Прогнозы развития технологии искусственного интеллекта на 2020 год

Пять средств, чтобы пройти путь от тестирования в реальных условиях до получения реальных выгод

Думаете, что искусственный интеллект (ИИ) – это что-то труднодостижимое? Оказывается, да, и для многих руководителей компаний 2020 год является годом проверки и понимания фактического положения дел, когда закладывается фундамент реалистичного будущего на базе ИИ. Результаты третьего ежегодного исследования PwC «Прогнозы развития технологии искусственного интеллекта» (AI predictions) показывают, что только 4 % руководителей компаний США планируют внедрить технологию ИИ в масштабе всей компании, тогда как год назад их доля составляла 20 %.

Что же произошло? Результаты нашего ежегодного исследования и наших наблюдений за деятельностью Лаборатории PwC, занимающейся вопросами ИИ (AI Lab), а также наш опыт работы с клиентами по разработке и внедрению решений на базе ИИ, аналитики и стратегий по автоматизации позволяют определить основную причину такого «отступления»: необходимо сосредоточиться на основах, прежде чем расширять существующие проекты ИИ.

Полученные результаты наглядно иллюстрируют то, как руководители компаний и руководители ИТ-функций справляются с проблемами, каковы их приоритеты на пути развития с точки зрения использования технологии ИИ и как они рассчитывают получить ожидаемые выгоды. Компании по-прежнему (небезосновательно) ориентированы на получение выгоды в 16 триллионов долларов США от использования технологии ИИ в следующем десятилетии. Девяносто процентов опрошенных руководителей считают, что в результате использования ИИ возможностей возникает больше, чем рисков, при этом почти половина руководителей ожидают, что они получат «прорывные» преимущества на своих локальных рынках.

Составленный нами список приоритетных задач поможет вам сделать правильные шаги по внедрению ИИ в этом году. По нашим прогнозам, следование этому плану позволит компаниям получить в предстоящие годы больше выгод в результате преобразований.

Ниже перечислены пять приоритетных задач в области ИИ на 2020 год:

Внедрение ИИ в рутинные процессы

В 2020 году наибольшую удовлетворенность от внедрения ИИ принесут результаты, которые могут показаться прозаичными – увеличение производительности внутренних процессов. В числе трех основных выгод, ожидаемых от инвестиций в технологию ИИ, 44 % участников исследования отметили «рост эффективности деятельности» и 42 % указали «увеличение производительности». Однако для итогового финансового результата вашей компании, автоматизация рутинных задач, выполняемых административными функциями (такими как налоговая функция и финансовая функция) является отнюдь не скучным делом. Компании могут увидеть замечательные результаты в части снижения затрат, например от использования ИИ для извлечения информации из форм налоговой отчетности, транспортных накладных, счетов-фактур и других документов, которые обычно требуют от человека многочасовой и скучной работы.

Узнать больше

Пересмотр подхода к повышению квалификации

Повышение квалификации – это новая корпоративная мантра, и сотрудникам вашей компании такая программа нужна, за исключением случаев, когда вы управляете стартапом, который занимается только ИИ. Однако старая форма повышения квалификации (предоставление возможности для обучения с акцентом на освоение какой-нибудь одной изолированной технологии) не годится для подготовки сотрудников или компании к масштабному использованию ИИ.

Настоящее повышение квалификации – это не просто предоставление курсов обучения. Согласно ответам участников нашего опроса (50 %), необходимо также предоставлять сотрудникам возможности и стимулы оперативно применять на практике полученные знания, чтобы превращать их в реальные навыки, позволяющие повысить эффективность работы.

Такой подход, когда управление процессом обучения осуществляется самими сотрудниками, является не только самым эффективным методом обучения техническим навыкам (например, умение создавать наборы данных, строить модель машинного обучения или использовать языки программирования для разработки ИИ Python или R. Он также способствует созданию цифрового мышления, готового к ИИ, ориентированного на непрерывное обучение и многофункциональные способы работы и решения проблем.

Узнать больше

Руководство реализации мер в рамках управления рисками и ответственного применения ИИ.

Возможно, вы видели зловещие заголовки о негативных аспектах ИИ, однако похоже, что руководители сохраняют спокойствие: по словам 85 % опрошенных (руководителей, активно работающих с технологией ИИ), их компании принимают достаточные меры для защиты от рисков, связанных с ИИ. Однако этот результат дает основание предположить, что они недооценивают реальный уровень проблем и усилий, необходимых для того, чтобы извлекать выгоду от использования технологии ИИ и демонстрировать при этом ответственный подход. Когда речь заходит о подтверждении слов действиями, такими как внедрение средств контроля в процессы принятия решений или сбора и анализа данных, оказывается, что им предстоит пройти еще долгий путь в этом направлении.

Узнать больше

Встраивание ИИ в операционную деятельность 

Нельзя получить максимальную выгоду от технологии ИИ, если она используется отдельно от других технологий или когда она применяется только в одном функциональном подразделении или направлении бизнеса. Прежде всего, для технологии ИИ нужны данные, поэтому ее мощность возрастает по мере получения все большего объема качественных данных из увеличивающегося количества источников.

Во-вторых, некоторые из самых ценных свойств технологии ИИ проявляются тогда, когда она работает в режиме 24/7 в качестве составного элемента операционных систем, таких как маркетинг или финансовая функция.

Поэтому ведущие компании по использованию технологии ИИ осуществляют операционализацию ИИ во многих функциях и бизнес-подразделениях, полностью интегрируя технологию ИИ с инициативами в области автоматизации и (или) средствами анализа данных.

Узнать больше

Изменение бизнес-модели

Правильное внедрение технологии ИИ является непростой задачей, но на самом деле это – легкая часть. Согласно ответам участников нашего опроса, самые большие сложности, связанные с технологией ИИ, заключаются не в том, чтобы осуществить промышленный запуск инициатив в области ИИ после пилотного запуска, и не в управлении процессом конвергенции технологии ИИ с другими технологическими решениями. Самые сложные задачи касаются бизнеса и кадровых аспектов: оценка доходности инвестиций, утверждение бюджета и обучение имеющихся сотрудников навыкам работы с технологией ИИ. Указанные сложности позволяют понять причины, по которым некоторые компании могут умерить свои амбиции и не внедрять технологию ИИ в масштабе всей компании в 2020 году. Это подчеркивает необходимость устойчивой поддержки инициатив в области ИИ со стороны руководителей высшего звена.

Узнать больше

Об исследовании

В ежегодном исследовании PwC о прогнозах развития технологии ИИ анализируются действия и отношение руководителей бизнес-подраделений и директоров по технологиям компаний в различных отраслях, которые участвуют в разработке стратегий использования ИИ в своих организациях. В опросе этого года приняли участие 1062 человека, из которых 54 % относятся к руководителям высшего звена, более 50 % работают в функциях ИТ и Технологии и 36 % представляют компании с выручкой 5 млрд долл. США и более. Исследование проводилось в октябре 2019 года PwC Research, которая является центром компетенций PwC по проведению рыночных исследований и выпуску аналитических материалов по результатам исследований.

Контакты

Мартайн Пейтерс

Мартайн Пейтерс

Партнер, руководитель практики по предоставлению услуг бизнес-консультирования, PwC в России

Тел: +7 (495) 967 6029

Олег Данильченко

Олег Данильченко

Директор, руководитель Центра по прикладному анализу данных, PwC в России

Тел: +7 (495) 967 6094