UA

Как ИИ создает конкуренцию на рынке и помогает промышленным гигантам в развитии

За несколько лет во многих крупных компаниях, в том числе и различных инновационных программах, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), перешли от футуристического видения к почти мейнстримовым возможностям. Быстрый просмотр 50 самых инновационных компаний BCG за 2019 год показывает, что ведущие инноваторы также являются лидерами в сфере ИИ (Google, Amazon, Apple, Microsoft, Netflix и IBM) и что многие другие компании из не традиционных отраслей (Boeing, Siemens, Marriott, BP и несколько автопроизводителей) активно используют ИИ. Инноваторы удваивают цифровые технологии и используют преимущества ИИ, платформ и экосистем. Об этом сообщает Информатор Tech, ссылаясь на BCG. Как любая мощная новая технология, ИИ является предметом большого количества шумихи. Быстрое распространение ИИ в бизнесе хорошо отражено в двух отчетах BCG и MIT Sloan Management Review ( SMR). Более поздние из этих отчетов показали, что лидеры ИИ углубляют свою приверженность технологии (что подтверждается финансированием) и ищут способы применения ИИ в масштабе. Текущее исследование искусственного интеллекта в инновациях показывает аналогичные тенденции. Девять из каждых десяти респондентов опроса по инновациям сообщили, что их компании инвестируют в ИИ. Более 30% ожидают, что ИИ станет одной из областей инноваций, которая окажет наибольшее влияние на их бизнес в ближайшие три-пять лет. И почти 30% активно используют ИИ в своих инновационных программах. В отчете SMR -BCG за 2018 год также был выявлен разрыв в производительности, связанный с этой важной новой возможностью, что указывает на то, что «первопроходцы» ИИ, похоже, «отходят» от своих менее агрессивных коллег. Аналитики видят аналогичную модель в отношении ИИ в инновациях, которая имеет два ключевых значения. Во-первых, ИИ - это не самонастраиваемая возможность. Во-вторых, МО индуктивно, то есть машины учатся на практике, и им нужно получать большие объемы данных, чтобы стать умнее. Черепахам будет нелегко догнать зайцев в этой гонке. Но зайцы не могут позволить себе стать самодовольными, потому что ИИ поистине разрушителен.

Что делают лидеры

В ходе последнего исследования инноваций была обнаружена тесная взаимосвязь между компаниями, которые считают себя сильными инноваторами, и компаниями, которые считают себя хорошими в искусственном интеллекте. Около 30% респондентов оценивают себя как сильных новаторов, и около 25% считают себя лучше, чем в среднем по ИИ. Почти 20% относят себя к обеим группам и называются «лидерами ИИ». Почти 17% респондентов в выборке считают свои организации ниже среднего по ИИ. Эту группу называют «ИТ отстающими». Руководители ИИ с большей вероятностью, чем отстающие, считают ИИ важными для будущего роста своих организаций (94% против 56%), что говорит о том, что более половины отстающих будут сталкиваться с растущим конкурентным недостатком. Лидеры ИИ, как правило, считают себя хорошими в использовании новых технологий, для улучшения предложений клиентов или оптимизации процесса разработки (89% против 24%). Лидеры ИИ и отстающие распределяют свои расходы примерно одинаково среди радикальных инноваций.

Куда ведут все дороги

Все компании сталкиваются с выбором, где применять ресурсы, и где ИИ может оказать наибольшее влияние. Новые примеры появляются каждый день. BP (номер 46 в списке самых инновационных в 2019 году) использует МО для улучшения своих моделей прогнозирования добычи нефти и газа. Дженерал Моторс (номер 40) использовала систему искусственного интеллекта, чтобы уменьшить вес традиционно разработанных и изготовленных деталей на 40% при одновременном увеличении их прочности на 20%. Эксперты прогнозируют различные области воздействия ИИ в здравоохранении, в том числе улучшение радиологической диагностики, интеллектуальные устройства medtech и выявление новых моделей заражения. В сфере финансовых услуг китайский страховщик Ping An, цифровой уроженец, разработал прогнозные модели и использовал распознавание лица и голоса в качестве основы своего бизнеса. Ранние программы ИИ, как правило, фокусируются на повышении операционной эффективности, возможно, потому что компании могут относительно быстро продемонстрировать успех в этих областях. Отчет SMR - CBG за 2018 год показал, что многие ранние инициативы по искусственному интеллекту были пилотами или тестами, предназначенными для решения конкретной проблемы, так как компании сосредоточили свое внимание на краткосрочные воздействия. Почти две трети лидеров ИИ в исследовании сообщают, что их использование ИИ для инноваций направлено на улучшение внутренних процессов. Тем не менее, сколь бы значительным ни было влияние ИИ на бизнес-процессы, его самый большой потенциал заключается в разработке новых продуктов и услуг, которые со временем могут перерасти в основные потоки доходов. Исследование определило приоритетность приложений, повышающих доход, и именно здесь 72% респондентов ожидают, что начнется большой рост ИИ. В опросе лидеры ИИ сообщили о гораздо более высоком проценте продаж, вызванных продуктами или услугами с расширенным ИИ, представленными в последние три года: 46% лидеров ИИ говорят, что 16% или более продаж генерируются ИИ, по сравнению только с 10% от искусственного интеллекта). Лидеры ИИ также ожидают, что гораздо больший процент продаж будет приходить в результате внедрения продуктов или услуг, улучшенных ИИ, в течение следующих пяти лет (54% лидеров ИИ предполагают, что 16% или более продаж будут поступать из этих источников по сравнению с 22 % от искусственного интеллекта). Несмотря на достаточное количество доказательств воздействия, ИИ все еще сохраняет свою долю скептицизма, что является одной из причин отставания отстающих. Исследования BCG и Google, проведенные в секторе потребительских товаров, показали, что, применяя ИИ и расширенную аналитику в масштабе, компании, использующие потребительские товары (CPG), могут генерировать более 10% роста выручки с помощью различных средств, включая более прогнозируемый спрос, более релевантные местные ассортименты, персонализированные потребительские услуги и опыт, оптимизированная окупаемость инвестиций в маркетинг и продвижение, а также ускорение инновационных циклов. Тем не менее, в опросе по инновациям только 23% респондентов CPG заявили, что считают, что ИИ окажет наибольшее влияние на инновации и разработку продуктов в отрасли в течение следующих трех-пяти лет. Скромный процент активно ориентируется на ИИ в своих инновационных программах. Обе цифры примерно на 10 процентных пунктов ниже средних показателей по отрасли.

Мировой масштаб развертывания ИИ

ИИ заставляет руководителей бизнеса одновременно заниматься технологической инфраструктурой и более традиционными вопросами бизнеса. Типичные IТ-системы, которые состоят из ввода данных, инструмента и вывода данных, относительно легко модулируются, инкапсулируются и масштабируются. Но системы ИИ не так просты. Алгоритмы искусственного интеллекта учатся путем приема данных, и данные обучения являются неотъемлемой частью как инструмента искусственного интеллекта, так и всей системы. Запутанность является управляемой во время пилотного и изолированного использования, но экспоненциально становится более трудной для решения, поскольку системы ИИ взаимодействуют и основываются друг на друге. Это приводит к тому, что называется «парадоксом ИИ» - простотой достижения мощных результатов с помощью пилотов ИИ и сложностью воспроизведения этих результатов в масштабе. Талант является серьезной проблемой для большинства организаций. Специалисты по обработке данных и разработчики программного обеспечения - не единственные специалисты с высоким спросом. Компании также нужны люди, которые объединяют деловые навыки с пониманием ИИ. Компании, которые движутся к инновационным процессам, ориентированным на ИИ, должны подумать о том, как трансформация повлияет на их персонал с точки зрения нехватки навыков, увольнения или того и другого. Например, в фармацевтике, когда алгоритмы искусственного интеллекта учатся определять типы людей и условия, которые лучше всего подходят для клинических испытаний - главное новшество процесса - необходимость участия человека в этой критической функции. Банки и другие финансовые компании уже ощущают влияние систем распознавания голоса и кредитного скоринга, которые используют технологию ИИ для автоматизации обслуживания клиентов. Поскольку ИИ становится более важным элементом инноваций, проблема талантов может увеличить разрыв между сильными и слабыми новаторами. В конце концов, более 65% сильных новаторов уже считают себя выше среднего по ИИ, тогда как только 2% слабых новаторов. Одной из проблем, связанных с талантами, которые оказывают непосредственное влияние, является вопрос о том, создавать или покупать возможности ИИ. Этот подход может помочь лидерам быстро подняться по кривой ИИ, поскольку специалистов по-прежнему не хватает. Но из-за сильной зависимости ИИ от данных компаниям необходимо соблюдать осторожность в отношении соглашений, которые они заключают со своими поставщиками и партнерами. Они должны защищать свое владение внутренними данными, контролировать, как поставщики используют эти данные, и обеспечивать собственный постоянный доступ к данным из внешних источников. Лидеры ИИ часто полагаются на экосистемы. Цифровые уроженцы, такие как те, которые возглавляют список самых инновационных компаний, выросли в экосистемах. Такие компании, как Amazon, IBM и Microsoft, предлагают возможности ИИ для продажи или аренды через свои облачные платформы. Некоторые промышленные компании - например, автопроизводители и производители самолетов - привыкли работать в широком партнерстве нескольких компаний со всем сотрудничеством, технологиями и обменом данными, которые влекут за собой эти договоренности. У других меньше опыта, но быстро растущая важность таких технологий, как ИИ, заставит их исследовать такие альянсы.

«Alexa, инновации!»

Увлекательная битва за системы умного дома с поддержкой ИИ ведется между Amazon (Alexa), Google (Google Assistant), Apple (Siri), Microsoft (Cortana), поскольку каждая компания стремится захватить наибольшую долю конечного пользователя домохозяйства для его технологии распознавания голоса. Битва является критической схваткой на ранней стадии в гораздо более длительном конфликте, чтобы определить, как и для каких целей используются эти системы. На данный момент потоковое воспроизведение музыки является наиболее широко используемым приложением, но большая конкуренция может занять слишком много времени для принятия решений. План состоит в том, чтобы каждая компания открыла свою платформу «умный дом» для других, что позволит внедрить новые варианты использования для тестирования потребителей. Победителей можно быстро увековечить, а проигравших отбросить в равной степени. Рассмотрим Alexa и Google Assistant. Эти классические платформы позволяют другим делать недорогие инновации поверх них. Открывая свои платформы для других, Amazon и Google могут использовать инновации других - так же, как Apple и Google сделали со своими мобильными платформами, а Microsoft - с Windows. Платформы, предоставляемые разработчикам приложений за небольшую плату или бесплатно, заботятся об основных принципах работы, а владельцы платформ получают выгоду от наличия более богатого набора доступных сервисов, чем они имели бы только в своих собственных приложениях. В этом случае ставки высоки, так как ожидается, что использование систем умного дома будет расти в геометрической прогрессии, так как сегодняшняя молодежь растет, разговаривая, учась и полагаясь на эти устройства. В Китае Baidu использует аналогичную стратегию открытой платформы ИИ на рынке B2B или промышленного интернета. Baidu предоставляет доступ к услугам искусственного интеллекта, таким как технологии передачи голоса и изображений, которые компании используют в таких областях, как сельское хозяйство, производство и здравоохранение, где эти инновации помогли снизить уровень ошибочных диагнозов при заболеваниях глаз, связанных с диабетом до менее чем 5%. Открытые платформы, подобные этим, будут влиять не только на то, как потребители и компании получают доступ к приложениям ИИ, но и на то, как компании создают свои собственные возможности ИИ. После многих лет разработки фактическое использование технологии быстро завоевывает популярность. Отстающие должны войти в игру, и лидеры должны ускорить свои усилия. Платформы, предлагаемые Amazon, Google, Baidu и другими, вполне могут упростить некоторые эксперименты, тестирование и обучение. Но большие проблемы с доступом к данным и талантам со временем не станут менее сложными, во всяком случае, конкуренция за эти жизненно важные активы будет только возрастаться. Компании, которые надеются войти в число самых инновационных в будущем, должны делать ставки на ИИ прямо сейчас. Ранее мы сообщали о том, что искусственный интеллект IBM может с точностью до 95% предсказать, кто из работников планирует уволиться. Также мы писали про то, что искусственный интеллект предсказал, кто выживет и умрет в «Игре престолов».

Мы используем файлы cookie, чтобы обеспечить должную работу сайта, а контент и реклама отвечали Вашим интересам.