Существует огромное число технологий — одни появляются, другие исчезают, но вряд ли какая-либо из них вызвала такой же резонанс, как искусственный интеллект (ИИ). Некоторые не без оснований полагают, что ИИ — венец технологий. И ведь в этом есть зерно истины: разве может какая-нибудь другая технологий претендовать на то, чтобы ей прочили — пускай и в отдаленном будущем — обладание навыками мышления, сопоставимыми с человеческими? Впрочем, не все разделяют оптимизм по поводу ИИ — экспертами уже неоднократно высказывались опасения, что он начнет отбирать у людей работу. Глава консалтинговой компании lopez Research Мерибель Лопез на портале TechTarget обосновывает беспочвенность этих опасений, утверждая, что ИИ может оказать значительную помощь бизнесу.

ИИ и нейросети — это сложнейшие технологии, которые, казалось бы, не могут работать в отрыве от дата-центров, но облачные технологии в совокупности с ростом количества мобильных телефонов на предприятии и, что немаловажно, их возросшей производительностью стали причиной того, что ИИ постепенно начинает влиять на бизнес-процессы. Для решения будничных задач на подмогу сотрудникам готовы встать вооруженные машинным интеллектом и уже «созревшие» голосовые помощники типа Apple Siri. Лопез увязывает развитие ИИ не только с мобильными устройствами, но и социальными сетями и Интернетом вещей, которые генерирует огромные потоки информации. Одновременно развиваются облачный компьютинг, технологии обработки больших данных, предсказательная аналитика и другие технологии, которые позволяют эти данные каталогизировать.

Однако вряд ли какая-либо из существующих технологий может сравниться с возможностями ИИ. Нужно понимать, что под этим термином кроется совокупность технологий, которые включают машинное обучение (МО), глубокое обучение (ГО) и когнитивные вычисления. Первая из них предназначена для распознавания шаблонов, позволяющих прогнозировать те или иные результаты, не опираясь на средства программирования. Работа МО построена на алгоритмах, которые прогнозируют выходные значения в допустимых диапазонах, используя для этого статистический анализ.

ГО обустроено по-другому. Его прицел направлен на сбор информации в том виде, в каком она воспринимается человеческим мозгом. Тренинг ГО осуществляют искусственные нейронные сети или системы соединенных и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). Каждый процессор подобной сети имеет дело только с сигналами, которые он периодически получает, и сигналами, которые он периодически посылает другим процессорам.

Наконец, когнитивные вычисления. Их применяют для создания систем, которые имитируют процессы мышления человека. Эти платформы охватывают умозаключения, обработку естественных языков, речи и образов, взаимодействие человек — компьютер, диалог, генерирование комментариев и др.

Лопез приводит три схемы применения ИИ, которые могут повысить продуктивность труда на предприятии и превратить его в современную, активно оперирующую данными организацию.

1. Применяйте для прогнозирования анализ данных. МО применяется в аналитических платформах. Его целевое применение варьируется начиная от решения простых статистических задач и заканчивая поиском новых идей для бизнеса путем просеивания больших данных. Для получения искомых прогнозов в платформу загружаются готовые модули с первично заданными условиями, а также набор данных. Затем средства МО находят в последовательности данных закономерности и шаблоны. Например, компания, которая занимается розничными продажами, может использовать МО для поиска потенциальных клиентов в рамках проводимой ею целевой маркетинговой кампании или наоборот: она может выстраивать рекламную кампанию, ориентируясь на запросы конкретной клиентской базы.

Помимо этого ИИ можно использовать для оптимизации логистических операций. Он может провести расчет кратчайшего маршрута доставки, моментально высчитать стоимость перевозки, внести изменение в расписание доставок. Также ИИ по силам рассчитать номенклатуру товарного запаса (исходя из востребованности конкретного товара) путем сличения данных о климатических условиях, провести ретроспективу истории покупок и анализ региональной покупательской способности населения.

2. Обеспечьте себя нужной информацией в подходящее время. Часто встречается ситуация, когда сотрудник не в состоянии быстро решить производственную задачу, потому что ему или недостает данных, или они неточные. МО — именно то средство, которое может спрогнозировать необходимость в информации для конкретной ситуации: в какой локации сотрудник находится и какую работу он делает.

Подобные ситуации иллюстрирует Google Now — советчик, который умеет находить связь последующего вопроса с предыдущим, может создавать заметки, запускать таймер, отмечать событие в календаре. Основываясь на шаблонах поведения пользователя, он также может выстраивать маршрут, запускать навигацию и в соответствующее время напоминать о важных встречах.

Google Now — лишь показательный пример работы ИИ. Помимо него существуют специализированные платформы, которые оперируют множеством источников данных для выявления потенциальных проблем у клиентов, переадресации обращений в службу поддержки на наиболее квалифицированных специалистов или отбора лояльных клиентов с целью предоставления им дополнительных льгот.

3. Применяйте МО, чтобы помочь сотрудникам выбрать верное действие. МО и ГО оперируют данными в реальном времени, но, что более важно, они умеют работать с ними в контексте перспективы, помогая бизнесу действовать на опережение. К примеру, в розничной торговле такой софт может рассчитать вероятность оттока клиентов, провести анализ движения транспортных потоков (с учетом вероятных мест появления заторов ), предупредить продавца о возможной задержке или подсказать ему альтернативное предложение для клиента.

Мощности ИИ-софта задействуются и в медицине. Он помогает лечащим врачам определять течение болезни пациентов, а также рекомендует наиболее эффективные методы лечения. ИИ выдает эти рекомендации после изучения тысяч рентгеновских снимков, кардиограмм, результатов анализов, сопоставления клинических случаев. Помимо этого базы медицинских платформ заполняются научными работами, что позволяет штучному интеллекту изобретать новые методики лечения.

Подведение фундамента для ИИ на предприятии

Важность актуальной информации сложно переоценить, поскольку только при ее наличии можно принимать взвешенные, обоснованные и эффективные решения. Как следствие, компании, которые полагаются на такие решения, оказываются в рыночных лидерах. Но как правильно принимать решения, если, к примеру, перед главой отдела кадров лежат тысячи резюме? Ответ: ИИ. Он же поможет телекоммуникационным провайдерам проложить сети и минимизировать сбои в их работе в момент пиковых нагрузок или предотвратить их в принципе. С помощью ИИ компании могут прогнозировать, когда и по какому поводу с ними свяжется покупатель. Это позволяет персонализировать коммуникацию с клиентами и спланировать затраты на содержание службы поддержки.

Лопез считает, что наступает время, когда предприятиям нужно задуматься о будущем и инвестировать в ИИ. И вот что для этого нужно предпринять. Во-первых, ИТ-персонал должен провести инвентаризацию своих мощностей для хранения данных. Во-вторых, компания должна создать определенную структуру тегов данных — позднее она потребуется ИИ для поиска и анализа определенных данных. К примеру, страховая компания может хранить фотографии объектов, которые были повреждены ураганом, наделяя их следующими тегами: ураган, урон, Флорида и крыша. Согласованный набор тегов упростит для ИИ изучение изображений на фотографиях, а также потребуется для маркировки фото, которые не обозначены тегами.

Тем не менее, глава lopez Research признает, что развертывание ИИ-инструментов в отсутствие достаточного числа обученного персонала представляется непростой задачей, но это не значит, что нужно сидеть сложа руки. Для этого можно обратиться к услугам таких сервис-провайдеров, как Amazon, Google, IBM и Microsoft — они предлагают богатый выбор облачных сервисов ИИ для обработки естественного языка, распознавания образов и видеоаналитики, а также широкий спектр API, которые ИТ-специалисты могут использовать для создания собственных приложений. Вдобавок облачные сервисы являются площадками для проверки преимуществ, а также ограничений, которые налагаются ИИ-программами. Важно также мониторить рынок облачных ИИ-служб — он один из самых быстрорастущих и есть вероятность, что в стремлении завоевать нового клиента облачные поставщики будут предлагать акционные решения.

Внедрение ИИ открывает новые перспективы для усовершенствования деятельности и повышения ее продуктивности. Машина не допускает ошибок, исключается риск сбоев технологических процессов из-за человеческого фактора. Сложные программы обрабатывают большие объемы информации в доли секунды и учатся запоминать и применять полученные данные. МО станет незаменимым в условиях растущего объема данных, оно соответствует желанию клиентов взаимодействовать в режиме реального времени и поможет компаниям связать воедино разрозненные данные и разработать алгоритмы, своевременно предсказывающие поведение людей и/или рекомендующие определенные действия.

Версия для печати (без изображений)