Время прочтения: 5 мин.

Компании, которые хотят использовать потенциал ИИ, должны помнить, что именно люди определяют направление, в котором новые технологии развиваются и процветают.

Кажется, что технология ИИ научилась делать тоже, что делают люди, лишь быстрее и лучше. От диагностирования онкологических и офтальмологических заболеваний до прогнозирования наводнений, распознавания языка, тона и мимики кандидатов  во время оценки персонала. ИИ сейчас находится на стадии, когда он не только поддерживает точку зрения человека, а принимает все более сложные и точные решения.

По мере дальнейшего совершенствования технологий и изучения того, как лучше сотрудничать с ИИ, взаимодействие между людьми и технологиями значительно повысит креативность – как людей, так и компьютерных программ.

Все мы видим грандиозные достижения и возможности в мире искусства и науки. ИИ создает картины, музыку, поэзию. Картина, созданная с помощью искусственного интеллекта, была недавно продана на Christie’s за 432 500 долларов США.  Стартапы Aiva и Amper разработали методы обучения для создания мелодии по требованию и  вскоре смогут предложить персонализированную музыку. В ближайшем будущем сложный и трудоемкий процесс сочинения и оркестровки аккомпанемента к музыкальной теме, вероятно, будет взят на себя ИИ. Таким образом, «творческий» ИИ может стать следующей вехой на пути к искусственному интеллекту и станет  базой к ассоциативному обучению, развитию эффективных процессов сотрудничества человека и ИИ.

Между тем, нейробиологи и инженеры недавно использовали возможности синтезаторов речи и искусственного интеллекта для разработки системы, которая переводит мысль в узнаваемую речь. Это может привести к новым способам общения компьютера и мозга и, что более важно для нас, лучше понять, как человеческий, так и искусственный интеллект.

Итак, что означает ИИ для вашего бизнеса? Как фирмы могут использовать ИИ, чтобы обеспечить ценность для своего бизнеса?

Выбор идеального решения

Изучая данные с огромной скоростью, ИИ обладает способностью выполнять действия и делать прогнозы с невероятной точностью. Помимо значительного сокращения бессмысленных и повторяющихся задач, ИИ выбирает лучшие бизнес-решения во всех областях: бюджетирование и распределение ресурсов; оптимизация цепочек поставок и взаимодействие с клиентами с использованием анализа настроений и прогнозных значений. Потенциал ИИ будет возрастать в течение следующего десятилетия по мере того, как отрасли и компании адаптируют свои процессы и даже бизнес-модели, чтобы воспользоваться его возможностями.

Сегодня большинство компаний все больше признавая потенциал ИИ, находятся на ранних стадиях внедрения и использования этой технологии. Даже те, у кого есть самые передовые технологии, все еще работают над тем, как их использовать.

Инвестирование в ИИ требует больших затрат (времени, денег, усилий). Для получения максимальной выгоды компаниям необходимо разработать решение, соответствующее их конкретным потребностям. Они также должны понимать, что ИИ — это не слепое внедрение технологий, которые заменяют человеческие ресурсы. Речь идет о повышении ценности и эффективности операций путем создания более гладких, быстрых или точных процессов.

Оценивая значимость решения ИИ, компании должны помнить об основах: учитывать преимущества и затраты технологии, даже если они с трудом поддаются количественной оценке. Хорошей отправной точкой является рассмотрение решений, которые технология автоматизирует (например, инвестиции, закупки, реклама, наем и скрининг и т. д.), а также сравнение с тем, как сейчас принимаются решения в данном вопросе.

Понятие стоимости внедрения решений ИИ не так просто. Наряду со стоимостью технологии существуют скрытые издержки, такие как навыки, которые необходимо будет развивать, организационные изменения, которые могут потребоваться, а также  потенциально возможное обновление бизнеса.

Комплексный подход к внедрению технологий ИИ

Пословица «ИТ плюс старая организация — это дорогая старая организация» еще более актуальна при инвестировании в ИИ. Как и любая другая технология, ИИ требует комплексного подхода. Руководителям необходимо развивать IT-навыки; инфраструктуру ИТ и управление; информационную грамотность; инновационную культуру; нормы, которые соответствуют передовой практике; а также способность согласовывать возможности новых технологий с потребностями  бизнеса. Руководители должны также учитывать новые риски и обязательства, которые ИИ может создать для бизнеса (например, дискриминация, несправедливые решения, неэтичное поведение ИИ, даже риски для здоровья), что может оказаться ключевым для руководителей и совета директоров, поскольку ИИ интегрирован в бизнес-процессы, продукты и услуги.

Хотя машинное обучение способно повысить эффективность работы компаний, оно может также привести к этическим и правовым проблемам, которые необходимо решать на уровне менеджмента.

Определение качества решения

Измерить качество предлагаемого решения также непросто. Многие продавцы обещают решения, которые звучат слишком хорошо, чтобы быть правдой. Однако некоторые решения, которые кажутся невероятными, на самом деле являются правдоподобными. Как вы это оцениваете? Маловероятно, что у компаний есть опыт, чтобы судить о технической стороне технологии ИИ. Однако то, что они могут сделать, — это судить о навыках людей, которые разработали его, и процессах, которым они следовали. Их решения должны включать в себя: надежное качество данных; использование методов машинного обучения;  персонал с опытом разработки решений для машинного обучения; адекватные процессы мониторинга, призванные обеспечить непрерывное улучшение ИИ, в том числе  в пределах приемлемого качества.

Создание надежных процессов обработки данных

ИИ-решение настолько же хорошо, как и данные, которые оно получает. В то время как компании могут привлекать специалистов в области данных и статистики для проверки качества и актуальности данных при внедрении технологии ИИ, важно помнить, что правильный набор данных сегодня может оказаться неверным завтра. Руководители должны сосредоточиться не только на качестве данных во время внедрения, но и на процессах качества данных, встроенных в их компанию. Это обеспечит высокий уровень качества и актуальности используемых данных сегодня и в будущем.

Стремительное развитие ИИ должно вызвать необратимые изменения, которые изменят бизнес – и общество. Те, кто поймет как ИИ может повысить ценность их бизнеса и столкнется с трудностями интеграции, пока внедрение все еще находится в зачаточном состоянии, будут стараться извлечь выгоду из возможностей по мере развития ИИ. Именно руководители должны понимать возможности и проблемы ИИ и переориентировать свой бизнес на разработку новых методов, навыков и процессов, которые позволят им реализовать всю ценность от технологий.