Перспективы ИИ в бизнесе

Несмотря на очевидную путаницу и преувеличения при использовании понятия искусственный интеллект (AI), факт стремительно возросшей популярности алгоритмов машинного обучения (ML) оспаривать бессмысленно. Сегодня они применяются все более активно повсюду – от смартфонов до корпоративного ПО – и, по мнению аналитиков, в перспективе эта тенденция только усилится.

Так, по прогнозам IDC, к 2022 г. три четверти крупных компаний будут использовать программные решения с применением ИИ для совершенствования бизнес-процессов и осуществления технологических разработок. К 2024 г., по мнению экспертов IDC, применение ИИ распространится буквально на все сферы бизнеса таких предприятий.

На фоне подобных прогнозов о грядущих изменениях тезисы практической направленности в отношении того, как машинное обучение будет влиять на внутренние бизнес-процессы крупных компаний уже в текущем году, сформулировал Джонатан Вуд (Jonathan Wood), управляющий директор Infor в регионах Ближнего Востока и Африки.

Будет наблюдаться переход от ИИ-ассистентов к интеллектуальным цифровым помощникам, на фоне растущих ожиданий корпоративных пользователей. Ситуация, когда нужно говорить ИИ-ассистенту, что сделать, чтобы он выполнил простое задание или поменял некие базовые настройки в той или иной системе, больше не устраивает эту часть аудитории. В 2020 г. начнется переход к более «человечным» интеллектуальным цифровым помощникам. С помощью ИИ они помощники будут учиться понимать контекст действий пользователя, подсказывать оптимальные последующие шаги (с учетом уже предпринятых действий), находить ошибки и автоматически исправлять вводные данные, полученные от человека. Помощники смогут выстраивать динамичные диалоги и на лету улавливать изменения контекста.

ИИ поможет с определением «новой нормы». В 2020 г. ИИ-платформы бросят вызов традиционному человеческому мышлению в том, что касается корпоративных бизнес-процессов. Технологии переформулируют существующее определение «нормы», а если говорить точнее – некой принятой линии отсчета для многих вещей. Благодаря этому компании смогут с большей эффективностью перестраивать свои бизнес-процессы и проводить подготовку и адаптацию сотрудников. О чем же идет речь? При обработке данных из различных систем автоматизации поставок ИИ-платформы выявили один интересный факт: если пользователю нужно указать ожидаемую дату поставки или платежа, он только в 4% случаев использует «вшитую» в систему дату по умолчанию. Соответственно, в 96% случаев люди вводят собственные даты. Широкое применение систем ИИ позволит отказаться от таких значений по умолчанию во многих бизнес-процессах. Мы сменим точку отсчета и сможем работать быстрее и эффективнее, основываясь на реальных, а не на гипотетических данных. В итоге бизнес будет меньше зависеть от заранее заданных правил, установок по умолчанию и гипотетических допущений, сделанных, например, производителями ПО.

В 2020 г. будут шире применяться так называемые отраслевые шаблоны, и это заметно облегчит использование и внедрение ИИ на производстве. Что такое отраслевой шаблон? Это характерная для отрасли модель конкретного бизнес-процесса. В системах ИИ на производстве подобные шаблоны будут внедряться для повышения эффективности управления запасами запчастей для ремонта, прогнозирования спроса, улучшения работы систем снабжения. Новые технологии позволят строже контролировать качество продукции и соблюдать сроки поставок. В сфере здравоохранения с их помощью будут обеспечивать качественную интеграцию данных из разрозненных приложений, безопасный обмен данными с партнерами, контроль соблюдения законодательства. В розничной торговле ИИ поможет точнее прогнозировать колебания спроса, составлять оптимальные графики отгрузки товаров с учетом заданных параметров. В целом в рознице отраслевые шаблоны в первую очередь повлияют на краткосрочное и долгосрочное планирование.

В 2025 г., по оценкам IDC, как минимум в 9 из 10 новых корпоративных приложений будет встроенная ИИ-функциональность. Но, несмотря на такую впечатляющую пропорцию, претендовать на статус по-настоящему революционных продуктов смогут не более 10% от общего числа разработок.