По ряду причин пандемия ускорила внедрение ИИ на предприятиях. Портал The Enterprises Project приводит мнения экспертов относительно того, как будет развиваться корпоративное применение ИИ в 2021 г.
До пандемии искусственный интеллект уже был готов к огромному росту в 2020 г. Еще в сентябре
«Поскольку пандемия продолжает влиять на способность предприятия работать, ИИ во многих обличьях будет становиться все более важным, поскольку предприятия стремятся понять свои наборы данных, затронутые COVID, и продолжают автоматизировать повседневные задачи», — говорит Уэйн Баттерфилд, директор ISG Automation, подразделения глобальных технологических исследований консалтинговой фирмы ISG.
Кроме того, в 2020 г. ИТ-операции столкнулись с большим количеством проблем и стрессов, учитывая все сдвиги в направлении расширения возможностей работы из дома, и это, скорее всего, продолжится в 2021 г. Здесь ИИ также играет важную роль. «Поскольку предприятия подключены к цифровой сети как никогда ранее, — говорит Дэн Симион, вице-президент по ИИ и аналитике Capgemini North America, — ИИ может обеспечить их работоспособность».
Тенденции-2021: что происходит на предприятиях
Однако в центре внимания при внедрении ИИ будет не просто повышение эффективности или действенности операций. «Мы видим заметный сдвиг в сторону использования ИИ для улучшения опыта заинтересованных сторон из-за пандемии», — говорит Алиша Миттал, директор по практике консалтинговой и исследовательской компании Everest Group.
Ожидается, что в 2021 г. ИТ-руководители будут отслеживать следующие тенденции.
1. ИИ-специалисты остаются в дефиците
Ожидается, что обеспечение специалистами будет ключевым вопросом, сопровождающим ускоренное внедрение ИИ в 2021 г. «Предприятия начали осознавать важность демократизации ИИ для устранения этого постоянного разрыва», — говорит Миттал.
ИТ-директора работают над тем, чтобы сделать данные доступными для нетехнических пользователей. Важно, чтобы ИИ использовался более широким кругом пользователей. «Успешная демократизация ИИ требует сосредоточения внимания на ключевых аспектах данных, технологий и стратегии обучения, поддерживаемых децентрализованной моделью управления, — говорит Миттал. — Предприятия также должны сосредоточиться на контекстуализации, управлении изменениями и управлении».
2. ИИ подпитывает самоуправляемые ИТ
В 2021 г. мы увидим больше решений для ИИ, которые смогут самостоятельно обнаруживать и устранять распространенные ИТ-проблемы, прогнозирует Симион: «Эти решения позволят самостоятельно исправлять и самостоятельно устранять любые сбои или проблемы в упреждающем режиме, сокращая время простоя системы или критического приложения. Это позволит командам выделять свои ресурсы на сложные и высокоприоритетные проекты, на которых они должны сосредоточиться».
3. ИИ структурирует неструктурированные данные
В предстоящем году предприятия будут использовать машинное зрение и обработку естественного языка (NLP), чтобы облегчить структурирование неструктурированных данных, таких как изображения или электронные письма, говорит Баттерфилд. Цель — создание данных, которые технология роботизации процессов (RPA) сможет с большей легкостью использовать для автоматизации транзакционной деятельности на предприятии.
«Мы наблюдаем рост RPA, которая является самой быстрорастущей областью внедрения ПО в последние 24 месяца. Но RPA имеет свои ограничения — главным образом в том, что может обрабатывать только структурированные данные, — объясняет Баттерфилд. — Использование ИИ для выполнения сложной задачи понимания неструктурированных данных, а затем предоставления определенных выводов, таких как намерение клиента, позволит RPA доводить свои действия до конечного результата».
4. ИТ-отделы выводят ИИ на больший масштаб
«В 2020 г. мы продолжали наблюдать значительное расширение внедрения ИИ в ИТ-отделах, — говорит Симион. — В 2021 г. я ожидаю, что организации начнут видеть преимущества от выполнения своих моделей ИИ и МО — не только на уровне производственной эксплуатации, но и в плане масштабирования». Одно из преимуществ ИИ заключается в том, что он может достичь окупаемости инвестиций в реальном времени, отмечает он, поэтому
5. Больше ИИ становится объяснимым
От модели ИИ как «черного ящика» нужно уходить в сторону большей прозрачности. «Больше внимания будет уделяться объяснимости ИИ, — говорит Дэйв Лукас, старший директор по продуктам в центре обработки данных клиентов Tealium, — возможности четко сформулировать для непрофессионала, как каждая отдельная характеристика или точка данных влияет на конечный прогноз или результат выполнения модели». По мере того, как данные подвергаются все большему регулированию, доверие к ИИ будет иметь решающее значение.
6. AIOps взрослеет
Сложность ИТ-систем экспоненциально растает в течение последних нескольких лет. Недавно Forrester отметила, что поставщики ответили на это платформенными решениями, которые объединяют несколько некогда изолированных дисциплин для мониторинга, таких как инфраструктура, приложения и сеть. AIOps позволяет «ИТ-операциям и другим группам улучшить ключевые процессы, задачи и процесс принятия решений за счет улучшенного анализа объемов и категорий данных», — говорит Эвелин Эрлих, директор по исследованиям DevOps Institute.
Forrester советует ИТ-лидерам искать поставщиков AIOps, которые могут расширить возможности совместной работы между коллективами за счет корреляции данных, обеспечить сквозное цифровое взаимодействие и легко интегрироваться во всю цепочку инструментов управления ИТ-операциями.
7. Усиленные с помощью ИИ процессы
Данные и ИИ являются ключом к конкурентным преимуществам и будут частью более широкой стратегии автоматизации процессов и инноваций. «В рамках этой стратегии экосистемы данных являются масштабируемыми, управляемыми, бережливыми и предоставляют своевременные данные из разнородных источников, но в то же время им необходимо быстро адаптироваться к инновациям, — говорит Ана Малоберти, инженер по большим данным Globant. — Компании идут все дальше в оптимизации с помощью „усиленных процессов“ — как в рамках бизнеса, так и в рамках разработки ПО».
Инструменты «усиленного кодирования» (augmented coding), которые являются основным направлением деятельности Globant, оптимизируют процессы разработки ПО с использованием ИИ, стремясь получить такие преимущества, как улучшенная совместная работа и более широкий коллективный интеллект. «Основной проблемой в использовании этой технологии является культурная, — говорит Малоберти. — Чтобы создать устойчивую и надежную модель доставки приложений, необходимо прежде всего способствовать формированию организационного мышления, основанного на данных, и выйти из экспериментальных этапов ИИ».
8. Голосовой и языковой интеллекты взлетают
Увеличение числа удаленных рабочих мест приведет к более широкому внедрению функций NLP и автоматического распознавания речи (ASR), особенно в клиентских контактных центрах клиентов, прогнозирует Баттерфилд. По его словам, исторически менее 5% всех контактов с клиентами регулярно проверяются на качество и обратную связь с оператором. И если в офисе наставник может обучать оператора непосредственно в рабочем процессе, то в условиях удаленной работы предприятиям необходимо будет использовать ИИ.
9. ИИ и облако начинают извлекать взаимную пользу
«Искусственный интеллект будет играть значительную роль в более широком внедрении облачных решений, — говорит Рико Бернетт, директор по клиентским инновациям поставщика юридических услуг Exigent. — Мониторинг и управление облачными ресурсами и огромными объемами генерируемых данных, будут усилены за счет развертывания ИИ».
10. Этика и стандарты ИИ — в центре внимания
«В 2020 г. международные партнерства, такие как Partnership on AI , перешли от идей к действиям, — говорит Натали Картрайт, соучредитель и COO банковской ИИ-платформы Finn AI. — В 2021 г. они предоставят экспертные знания и возможности согласования того, как обеспечить использование ИИ против основных глобальных проблем, обеспечить интеграцию и разнообразие, а также стимулировать инновации и экономический рост». Беспристрастность алгоритмов и прозрачность данных являются лишь двумя из проблем в центре внимания, поскольку этика ИИ становится более важной для организаций в различных отраслях и общества в целом.
