Консалтинговая компания KPMG выпустила отчет «AI Transforming the Enterprise», в котором разбираются схемы внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения и инвестирования средств в эти технологии крупными компаниями, сообщает портал InformationWeek.

Большинство крупных корпораций уже приступило к реализации программ и развертываний ИИ и машинного обучения, однако не все они делают это одинаково успешно — некоторые ушли далеко вперед.

Основой исследования стал опрос CEO 30 крупнейших компаний, анализ объявлений о вакансиях и освещения в СМИ 200 ведущих мировых компаний, а также интервью с тремя технологическими компаниями, которые предоставляют технологии ИИ для бизнеса.

Как выяснилось, самые прогрессивные компании в среднем выделяют на ИИ-проекты 75 млн. долл., над ними работает около 375 штатных сотрудников. Ожидается, что в ближайшие три года их количество вырастет до 500-600 человек.

KPMG обнаружила почти десятикратный разрыв в выделяемых на ИИ ресурсах между компаниями, которые обладают достаточно развитыми ИИ-проектами, и теми, кто только начали осваивать технологию. Компании с серьезными планами в отношении машинного обучения и ИИ выделяются увеличенными бюджетами. Масштабировать ИИ в рамках всей организации пока что удалось только 17% компаний, большинство проектов пока еще находится или в разработке, или тестируются. 50% компаний связывают с ИИ большие ожидания, полагая, что через три года им удастся внедрить его в свои инфраструктуры и подготовить к коммерческому развертыванию.

Всего KPMG определила восемь ключевых тенденций, связанных с развертыванием технологий ИИ, которые предусматривают организационные изменения, смену стратегий обработки данных и инвестирования.

Быстрый переход от экспериментов к прикладным решениям. Многим крупным организациям потребовалось меньше трех лет с момента старта пилотных ИИ-проектов, чтобы перевести их в коммерческое производство. Это крайне сжатые сроки для таких масштабных проектов.

Автоматизация, ИИ, аналитика и платформы low-code начали конвергироваться. По данным опроса, организации начали внедрять эти технологии одновременно и выяснили, что вместе они работают более эффективно.

Потребность в ИИ растет. Большинство из 30 компаний, принявших участие в опросе, заявили, что на протяжении ближайших трех лет планируют на 50-100% увеличить инвестиции в специалистов и развитие вспомогательной ИИ-инфраструктуры.

Изменение организационной деятельности. Успех ИИ-программ определяет не только технология, но и деловая культура компаний. Реализация проектов предполагает набор опытных специалистов, обладание организационными возможностями и процессами, а также действенную схему управления. 50% опрошенных компаний заявили, что в их общей стратегии ведущая роль отводится CIO, тогда как 40% указали, что у них ответственность за внедрение ИИ возлагается на руководителя бизнес-подразделения. Кроме того, 63% компаний учредили центр передового опыта, который будет заниматься стратегией реализации ИИ, еще 30% работают над его созданием.

Внутреннее управление становится ключевой областью бизнеса. Реализация ИИ-программы предусматривает разработку и внедрение стандартных процедур в таких областях, как мониторинг и управление рисками, результативностью (performance management) и стоимостью (value management). Руководству также нужно контролировать сквозной жизненный цикл ИИ, обучать команды в соответствии с общими процедурами, создавать новые роли и обязанности, формировать схему подотчетности. «Эффективное руководство создает основу для расширения масштабов и сферы охвата. Чтобы внедрить ИИ, компаниям необходимо добиться, чтобы разные команды действовали последовательно, целенаправленно и подходили к этому с ответственностью», — говорится в отчете. Расширение ИИ в рамках всей организации зависит от эффективности управления.

Необходимость контроля за ИИ. Только 25-30% крупных компаний вкладывают значительные средства в разработку систем и методов контроля, чтобы повысить доверие к ИИ и сделать его более прозрачным. KPMG утверждает, что успех ИИ зависит от контроля за его эволюцией. Дело в том, что машинное обучение со временем меняет часть алгоритмов и узнать, почему было принято то или иное решение, становится все труднее. «Очевидный риск заключается в том, что системы непрерывного обучения могут давать непреднамеренно искаженные или необъективные результаты, — говорится в отчете. — Последствия неправильной работы ИИ простираются далеко за пределы финансовых затрат — они чреваты не только упущенной выгодой или штрафами за несоблюдение нормативных требований, но и могут нанести вред репутации бренда, создать этические проблемы».

Популяризация AI-as-a-Service. Когда крупным компаниям требуется разработать специфическое ИИ-решение или функцию, они всегда могут положиться на внутренние ИТ-команды. Если с подобной необходимостью сталкиваются небольшие компании, они могут воспользоваться AI-as-a-Service. Последний применяется с целью автоматизации инструментов взаимодействия с клиентами, обработки исключений для финансовых отделов и интерпретации контрактов для юридических фирм.

ИИ изменит конкурентную среду. Руководители считают, что ИИ может изменить расстановку сил на рынке, оставив вне игры множество игроков, которые вовремя не распознали ценность концепции ИИ. Руководители компаний, которые плотно занимаются ИИ, отрапортовали об увеличении продуктивности проектов — в среднем на 15%.

Выводы

KPMG рекомендует организациям, которые по максимуму стремятся воспользоваться преимуществами ИИ, не увлекаться пилотными проектами внутри отдельных подразделений, а внедрять его комплексно, по всему периметру. «Не стоит фокусироваться на единичных бизнес-сценариях, подумайте лучше, как вы можете преобразовать с помощью ИИ весь свой бизнес», — говорится в отчете.

Версия для печати