ИИ. Реальность и прогнозы 2020
Недавно вышел отчёт MIT о текущем и будущем положении технологий искусственного интеллекта в бизнесе. Мы выбрали из него ключевые докоронавирусные выводы и добавили свои комментарии о том, как и что изменится в бизнес-интеграции ИИ с учётом последствий пандемии.
Исследование основано на опросе тысячи директоров компаний разных секторов по всему миру.
ДО
1. Танцуют все
Если раньше с ИИ инструментами «игрались» в основном компании-гиганты и узкоспециализированные технологические стартапы, то теперь ИИ начинают использовать все. То есть зависимость от сферы деятельности/размера компании всё ещё сохраняется, но ИИ выходит на новый уровень распространённости, становится всё более популярным инструментом для всех.
2. Быстрые пилоты и долгое масштабирование
Многие компании уже внедряют ИИ, но его масштабирование займёт время. Больше половины респондентов полагает, что в ближайшие 3 года ИИ технологии будут использоваться в 11-30% бизнес-процессов их компаний.
Наибольшее распространение ИИ ожидается в технологических (ИТ и телеком) компаниях, а также в финансовом и производственном секторах.
3. Сложнее всего реорганизовывать бизнес-процессы под ИИ и управлять данными
Масштабирование технологических пилотов требует организационных изменений и модификации бизнес-процессов – это вызывает сложности у 51% опрошенных. Для успешной работы ИИ, как вы знаете, нужно много данных, так вот для 48% руководителей сложности вызывает интеграция неструктурированных данных и необходимость взаимодействия с внешними источниками данных.
4. Обмен данными: и хочется, и колется
2/3 респондентов готовы делиться внутренними данными, чтобы всем было хорошо (работать с ИИ). При этом 60% опрошенных всё ещё осторожничают в вопросах обмена информацией и хотят быть уверенными в конфиденциальности данных.
Руководители из производства хотят обмениваться данными, чтобы увеличить скорость и прозрачность цепочки поставок, а также быстрее выводить на рынок новые продукты.
Для розничной торговли ИИ в первую очередь используется для повышения уровня заботы о клиентах и контроля качества.
Для технологических и финансовых компаний обмен данными – это повышение кибербезопасности и качества обслуживания клиентов.
5. Ежегодно меняется соотношение ожидаемого и реального возврата инвестиций в ИИ (ROI)
Те, кто начинал внедрять ИИ ещё в 2015 году отметили, что возврат инвестиций превзошёл их ожидания, при том, что фактически он ниже, чем у тех, кто начал внедрять ИИ позже. Это и понятно, ведь первопроходцы сами набивали шишки.
Это всё к тому, что у тех, кто начинает внедрять ИИ сейчас, ожидания первых результатов будут завышены и может наступить разочарование в самом начале тернистого технологического пути.
ПОСЛЕ
На наш взгляд, пандемия станет катализирующим фактором ускорения внедрения ИИ в бизнесе. Сейчас всё меняется быстро как никогда: многие уходят с рынка, выжившим приходится быстро перестраиваться, менять процессы, оптимизировать ресурсы. Поэтому вместо долгого и поступательного внедрения и масштабирования ИИ (о чём говорили директора из отчёта MIT) в текущей ситуации одни компании начнут осваивать новые инструменты быстрее, потому что «надо прямо сейчас», а другие вовсе откажутся от ИИ за неимением бюджета.
Бизнес, который к настоящему времени уже внедрил ИИ инструменты, будет иметь явные конкурентные преимущества.
Во-первых, ИИ во многом минимизирует «потребность в человеке». Сейчас, когда одна часть компаний и, соответственно, сотрудников, не работает, а другая оперативно перешла на дистанционку и имеет некоторый хаос, те, кто давно автоматизировал и наладил свои процессы, может функционировать без существенных изменений. Компании, которые в наибольшей степени зависят от человеческого ресурса, пострадали больше всего. При этом уровень автоматизации процессов прямо пропорционален выживаемости бизнеса после вируса.
Во-вторых, сейчас сокращается спрос на физические товары, сокращается производство, те, кто грамотно работает с данными и всё это время отслеживает поведение и запросы потребителей (сместившиеся и непонятные) сможет держать руку на пульсе, знать, что именно хочет покупатель и в каком объёме, а значит производить более точечно востребованный на рынке товар.
Последствия пандемии – сокращение доходов бизнеса, банкротство/уход с рынка многих игроков и потребность в оптимизации расходов и команд тех, кто остался. Соответственно, возрастёт спрос на ИИ инструменты, позволяющие эффективно управлять командами, следить за работой сотрудников, замещать рутинную работу, планировать расписание.
Кроме того, бизнес, который сейчас оперативно «на скорую руку» перевёл многие сервисы в онлайн, в дальнейшем захочет поддерживать работу в онлайн формате, этого будет требовать клиент. Соответственно, после пандемии возрастёт спрос на ИИ инструменты, связанные с оптимизацией онлайн работы, аналитикой и прогнозами поведения потребителей в онлайн.
Пандемия дала однозначно понять, что во внештатной ситуации те компании, которые, во-первых, имеют более гибкие организационные процессы, во-вторых, имеют инструменты, чтобы «держать руку на пульсе» (понимать клиента, анализировать внешние факторы) и, в-третьих, в меньшей степени зависят от людей, выполняющих рутинные операции – будут не просто более конкурентоспособными, а выживут и займут бОльшую долю рынка на момент, когда внештатная ситуация закончится.
Буквально вчера пригласили на диалог о практической пользе технологий искусственного интеллекта российских и калифорнийских практиков, которые делятся профессиональными и личными мнениями о сегодняшних реалиях ИИ в бизнесе.
Участники:
Максим Прасолов, серийный предприниматель, владелец нескольких стартапов в сфере машинного обучения, в частности, компании, которая создает инфраструктуру для машинного обучения (ML); инвестор.
Юрий Ахметов, основатель и CEO сервиса интеллектуальной видеоаналитики VCloud.AI, в разработке ПО с 2001 г.
Виктор Субботин, основатель компании БЕТА, специализирующейся на разработке ПО на базе нейронных сетей и компьютерного зрения.
-------