Искусственный интеллект 24/7: как бизнес будет применять технологию в 2020 году

Компании, как показали результаты исследования PwC, находятся на разном этапе внедрения искусственного интеллекта: 42% опрошенных руководителей отметили, что в их структуре изучают варианты его использования, менее четверти – уже используют эту технологию в пилотных проектах по отдельным направлениям. Широко и в разных областях задействуют искусственный интеллект в компаниях, где трудятся 18% респондентов. 13% руководителей сообщили, что их структуры только планируют так развернуть работу.

Опросив более тысячи руководителей компаний, аналитики выделили пять возможностей новых технологий, которые имеют важнейшее значение для компаний в 2020 году:

• управление рисками, предотвращение противоправных действий и кибербезопасность – 38%;
• автоматизация рутинных задач – 35%;
• содействие сотрудникам в принятии оптимальных решений – 31%;
• сбор прогностической информации – 30%;
• автоматизация клиентских операций – 30%.

Пять приоритетных задач и алгоритмы действий

Освободиться от рутины с помощью ИИ. Делегирование стандартных задач искусственному интеллекту, как считают аналитики PwC, уже сейчас позволяет заметно снизить затраты. Например, когда программа занимается извлечением информации из форм налоговой отчетности, на которые ранее тратилось много человеко-часов. Подтвердилось их наблюдение и в ходе опроса: 35% респондентов отметили эту возможность как одну из ключевых для них в текущем году. Рост эффективности (44%) и  увеличение производительности (42%) отметили участники опроса после инвестиций в искусственный интеллект.

Аналитики выделяют следующие форматы, которые в будущем позволят решать рутинные задачи: новое поколение голосовых помощников предприятия (поиск информации), чат-боты и рекомендательные движки (для моделирования бизнес-процессов), система обнаружения (для выявления злонамеренного поведения в программном обеспечении).

Пока респонденты расходятся в оценке возможных сценариев развития искусственного интеллекта: 46% руководителей предполагают, что это приведет к перекраиванию географии рынков, только 12% планируют коренным образом изменить свою или другие отрасли.

Для плавной передачи рутинных процессов ИИ компаниям необходимо:

• разработать «приемную стратегию» по определению областей, в которых искусственный интеллект может оказать самое большое воздействие на бизнес, и формировать компетенции, необходимые для успешного использования технологии;
• создать централизованный орган контроля, сфера деятельности которого охватит не только искусственный интеллект, но также данные, аналитику и автоматизацию;
• разработать систему ключевых показателей эффективности для всей компании, чтобы поддержать процесс внедрения искусственного интеллекта.

Свобода в обучении – новая корпоративная мантра. Старая форма повышения квалификации с акцентом на освоении изолированной технологии не подходит для подготовки сотрудников к масштабному использованию искусственного интеллекта, отмечают авторы исследования PwC. Данные опроса показали, что 50% руководителей понимают, как важно дать сотрудникам  возможность оперативно применить на практике новые знания. Такой подход, как отмечается в обзоре, способствует развитию у сотрудников цифрового мышления и готовит к работе с искусственным интеллектом. 

Обучение должно быть разнонаправленным, уверены авторы исследования, например – организация курсов по базовым бизнес-навыкам для специалистов в анализе данных. Подобный взгляд на обучение способствует налаживанию коммуникации между разными подразделениями, а также помогает выделить этапы, где внедрение ИИ необходимо. Технология и автоматизация процессов – необязательно повод для найма большого количества новых сотрудников, так как ресурсы возможно найти и в своем же штате. Исследование PwC показало, что 38% респондентов внедряют программы аттестации для своих специалистов по сбору и анализу данных и сотрудников с более продвинутыми навыками в области ИИ.

Создать современный и отвечающий вызовам современности формат обучения специалистов помогут следующие действия: 

• определить, какие навыки требуются, и предоставить сотрудникам возможности (в том числе цифровую платформу) для применения, совершенствования и обмена опытом;
• дать сотрудникам возможность управлять своим обучением, как только руководители зададут направление и цели;
• сформировать «многоязычные» рабочие группы для более оперативного взаимодействия между специалистами с различными навыками.

Риски и контроль – взгляд будущего. Компании склонны недооценивать проблемы и риски, которые может повлечь внедрение технологии искусственного интеллекта. Исследование показывает, что 85% опрошенных руководителей (активно работающих с ИИ) уверены, что их компании принимают достаточные меры для защиты от рисков. Однако только около одной трети респондентов в полном объеме занимались этим вопросом.

Предвзятость, объясняемость, кибербезопасность и этика – эти вопросы занимают умы общественности и бизнеса. Авторы исследования считают, что снизить риски в работе поможет интеграция процессов, внедрение инструментов и средств контроля. При этом сотрудники, несмотря на то, что технологии их будут постепенно разгружать, остаются важной частью режима безопасности.

Компании, как отмечается в обзоре PwC, проявляют готовность к сотрудничеству по этическим аспектам с клиентами, коллегами, регулирующими органами и технологическими компаниями. Аналитики оценивают это как положительную тенденцию, так же как и наличие у большинства компаний общекорпоративного органа управления искусственным интеллектом. При этом не менее 16% руководителей пояснили, что делегируют полномочия по разработке стратегии и управлению искусственным интеллектом отдельным бизнес-подразделениям и функциям. Подобный подход, если компания не будет соблюдать строгие меры предосторожности, по мнению аналитиков PwC, может привести к проблемам безопасности.

Минимизировать риски при внедрении искусственного интеллекта компании помогут следующие действия:

• наладить взаимодействие специалистов из различных подразделений и функций, а ответственность органа управления должна охватывать все предприятие;
• разработать надлежащие стандарты, средства контроля, тесты и системы мониторинга по всем аспектам рисков, связанных с технологией ИИ;
• принять меры для поддержания эффективной деятельности, например, автоматизировав процессы управления, которые могут проверяться человеком.

Встроить технологию в операционную деятельность без потерь. Технология искусственного интеллекта зависима от данных, ее мощность возрастает по мере того, как растет объем качественных данных и количество источников. Наибольшую эффективность, считают исследователи, искусственный интеллект показывает при функционировании в режиме 24/7, когда он является полноценным элементом операционных систем.

Компании, как показывают данные опроса, уделяют этому направлению особое внимание.  В список приоритетных задач руководители включают интеграцию данных, технологий искусственного интеллекта и информационно-аналитических систем. Сложность внедрения ИИ, которую нельзя недооценивать, по словам исследователей, заключается в разнице между этой технологией и программным обеспечением: в первом случае работа строится на правилах кодирования, во втором – в основе лежит подход «тестируй и учись».

Наблюдая, как данные в глазах компаний приобретают все больший вес, аналитики отмечают, что присвоение меток все еще остается наименее важной задачей для руководства. Несмотря на то, что формирование массива защищенных и качественных данных, как говорится в исследовании PwC, важный момент на старте внедрения ИИ, даже когда речь идет только об одном подразделении.

Компания может добиться качественного включения в операционную деятельность путем:

• встраивания решения на базе ИИ в уже существующий комплекс информационных технологий, обеспечивая его взаимодействие с производственными приложениями;
• создания новой функциональной возможности, объединяющей компетенции в области науки о данных с программной инженерией и ИТ-операциями;
• сбора для модели точных, стандартизированных, помеченных, полных, объективных, защищенных и соответствующих нормативным требованиям данных.

Бизнес модель под ИИ и гибкая стратегия. Технологический аспект, как выяснилось в ходе исследования, признается звеном руководства наименее сложной проблемой в процессе внедрения искусственного интелллекта. Первые позиции в этом плане занимают оценка доходности инвестиций (39%), утверждение бюджета (36%) и обучение сотрудников навыкам работы с новой технологией (36%).

Оптимальным моментом для внедрения технологий, как считают аналитики PwC, может стать реализация крупных стратегических инициатив. Однако данные исследования показывают, что даже когда технология на первом этапе автоматизирует только рутинные процессы, это постепенно приведет к пересмотру всей бизнес-модели. Аналитики предрекают, что руководителям, чьи компании уже встраивают компетенции в решение на базе ИИ, стоит задуматься над пересмотром бизнес-модели. 

Компании могут изменить бизнес-модель и стратегию при работе с ИИ следующим образом:

• оценить создаваемую выгоду для потребителей и определить, как компания будет использовать это;
• монетизировать активы данных и приобретенные компанией компетенции в конкретной сфере;
• строить подход к разработке стратегии с учетом возможностей ИИ, что обеспечит более динамичное развитие и повысит устойчивость компании к изменениям на рынке.