Колонки

ИИ в 2019 году: хайп, первые внедрения и культурная революция

Колонки
Лариса Малькова
Лариса Малькова

Управляющий директор направления Digital в Accenture Russia

Полина Константинова

Искусственный интеллект в последние несколько лет из футуристического концепта превратился в один из главных практических инструментов цифровой трансформации. Об итогах 2019 года и прогнозах на 2020-й в сфере ИИ рассказывает Лариса Малькова, управляющий директор направления Digital в Accenture Russia.

ИИ в 2019 году: хайп, первые внедрения и культурная революция

Год ИИ-хайпа

Искусственный интеллект — относительно молодая технология в плане практического применения в реальной деятельности компаний. Поэтому сегодня она все еще остается одной из самых сложных для адаптации, мониторинга, регулирования и контроля. Тем не менее многие корпоративные лидеры считают, что инвестирование в ИИ-решения предоставит в будущем значительные конкурентные преимущества. Сегодня каждое предприятие, независимо от размера и отрасли, стремится адаптировать ИИ к своим задачам.

В 2020 году мы, скорее всего, увидим волну кейсов с использованием искусственного интеллекта, которые будут менять привычные продукты, сервисы и бизнес-процессы.

Наиболее вероятными областями ИИ-прорыва станут решения для информационной безопасности, инструменты для онлайн-взаимодействия с клиентами (чат-боты, голосовые помощники, аналитика клиентского поведения) и технологии по распознаванию лица и голоса.



2019 год стал периодом глобального хайпа на теме ИИ. Объем тематических конференций, публичных обсуждений, публикаций в СМИ и клиентских обращений по поводу ИИ-разработки и внедрения повторяют картину недавнего ажиотажа с Big Data. Это нормальный симптом роста, который сопровождает развитие любой перспективной технологии — облака, блокчейн, IoT —  все прошли через фазу подобной «лихорадки».

Хайп порождает массу неверных интерпретаций сути искусственного интеллекта. Как результат, на волне популярности за ИИ зачастую выдаются решения, таковыми не являющимися даже формально. Из-за общего недостатка компетенций в этой сфере масса стартапов под вывеской «ИИ-решение» развивают симуляции искусственного разума за счет наивных инвесторов.

Примета времени — на тематических конференциях и мероприятиях в самом начале часто предлагают договориться о терминах: специалисты определяют, что именно они понимают под ИИ, и от принятой версии отталкиваются в дальнейших обсуждениях. 

От слов к делу

Хайп — это хорошо, несмотря на сопровождающие его негативные симптомы. По ходу его нарастания в определенный момент накапливается критическая масса инициатив и начинается самое интересное в жизненном цикле технологии: переход к практическим внедрениям. Подчеркну — речь не идет об ИИ-стартапах (их масса, и развиваются многие из них уже несколько лет), а о внедрениях ИИ-решений в практике состоявшихся компаний.

В начале 2019 года Gartner опросила тысячу CIO по всему миру. 14% заявили, что развернули в своей практике те или иные ИИ-решения. В начале 2018 года таковых было всего 4%. Прогноз аналитиков на конец 2020 года составляет уже 48%!

При этом речь сегодня идет не об абстрактных инвестициях на перспективу — к 2024 году 50% всех вложений в ИИ будет совершаться в привязке к конкретным показателям производительности бизнеса в результате внедрения решений и с конкретными показателями ROI.

Сегодня можно уверенно говорить о том, что сформировалось четкое понимание огромного потенциала ИИ как технологии, способной приносить компаниям реальные результаты. О коренном повороте в отношении к ИИ говорят включение технологии в стратегии развития ведущих мировых компаний, заявления лидеров государств о необходимости прогресса в ИИ в рамках целевых госпрограмм.

Этот тренд фиксируется несмотря на относительно скромные практические результаты внедрения ИИ на данном этапе его развития. Но тренд уже не остановить: применение ИИ является составной частью национальной программы «Цифровая Россия», курировать работу в рамках направления будут специалисты Сбербанка, который, к слову, уже начал применения ИИ для ряда собственных практических задач. С учетом его системообразующей роли для отрасли это очень серьезная заявка на ускорение массовой адаптации ИИ.

Самое сильное звено

Еще один важнейший симптом наступления новой эры в развитии искусственного интеллекта — осознание роли системного подхода к цифровизации для успешного применения ИИ к задачам бизнеса.

Все больше руководителей начинают понимать, что ИИ сам по себе не является волшебной палочкой, внедрение которой решит все проблемы их компании. Появляется реалистичный взгляд на искусственный интеллект как на важное звено в цепочке digital-инструментов нового поколения: больших данных, интернета вещей, цифровых платформ, облаков.



Все чаще эксперты высказываются о реальной пользе IoT, Big Data и ИИ только в виде конвергентного решения, где все три технологии глубоко интегрированы друг с другом, за счет этого максимизируя положительный эффект. 

Второй важнейший момент здесь состоит в глубоком понимании бизнесом, как именно сумма этих технологий, включая ИИ, может трансформировать бизнес-процесс, сервис или продукт. Какой эффект принесет эта трансформация, какие предпосылки и элементы цифровой трансформации должны иметься на старте проекта? Все эти вопросы должны иметь четкий ответ и базироваться на понимании того обстоятельства, что видимый эффект от внедрения возможен только при масштабировании внедрения в рамках направления или (оптимально) всего предприятия.

Чтобы с пользой внедрять ИИ сегодня, нужно было года 3-4 назад серьезно заняться задачами сбора и обработки данных, свести каналы их поступления, системы хранения и инструменты анализа в единой платформе, подготовить организационные изменения на уровне бизнес-процессов, провести кадровые изменения в штате компании (например, ввести позицию CDO).

ИИ — это фундаментальные перемены в работе, но они требуют большой системной подготовительной работы с масштабными организационными, материальными и временными затратами. Судя по росту внедрений ИИ, пусть и в пилотном формате, это понимание приходит к растущему числу бизнес-лидеров. 

Культура инновационного труда

Также важно отметить увеличение роли современных методологий ИТ-разработки в адаптации искусственного интеллекта. Agile и DevOps не первый год служат смене культурных установок и практических подходов к ИТ-разработке. Бизнес учится фокусировать свой взгляд на задачу через призму потребностей клиента, переставая отталкиваться от продукта или технологий.

Поскольку потребительские настроения и структура спроса подвержены изменениям, стэк технологий и методология должны радикально сокращать показатель time to market. Этот тренд повышает требования к скорости разработки при сохранении качества. Без радикальных перемен в культуре труда это невозможно реализовать.

Задача решается в том числе путем перехода на DevOps в качестве основы для разработки с использованием ИИ.

Выводы

ИИ в 2019 году вышел на такой виток развития, когда массовая адаптация находится на расстоянии вытянутой руки, но переход к ней все еще зависит от способности компаний осознавать необходимость не только технологического развития, но и существенных организационных перемен внутри себя.

Роль организационной культуры и готовность эволюционировать в верном ключе по своей важности сравнялись с умением написать правильный ИИ-алгоритм под соответствующую задачу. 

Фото в материале: Unsplash

Обложка: Анастасия Топонен

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Эмоциональный ИИ: кто и зачем распознаёт эмоции в России и за рубежом
  2. 2 Какие разработки на основе ИИ нужнее всего компаниям в России — исследование
  3. 3 Монетизация Big Data: как бизнесу заработать на данных?
Защита для бизнеса
Забудь о проблемах с безопасностью
Узнать больше