Как компании используют искусственный интеллект?

В своей новой книге Том Дэвенпорт и Нитин Миттал показывают, как ведущие организации получают огромные преимущества от искусственного интеллекта, переосмысливая как процессы, так и рынки. В чем же секрет? В агрессивном внедрении.

Несмотря на весь интерес к генеративному искусственному интеллекту сегодня, большинство организаций мало что сделали с ним. Это большая ошибка, считает Том Девенпорт, старший советник аналитической практики Deloitte. Компании, особенно лидеры отрасли, должны быть полностью вовлечены в использование ИИ, если они хотят оставаться конкурентоспособными. Чтобы получить настоящую выгоду от инвестиций в искусственный интеллект, организациям необходимо переосмыслить способ взаимодействия людей и машин в рабочей среде, говорит Девенпорт, начиная с приложений, которые меняют то, как сотрудники выполняют свою работу и как они взаимодействуют с клиентами. Искусственный интеллект должен помогать в принятии каждого бизнес-решения, а также в создании каждого предлагаемого продукта или услуги.

Рекомендуем прочитать:

• Сколько электроэнергии потребляет искусственный интеллект?
• Как заработать с помощью искусственного интеллекта
• Как использовать ChatGPT для различных целей: 6 расширений для браузера

Эта идея лежит в основе новой книги Девенпорта "Ставка на ИИ: как умные компании выигрывают благодаря искусственному интеллекту", написанной в соавторстве с директором консалтинговой компании Deloitte Нитином Митталом (Nitin Mittal).

"Просто играть с искусственным интеллектом, проводя эксперименты здесь и там, не приносит большой пользы", – говорит Девенпорт. "Мы можем довольно легко использовать искусственный интеллект в небольших масштабах. Но интегрировать его в то, как мы выполняем работу, означает встроить его в существующую технологическую архитектуру".

Вместо этого организациям нужно интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы и рабочие процессы. Им нужно научить сотрудников работать с искусственным интеллектом. Им также нужно обеспечить возможность масштабирования технологии ИИ. Кроме того, они должны делать это со временем, чтобы гарантировать, что мир не изменится таким образом, что сделает усилия непродуктивными.

"Агрессивное внедрение [ИИ] и использование его для изменения стратегии, бизнес-модели и ключевых бизнес-процессов может принести много преимуществ. Это действительно стимул для компаний делать больше с ИИ, чем то, что большинство из них делали на цыпочках", – подчеркивает Девенпорт.

Стоит поучиться у организаций, которые получают огромные выгоды от инвестиций в искусственный интеллект.

В своей книге Девенпорт и Миттал приводят 30 организаций, которые пошли "ва-банк" на ИИ и получили огромные преимущества от этой стратегии. "Наиболее впечатляющим примером является китайская компания Ping", – объясняет Девенпорт. "Большинство людей мало что знают о ней, хотя это 16-я крупнейшая по доходам компания в мире. Сейчас это крупнейшая компания частного сектора в Китае. Ping была основана как страховая компания, но сейчас она имеет пять "экосистем", или бизнес-подразделений. Кроме страхования, они добавили банковское дело, здравоохранение, Smart City [бизнес в сфере "умного города"] и автосервис". Ping растет невероятными темпами, рассказывает Девенпорт. Компания создала этот экосистемный подход, чтобы иметь возможность сотрудничать с другими организациями и получать данные о клиентах из этих отношений. Они используют эти данные для создания моделей искусственного интеллекта, которые хорошо справляются с прогнозированием или категоризацией поведения. Затем они развивают каждый бизнес и получают больше данных. "Моим любимым примером является их медицинский бизнес, который создал предложение под названием Good Doctor, – продолжает Девенпорт. "Во время пандемии мы были поражены тем, как люди в США могли пообщаться со своим врачом через Zoom, получить рецепт и тому подобное. Но это выходит далеко за рамки этого". Good Doctor - это система сортировки, диагностики и рекомендаций по лечению на основе искусственного интеллекта. Окончательный диагноз и рекомендации по лечению пациента ставит настоящий врач, но он получает рекомендации от системы Good Doctor. "Для меня самое удивительное то, что ею пользуются почти 400 миллионов человек в Китае, а это больше, чем население США. В Китае не хватает врачей, поэтому это существенно изменило состояние здравоохранения", – говорит Девенпорт.

Еще один пример, описанный в книге, – нефтяная компания Shell Oil Co., которая внедрила искусственный интеллект во многих своих бизнес-подразделениях и использовала его для реорганизации многих процессов. Самый яркий пример касается контроля крупных заводов и трубопроводов Shell. Раньше на проверку каждого аспекта их заводов людьми-инспекторами уходило буквально шесть лет. Теперь – шесть дней, благодаря использованию дронов и систем анализа изображений на основе искусственного интеллекта. Компания достигла многократного сокращения времени, необходимого для проведения этих проверок, и здесь также есть потенциальная выгода для безопасности. Shell также подготовила более 5 000 инженеров, которые в некотором смысле являются общественными учеными по обработке данных. Они способны интерпретировать данные инспекций, не имея профессиональной подготовки в области науки о данных.

Третий пример – компания Kroger, которая является одним из крупнейших продуктовых ритейлеров в США. Kroger имеет дочернюю компанию по науке о данных под названием 84 Point 51 Degrees, базирующуюся в Цинциннати. Название происходит от долготы Цинциннати. "Эта дочерняя компания действительно впечатляет с точки зрения работы в области науки о данных, которую они выполняют для Kroger, связанной с потребительскими товарами, а также для компаний, которые продают свои товары в Kroger", – объясняет Девенпорт. "Например, они запускают огромную модель, которая прогнозирует продажи в каждом SKU, в каждом магазине, по всей их коллекции магазинов, каждый вечер".

Kroger также имеет крупнейшую в стране программу лояльности в продуктовых магазинах. Компания использует данные этой программы, чтобы предсказать, какие товарные предложения и акции убедят покупателей чаще приходить в местный магазин и покупать больше. "Они используют программу лояльности, чтобы рекомендовать новые продукты с высоким уровнем питательной ценности, чтобы поощрить покупателей делать покупки в отделах здорового питания. Они также продают часть своих данных своим партнерам по производству потребительских товаров. Я думаю, что в этом отношении они намного опережают других розничных торговцев продуктами питания", – говорит Девенпорт.

Основное внимание в книге Девенпорта и Миттала сосредоточено на старых организациях, которые хотят по-настоящему трансформироваться с помощью ИИ. "Речь не идет о цифровых аборигенах, которым гораздо легче, поскольку все [в этих организациях] уже верят в ИИ и цифровую трансформацию. Несмотря на это, многие компании говорят, что они это делают. Но у них очень мало внедрений ИИ, которыми они могут похвастаться. Они не интегрировали его в свою повседневную деятельность и, как следствие, не получают реальной экономической выгоды", – отмечает Девенпорт. Он также признает, что многие компании могут испытывать нежелание инвестировать значительные средства на этой относительно ранней стадии "современного" ИИ. Однако цель книги – показать, как организации, использующие искусственный интеллект, получают значительные преимущества, а в некоторых случаях и трансформируют свои рынки. По словам Девенпорта, эти ведущие организации применяют ИИ как широко, так и глубоко, – говорит Девенпорт. Они имеют несколько вариантов использования или применений в производстве. Они используют разнообразные технологии, включая машинное обучение. Многие из них также используют роботизированную автоматизацию процессов и компьютерных чат-ботов на основе лингвистики.

"Время наблюдать со стороны закончилось", – подчеркивает Дэвенпорт. "В некотором смысле мы пытались напугать читателей и сказать: "Будет трудно догнать, если кто-то другой в вашей отрасли делает это, а вы нет".

Самое главное, что ИИ – это сфера, в которой будет трудно быть быстрым последователем, поскольку она требует большого количества данных и навыков, которые не являются широко доступными, объясняет Девенпорт. Организациям стоит начать инвестировать в ИИ уже сейчас, и есть способы сделать это довольно легко и недорого. "Многие поставщики интегрируют возможности искусственного интеллекта в свои ERP- и CRM-системы, поэтому вы можете начать с этого. Но если вы хотите получить какое-либо конкурентное преимущество с помощью ИИ, вам, вероятно, придется разработать некоторые из этих возможностей самостоятельно. Это означает развитие навыков и технологических возможностей для создания собственных сценариев использования", – заключает Девенпорт.