Ключові тенденції AI у 2019 році
Більшість західних експертів зійшлися на думці, що у наступному році предметом підвищеної уваги і споживання стане поглиблене машинне навчання. Передбачається також, що на розвиток саме цього напрямку AI зроблять ставку й безпосередньо розробники інтелектуальних технологій і відповідного програмного забезпечення. Тенденція зумовлена тим, що вже сьогодні потенційні користувачі готові вкладатися у можливість обслуговування клієнтів і просування своїх продуктів і послуг за допомогою використання таких систем. Метод поглибленого навчання поголовно використовується з метою автоматизації ряду базових і специфічних послуг у всіх видах бізнесу, а також повсюдно застосовується у побудові ефективних маркетингових кампаній. На думку експертів, «вузьконаправлений AI», що стандартизує та систематизує певний набір бізнес-процесів, програє технології поглибленого машинного навчання, так як остання здатна не просто вирішувати стандартні завдання в рамках поставлених задач, а й сприяє загальній цифровій трансформації галузей у цілому.
Передбачається, що у 2019 році також стануть більш відкритими джерела даних для розробників машинного навчання. Так як ефективність рішень AI фактично прямо залежить від початково закладених у технологію даних, то при створенні додаткових додатків штучного інтелекту або моделей глибокого навчання кількість цих даних доведеться не лише збільшувати, а й робити максимально доступними – як для розробників, так і для споживачів. На сьогоднішній же день проблем із цим немає тільки у великих корпоративних компаній, таких як Amazon чи Google. Більш скромніші компанії або ж незалежні розробники розкішшю у вигляді гігантської кількості всіх необхідних для успішної роботи даних не володіють, використовуючи лише переваги тих їх наборів, які є у відкритому доступі.
Втім, експерти вважають, що вже найближчим часом проблема буде вичерпана, і великі підприємства почнуть ділитися своїми даними та програмами, з яким вони працюють, замість того щоб намагатися зберігати свої власні дані у секреті. По мірі того, як AI ставатиме звичною нормою в рамках свого застосування, компанії будуть мати можливість обмінюватися даними з постачальниками з метою розширити можливості машинного навчання та навчити AI засвоювати уроки не лише з бізнес-даних, а й з усієї клієнтської бази розробників. Притому переваги такого спільного використання доступної інформації, на думку аналітиків, у будь-якому випадку переважують ризики, які, в першу чергу, пов’язані з її безпекою.
Обіцяють, що компанії різного рівня, розробники і постачальники програмного забезпечення також будуть частіше відкривати дані для розширення партнерських можливостей. Це буде особливо ефективно в рамках автоматизації за допомогою AI глобальних процесів у сферах економіки, політики, промисловості. Необхідні дані для автоматизації також можна буде придбати. Найбільшу цінність, безумовно, матимуть безпосередньо програмне забезпечення та інтелектуальні програми, здатні змусити технологію працювати. Конкуренція на цьому ринку послуг буде жорсткою – будь-яка перевага, яку зможе отримати постачальник, матиме вирішальне значення. Втім, це також піде на користь підприємствам поза областю програмного забезпечення, які почнуть впроваджувати AI в загальні бізнес-процеси завдяки тому, що технології і дані стануть доступніші та більш масштабовані.
Безпосередньо саме впровадження штучного інтелекту в бізнесі буде прямо залежати навіть не від його потреб, а більше від розробників, особливо великих гравців на ринку технологій. Вже сьогодні існують такі глобальні платформи і веб-сервіси, як Amazon (AWS), Google Cloud Platform і Microsoft Azure. Вони мають комплексний ряд прогресивних машинних і поглиблених API-інтерфейсів і мікросервісов, які дозволяють підприємствам легко розгортати AI у бізнес-операціях. Дані рішення універсальні, економічно ефективні, прості в установці та супроводі, а тому матимуть безумовні переваги поряд из пропозиціями інших постачальників.
Нарешті, автоматизація процесів робототехніки (RPA) стане ще більш актуальним і затребуваним процесом у 2019 році. Ця технологія все ще перебуває в зародковому стані, але однозначно матиме значний вплив на управління бізнес-процесами, стверджують західники. RPA заточене на інтелектуальних роботів, які отримують доступ до програмного забезпечення, що використовується в бізнесі, і автоматизує всі можливі процеси за наявності необхідної кількості даних. Перевага систем RPA в тому, що вони дуже прості у збірці, налаштуванні й навчанні. Ці рішення можуть усунути людські помилки та допомогти IТ-командам зосередитися на більш важливих процесах, замість того, щоб витрачати час і енергію на поліпшення незначних, але необхідних аспектів галузі.
Тенденції цифрових платформ у 2019 році
Цифрові платформи постійно розвиваються, і 2018 рік відкрив шлях більш децентралізованим мережам, гібридним/цифровим бізнес-моделям і стороннім партнерським відносинам всередині підприємств. Ці зміни, безсумнівно, вплинуть на технології PaaS і IaaS, а також на успіхи фахівців з продажу, маркетингу та ряд бізнес-процесів у цілому, змінивши спосіб взаємодії в рамках відносин B2B.
Сьогодні розглядаються наступні ключові тенденції цифрових платформ:
- Мікросервіси
Популярність мікросервісів різко зросла у 2018 році і буде продовжувати рости у 2019-му. Багато підприємств починають переносити «успадковані» додатки до цифрового середовища, а корпоративні компанії продовжать вкладати фінанси у вивчення можливостей, що пропонують хмарні та гібридні архітектури. - Безсерверне обчислення
Безсерверне обчислення дозволяє компаніям залучати додаткові ресурси та партнерів для управління всіма основними бізнес-функціями з використанням моделі оплати по мірі аналізу поточних фінансових і виробничих процесів. Високий рівень ефективності та можливість зниження витрат роблять такий спосіб обчислення одним із найбільш затребуваних. - Цифрові екосистеми
Цифрові екосистеми будуть зосереджені на поліпшенні якості обслуговування клієнтів і досягненні ефективних результатів у ключових бізнес-процесах. На сьогоднішній день це фактично невід’ємна частина багатьох підприємств і їх життєдіяльності, а також найбільш економічно обґрунтований підхід до вирішення питань організації, систематизації, аналізу, розподілу та зручності використання даних.
Про що говорить статистика?
- 82% бізнес-першопроходьців в області корпоративного штучного інтелекту наприкінці 2018 року заявили про позитивну рентабельність інвестицій у відповідні проекти;
- 69% підприємств у світі стикаються з «середнім, великим або екстремальним» недоліком навичок при пошуку кваліфікованих співробітників для роботи у проектах на базі AI;
- 63% підприємств у світі впровадили або спробували впровадити технологію машинного навчання, що робить цю категорію найпопулярнішою з усіх технологій штучного інтелекту у 2018 році;
- 59% підприємств у світі використовують корпоративне програмне забезпечення з підтримкою штучного інтелекту, спеціально розроблене для забезпечення аналізу, оптимізації циклів продажів і робочих процесів;
- 37% світових компаній-лідерів із використання AI повідомили, що інвестували понад 5 млн.дол. у когнітивні технології.
