Надёжный ИТ бизнес-партнёр с 2003 года
ИИ: вера сильнее страха?
- Инвестирует ли ваша компания в технологии ИИ? Если да, то планируете ли вы их увеличивать?
- Какие нововведения в бизнес-процессах и кадрах в своей компании вы планируете при использовании цифровых технологий?
- В каких отраслях в России можно ожидать максимального эффекта от инвестиций в технологии ИИ?
- Какие виды деятельности выиграют от применения ИИ?
- Что препятствует внедрению технологий ИИ и получению дохода от инвестиций в них?
На вопросы «БИТа» отвечают эксперты ведущих компаний
«Массовому внедрению технологий искусственного интеллекта препятствуют уровень развития систем и их высокая стоимость»
Алексей Талаев, руководитель департамента прогнозной аналитики и оптимизационного планирования ИТ-компании Navicon
1. Navicon работает на рынке B2B, и в первую очередь нас интересуют те инновационные решения, которые позволят сделать бизнес клиентов Navicon более прозрачным и управляемым, чем сейчас. Поэтому мы видим большие перспективы не в создании человекоподобных механизмов, а в использовании новейших технологий для усовершенствования аналитических ИТ-решений, которые мы предлагаем клиентам.
В частности, мы сосредоточили усилия и инвестиции в области машинного (Machine Learning) и в особенности глубокого обучения (Deep Learning) – основных методов искусственного интеллекта.
На практике самообучающиеся технологии, на наш взгляд, вполне применимы в решении бизнес-задач.
Во-первых, они позволяют проводить интеллектуальный анализ данных, применять методы и инструменты искусственного интеллекта для более глубокой обработки всех типов данных, в том числе неструктурированных (фото и видеоконтента), и нахождения в них скрытых закономерностей. В результате уже накопленные данные служат источником для принятия точных управленческих решений.
Во-вторых, на базе самообучающихся технологий строятся так называемые прогнозные, или предиктивные, системы, позволяющие оптимизировать процесс принятия управленческих решений.
Такие ИТ-решения помогают изучать данные о бизнесе (динамику продаж, внутреннюю кухню и внешние связи), обрабатывать информацию об исторических и текущих событиях, учитывая тенденции рынка, и на основании анализа всего этого массива данных предсказывать вероятность наступления тех или иных событий.
Прогнозированию поддается большинство бизнес-процессов в организации любого масштаба: к примеру, сейчас мы занимаемся прогнозированием покупательского спроса. Примеры прогнозной аналитики уже есть на рынке: например, аптечная сеть «Ригла» внедрила аналитический инструмент анализа эффективности при открытии новых торговых точек.
Абсолютно другое направление AI (artificial intelligence), которое представляет для нас не меньший интерес, – технологии и средства распознавания. В частности, мы экспериментируем с голосовой аутентификацией, дополнительно подтверждающей личность пользователя системы.
Для развития решений из сферы искусственного интеллекта Navicon заключил стратегическое партнерское соглашение с компанией «Экспасофт», которая предлагает рынку набор интеллектуальных сервисов. В ближайшее время мы планируем увеличивать финансирование в технологии AI и развивать пакет решений, базирующихся на них.
3. Первыми на появление инноваций реагируют рекламный и финансовый бизнесы, которые больше, чем компании из других отраслей, зависят от динамики рынка и собственной технологической оснащенности. Рекламодателям ИИ помогает оптимизировать закупку рекламы.
В то же время искусственный интеллект меняет те отрасли, которые тесно связаны с обработкой клиентских данных и коммуникациями с клиентами: ретейл (онлайн и офлайн), телекоммуникации, финансовый и банковский секторы. В итоге повышается лояльность к компании и снижается отток потребителей.
По такому принципу работает, например, технология ABBYY Compreno: при получении обращения от клиента система анализирует его и выдает ответ или же подключает к решению проблемы человека, предварительно подготовив для него отчет.
В итоге бизнес может непрерывно коммуницировать с каждым клиентом без лишних затрат ресурсов, создавая уникальный пользовательский опыт. С другой стороны, мы видим, как растет потребность в ИИ со стороны компаний, исторически далеких от инноваций, – промышленных и производственных предприятий.
Основные задачи, которые для них решает искусственный интеллект, связаны с оптимизацией производственного процесса: прогнозирование длительности цикла производства конкретного продукта, оценка производства для поиска критичных участков, поиск бракованных товаров, предсказание простоев, поломок оборудования и планирование ремонтов и техобслуживания парка техники.
Также ИИ помогает находить лучшие дизайнерские (дизайн упаковки) или конструкторские решения и даже оптимизировать складскую деятельность, чтобы избегать затоваривания складов.
4. Во-первых, ИТ-системы на базе ИИ помогут бизнесу полностью избавиться от решения рутинных задач, а значит, эффективно развивать отношения с потребителями, оптимизировать кадровую работу и заниматься другими вопросами, связанными со стратегическим развитием компании.
Во-вторых, системы искусственного интеллекта обладают огромным аналитическим потенциалом. При этом нужно понимать, что искусственный интеллект никогда не заменит человека.
Да, «алгоритмический» бизнес, который мы увидим в ближайшие 5-10 лет, на 70-80%, вероятно, будет цифровым. Но технология в бизнесе будет предназначена для повышения производительности сотрудников, выполняющих творческие, креативные задачи. Система будет подсказывать руководителю оптимальное управленческое решение с учетом анализа многочисленных факторов и событий, однако та же система никогда не будет принимать решение за него.
Статья опубликована на сайте журнала «БИТ. Бизнес&Информационные технологии».
