ШІ у всіх на вустах і є предметом численних дискусій. Зараз штучний інтелект переживає справжній бум. І на те є вагома причина: відбувається зміна парадигми.
Якщо раніше ШІ був орієнтований переважно на професіоналів, то тепер він став доступним для широкого загалу. Такий прогрес, безсумнівно, призведе до масового, широкомасштабного впровадження. Компанії планують покластися на цю технологію, щоб революціонізувати спосіб своєї роботи, звільнивши працівників від зайвих завдань і дозволивши їм сконцентруватися на завданнях з високою доданою вартістю. Мета зрозуміла: залишатися конкурентоспроможними та продовжувати зростати. На практиці, як бізнес може використовувати штучний інтелект, та який вплив має інтеграція ШІ в компанії? Які проблеми виникають, зокрема, у сфері управління персоналом? З якими викликами ми стикаємося при впровадженні та прийнятті ШІ?
Що таке штучний інтелект
Штучний інтелект – це концепція, придумана в середині 1950-х років, після роздумів математика Алана Тюрінга, який ставив собі питання, чи зможе комп’ютер колись навчитися «думати», чи він буде здатний лише «думати в грі».
Штучний інтелект потрібно розглядати як будь-який інструмент, що використовується машиною, здатною «відтворювати поведінку, пов’язану з людьми, таку як міркування, планування і творчість».
Сфери дії ШІ великі, і їх важко описати, оскільки вони поширюються на багато аспектів повсякденного життя, чи то пошук, чи то онлайн-покупки, націлювання реклами, автоматичний переклад, персональні цифрові помічники, під’єднані міста. Також він застосовується у польових умовах, транспорті, охороні здоров’я і т.д.
Наразі GPT (генеративний, переднавчений трансформер), ставлять під сумнів використання ними даних та їхніх алгоритмів, які здебільшого не є відкритим вихідним кодом. Правила вимагають, щоб оброблювані дані були точними, але генеративний штучний інтелект створює на їхній основі контент, який може бути помилковим, що, отже, не відповідає нормам. Тепер коли ми знаємо, що таке штучний інтелект, давайте розглянемо, чим він може бути корисний бізнесу.
Роль ШІ в бізнесі
Нещодавнє опитування McKinsey (міжнародна консалтингова компанія, що спеціалізується на вирішенні завдань, пов’язаних зі стратегічним управлінням), в якому взяли участь 1 684 респонденти з усього світу, що представляють широкий спектр галузей бізнесу, розмірів компаній та функціональних спеціалізацій, підбило підсумки використання генеративного ШІ, та яку відіграє роль ШІ в бізнесі у світі загалом. Зокрема, воно показало, що 79% респондентів стверджують, що вони принаймні частково стикалися зі штучним інтелектом у професійній або особистій діяльності, а 22% – що вони регулярно використовують його для виконання своїх професійних завдань. Впровадження набагато вище в технологічному секторі, за яким слідують фінансові послуги та дистрибуція. Виробничі галузі, такі як автомобілебудування та аерокосмічна промисловість, зазнають набагато меншого впливу через потребу у фізичній праці, яку штучний інтелект навряд чи зможе замінити. Але як користуватись штучним інтелектом в бізнесі почали в різних сферах?
1. Ігри
Це та сфера, в якій штучний інтелект зробив собі ім’я. Спочатку в боротьбі з найкращими шахістами, а нещодавно — в грі GO.
Тепер він переходить до відеоігор. У вересні 2016 року вийшла високо оцінена Event[0], відеогра для ПК, в якій ШІ є головним героєм, сюжетною лінією і єдиним засобом комунікації з навколишнім середовищем. Вона отримала кілька нагород.
2. Служби консьєрж-сервісу
MyConcierge, Clac des doigts і Facebook M – це консьєржі для приватних осіб (і бізнесу). Натхненні консьєрж-сервісами розкішних готелів, які дозволяють своїм гостям замовляти все, що завгодно, в будь-який час дня і ночі, ці послуги тепер доступні кожному, зокрема завдяки штучному інтелекту.
Діалог за допомогою SMS або повідомлень inApp, від запиту до прийняття пропозиції, відбувається з віртуальним асистентом.
3. Автомобільний сектор
Автомобілі стають все більш автономними (автоматичне екстрене гальмування, автоматична система паркування тощо), а деякі виробники експериментують з повністю автономними автомобілями для поїздок у містах і на дорогах.
З літа минулого року в Сінгапурі на дорогах навіть з’явилися безпілотні таксі. Отже, індивідуальний автомобіль, який їздить за нас, знаходиться в межах досяжності
4. Банківський сектор
Банківський сектор також впроваджує штучний інтелект. Crédit Mutuel-CIC підписав партнерську угоду з IBM про використання її системи штучного інтелекту Watson французькою мовою. Мета полягає в тому, щоб аналізувати зміст електронних листів клієнтів і відповідати на них, не звертаючись до консультанта, коли це дозволяє запит. Watson здатна автоматично обробляти природну мову.
5. ШІ приходить у магазини
Нещодавно Microsoft представила низку рішень для роздрібної торгівлі в магазинах, зокрема кіоск Mall kiosk, який рекомендує товари на основі розпізнавання обличчя або голосу людей та їхніх реакцій.
6. Медичний сектор
Наприкінці 2016 року Watson (IBM) викликав сенсацію серед медиків, коли діагностував пацієнта з рідкісною формою лейкемії, яку багато лікарів пропустили.У використання штучного інтелекту в медицині було вкладено чимало інвестицій та експериментів. Чи то для діагностики, чи то для хірургії, чи то для розробки персоналізованих терапевтичних варіантів.
7. Прийом
Поява роботів ламає звичні для нас коди господаря і господині. Але, як і вони, вони мобільні, вони дражливі та можуть виходити на вулицю і знайомитися з людьми. Візьмемо, наприклад, Шелдона. Людиноподібні роботи також мають багатообіцяюче майбутнє у сфері послуг, а особливо у допомозі людям похилого віку.
8. Навчання — освіта
Існує кілька освітніх платформ, оснащених штучним інтелектом, які дозволяють студентам отримувати вигоду від персоналізованих уроків. Навчання розвивається відповідно до рівня студента та взаємодії з комп’ютером.
ECHO, наприклад, використовує штучний інтелект для виявлення труднощів у молодих людей, таких як булінг, і пропонує їм підтримку та онлайн-ресурси.
9. Ресторани
Starbucks щойно додав віртуального бариста до свого мобільного додатку, щоб приймати замовлення.
10. Журналістика
XiaoIce, безумовно, є першим «штучним» журналістом. Вона з’явилася на китайських екранах у грудні 2015 року і веде прогноз погоди та спортивні програми.
Переваги використання ШІ в бізнесі
Безумовно, переваги використання штучного інтелекту в бізнесі величезні: економія часу, підвищення продуктивності, підвищення привабливості робочих місць.
Що стосується бухгалтерського обліку, то автоматизоване введення даних вже зараз заощаджує фахівцям неоціненну кількість часу. ШІ однозначно підходить для ручних, повторюваних і складних завдань. У сфері соціального управління діалоговий інструмент значно спрощує нарахування заробітної плати, наприклад, завдяки швидкому пошуку потрібних позицій у відповідь на запитання, поставлені природною мовою. Час, відведений на цю діяльність, оптимізується, і бізнес-експерти можуть зосередитися на своїй основній діяльності з більшою доданою вартістю (наприклад, на відносинах з клієнтами або на розробці пропозицій послуг). Така оптимізація робочих місць завдяки штучному інтелекту допомагає зробити привабливішими певні професії, які зазвичай є непривабливими для молодого покоління.
Окрім залучення талантів, ШІ дозволить фахівцям з управління персоналом швидко адаптувати, аналізувати та обробляти інформацію, щоб краще відповідати потребам клієнтів. Вони зможуть легше набирати персонал, а також адаптувати свою кадрову політику до потреб компанії.
Моніторинг якості та продуктивності інструментів штучного інтелекту в компаніях прокладає шлях до появи нових професій. Це, наприклад, контролер АІ або тренер АІ (який відбирає дані для інтеграції в АІ та виправляє помилки в даних). Аналогічно, робота інженера з оперативного реагування (проектування та створення даних і вхідних запитів для залучення ШІ до виконання конкретного завдання) є прикладом професії, що користується високим попитом.
У зв’язку з цим постає питання про те, як ці інструменти на основі штучного інтелекту впроваджуються в компаніях?
Індустріалізація АІ та управління змінами: два основні виклики для компаній
Інструменти ШІ для бізнесу повинні бути індустріалізовані, перш ніж їх можна буде впроваджувати в компаніях. Нам потрібно вивести ШІ з лабораторії в повноцінні промислові процеси, щоб зробити його надійним, контролювати його та освоїти, щоб він міг в кінцевому підсумку використовуватися бізнес-експертами. ШІ працює на основі даних (так званих навчальних наборів), за відбір яких відповідає бізнес-експерт. Інструмент на основі ШІ дає статистичний результат, він видасть найбільш вірогідний результат, але він може бути неправильним. Ми не перебуваємо в бінарній реальності — правда чи неправда.
Дослідження показують, що 64% компаній страждають від упередженості даних, та що 70% керівників, які приймають рішення у сфері бізнесу та ІТ, вважають, що упередженість даних стане головною проблемою в міру зростання використання ШІ. Однак лише 2% наразі вирішують цю проблему і проводять процес оцінки. Рішення, прийняті на основі упереджених даних, можуть серйозно зашкодити фінансам, ІТ-операціям, продажам і стратегії компанії. Що ще гірше, упереджені дані можуть призвести до незадовільного та негативного досвіду клієнтів і зашкодити репутації компанії. Тому індустріалізація інструментів штучного інтелекту вимагає механізмів контролю та надійності. Крім того, навчання є послідовним і тому вимагає постійної адаптації.
Візьмемо приклад з управління людськими ресурсами: можна встановити ринковий рівень заробітної плати, порівнявши платіжні відомості кількох компаній. Одна з труднощів полягає в тому, що назви посад, які отримують працівники на одній і тій же роботі, відрізняються в різних регіонах і компаніях. Тому ШІ буде використовуватися для встановлення правильної відповідності між посадами. Він навчатиметься у бізнес-експертів у міру того, як і коли відповідності будуть встановлюватися експертом вручну, тим самим роблячи неоднорідну базу даних однорідною. Але надійність результату буде безпосередньо пов’язана з якістю вихідних даних і тим, як вони розвиваються.
Таким чином, ШІ здатний підвищити продуктивність бізнес-експертів і зробити їхню роботу більш комфортною. Але для ефективного розгортання ШІ в компанії його потрібно підтримувати. Управління змінами має важливе значення, оскільки поява ШІ ставить під сумнів існуючі робочі процеси. Бізнес-експерти часто мають багаторічний досвід, і будь-які зміни важко впроваджувати, особливо якщо вони порушують і без того напружений бізнес. Тому необхідне навчання працівників роботі з інструментами на основі штучного інтелекту, а також поширення найкращих практик і призначення пілотних працівників.
Управління змінами охоплює всі функції компанії — від навчання співробітників і адаптації бізнесу до технічної реалізації та оптимізації витрат. Отже, це глобальна стратегія, яку компаніям необхідно розробити, щоб використання ШІ було оптимальним і приносило відмінну віддачу від інвестицій.
Коли мова йде про ШІ та всі дані в його навчальній базі, виникає ще одне питання: як захистити дані, щоб вони не потрапили до зовнішнього світу?
Безпека даних, пов’язаних зі штучним інтелектом: необхідність розмежування
У зв’язку з притаманним ШІ поняттям навчання та інтеграції даних постає питання безпеки даних. Згідно з дослідженням McKinsey, неточність, кібербезпека та інтелектуальна власність є основними ризиками ШІ. Впровадження ШІ в компаніях вимагає ще більшої обережності з точки зору безпеки даних, зважаючи на конфіденційний характер цих даних. Тому компанії зобов’язані чітко розмежовувати публічні та конфіденційні дані. Існують численні контрприклади того, як це робиться.
Це досягається шляхом зберігання конфіденційних даних компанії на спеціальному сервері. Наприклад, коли працівник використовує чат-бот компанії, він робить це через доступ до цього розмовного агента на виділеному сервері. Це обмежує витік даних. Наразі Microsoft і Google вивчають це питання.
Висновок
Отже, не можна заперечувати, що штучний інтелект має багато переваг для бізнесу, допомагаючи йому бути більш продуктивним, економити час і залишатися конкурентоспроможним. Однак для того, щоб ШІ був надійним та ефективним у довгостроковій перспективі, нам потрібно звернути увагу на управління змінами в компанії та можливість індустріалізації інструментів. При цьому не забуваючи про безпеку даних. Тільки коли будуть повністю усунені недоліки штучного інтелекту, тоді його використання в бізнесі буде дійсно корисним, оптимальним, ефективним і надійним.
Плюси та мінуси електромобілів. Чи вигідно купувати електромобіль?
Книги про фінансову грамотність. ТОП 15 книг про гроші
Фільми про бізнес та гроші: ТОП 10 фільмів для підприємців