Сегодня почти невозможно открыть газету (простите, веб-браузер), чтобы не наткнуться на статью об искусственном интеллекте (ИИ).
Разрекламированные прорывы в этой области — типа беспрецедентных побед программы Google AlphaGo над людьми, являвшимися чемпионами в игре Го — были объявлены предвестниками нового золотого века для ИИ. Прибавим к этому персонификацию персональных цифровых помощников в Apple Siri и Amazon Alexa, вместе с «воскрешением» Альберта Эйнштейна в платформе Salesforce и бурным размножением связанных с ИИ стартапов, и ажиотаж вокруг ИИ все больше начинает напоминать шумную какофонию.
Это, мягко говоря, запутывает бизнес, так как его лидеры пытаются разобраться, что представляет собой реальную ценность, а что попросту очковтирательство. Оправдает ли ИИ трансформационные надежды или добавится к вороху искусственно раскрученных технологий?
Мы в Forrester Research верим, что ИИ внесет огромные перемены в способы, которыми организации привлекают, обслуживают и удерживают своих клиентов, но с оговоркой «со временем». Ведь дабы ИИ-системы выполняли свои роли настолько хорошо, чтобы заменять в них человека, их необходимо обучать на базе огромных объемов данных.
ИИ совершает свои первые вторжения в организации, поскольку разработчики приложений используют ИИ-технологии для преобразования бизнес-процессов и создания приложений, расширяющих способности человека. Forrester выделила и оценила 13 наиболее перспективных для разработчиков приложений технологий, связанных с ИИ, на базе нашей строгой методологии исследований TechRadar. При этом мы определили зрелость каждой категории и спрогнозировали их будущий успех. Ряд ключевых выводов из этого приводится ниже.
Человеческий и машинный интеллекты наиболее эффективно работают в тандеме. Высказываемая сегодня обеспокоенность технологически обусловленной ИИ безработицей во многом безосновательна. Сегодня большинство ИИ-систем не заменяют человеческие роли; они часто ориентируется на выполнение низкоуровневых задач, которые слишком расточительно или обременительно выполнять людям.
Данные становятся все более критичными. Утверждение «мусор заложишь — мусор получишьтверждение вятся все более критичнымименительно выполнять людямв тандеме» (garbage in, garbage out) особенно касается систем искусственного интеллекта, которым для решения конкретной задачи требуются огромные объемы обучающих данных. Некоторые вендоры предлагают заранее обученные решения, но почти для всех инвестиций в ИИ до развертывания решений потребуются их дополнительное обучение и усовершенствование.
Сужение зоны приложения даст и лучшие результаты. Учитывая необходимые объемы времени и тренировки для надлежащей работы ИИ-функций, до чистого ИИ еще очень далеко. Компании, ощутившие реальные успехи бизнеса от развертывания этих систем, сохраняли узкие рамки сценариев их применения, при которых ИИ становится специалистом в ограниченной области.
Наступает переломный момент в истории бизнеса. То, как компании будут внедрять и развертывать ИИ, будет определять их успех на предстоящие годы. Необходимо познакомиться с ныне существующими ИИ-технологиями и приготовиться к их внедрению, или ваш бизнес неизбежно развалится.
