Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии

Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии
Harvard Business Review (HBR)

Harvard Business Review: 10 лучших статей
Harvard Business Review – ведущий деловой журнал с многолетней историей. В новой книге серии «Harvard Business Review: 10 лучших статей» собраны самые актуальные статьи о применении в бизнесе новых технологий – от коммерческих дронов до универсальных платформ искусственного интеллекта. Вы также узнаете, как анализ данных улучшает потребительский опыт в ритейле, как маркетинговые стратегии меняются с появлением ИИ-ассистентов, как внедрять блокчейн-инфраструктуру и почему аддитивная технология промышленной 3D-печати в ближайшее время изменит производственные бизнес-модели. Этот сборник поможет предпринимателям, собственникам бизнеса и руководителям разобраться, в каком направлении развиваются современные технологии и какую пользу можно извлечь из них уже сейчас.

Коллектив авторов

Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии

Главный редактор С. Турко

Руководитель проекта Л. Разживайкина

Корректоры Е. Аксёнова, А. Кондратова

Компьютерная верстка К. Свищёв

Арт-директор Ю. Буга

© 2019 Harvard Business Publishing Corporation Published by arrangement with Harvard Business Review Press (USA) via Alexander Korzhenevski Agency (Russia)

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина Паблишер», 2022

Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

* * *

Искусственный интеллект для реального мира

Томас Дэвенпорт, Раджив Ронанки

В 2013 ГОДУ ОНКОЛОГИЧЕСКИЙ ЦЕНТР АНДЕРСОНА при Техасском университете запустил фантастически прорывной проект, целью которого были диагностика и планирование лечения определенных форм рака с использованием когнитивной системы IBM Watson. Но в 2017 году проект был приостановлен после того, как расходы превысили $62 млн, а система все еще не была запущена для пациентов. Параллельно этому ИТ-группа онкологического центра экспериментировала с когнитивными технологиями в рамках менее амбициозных проектов, таких как выработка рекомендаций по отелям и ресторанам для семей пациентов, определение того, кому из пациентов нужна помощь с оплатой счетов, и решение проблем ИТ-персонала. Результаты этих проектов были впечатляющими: новые системы повысили удовлетворенность пациентов, улучшили финансовые показатели и сократили время, затрачиваемое на утомительный ввод данных менеджерами больниц. Несмотря на неудачу с прорывом, Центр Андерсона остается приверженцем использования когнитивных технологий – иначе говоря, искусственного интеллекта следующего поколения – для лечения рака и в настоящее время разрабатывает целый ряд новых проектов в своем центре когнитивных вычислений.

Разницу между этими двумя подходами – сказочным прорывом и решением текущих проблем – должен осознавать каждый, кто планирует инициативы с привлечением ИИ. Наш опрос 250 руководителей, знакомых с когнитивными технологиями, показывает: три четверти из них уверены в том, что ИИ преобразит их бизнесы в течение трех лет. Тем не менее наше исследование 152 проектов различных компаний показало иное: журавли в небе (фантастические успехи) – птицы крайне редкие, зато синицы в руках (успешные проекты по улучшению текущих бизнес-процессов) встречаются сплошь и рядом. Это неудивительно – именно так развивалось подавляющее большинство новых технологий. Но ажиотаж вокруг искусственного интеллекта был особенно сильным, и многие организации соблазнились им.

В этой статье мы рассмотрим различные категории ИИ и дадим рекомендации компаниям, как наращивать свои когнитивные способности в ближайшие несколько лет для достижения бизнес-целей.

Три типа ИИ

Оставим в стороне технологические аспекты ИИ и взглянем на него через призму бизнес-возможностей. С этой позиции просматриваются три важные потребности компаний, которые он может удовлетворить: автоматизация бизнес-процессов, глубокое понимание аналитических данных и взаимодействие с клиентами и сотрудниками. (Подробнее см. врезку «Типы когнитивных проектов».)

Типы когнитивных проектов

Мы изучили 152 проекта, основанные на когнитивных технологиях, и обнаружили, что они подразделяются на три категории.

Автоматизация процессов

Из 152 проектов, которые мы исследовали, наиболее распространенным типом была автоматизация цифровых и физических задач – как правило, финансовых и административных операций – с использованием RPA (роботизированной автоматизации процессов). Эта современная технология роботизации процессов является более продвинутым инструментом, чем предыдущее поколение систем автоматизации, поскольку «роботы» (то есть программный код на сервере) действуют подобно человеку, получающему и обрабатывающему информацию из нескольких ИТ-систем. Вот примеры некоторых задач, которые решает RPA:

? перенос данных из электронной почты и систем кол-центров в системы учета, например для обновления клиентских файлов (изменение адресов, добавление услуг и т. д.);

? замена утерянных кредитных или дебетовых карт, требующая подключения к нескольким системам для обновления данных и обработки сообщений клиентов;

? устранение сбоев при взимании платы за услуги в биллинговых системах путем извлечения информации из нескольких типов документов;

? «чтение» юридических и иных документов для извлечения из них информации, сформулированной нестандартизированным естественным языком.

RPA является наиболее доступным типом ИИ для реализации когнитивных технологий, которые мы обсудим, и, как правило, обеспечивает быструю и ощутимую отдачу от инвестиций. При этом его инструменты не самые «сообразительные», поскольку приложения не запрограммированы на самообучение, хотя разработчики и наращивают постепенно интеллектуальные возможности этой технологии. Особенно хорошо подходит для внедрения между несколькими ИТ-системами.

Идея вкратце

Проблема

Когнитивные технологии все чаще используются для решения бизнес-задач, но большинство амбициозных проектов, связанных с ИИ, терпят неудачу.

Подход

Компании должны использовать постепенный, а не преобразующий подход и сосредоточиться на расширении человеческих возможностей, а не на их замене.

Процесс

Чтобы получить максимальную отдачу от ИИ, компании должны понимать, какие технологии соответствуют типам их задач, создавать портфель приоритетных проектов, основанный на потребностях бизнеса, и разрабатывать планы по развертыванию ИИ для всего бизнеса.

Выгоды от ИИ для бизнеса

Мы опросили 250 руководителей компаний, которые уже используют когнитивные технологии, чтобы узнать их цели в отношении ИИ. Более половины респондентов заявили, что их основная цель – улучшение существующих продуктов. Сокращение рабочих мест упомянули только 22 %.

В NASA из-за нехватки средств инициировали запуск четырех пилотных RPA-проектов в области кредиторской и дебиторской задолженности, HR и расходов на ИТ – всем этим управляет центр общих служб агентства. Пилотные проекты показали себя хорошо – например, в отделе кадров 86 % операций прошли без участия человека – и были внедрены во всей организации. Сейчас NASA продолжает внедрять роботов RPA, повышая уровень их интеллекта. Как сказал Джим Уокер, руководитель проектов центра общих служб, «пока еще мы уступаем в этом ракетостроению».

Напрашивается предположение, что RPA лишит людей работы. Но в рамках 71 RPA-проекта, которые мы рассмотрели (47 % от общего их числа), замена роботами сотрудников не ставилась как цель и не стала результатом. Лишь несколько проектов привели к сокращениям, да и то в основном из-за привлечения внешних трудовых ресурсов. В будущем по мере совершенствования технологий проекты роботизированной автоматизации могут привести к некоторому сокращению рабочих мест, особенно в индустрии офшорного аутсорсинга. Если вы можете передать задачу на аутсорсинг, с большой вероятностью вы можете и автоматизировать ее.

Проблемы ИИ

Руководители в нашем исследовании отметили несколько факторов (начиная от интеграции до нехватки квалификации), которые могут приостановить или свести на нет ИИ-инициативы.

Когнитивное прогнозирование

Второй наиболее распространенный тип проектов в нашем исследовании (38 % от общего числа) основан на алгоритмах обнаружения закономерностей в огромных массивах данных и интерпретации их значений – что-то вроде аналитического реслинга. Такие самообучаемые приложения используются для следующих задач:

? прогнозирование покупательских предпочтений;

? выявление мошенничества с кредитами и страховыми выплатами в режиме реального времени;

? анализ гарантийных данных для выявления проблем с безопасностью или качеством автомобилей и другой производимой продукции;

? автоматизация таргетинга интернет-рекламы;