Корпоративный искусственный интеллект быстро развивается, и компании переходят к стратегиям ИИ, ориентированным на бизнес, а преимущества ИИ ищут во всей организации.

Автор: Мария Королев, автор CIO

 

Искусственный интеллект стал мейнстримом. Компании во всех отраслях успешно развернули проверку концепции и даже добились успеха во внедрении искусственного интеллекта в производство. Некоторые организации даже внедрили свои стратегии искусственного интеллекта и машинного обучения, при этом проекты распространяются по всему предприятию, дополненные передовыми практиками и конвейерами. Сегодня компании, находящиеся на высших местах кривой зрелости искусственного интеллекта, масштабно используют его технологии.

 

ИИ внедряется на предприятиях и меняет то, как компании рассматривают стратегическую ценность ИИ и где они надеются увидеть реализацию его преимуществ. Вот обзор 10 тенденций корпоративной стратегии искусственного интеллекта, которые эксперты отрасли наблюдают сегодня.

 

1. Искусственный интеллект берется за дело

 

На заре развития искусственного интеллекта проекты полностью управлялись специалистами по данным. У них были данные и алгоритмы, и им была предоставлена свобода действий для поиска способов применения новых инструментов для решения бизнес-задач. Иногда им это удавалось. Сегодня эта динамика изменилась.

 

Бизнес-лидеры извлекли уроки из примеров успешных проектов и стали более осведомленными о том, что искусственный интеллект может сделать для них. В результате компании в настоящее время менее охотно инвестируют в доказательства концепции с неясной бизнес-ценностью, и эта тенденция заставляет бизнес-подразделения все чаще занимать лидирующие позиции при внедрении искусственного интеллекта.

 

«Когда я вижу, что компании успешно внедряют искусственный интеллект, это определяется бизнесом», - говорит Алекс Сингла, глобальный лидер QantumBlack в McKinsey&Co. «Искусственный интеллект и ИТ помогают решать проблемы, но не технологии предлагают решение. Это бизнес, который берет на себя инициативу, говоря: «Я был частью решения, я верю в это, это правильный ответ».

 

Honeywell, например, использует искусственный интеллект во всех своих внутренних операциях и встраивает его в продукты и услуги, ориентированные на клиентов, говорит Шейла Джордан, директор по цифровым технологиям компании.

 

«Мы очень тесно связаны с бизнесом», - добавляет она. «Нами движет ценность. Это будет ценность для клиента. Внутренняя ценность».

 

2. Искусственный интеллект пронизывает все предприятие

 

Когда Джордан пришла в Honeywell два года назад, ее первым крупным проектом было внедрение стратегии хранилища данных для объединения всех данных о транзакциях из всех источников.

 

«У каждой функции, у каждого бизнес-подразделения есть цифровая повестка дня», - говорит она. Например, Honeywell оцифровала все свои контракты. В общей сложности это более 100 000 контрактов, отмечает Джордан, и это дает компании огромное количество данных, которые можно использовать для создания решений искусственного интеллекта практически для любой функциональной области.

 

Например, с помощью искусственного интеллекта все контракты Honeywell теперь могут автоматически пересматриваться в тех областях, где на них влияют проблемы с инфляцией или ценообразованием, говорит Джордан. «Ни один человек не может просмотреть 100 000 контрактов».

 

Аналогичным образом, располагая полными данными о запасах, Honeywell теперь может понять, какие запасы являются отходами, а какие пригодны для повторного использования, и, таким образом, может принимать разумные решения о более эффективном управлении сырьем, говорит Джордан.

 

«Мы видим, как искусственный интеллект появляется в каждой функции», - говорит она. «В финансах, юриспруденции, инженерии, цепочках поставок и, конечно же, в сфере информационных технологий».

 

3. Автоматизация с помощью искусственного интеллекта

 

Компания Honeywell уже третий год реализует агрессивную программу автоматизации. Если есть повторяющаяся задача, компания попытается ее автоматизировать. «В этом году у нас, вероятно, будет 100 проектов», - говорит Джордан. «Это задачи, которые мы автоматизируем во всей глобальной компании».

 

И Honeywell работает над тем, чтобы сделать эту автоматизацию более интеллектуальной, добавляет она. «Мы собираемся внедрить больше искусственного интеллекта в большее количество этих автоматизированных ботов», - объясняет Джордан. «Речь идет о том, чтобы автоматизированный бот стал умнее».

 

Еще одна компания, которая начинала с базовой автоматизации на основе правил, – Booz Allen Hamilton. Сейчас компания продвигается к интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения в эти системы автоматизации, чтобы сделать их применимыми к более широкому кругу задач, говорит Джастин Нерода, вице-президент практики искусственного интеллекта Booz Allen.

 

Люди начинают с простейшей автоматизации, говорит он. «Затем они спрашивают себя: «Что еще я могу автоматизировать?» И обнаруживают, что для этого нужны искусственный интеллект и машинное обучение».

 

По его словам, автоматизация на базе искусственного интеллекта может помочь компаниям справиться с нехваткой персонала или большими объемами работы. «Или половина задачи может быть автоматизирована, и тогда люди смогут выполнить самую сложную ее часть».

 

4. Использование искусственного интеллекта для получения больших преимуществ

 

По словам Сингла из McKinsey, в масштабировании искусственного интеллекта есть важный компонент управления изменениями. Это требует понимания того, как люди будут его использовать, и это исходит не от тех, кто работает в одиночку, а от сочетания специалистов в области технологий, предмета и бизнес-экспертов, говорит он.

 

«Если мне придется вызвать настройщика и сказать ему, чтобы он обратился к трем разным приложениям на основе искусственного интеллекта, шансы на то, что он это применит, ничтожны», - говорит он. «Но чем больше это автоматически внедряется в рабочий процесс, тем больше мы повышаем вероятность успеха. Чем меньше мне придется менять чье-то поведение, тем больше вероятность, что обновления примут».

 

5. Стратегии искусственного интеллекта сменяют друг друга

 

После того, как компании успешно проходят первоначальные доказательства концепции, они часто создают центры передового опыта в области искусственного интеллекта для внедрения технологий и создания талантов, опыта и лучших практик. Но как только компания достигает уровня критической массы, имеет смысл разделить некоторые из этих центров передового опыта и объединить искусственный интеллект, направляя экспертов непосредственно в бизнес-подразделения, где они больше всего нужны.

 

«Для менее зрелых компаний полезно иметь центр передового опыта, в котором размещаются таланты и проходит обучение в рамках всего учреждения», - говорит Сингла из McKinsey. «Без этого у компаний обычно нет возможности масштабироваться. Талантливые люди хотят быть с другими единомышленниками. А менее опытные люди выигрывают от того, что находятся в центре передового опыта, потому что они могут расти или учиться».

 

«По мере того, как вы достигаете уровня зрелости и масштаба в долгосрочной перспективе, преимущество технологов, обладающих как глубокими знаниями в области искусственного интеллекта, так и знаниями в предметной области, становится реальным преимуществом», - говорит он. «Но только, когда у вас есть масштаб».

 

Бизнес-проблемы распределяются, говорит Амол Айгаонкар, инженер Insight.

«Бизнес-проблемы не сосредоточены в одном месте, поэтому нельзя рассчитывать на централизованное развертывание искусственного интеллекта», - говорит он. «Они также должны быть распределены. Но вам действительно нужна централизованная стратегия искусственного интеллекта, привязанная к влиянию на бизнес».

 

Как и многие другие компании, Booz Allen Hamilton начинала с основной группы искусственного интеллекта. «Но в прошлом году мы действительно активно продвигали это», - говорит Джастин Нерода, вице-президент по практике искусственного интеллекта Booz Allen Hamilton. «У нас есть подразделения в компании, где есть такие эксперты в области искусственного интеллекта. Но вы должны набрать критическую массу, прежде чем распространять ее, иначе все это развалится».

 

«Это то, что мы видели в наших собственных организациях и у клиентов, с которыми мы работаем», - добавляет он.

 

6. Искусственный интеллект запускает трансформацию бизнес-процессов

 

Когда компании впервые начинают использовать искусственный интеллект, они часто ищут отдельные этапы в бизнес-процессах, где искусственный интеллект может изменить ситуацию. «Вы разбиваете процесс на части, оцифровываете каждую часть и внедряете искусственный интеллект, чтобы сделать процесс эффективным», - говорит Санджай Шривастава, директор по цифровым технологиям Genpact. «Но, в конце концов, сам процесс остается прежним. Каждая его часть лучше, быстрее, дешевле – но сам он не меняется».

 

Но искусственный интеллект также может коренным образом изменить бизнес-процессы, говорит он. Например, Genpact выполняет большую часть работы по обработке учетных записей для клиентов.

 

«Когда мы применяем искусственный интеллект к счетам-фактурам, мы можем определить, какие счета будут оспорены», - говорит Шривастава. «Мы можем выяснить, какая часть портфеля имеет самый высокий риск».

 

По его словам, благодаря возможностям прогнозирования, доступным с помощью искусственного интеллекта, весь процесс может быть перестроен. «Применяя искусственный интеллект, вы можете подумать о сквозной цепочке создания стоимости и полностью перестроить ее».

 

7. MLOps становится реальностью

 

Согласно отчету McKinsey, опубликованному в конце 2021 года, одним из факторов компаний, получающих наибольший прирост прибыли от искусственного интеллекта, является их использование MLOps.

 

Это следующая большая тенденция в области искусственного интеллекта, говорит Кармен Фонтана, член IEEE, а также руководитель практики облачных и новых технологий в Augment Therapy, компании, занимающейся технологией детской физиотерапии. Фонтана ранее руководила практикой облачных и новых технологий в Centric Consulting.

 

Цель состоит в том, чтобы перенести машинное обучение из теории в производство. «Два-три года назад это была развивающаяся область, и люди думали, что они должны это сделать», - говорит она. «Но мы не часто видели это на практике». Однако сегодня она видит устоявшиеся инструменты и методологии, которые позволяют организациям более тщательно подходить к обучению, развертыванию и мониторингу моделей искусственного интеллекта.

 

«Это имеет большое значение для институционализации искусственного интеллекта и машинного обучения», - говорит Фонтана. «Я наблюдала все это у наших клиентов. Рынок значительно изменился».

 

8. Предприятия прокладывают трубопроводы искусственного интеллекта

 

Booz Allen Hamilton в настоящее время имеет около 150 различных проектов искусственного интеллекта со своими клиентами, говорит Нерода из Booz Allen. Но за последний год компания начала отходить от этой одноразовой модели.

«За последние полтора года мы начали инвестировать в модульные возможности и сквозные конвейеры», - говорит он.

 

Успешный искусственный интеллект требует большего, чем просто работающая модель. По его словам, существует целый процесс, необходимый для поддержания модели с течением времени по мере изменения данных и постоянного совершенствования моделей.

«Самая большая проблема заключается в том, как вы связываете все инструменты вместе», - говорит он. «Мы проводим работу по стандартизации этого и созданию многоразовых элементов для использования в разных проектах».

 

9. Организации стремятся укрепить доверие к ИИ

 

По мере того, как сотрудники и руководители все больше знакомятся с искусственным интеллектом, они все больше полагаются на него при принятии критически важных для бизнеса решений, даже когда эти решения противоречат человеческим инстинктам.

 

Майкл Файндт, стратегический советник и основатель Blue Yonder, недавно работал с крупным британским ритейлером продуктов питания, который боролся с проблемами цепочки поставок, связанными с пандемией. Когда компания использовала ручные процессы для управления своей цепочкой поставок, было много пустых полок, говорит он. Кроме того, ощущалась нехватка людей, обладающих знаниями, способностями и желанием выполнять эту работу.

 

Автоматизированные системы на базе искусственного интеллекта могли бы снизить затраты и повысить производительность. Однако, когда началась пандемия, люди захотели отключить автоматические системы. «Но потом они увидели, что автоматические системы могут адаптироваться гораздо быстрее, чем люди», - говорит он.

 

Поэтому вместо того, чтобы отключать системы, компания расширилась, включив в себя не только магазины, но и распределительные центры. В результате стало меньше пустых полок и меньше пищевых отходов, которые надо было выбрасывать. Кроме того, менеджеры магазинов могли перестать тратить два часа в день на доработку своих заказов и вместо этого тратить больше времени на повышение удовлетворенности клиентов.

 

Есть и другие способы укрепить доверие к ИИ, говорит Файндт. «Некоторые люди настроены критически и не верят в то, что искусственный интеллект может принимать такие же правильные решения, как и они, с их многолетним опытом», - добавляет он. Добавление объяснимости может помочь облегчить некоторые из этих проблем. Объяснимый ИИ – это когда система объясняет пользователям-людям, какие факторы повлияли на принятое им решение.

 

10. Появляются новые возможности для бизнес-моделей

 

В некоторых областях искусственный интеллект начинает создавать возможности, которых раньше никогда не существовало. Автономные транспортные средства, например, могут изменить общество и создать совершенно новые виды бизнеса. Но бизнес-преобразования на базе искусственного интеллекта могут происходить и в меньших масштабах.

 

Например, банк, который требует проверки со стороны человека, не может позволить себе предлагать небольшие кредиты. Затраты на их исследование и обработку будут выше любых процентных доходов, которые может получить банк. Но если бы для оценки и обработки использовался искусственный интеллект, небольшие кредиты позволили бы банку обслуживать совершенно новые группы клиентов без необходимости взимать непомерные ставки.

 

«Эти варианты использования все еще не так распространены», - говорит Джай Дас, президент и партнер Sapphire Ventures. «Они в корне меняют то, как мы ведем бизнес, а предприятия меняются не так быстро».

 

По его словам, ситуация начнет меняться, как только искусственный интеллект и машинное обучение станут инструментами, используемыми каждым работником умственного труда в компании.

«Мы еще не там. Вероятно, пройдет еще лет пять, прежде чем все будут использовать искусственный интеллект и машинное обучение для выполнения своей работы».

 

Ссылка на источник