Як компанії використовують штучний інтелект?

У своїй новій книзі Том Девенпорт і Нітін Міттал показують, як провідні організації отримують величезні переваги від штучного інтелекту, переосмислюючи як процеси, так і ринки. У чому ж секрет? У агресивному впровадженні.

Незважаючи на весь інтерес до генеративного штучного інтелекту сьогодні, більшість організацій мало що зробили з ним. Це велика помилка, вважає Том Девенпорт, старший радник аналітичної практики Deloitte. Компанії, особливо лідери галузі, повинні бути повністю залучені до використання ШІ, якщо вони хочуть залишатися конкурентоспроможними. Щоб отримати справжню вигоду від інвестицій у штучний інтелект, організаціям необхідно переосмислити спосіб взаємодії людей і машин у робочому середовищі, каже Девенпорт, починаючи з додатків, які змінюють те, як співробітники виконують свою роботу і як вони взаємодіють з клієнтами. Штучний інтелект повинен допомагати у прийнятті кожного бізнес-рішення, а також у створенні кожного продукту чи послуги, що пропонуються.

Рекомендуємо прочитати:

• Скільки електроенергії споживає штучний інтелект?
• Як заробити за допомогою штучного інтелекту
• Як використовувати ChatGPT для різних цілей: 6 розширень для браузера

Ця ідея лежить в основі нової книги Девенпорта "Ставка на ШІ: як розумні компанії виграють завдяки штучному інтелекту", написаної у співавторстві з директором консалтингової компанії Deloitte Нітіном Мітталом (Nitin Mittal).

"Просто бавитися зі штучним інтелектом, проводячи експерименти тут і там, не приносить великої користі", – каже Девенпорт. "Ми можемо досить легко використовувати штучний інтелект у невеликих масштабах. Але інтегрувати його в те, як ми виконуємо роботу, означає вбудувати його в існуючу технологічну архітектуру".

Натомість організаціям потрібно інтегрувати штучний інтелект у бізнес-процеси та робочі процеси. Їм потрібно навчити співробітників працювати зі штучним інтелектом. Їм також потрібно забезпечити можливість масштабування технології ШІ. Крім того, вони повинні робити це з часом, щоб гарантувати, що світ не зміниться таким чином, що зробить зусилля непродуктивними.

"Агресивне впровадження [ШІ] та використання його для зміни стратегії, бізнес-моделі та ключових бізнес-процесів може принести багато переваг. Це дійсно стимул для компаній робити більше з ШІ, ніж те, що більшість з них робили навшпиньки", – підкреслює Девенпорт.

Варто повчитися в організацій, які отримують величезні вигоди від інвестицій у штучний інтелект.

У своїй книзі Девенпорт і Міттал наводять 30 організацій, які пішли "ва-банк" на ШІ та отримали величезні переваги від цієї стратегії. "Найбільш вражаючим прикладом є китайська компанія Ping", – пояснює Девенпорт. "Більшість людей мало що знають про неї, хоча це 16-та найбільша за доходами компанія у світі. Зараз це найбільша компанія приватного сектору в Китаї. Ping була заснована як страхова компанія, але зараз вона має п'ять "екосистем", або бізнес-підрозділів. Окрім страхування, вони додали банківську справу, охорону здоров'я, Smart City [бізнес у сфері "розумного міста"] та автосервіс". Ping зростає неймовірними темпами, розповідає Девенпорт. Компанія створила цей екосистемний підхід, щоб мати змогу співпрацювати з іншими організаціями та отримувати дані про клієнтів з цих відносин. Вони використовують ці дані для створення моделей штучного інтелекту, які добре справляються з прогнозуванням або категоризацією поведінки. Потім вони розвивають кожен бізнес і отримують більше даних. "Моїм улюбленим прикладом є їхній медичний бізнес, який створив пропозицію під назвою Good Doctor, – продовжує Девенпорт. "Під час пандемії ми були вражені тим, як люди в США могли поспілкуватися зі своїм лікарем через Zoom, отримати рецепт тощо. Але це виходить далеко за рамки цього". Good Doctor – це система сортування, діагностики та рекомендацій щодо лікування на основі штучного інтелекту. Остаточний діагноз і рекомендації щодо лікування пацієнта ставить справжній лікар, але він отримує рекомендації від системи Good Doctor. "Для мене найдивовижніше те, що нею користуються майже 400 мільйонів людей у Китаї, а це більше, ніж населення США. У Китаї не вистачає лікарів, тож це суттєво змінило стан охорони здоров'я", – каже Девенпорт.

Ще один приклад, описаний у книзі, – нафтова компанія Shell Oil Co., яка впровадила штучний інтелект у багатьох своїх бізнес-підрозділах і використовувала його для реорганізації багатьох процесів. Найяскравіший приклад стосується контролю великих заводів і трубопроводів Shell. Раніше на перевірку кожного аспекту їхніх заводів людьми-інспекторами йшло буквально шість років. Тепер – шість днів, завдяки використанню дронів і систем аналізу зображень на основі штучного інтелекту. Компанія досягла багаторазового скорочення часу, необхідного для проведення цих перевірок, і тут також є потенційна вигода для безпеки. Shell також підготувала понад 5 000 інженерів, які в певному сенсі є громадськими науковцями з обробки даних. Вони здатні інтерпретувати дані інспекцій, не маючи професійної підготовки в галузі науки про дані.

Третій приклад – компанія Kroger, яка є одним з найбільших продуктових ритейлерів у США. Kroger має дочірню компанію з науки про дані під назвою 84 Point 51 Degrees, що базується в Цинциннаті. Назва походить від довготи Цинциннаті. "Ця дочірня компанія дійсно вражає з точки зору роботи в галузі науки про дані, яку вони виконують для Kroger, пов'язаної зі споживчими товарами, а також для компаній, які продають свої товари в Kroger", – пояснює Девенпорт. "Наприклад, вони запускають величезну модель, яка прогнозує продажі в кожному SKU, в кожному магазині, по всій їхній колекції магазинів, щовечора".

Kroger також має найбільшу в країні програму лояльності в продуктових магазинах. Компанія використовує дані цієї програми, щоб передбачити, які товарні пропозиції та акції переконають покупців частіше приходити до місцевого магазину і купувати більше. "Вони використовують програму лояльності, щоб рекомендувати нові продукти з високим рівнем поживної цінності, щоб заохотити покупців робити покупки у відділах здорового харчування. Вони також продають частину своїх даних своїм партнерам з виробництва споживчих товарів. Я думаю, що в цьому відношенні вони набагато випереджають інших роздрібних торговців продуктами харчування", –  говорить Девенпорт. 

Основна увага в книзі Девенпорта та Міттала зосереджена на старих організаціях, які хочуть по-справжньому трансформуватися за допомогою ШІ. "Мова не йде про цифрових аборигенів, яким набагато легше, оскільки всі [в цих організаціях] вже вірять в АІ та цифрову трансформацію. Попри це, багато компаній кажуть, що вони це роблять. Але у них дуже мало впроваджень АІ, якими вони можуть похвалитися. Вони не інтегрували його у свою повсякденну діяльність і, як наслідок, не отримують реальної економічної вигоди", – зазначає Девенпорт. Він також визнає, що багато компаній можуть відчувати небажання інвестувати значні кошти на цій відносно ранній стадії "сучасного" ШІ. Однак мета книги – показати, як організації, що використовують штучний інтелект, отримують значні переваги, а в деяких випадках і трансформують свої ринки. За словами Девенпорта, ці провідні організації застосовують ШІ як широко, так і глибоко, – говорить Девенпорт. Вони мають кілька варіантів використання або застосувань у виробництві. Вони використовують різноманітні технології, включаючи машинне навчання. Багато з них також використовують роботизовану автоматизацію процесів і комп'ютерних чат-ботів на основі лінгвістики.

"Час спостерігати збоку закінчився", – підкреслює Девенпорт. "У певному сенсі ми намагалися налякати читачів і сказати: "Буде важко наздогнати, якщо хтось інший у вашій галузі робить це, а ви ні".

Найголовніше, що ШІ – це сфера, в якій буде важко бути швидким послідовником, оскільки вона вимагає великої кількості даних і навичок, які не є широко доступними, пояснює Девенпорт. Організаціям варто почати інвестувати в ШІ вже зараз, і є способи зробити це досить легко і недорого. "Багато постачальників інтегрують можливості штучного інтелекту в свої ERP- і CRM-системи, тому ви можете почати з цього. Але якщо ви хочете отримати будь-яку конкурентну перевагу за допомогою ШІ, вам, ймовірно, доведеться розробити деякі з цих можливостей самостійно. Це означає розвиток навичок і технологічних можливостей для створення власних сценаріїв використання", – підсумовує Девенпорт.