Багато підприємств у даний час переходять від використання регламентованих процесів на таких роботах, як виробництво та аналітичне тестування, які, насправді, мають мало можливостей для радикальних змін, до більш вільної та відкритої структури алгоритмічних рішень. На практиці AI здатний замінити добре структуровані процеси, значно підвищуючи ефективність і скорочуючи витрати та потреби у ресурсах. У свою чергу, розширення сфери застосування, наприклад, IoT і супутніх йому інтелектуальних технологій, які дійсно можуть забезпечити ефективну роботу бізнесу, дозволять підприємствам, які повністю підтримують зміни і прагнуть навіть до локального масштабування, домогтися істотного успіху у конкурентній боротьбі. В цілому, 2019 рік стане переломним моментом для AI, коли технологія поступово вийде з циклу ажіотажу та почне широко застосовуватися в усіх видах бізнесу, незалежно від сторонніх інвестицій.
Тонкощі та нюанси
Експерти вважають, що, з огляду на останні тенденції, багато не технічних компаній, які створили свою «стратегію штучного інтелекту», тепер будуть зосереджені на вирішенні реальних проблем, що вплинули на показники їх бізнесу. Витративши попередні кілька років на зусилля з оцифрування, щоб привести свої дані до порядку та визначити області можливостей, де AI міг би принести свої плоди, підприємства будуть просуватися вперед за допомогою вже більше перевірених ініціатив і навчання на експериментальному етапі. І лише потім – поетапно та «м’яко» запускати AI для глобального розгортання.
При такому сценарії, наприклад, роздрібний продавець буде фокусуватися на побудові саме тієї моделі AI, яка заточена, перш за все, на пряму або опосередковану взаємодію з клієнтами, – щоб максимізувати присутність усіх каналів і перехід на більш ефективні продажі. Перевага в тому, що відповідні системи прогнозування вказують, насамперед, на приплив або навпаки відтік споживачів, а тому допомагає бізнесу завчасно отримати ранні сигнали про те, що потрібно змінити або вдосконалити свої підходи до просування товару або послуги на певному етапі.
Очевидно також і те, що, скориставшись перевагами оцифрування та штучного інтелекту, підприємства почнуть використовувати свої дані для генерування нових потоків доходів. Створення великих баз даних про транзакції та клієнтську діяльність і партнерські відносини із суміжними галузями промисловості, по суті, можуть дозволити будь-якому бізнесу, що непогано розбирається у даних і штучному інтелекті, фактично перекроїти структуру та свої колишні методики з нуля.
Отже, на переконання аналітиків, оскільки компанії очікують реального впливу бізнесу на інвестиції в технології і персонал, ми побачимо зміщення фокусу зі «стратегії AI» на прагнення до прискореного отримання якісних результатів, «керованих AI». Технологія як така матиме менше значення – матиме значення сам факт її впровадження, адже вона є ключем до розуміння підноготної будь-якого бізнесу та стає його базовим інструментом у досягненні поставлених цілей. З іншого боку, по мірі розвитку AI, підприємства почнуть усвідомлювати, що штучний інтелект сам по собі – ключова інвестиція для трансформації бізнес-процесів і корпоративної культури, а не просто чарівний важіль, який можна використовувати для миттєвого усунення неефективності.
Зміна споживчого сприйняття
По мірі того, як AI виходить за рамки недоступної розкоші та стає обов’язковою умовою конкурентоспроможності та розвитку всіх форм бізнесу, а також по мірі зростання використання пристроїв і послуг на основі AI, вимоги до нього ростуть і з боку безпосередньо споживачів.
Спочатку щоденна взаємодія з AI не виходила за рамки досить примітивного спілкування з цифровими помічниками – чат-ботами. Однак, збільшення кількості таких взаємодій призвело до прискореного розвитку технологій до рівня можливості вирішувати стратегічні питання. Це вигідно не лише бізнесу, але й клієнтам, а тому потреба у контакті з інноваціями стає нагальною для багатьох користувачів. Люди більше не асоціюють технології AI виключно з робототехнікою, голосовими консультантами й автономними автомобілями, що ніколи не ламаються. Люди асоціюють їх з інструментами підвищення продуктивності і прогнозами, що допомагають виконувати повсякденні завдання й покращувати життя. І у 2019 році так званий практичний AI буде спрямований, у першу чергу, на ефективність і підвищення якості послуг. Йдеться, в тому числі, про можливість здійснювати покупки онлайн за максимально зручною схемою підбору товару відповідно до індивідуальних переваг; отримувати максимально ефективне лікування і медичний догляд відповідно до абсолютно точно поставленого діагнозу; розкрити потенціал і таланти учнів за допомогою інноваційних методик в освіті відповідно до реальних вимог до майбутніх кваліфікованих фахівців на ринку праці.
AI стане вигідним майданчиком для реалізації спільних бізнес-інтересів
Оскільки все більше компаній використовують AI для покращення своїх продуктів і послуг та починають покладатися на рішення, засновані на даних, знадобиться час для розробки нових процесів і структур для роботи з такою екосистемою. Наприклад, відділ маркетингу, перш ніж розгорнути глобальне запобігання відтоку клієнтів, хотів би, щоб система стримувань і противаг забезпечувала відсутність «витоку доходів» або заподіяння шкоди клієнтам. Це непросто, коли мова йде про роботу з людськими даними. І, оскільки AI, як і раніше, іноді перетворюється з помічника на «чорну скриньку», виникають певні труднощі у досягненні поставлених цілей.
Утім, тут завжди потрібно враховувати один важливий фактор – час. Для нової екосистеми AI він критично необхідний для того, щоб адаптуватися до нових процесів і структур. Сьогодні бізнес уже добре це розуміє і так само добре вміє цим користуватися. Експерти вважають, що цифрові екосистеми на базі AI будуть розростатися, поступово перетворюючись на вигідні майданчики для реалізації різних бізнес-інтересів. Використовуючи платформи даних і складні технології штучного інтелекту, підприємства зможуть багаторазово нарощувати свої зусилля й реалізовувати глобальні та ретельно налаштовані схеми роботи, що призведе до посилення брендів і продажів.
Все це несе в собі низку ризиків, пов’язаних із маніпуляціями з даними, однак, усі давно обізнані щодо того, що за запуск будь-якої системи AI від початку потрібно братися «чистими руками» висококваліфікованих фахівців.
Конфіденційність даних
По мірі того, як підприємства впроваджують AI у свої системи, процеси та повсякденну діяльність, йому потрібно довіряти, щоб повністю реалізувати його потенціал. Споживачі AI завжди, перш за все, хочуть знати, наскільки він обережний в роботі з конфіденційними даними, чому і як приймає ті чи інші рішення, коли мова йде про проблеми, які впливають на вирішення багатьох питань. З технологічної точки зору це часто важко організувати. Що робить AI корисним, так це його здатність встановлювати зв’язки і робити висновки, які неочевидні, або навіть можуть бути нелогічними для нас. З одного боку, дослідження і бізнес виграють від відкритості, яка не потребує перевірки на об’єктивність всіх оброблюваних даних і використовуваних алгоритмів, з іншого – програють, тому що це підвищує ризик порушення захисту інформації від небезпечних впливів.
У 2019 році, на думку експертів, ці проблеми зіткнуться «лобами», тому як одна частина розробників і споживачів технологій наполягатиме на максимальній прозорості даних, а інша – на їх приховуванні для максимальної конфіденційності. У даній ситуації актуальним для багатьох країн стане загальний регламент захисту даних (GDPR), введений у дію в Європі у 2018 році. GDPR забезпечує захист від рішень, прийнятих машинами, які чинять, зокрема, юридичний або етичний тиск на людський фактор. І, водночас, прагнення великих компаній об’єднувати свої зусилля за допомогою створення спільних відкритих баз даних за допомогою AI, змусить їх жертвувати встановленими заходами й поставить під загрозу багато систем, тому що інформація буде виведена з-під замку й зможе потрапити до рук третім особам.
Забезпечення конфіденційності даних і, в свою чергу, конфіденційності клієнтів, буде не лише хорошою діловою практикою і стратегією управління ризиками, а й, найімовірніше, зовсім скоро стане обов’язковою юридичною вимогою. Технології штучного інтелекту з підтримкою підвищеної безпеки забезпечать основу для всіх додатків і систем, зберігаючи при цьому сувору конфіденційність з використанням криптографії у 2019 році.
Один з найбільш уже популярних варіантів сьогодні – нова технологія безпечних обчислень під назвою гомоморфне шифрування. Даний метод безпечних обчислень є особливим способом шифрування даних, завдяки чому сторонні користувачі можуть збирати цінні відомості, використовуючи методи машинного навчання, в той час як дані продовжують шифруватися, зберігаючи конфіденційність користувачів. На основі саме гомоморфного шифрування та інших інноваційних методів безпечних обчислень будуть рости нові технологічні стартапи, надаючи ще більш персоналізований контент і рекомендації для споживачів.
