Согласно последнему международному исследованию McKinsey “The State of AI in 2021”, количество компаний, внедряющих ИИ продолжает расти даже несмотря на то, что в первый год пандемии COVID-19 бюджеты на ИИ значительно сократились. По мере роста интереса к ИИ, инструменты и подходы к ИИ становятся все более сложными. В ходе исследования был подробно изучен опыт компаний, получивших наибольший экономический эффект от внедрения. Оказалось, что такие компании применяют как базовые, так и новейшие практики в ИИ, как, например, MLOps. Кроме того, эти компании чаще, чем менее успешные в ИИ, используют облачные технологии и проводят мероприятия по снижению рисков ИИ, - область, в которую зачастую инвестируется меньше ресурсов.
Внедрение ИИ в бизнес-процессы
Результаты исследования 2021 года свидетельствуют о том, что практика внедрения ИИ в бизнес-процессы становится более распространенной: 56% респондентов сообщили о использовании ИИ по крайней мере для выполнения одной задачи относительно 50% в 2020 году. Опрос показывает, что в 2021 году интерес к ИИ увеличился в большинстве компаний со штаб-квартирами в развивающихся странах, в том числе в Китае, на Ближнем Востоке и в Северной Африке: 57% респондентов сообщили о работе с ИИ по сравнению с 45% в 2020 году. Самые высокие показатели роста популярности ИИ наблюдаются в индийских компаниях, за которыми следуют компании Азиатско-Тихоокеанского региона.
Согласно последним двум опросам (2020 и 2021), бизнес-направления, в которых внедрение ИИ наиболее распространено: обслуживание, разработка продуктов и услуг, маркетинг и продажи, хотя самые популярные кейсы охватывают целый ряд функций. Топ-три задачи ИИ в бизнесе: оптимизация операций обслуживания, улучшение продуктов с ИИ и автоматизация контакт-центров, а наибольший рост интереса к ИИ приходится на распределение маркетингового бюджета и расчета эффективности расходов компании.
Исследование также показало, что ИИ продолжает приносить компаниям положительные экономические эффекты. Так, если в прошлом году о росте прибыли благодаря ИИ на 5 и более процентов сообщили 22% респондентов, то в 21 году эта доля увеличилась до 27%.
Респонденты отметили, что показатель экономии затрат благодаря ИИ значительно вырос по сравнению с предыдущим годом. В то же время уровень дохода от ИИ остался стабильным или даже немного снизился по некоторым направлениям.
Представители компаний также отметили, что считают ИИ перспективной технологией, а две трети опрошенных рассказали о планах увеличивать инвестиции в ИИ в течение следующих трех лет.
Факторы, влияющие на экономический эффект от внедрения ИИ
В ходе исследования специалисты McKinsey попытались понять причины почему у одних компаний показатели от внедрения ИИ выше, нежели у остальных. Компании, указавшие не менее 20% прибыли до вычета налогов организациях благодаря ИИ, специалисты McKinsey обозначили как “наиболее успешные в ИИ”. По мере того как технология становилась все более популярной среди компаний, исследователи проводили новые опросы о использовании передовых подходов к ИИ, в частности о практике MLOps. MLOps - это современный подход к внедрению разработанных моделей в бизнес-процессы, основанный на получении дохода, который появился в последние несколько лет. Компании, отметившие более низкие показатели эффективности ИИ, часто обращаются к основным методам разработки ИИ и гораздо реже к продвинутым. В то время как компании, отметившие наивысший экономический эффект от внедрения технологии, чаще используют как базовые подходы к ИИ, так и более продвинутые.
Исследование показывает, что использование передовых практик в ИИ помогает наиболее успешным в ИИ компаниям осуществлять более квалифицированную работу в области ИИ, что приводит к лучшим результатам, большей эффективности и предсказуемым затратам на ИИ. Треть компаний с высокими показателями сообщили, что стоимость разработки ИИ-моделей оказалась такой, как они ожидали, или даже ниже. Половина всех остальных респондентов заявили, что затраты на ИИ-проекты оказались выше, чем ожидалось. В будущем компании с высокими показателями, вероятно, могут еще больше оторваться от других компаний, поскольку обе группы планируют увеличить бюджеты на ИИ примерно на одинаковую сумму.
Результаты опроса также показывают, что компании с высокими показателями могут повысить эффективность ИИ за счет использования облачных технологий. Так, наиболее успешные внедренцы ИИ используют облачную инфраструктуру гораздо чаще, чем их коллеги: ИИ-процессы в их компаниях в 64% случаев выполняются в облаке против 44% в остальных. Кроме того, использование облачных технологий дает большее количество возможностей для ИИ. Например, представители наиболее успешных в ИИ компаний рассказали, что они в два раза чаще используют облако для обработки естественного языка и распознавания лиц.
Управление рисками ИИ
Независимо от показателей эффективности ИИ в компании, управление рисками остается областью, в которой всегда есть место улучшениям. Кибербезопасность - наиболее признанный риск среди респондентов. Однако, согласно исследованию в 2021 году доля респондентов, указавших этот риск, по сравнению с 2020 годом уменьшилась несмотря на растущую угрозу киберинцидентов, наблюдаемую на протяжении всей пандемии COVID19. Положительным моментом здесь является то, что респонденты отмечают рост значимости этических рисков.
Исследование показало заметные изменения в вопросе управления рисками в целом и очень разнящиеся мнения относительно риска кибербезопасности. В развитых странах позиция компаний относительно наибольших рисков осталась относительно схожей с картиной 2020 года, однако только 57% (по сравнению с 63% в прошлом году) назвали значимым риском кибербезопасность. В странах с развивающейся экономикой опрос показал резкое снижении актуальности некоторых рисков. Тем не менее, респонденты из этих регионов также чаще отмечали этические риски.
На вопрос, почему компании не занимаются менеджментом всех рисков, большинство респондентов ответили, что у них нет возможности управлять всем спектром рисков и поэтому им необходимо расставлять приоритеты. Примечательно, что второй по популярности ответ компаний, наблюдающих меньший экономический эффект от ИИ, - отсутствие понимания степени своей подверженности рискам (29% против 17% наиболее успешных в ИИ компаний). Представители из развивающихся стран чаще, чем другие, отмечали, что ждут введения более четких правил для снижения рисков, а также то, что часто мероприятия по управлению риска обходится дороже, чем устранение инцидента, связанного с риском.
В ходе дополнительного опроса исследователи узнали о применении методов управления рисками, связанных с документацией модели ИИ, проверкой данных и проверкой модели на предвзятость. В большинстве случаев компании с наибольшим эффектом от ИИ чаще, чем остальные, используют эти методы.
Источник: исследование McKinsey “The State of AI in 2021”: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/global-survey-the-state-of-ai-in-2021
Телеграм-канал Цифровой Директор
