В основе растущего применения в мире искусственного интеллекта (ИИ) лежит ряд причин. Это и меняющиеся общие потребности бизнеса, и все большая доступность постоянно развивающейся технологии ИИ, и повышенное стремление к бесконтактному взаимодействию, а также развитие других коммерческих направлений, которые выдвинулись на передний план в связи с эпидемией COVID-19 и являются теперь одной из генеральных линий развития.

Около 74% компаний по всему миру в настоящее время изучают или внедряют ИИ, компании находятся на разных этапах этого процесса. Такие данные приводит китайское аналитическое издание The Yuan, специализирующееся в сфере ИИ. Специалисты издания ориентировались на исследование международной консалтинговой компании Morning Consult, которое было проведено для технологического гиганта IBM.

В рамках исследования Global AI Adoption Index 2021 были опрошены специалисты в области информационных технологий из 5500 компаний по всему миру. Опрос затронул компании в США, Китае, Индии, Сингапуре, Великобритании, Италии, Испании, Франции, Германии. Бразилии, Мексике, Колумбии, Аргентине, Чили и Перу. Отметим, что Россия в рамках исследования не представлена.

Для функционирования ИИ необходим большой объем различных данных. Согласно результатам опроса, треть компаний находится на стадии развертывания каких-либо проектов ИИ и анализирует данные для создания и масштабирования ИИ в своих бизнес-операциях. А еще одна треть уже использует готовые приложения, например такие, как чат-боты.

Четверть компаний находится на этапе проверки жизнеспособности концепции внедрения ИИ для своих проектов на его основе или при помощи ИИ. Еще одна четверть изучает различные решения ИИ, но еще не покупает никаких инструментов или приложений.

Есть также группа компаний, которая вышла за пределы стадии проработки концепций, их 21%, и они уже применили технологию ИИ по всему спектру своего бизнеса. Это компании, которые пытаются получить преимущество в условиях пандемии. Они работают в различных отраслях: H&M — в розничной торговле, EasyJet — в сфере транспорта. Эти компании также используют общекорпоративный подход к искусственному интеллекту.

«ИТ-специалисты в Китае и Индии с большей вероятностью сообщали о планах своих компаний инвестировать в каждую область ИИ, особенно в проприетарные решения ИИ (уже разработанные сторонние коммерческие продукты), встраивая ИИ в текущие приложения и процессы, а также готовые инструменты для создания собственных приложений и моделей», — говорится в исследовании Morning Consult.

Согласно ноябрьскому прогнозу американской аналитической компании International Data Corporation (IDC), более 50% китайских организаций добавят возможности искусственного интеллекта в свои системы обработки входящих вызовов в 2021 году. По прогнозам IDC, к 2024 году 45% повторяющихся задач в Китае будут автоматизированы или дополнены «цифровыми работниками» при поддержке ИИ, робототехники и автоматизации.

Высокие цели и препятствия на пути к ИИ

Специалисты отмечают, что внедрение ИИ как общекорпоративный подход требует полной поддержки со стороны руководства организации, поскольку используемые для этого ресурсы и инвестиции могут быть значительными. Любой бизнес, стремящийся придерживаться этого курса, должен стремиться к краткосрочным успехам, чтобы быстро выйти на первое место и показать высокие результаты внутри компании.

Внедрение ИИ в большинстве случаев происходит поэтапно и с увеличением масштабов в рамках одной компании.

Развертывание ИИ в бизнесе сильно различается от страны к стране. Согласно исследованию Morning Consult, больше всего внедрений происходит в Китае, за ним следуют Индия, Сингапур, Италия, США и Испания. Каждая опрошенная компания изучала ИИ, но воспринимала этот процесс на разных уровнях развертывания. Таким образом, во всем мире фиксируется все больше фактов внедрения ИИ за пределами стадии доказательства жизнеспособности этой технологии.

В исследовании Morning Consult говорится, что одним из самых непреодолимых препятствий на пути внедрения ИИ, с которым сталкиваются 39% предприятий, является нехватка опыта или знаний в области ИИ на рынке, что часто вызывает недовольство со стороны тех кто уже начал использовать ИИ. Внедрение данной технологии на предприятиях во всех секторах истощило резерв работников, доступных для найма.

Стоит отметить, Китай как один из передовиков по внедрению и исследованиям в области искусственного интеллекта в мире давно озаботился данной проблемой и ежегодно расширяет номенклатуру специальностей и количество учебных заведений для подготовки специалистов в области ИИ для различных отраслей. Более того, в качестве генеральной линии правительства КНР создаются специальные институты (Think tank) в которые работники отбираются со всей страны, там же предполагается дальнейшее обучение специалистов.

Другим препятствием для внедрения ИИ является возрастающая сложность и разрозненность данных, с ним сталкивается 32% компаний. Как правило, банки данных формируются под контролем одного отдела, отключенные от остальной части организации. Они появляются в крупных подразделениях, потому что каждое подразделение имеет разные цели, приоритеты и обязанности. Также это происходит когда отделы конкурируют, а не работают вместе для достижения общих бизнес-целей. Поэтому порядка 28% организации стремятся устранить изолированные скопления данных и сделать их доступными для всей организации, а также пытаются нивелировать отсутствие инструментов или платформ для разработки моделей ИИ.

Растущая сложность данных и количество разрозненных хранилищ данных являются наиболее серьезным препятствием для крупных компаний.

В отчете Morning Consult говорится, что компании, идущие по пути искусственного интеллекта, должны предвидеть и планировать неудачи на своем пути. Активация ИИ может быть сложной и чревата непредвиденными последствиями. Таким образом, тестирование является критически важным предвестником полномасштабного развертывания, и это практически неотъемлемая его часть.

Сложности, на которые ссылаются компании, включают анализ данных для создания и масштабирования надежного ИИ (39%), внедрение ИИ в бизнес (37%), организацию данных для создания готовой для бизнеса аналитической основы (37%) и сбор данных для упрощения и визуализации (37%).

Сложности на этапе внедрения и эксплуатации

Также специалисты отмечают, что крупным компаниям труднее использовать анализ данных и распространять его на всю свою организацию, в то время как более мелкие компании считают сбор данных самой большой проблемой. Одним из ключевых факторов является пристальное наблюдение за используемыми данными и обеспечение того, чтобы люди были неотъемлемой частью процесса развертывания ИИ. Это необходимо, чтобы проверять и перепроверять данные, и, прежде всего, отслеживать возможные проблемы.

Несмотря на наличие больших и малых проблем при анализе данных для внедрения ИИ, компании по всему миру активно занимаются этими проблемами.

Отдельно стоит упомянуть, что проблема COVID-19 дала новый толчок по освоению технологий ИИ. Почти половина (43%) глобальных компаний в области информационных технологий говорят, что COVID-19 придал импульс развертыванию ИИ внутри их организаций. При этом более крупные фирмы заявляют на 31% чаще о таком нововведении, чем более мелкие.

Специалисты говорят, что компании, которые застопорились в испытании или внедрении ИИ, будут отставать от тех, кто уже встал на этот путь. Потребности бизнеса, вызванные эпидемией коронавируса, заставили компании, которые уже начали внедрять ИИ, удвоить свои усилия, в то время как многие менее продвинутые компании были склонны не доводить эти идеи до завершения.

Исследование Morning Consult также показало, что треть глобальных компаний ИТ-профессионалов планируют инвестировать в следующие области: встраивание ИИ в текущие приложения и процессы, переподготовка кадров и повышение квалификации, готовые приложения ИИ, проприетарные решения ИИ и готовые инструменты для создания собственных приложений и моделей.

Согласно исследованию, в течение 2022 года компании готовы направить инвестиции ИИ в безопасность данных, за которыми в порядке убывания следуют автоматизация процессов, обслуживание клиентов, виртуальные помощники и чат-боты, автоматизация бизнес-процессов, обнаружение мошенничества, онлайн анализ данных с различных датчиков, ИИ мониторинга и управления, маркетинг, цепочки поставок и безопасность личных данных.

Отмечается, что один из самых популярных способов, который применяют опытные компании, — это начать с использования ИИ для автоматизации процессов. Тем самым фирмы пытаются высвободить людей от рутинных, повторяющихся задач. Наиболее заметное влияние на рынок будет оказывать автоматизация, независимо от скорости внедрения ИИ и/или влияния географических факторов. Чат-боты, автоматизированные системы выставления счетов и платежей, а также автоматизированные внутренние процессы распространяются вместе с массовым переходом к модели самообслуживания клиентов по всем направлениям.

Внимание специалистов приковано к самому процессу внедрения ИИ в различных аспектах и отраслях. На основе этого делаются рекомендации и прогнозы. Стоит сказать, что, исходя из представленных данных, этот процесс будет только нарастать, при этом очевидно, что драйвером процесса будут большие компании и организации. Это в современных условиях определяется как часть экономического успеха.