Искусственный интеллект захватил воображение каждого, но что мы можем ожидать от технологии? Недавний опрос, в котором приняли участие более 550 руководителей IBM, обнаружил широкую поддержку сверху - каждый хочет в полной мере использовать AI, чтобы повысить скорость и возможности своего бизнеса. В то же время ИИ все еще находится на ранней стадии. Более половины руководителей все еще либо проводят эксперименты, либо проводят испытания на ограниченной основе в своих организациях, а каждый седьмой находится на стадии планирования.
Прежде чем предприятия начнут вкладывать большие суммы средств в подходы ИИ, важно понять, где ИИ может оказать наибольшее влияние. В своей последней книге «Эра ИИ» Адам Риккобони, основатель консалтинговой компании ИИ «Критическое будущее», исследует области, в которых ИИ уже имеет значение, и где мы находимся в эволюционном масштабе ИИ.
В настоящее время ИИ может извлечь выгоду из множества областей бизнеса. Riccoboni определяет ключевые области бизнеса, в которых ИИ может применяться для расширения или увеличения возможностей:
Управление цепочками поставок
Проблемы, которые необходимо преодолеть: «Улучшить видимость, найти слабые звенья, сопоставить спрос с производством, управлять поставщиками»
Что будет делать ИИ: «Управляющее программное обеспечение автоматически реагирует на масштабирование цепочек поставок в ответ на реальный или прогнозируемый спрос. Прогнозирующий интеллект прогнозирует спрос. Машинное обучение в сочетании с устройствами IoT и интеллектуальными мониторами автоматически маркирует неисправные звенья в поставках».
(Потенциал ИИ в цепочке поставок более подробно рассматривается в этой недавней публикации .)
Продажи
Проблемы, которые необходимо преодолеть : «Откройте для себя новых клиентов, найдите возможности перекрестных продаж / перепродаж».
Что будет делать AI: «Аналитические системы исследуют существующие графики клиентов, чтобы найти новых клиентов. Виртуальные агенты по продажам могут взаимодействовать с клиентами».
маркетинг
Проблемы, которые необходимо преодолеть : «Создавайте кампании, отслеживайте эффекты кампаний, ориентируйте и персонализируйте рекламу».
Что может сделать ИИ: «Ранжировать или кластеризовать существующих клиентов в соответствии с интересами. Получать отчеты об эффекте кампании. Выявлять выгодные области продукта. Захватывать настроение продукта и концепции трендов».
операции
Проблемы, которые необходимо преодолеть : «Предсказать обслуживание и риски, оптимизировать производственные линии».
Что ИИ сделает: «Оцените вероятность отказа или время до отказа производственных компонентов. Машинное зрение обеспечивает автоматические визуальные проверки. Кадровые системы учатся на данных сотрудников и прошлых результатах, чтобы распределить лучших из имеющихся сотрудников».
IT
Проблемы, которые необходимо преодолеть : «Предотвратите кибератаки, создайте интеллектуальное программное обеспечение».
Что будет делать AI: «Предсказывать и предотвращать запросы на обслуживание. Постоянно тестировать развертывания с помощью интеллектуальных инструментов. Отслеживать сетевой трафик и топологии».
Отдел кадров:
Задачи, которые необходимо преодолеть : «Определить таланты, провести интервью, оценить результативность».
Что будет делать AI: «Исследуйте социальные / бизнес-сети, такие как LinkedIn, и составьте списки кандидатов с помощью AI для обработки графиков. Обрабатывайте внутренние коммуникации с помощью инструментов анализа настроений.
финансов
Проблемы, которые необходимо преодолеть : «Отчет о тенденциях, выявление мошенничества, кредитный риск, пересмотр контрактов».
Что будет делать ИИ: «Фильтровать и уточнять объемные финансовые отчеты. Предсказывать и отмечать возникающие проблемы, такие как непредвиденные убытки, растущий бюджет или проблемы с денежными потоками. Виртуальные финансовые агенты общаются с поставщиками».
Но ИИ означает гораздо больше, чем просто повышение интеллекта в узких диапазонах бизнес-функций. В конечном итоге это означает новые способы ведения бизнеса. Революция ИИ пройдет через четыре этапа, и мы просто переходим ко второму этапу, заявляет Риккобони. Вот что ожидать, когда разворачивается революция ИИ:
ИИ Интернет / Бизнес: Мы уже на этом этапе, утверждает Риккобони. И, как показывает вышеупомянутое исследование IBM, по крайней мере половина предприятий, по крайней мере, экспериментируют с ИИ на каком-то уровне - 85% топ-менеджеров видят ИИ в качестве бизнес-императива.
Восприятие ИИ: «Восприятие ИИ - это все о машинах, начинающих« видеть »мир», - говорит Риккобони. «Раньше машины ИИ были глухими и слепыми. Машина не могла интерпретировать аудио и визуальные эффекты. С технологической точки зрения ИИ уже способен видеть, говорить, слышать и многое другое. Следующая волна ИИ произведет революцию в том, как мы воспринимаем и взаимодействуем с нашим миром, стирая грани между цифровым и физическим мирами ".
Автономный ИИ: Риккобони говорит, что его не следует путать с автоматическим ИИ. «Автономный ИИ может самостоятельно учиться и действовать самостоятельно. Текущие роботы автоматизированы, потому что они могут повторять действие, но они не могут принимать решения или импровизировать. Но по мере развития машин - и ИИ Восприятия вместе со зрением, касание и оптимизация от разработки данных - машины станут особенно полезными ».
ИИ на уровне человека: это предельная прогрессия ИИ, который на самом деле является искусственным общим интеллектом, или АГИ, - в котором машины достигают «суперинтеллекта», в котором они будут способны понимать и решать проблемы с невероятной скоростью. Нам все еще предстоит пройти долгий путь, поскольку ИИ, как мы знаем, в настоящее время находится в сфере «узкого ИИ», объясняет Риккобони.
Наконец, Riccoboni предоставляет некоторые профориентационные рекомендации для профессионалов, стремящихся построить карьеру в возрасте AI. В то время как есть много возможностей, возникающих в результате развития систем ИИ - ИИ и науки о данных, например, Риккобони советует профессионалам сосредоточиться на том, чтобы быть универсалами, а не специалистами, чтобы подготовиться к этому новому миру. «Человеческое творчество является областью сравнительного преимущества перед ИИ из-за его универсальности. Эмпатия - это узкий навык, поэтому ИИ может быть обучен этому. Но когда эмпатия означает возможность соединять точки между доменами, машины не могут справиться с этим». . Вместо того, чтобы изучать узкие технические навыки, нам нужны универсальные, универсальные, общие навыки ».