Для современных организаций очень важно следить за всеми последними достижениями в области искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), изучать то, как новые разработки могут изменить конкурентную среду в отрасли.
Начиная от новых методов измерения и повышения рентабельности инвестиций и заканчивая новыми возможностями использования "метавселенной". Компании, которые используют эти тенденции, могут увеличить свои доходы и реализовать более широкую корпоративную стратегию.
1. AI полностью объединится с данными и облачными технологиями, что потребует нового подхода к управлению
Сами по себе данные не могут создать большую ценность. Их нужно организовать, проанализировать и использовать в масштабе, что может сделать AI. Чтобы инвестиции в такие технологии действительно окупились, его необходимо внедрить в прикладные системы, которые могут работать 24 часа в сутки 365 дней в году. Эти системы, в свою очередь, нуждаются в облачных вычислительных мощностях, которые могут увеличиваться и уменьшаться для экономически эффективного удовлетворения постоянно меняющихся потребностей. Учитывая это, становится понятно, почему ведущие компании все больше инвестируют в данные, AI и облачные системы, и управляют ими как единым целым.
Не менее важно и то, что ведущие компании применяют подход к управлению этими тремя взаимосвязанными областями на протяжении всего жизненного цикла. Они постоянно рассматривают стратегию, исходя из того, что нужно бизнесу. Они оценивают, какие данные, AI-модели и вычислительные мощности позволят удовлетворить эти потребности. Одновременно они улучшают операционную деятельность, продолжая совершенствовать данные, модели и облачные технологии. Когда данные, AI и облако работают слаженно, из конца в конец, результатом становится гибкая и мощная система, помогающая точно определить, какие данные вам нужны, собрать или синтезировать их и использовать для снижения рисков и поиска новых возможностей.
2. Имитационное моделирование раскроет возможности AI в цепочках поставок, метавселенной и многом другом
Моделирование не является чем-то новым, но моделирование, которое обеспечивает AI, может стать преобразующим. Оно может помочь руководителям предприятий проверить бесчисленные сценарии, чтобы принять правильные краткосрочные и долгосрочные решения. В среде Интернета вещей (IoT) эти симуляции могут создавать цифровые эквиваленты производственных объектов или "умных" новых бизнесов. AI, например, может создавать "цифровых двойников", обеспечивая детальное моделирование физических активов, а в сочетании с другими AI "цифровые двойники" могут прогнозировать поведение групп потребителей - или создавать цифровые копии отдельных людей.
Другие виды крупномасштабных симуляций на основе AI могут воссоздавать и прогнозировать потенциальное поведение финансовых активов и рыночных площадок.
Чтобы эффективно использовать возможности AI для создания важных для бизнеса моделей, подумайте о том, чтобы (в рамках интеграции AI с облаком) сделать "цифровых двойников" возможностью платформы. Тогда каждая часть организации сможет создавать, использовать и улучшать их. Стоит рассмотреть и возможность внедрения имитационных AI-моделей в стратегию, где можно оценить меняющиеся предпочтения клиентов, действия конкурентов и политику регулирующих органов. Если вы объедините несколько симуляций, созданных AI, вы также сможете создать более устойчивую, прозрачную и экономически эффективную цепочку поставок, моделируя своих поставщиков, динамику рынка и возможные сбои.
3. Больше никаких "грязных" данных: AI позволит находить данные, использовать и монетизировать их
Раньше данные были единственным сырьем для AI. Их нужно было собрать, очистить, подтвердить, маркировать и стандартизировать, чтобы AI мог их использовать. Эта процедура часто сдерживала развитие технологии, которую можно представить, как чувствительный двигатель, ожидающий правильно очищенного топлива. Но ситуация меняется. AI развивается, превращая даже "грязные", неструктурированные данные в то, что он может использовать.
AI можно использовать для сбора данных из различных источников, превращения неструктурированных данных в глубокие знания, подтверждения и стандартизации данных для более удобного использования и управления, а также для предоставления их нужным людям в нужное время. По мере расширения использования AI внутри данных, он может создать "ткань данных" - интеллектуальное, готовое к действию, постоянно развивающееся 360-градусное представление всех данных, необходимых организации. Некоторые компании, ориентированные на работу с данными, делают еще один шаг вперед и реструктурируют свои организации для создания "сетки данных": системы, в которой отдельные группы специалистов владеют данными, которые AI помогает собирать, очищать и организовывать. Это может помочь быстро предоставлять и масштабировать специализированные продукты на основе данных.
4. Можно оценить и спрогнозировать полную ценность AI, а не только экономию затрат
Часто трудно предсказать, какой будет отдача от инвестиций в технологии искусственного интеллекта. Технологии сложны и постоянно развиваются. Бывает даже трудно определить, какую ценность приносит работающая AI-система. Как, например, измерить ценность лучшего стратегического решения? Или как определить точную цену сбоя в цепи поставок, который так и не произошел, потому что AI уловил сигналы в социальных сетях, которые предупредили вас? Ценность действительно создается не только в таких продвинутых стратегических или операционных случаях использования AI, но и в более простых (и очень ценных) случаях использования - таких как обработка счетов или заказов на поставку - которые можно назвать "скучным AI". Но более продвинутые случаи часто были особенно проблематичными, когда дело доходило до оценки ценности.
К счастью, новые методы оценки позволяют учесть как "твердые" доходы и затраты, такие как повышение производительности или стоимость оборудования, так и "мягкие" доходы и затраты, такие как улучшение опыта сотрудников или требования к времени профильных специалистов. Ведущие компании также применяют портфельный подход к инвестициям в AI, чтобы повысить вероятность того, что успехи с лихвой окупят возможные неудачи.
5. Влияние искусственного интеллекта на риски потребует внимания
По мере роста влияния AI можно будет убедиться, что он не только способствует улучшению бизнеса. Он также должен отражать ценности организации. Вам нужно будет свести к минимуму предвзятость AI, чтобы он не воспроизводил предвзятость человека. И очень важно убедиться, что AI-система надежна, этична и заслуживает доверия, предлагая пользователям и клиентам соответствующие уровни объяснения принимаемых им решений.
Поскольку способность AI создавать реалистичные симуляции реальных людей становится все более распространенной, необходимо также убедиться, что такие симуляции не используются для введения людей в заблуждение или нарушения чьих-либо прав на частную жизнь.
Когда риски AI в области экологии, социальной сферы и управления снижены, вы можете обратить внимание и на преимущества. Например, мощь его симуляций может позволить повысить прозрачность деятельности, а также принимать более точные решения о том, как уменьшить воздействие на окружающую среду или улучшить жизнь общества. Благодаря использованию большего количества инструментов виртуальной реальности это также может облегчить людям с ограниченными возможностями полноценное участие в работе организации.
6. AI будет слишком важен для того, чтобы им могли управлять специалисты по искусственному интеллекту
Управление системой искусственного интеллекта представляет собой особую проблему. Это движущаяся цель, постоянно вводящая новые конфиденциальные данные и поддерживающая все более важные для бизнеса решения и действия. Кроме того, это невероятно сложная технология, и она делает такие вещи (например, творческую работу), которые до нее не делала ни одна технология. Стандартные группы управления могут не обладать достаточными деловыми и техническими навыками, чтобы идти в ногу со временем, а AI-специалисты могут не понимать, какие результаты нужны заинтересованным сторонам.
Необходимо сквозное управление жизненным циклом системы "данные - AI - облако", объединяющее риски, AI и бизнес-лидеров. Такое управление будет включать новые процедуры, роли и обязанности для каждой из трех линий обороны. Каждая из них должна сыграть свою роль в определении того, следует ли вводить решение AI в разработку, производство или эксплуатацию. Если решение будет запущено в эксплуатацию, каждый из них также поможет решить, когда его следует переобучить, перепроектировать или вывести из эксплуатации. Чтобы внести свой вклад, многим из бизнес-лидеров, возможно, придется изучить некоторые основы AI и науки о данных. Только после этого они смогут формировать AI-системы для обеспечения нужных бизнес-результатов и настоящей цифровой трансформации.
По материалам Medium.com, Healthcare IT News, iNews, Technology Review.
#ОБЗОРЫТЕХНОЛОГИЙИРЕШЕНИЙ
#ИСКУССТВЕННЫЙИНТЕЛЛЕКТ