Чого чекати від AI найближчим часом?
- Машинне навчання виведе одну з найпопулярніших технологій – обробку природної мови – на якісно новий рівень. А тому всілякі боти на базі нейронних мереж – від «домашніх» голосових помічників до виробничих інтелектуальних «контролерів» – стануть ще «ближче» до людей і будуть користуватися повсюдним попитом.
- З огляду на підвищену увагу до заходів безпеки в рамках застосування інновацій, штучний інтелект і пов’язані з ним технології стають все більш відкритими і прозорими день у день. Це робить їх не лише доступними в усіх можливих сферах діяльності, але й зміцнює довіру з боку користувачів. З урахуванням унікальних можливостей AI, це робить його фактично обов’язковою умовою працездатності будь-якого підприємства.
- 2018 рік показав, наскільки ефективно та спритно AI конвергується з іншими розвиненими технологіями: IoT, ERP-рішення, блокчейн, інтелектуальна аналітика, хмарні сервіси, смарт-додатки та девайси. У 2019 році подібний симбіоз стане трендом з огляду на те, що багато пілотних проектів, побудованих на подібній конвергенції інновацій, показали більш ніж високі результати продуктивності й зростання споживання.
- Тенденція жорстких обмежень у використанні вихідних даних для створення і формування нових рішень в області AI за останній рік плавно трансформувалася у тенденцію максимальної відкритості до вже існуючого програмного забезпечення та інтелектуальних розробок. Багато платформ і хмарних сервісів, а також давачі обробки й передачі інформації стали доступними до використання з метою досягнення глобальних цілей технологічного прогресу. Це дозволяє бізнесу формувати нові, більш ефективні рішення і, при цьому, стимулює зростання інвестицій в удосконалення старих підходів.
- RPA – роботизована автоматизація виробничих і бізнес-процесів – хоч і не нова й завжди була затребуваною, наближається до піку свого розвитку та повсюдної актуальності. На даному етапі велика частина RPA будується на системних повторюваних діях, заснованих на запрограмованих правилах з метою вирішення конкретних завдань. Однак, уже незабаром, завдяки новим можливостям AI, дана технологія зможе одночасно керувати куди більш тонкими нюансами, рефлексуючи на будь-які зміни й коливання у розпізнаванні складних шаблонів. Згідно з останніми прогнозами McKinsey, можливий економічний ефект від даної технології збільшиться до 6,7 трлн. дол. уже до 2025 року.
- AI отримає більше незалежності та самостійності у спілкуванні зі споживачами й стане відповідальним за вирішення більшої частини питань, пов’язаних із клієнтськими запитами та їх обробкою. Вже сьогодні нейронні мережі, задіяні у таких сервісах, практично не потребують комплексного контролю та внесення правок у роботу з людьми.
Пріоритети в області AI для бізнесу, які не можна ігнорувати
- Структуризація та систематизація
Провідні світові компанії не просто використовують, а вже починають впроваджувати свої власні розроблені моделі AI у виробництво, щоб управляти операціями з метою поліпшити процес прийняття рішень і надавати прогнозні дані людям у кожній функції. Якщо ви серйозно ставитеся до штучного інтелекту, формалізуйте свій підхід і розробіть можливості для всієї компанії, щоб основні та навіть менш значні проекти могли бути об’єднані в єдине ціле для ефективної роботи з аналітичними технологіями. - Розміреність і поетапність
Унікальні можливості AI – хороший привід його впровадити, але цього недостатньо для того, щоб робити це занадто швидко та імпульсивно. Якщо все зроблено правильно й неквапливо, розробка будь-якої моделі AI для одного конкретного завдання може поліпшити існуючий процес або вирішити чітко визначене бізнес-завдання, одночасно створюючи потенціал для масштабування в інші частини підприємства. Тут важливо враховувати один цікавий факт щодо алгоритмів AI, який може здивувати бізнес-користувачів: цих алгоритмів насправді не так багато на сьогоднішній день. І ці ж алгоритми здатні вирішувати більшість бізнес-задач, відомих на сьогоднішній день. Тому, якщо ви можете успішно застосовувати їх в одній області вашого бізнесу, то зможете використовувати їх і в інших. Але робити це потрібно не наскоком. AI придатний для прискорення роботи будь-яких підрозділів компанії, таких як обслуговування клієнтів, маркетинг, податки та управління ланцюгами поставок, які також споживають величезні обсяги неструктурованих і напівструктурованих даних. Мета полягає в тому, щоб створити портфель багаторазово використовуваних «будівельних» алгоритмічних блоків для швидкої окупності інвестицій і вибору потрібного моменту для масштабування. - Інфраструктура та обслуговування
Коли ініціатива AI походить безпосередньо від розробників, – вона найчастіше отримує широку підтримку та масштабованість. Коли ініціатива AI походить від бізнесу, – проекти найчастіше мають вузьку обмежену спрямованість. В обох випадках окремі групи можуть створювати дублюючі або несумісні зусилля, а це марна трата часу, якщо немає чіткої узгодженості дій. Будь-яке впровадження вимагає стратегії, пілотної моделі проекту, підготовленої платформи даних, інфраструктури та фахівців, здатних забезпечувати її роботу, розвиток і стабільність. Останні особливо важливі, так як навіть кваліфіковані фахівці в окремих випадках не завжди розуміють параметри і принцип роботи алгоритмів AI. Але при цьому – зобов’язані вирішувати ці проблеми. - Інвестиції у дослідження
По мірі розгортання AI більшості співробітників будь-якої компанії знадобиться навчання для користування всіма додатками та аналітичними інструментами, для управління даними та дотримання заходів безпеки. Забезпечити «повну готовність» на перших парах вдається далеко не завжди, але ті підприємства, які не шкодують фінанси на додаткові дослідження технологій ще до їх безпосереднього впровадження, – завжди опиняються безпрограшній ситуації. Такий підхід не завадить як на старті запуску проекту на базі AI, так і в процесі його реалізації. Інновації вимагають постійного контролю та вивчення.
