Внедрение искусственного интеллекта: преимущества и риски

Где востребовано? Внедрение искусственного интеллекта обретает все большие масштабы. Если раньше речь шла только об IT-проектах и связанной с ними инфраструктурой, то теперь ИИ используется повсеместно: от муниципальной и медицинской сфер до бизнеса и промышленного сектора.

Как внедрить? Сам процесс – сложная многогранная задача. И не каждой «булочной» нужны подобные системы. Прежде чем начинать думать об интеграции, необходимо проанализировать возможности и риски использования искусственного интеллекта.

Что собой представляет искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) – это комплекс программ, способных эмулировать человеческие навыки, включая планирование, решение проблем, предоставление советов, а также непрерывное обучение и улучшение своей производительности в ходе выполнения задач. Как пример можно привести рекомендательные музыкальные сервисы, которые анализируют ваши музыкальные предпочтения и предлагают подобные композиции.

В отличие от человеческого мышления, базирующегося на нейронах мозга, искусственный интеллект опирается на нейронные сети. Эти сети позволяют системам приобретать новые навыки, подобно тому, как это делают люди в процессе обучения.

Ключевой особенностью, отличающей искусственный интеллект от простых алгоритмов сбора и выдачи данных, является его способность к обучению и самосовершенствованию в ходе работы.

Применение ИИ в рабочих процессах автоматизирует задачи и позволяет настраивать систему в соответствии с уникальными требованиями человека, организации или производства. С течением времени работа ИИ становится более эффективной благодаря непрерывному обучению – чем больше система знает о деталях и потребностях, тем более качественно она функционирует.

Вначале многие ожидали, что ИИ ограничится переводом текстов, распознаванием объектов и интерпретацией человеческой речи. Однако к 2020 году спектр его навыков настолько расширился, что их перечисление требовало бы не одной страницы. Современный искусственный интеллект проник в различные сферы нашей жизни, включая интернет, медицину, бизнес и транспорт.

Глобальные преимущества и риски внедрения ИИ

Перспективы внедрения искусственного интеллекта выглядят обширными и, несомненно, будут формировать будущее общества. Однако, вместе с преимуществами, существуют и риски, которые следует внимательно рассмотреть.

Один из ярких примеров внедрения технологий искусственного интеллекта – это его использование в области управления. Дата-майнинг и нейросети активно применяют в сфере управления, где алгоритмы принимают решения по оценке работы сотрудников, выдаче премий и даже увольнению. Но ситуация, когда боссом является алгоритм, вызывает некоторое недовольство среди работников.

Другим аспектом внедрения ИИ является использование алгоритмических рекомендаций, которые определяют, какие новости читать, какие видео смотреть и так далее. Эти алгоритмы уже сегодня влияют на культуру и поведение людей.

Естественно, люди написали эти алгоритмы, и в теории корпорации имеют возможность управлять и корректировать их по своему усмотрению. Но приближается момент, когда некоторые из этих систем станут «черными ящиками», и возникают опасения относительно их непредсказуемости и неуправляемости.

Несмотря на риски, неизбежность внедрения искусственного интеллекта в различные сферы жизни не вызывает сомнений. Технологии развиваются подобно живому организму, стремясь к жизни, размножению, эволюции и сопротивлению угрозам. Это нечто вроде закона природы, и внедрение ИИ станет неизбежным и всепроникающим явлением.

К каким последствиям это может привести? Известно, что люди с высоким интеллектом достигают больших успехов в любой сфере жизни по сравнению с менее одаренными. Логично, что высокий IQ напрямую связан с качеством жизни.

Безусловно, за последние тысячи лет уровень и стандарты жизни значительно выросли благодаря научно-техническому прогрессу. Этот процесс ускоряется, особенно в тех областях, где внедряются технологические инновации, приводящие к снижению цен и повышению доступности благ.

Однако с ростом комфорта жизни появляется и ряд проблем, таких как увеличение психических заболеваний, депрессий, случаев самоубийств, ожирения и прочего. Но, несмотря на это, прогресс все равно направлен на избавление человека от трудностей.

Совершенствование технологий, в том числе внедрение более разумного инструмента, в тысячи раз интеллектуальнее человеческого, сулит ускорение развития цивилизации.

Предстоящее внедрение искусственного интеллекта даст новые возможности и преимущества. Вот некоторые прогнозы:

• Каждый ребенок будет обладать своим собственным персональным ИИ-наставником, который будет бесконечно терпелив, максимально информирован и полезен. Этот ИИ будет вести детальный журнал всех бесед с ребенком с момента его рождения до достижения возраста в 18 лет, направляя его к максимальному раскрытию потенциала. Сфера образования уже претерпевает значительные изменения под влиянием ИИ.
• И у каждого взрослого будет свой персональный помощник, тренер, наставник, инструктор, советник, терапевт с аналогичными качествами и памятью.
• Каждый ученый получит своего ИИ-помощника, сотрудника, партнера, который существенно расширит область его научных исследований и достижений. То же самое касается каждого художника, инженера, бизнесмена и врача. Советники с аналогичными качествами станут нормой для учителей, тренеров, чиновников, президентов корпораций и президентов стран. Это позволит существенно снизить количество необдуманных глупых решений.
• Рост производительности труда в экономике резко ускорится, что приведет к экономическому росту, появлению новых отраслей, созданию новых рабочих мест и увеличению зарплат.
• Будет отмечено увеличение числа научных открытий, новых технологий и лекарств.
• В искусстве начнется золотой век, поскольку благодаря ИИ художники, музыканты, писатели и кинематографисты смогут реализовывать свои идеи гораздо быстрее и в гораздо более масштабных проектах.

В общем, практически все отрасли будут улучшены. Кроме того, мы сможем успешно решать те задачи, которые ранее оставались неразрешенными без применения искусственного интеллекта.

Но это касается не только повышения уровня IQ в человеческом обществе, а также включает в себя развитие гуманизма и эмпатии. Замечено, что чат-боты-компаньоны способны проявлять к людям гораздо больше сочувствия, чем их коллеги-люди. Возможно, программы ИИ сделают мир более теплым и добрым. Эти изменения будут распространены повсеместно.

Проблемы внедрения искусственного интеллекта заключаются в том, что у людей есть тенденция игнорировать положительные события и изменения в окружающем мире, фокусируясь на отрицательных аспектах, неприятных событиях и негативных мыслях (селективное внимание к негативной информации).

В связи с этим вполне логично, что внимание специалистов и общества более сосредоточено на потенциальных опасностях использования ИИ, чем на его преимуществах. Подобная моральная паника уже возникала после того, как были изобретены электричество, радио, телевидение, интернет и так далее.

Главные принципы внедрения искусственного интеллекта

• Объем данных для обучения

Для эффективного обучения, обработки информации и принятия решений искусственному интеллекту требуется обширный доступ к данным. Например, ИИ-ассистенты, такие как Алиса и Siri, используют всю доступную информацию в интернете для ответов на запросы пользователей.

• Вычислительная мощность

Эффективность обучения искусственных нейронных сетей напрямую зависит от мощности используемых вычислительных систем. Наиболее мощные системы ускоряют процесс обучения и обеспечивают обработку большего объема данных.

• Модели и алгоритмы машинного обучения

Применение сложных алгоритмов, таких как глубокие нейронные сети, может значительно улучшить точность прогнозов ИИ в области распознавания изображений или речи.

• Адаптивность к условиям и требованиям

Важно, чтобы искусственный интеллект был способен адаптироваться к изменяющимся условиям и требованиям. Например, если ИИ применяют для управления автономным автомобилем, он должен непрерывно улучшать свою работу, учитывая изменения на дороге, при этом обеспечивая возможность вмешательства со стороны водителя.

• Коммуникация на естественном языке

Чат-боты, которые способны эффективно общаться с пользователями, предоставлять информацию и понимать запросы на естественном языке, являются примером успешной интеграции искусственного интеллекта.

• Интерпретируемость и объяснимость

Важным принципом является способность искусственного интеллекта объяснять принятые решения, особенно в случаях, где они могут оказать значительное влияние, например, при принятии решений о кредитах.

• Безопасность и приватность данных

При разработке медицинских систем искусственного интеллекта, которые анализируют данные для диагностики, необходимо обеспечивать высокий уровень защиты личной информации пациентов для предотвращения утечек данных и обеспечения конфиденциальности.

• Этические принципы

Использование искусственного интеллекта в важных для человека решениях, таких как отбор кандидатов на работу, должно быть основано на этических принципах, исключая дискриминацию и обеспечивая справедливый и равноправный подход.

• Интеграция с другими системами

Искусственный интеллект, внедряемый для автоматизации процессов, должен эффективно взаимодействовать с другими системами, такими как управление запасами, доставка и платежные системы в случае автоматизации заказов в интернет-магазине.

Подготовка к внедрению искусственного интеллекта

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес важно начинать с проведения ряда ключевых шагов, чтобы обеспечить успешное интегрирование технологии:

Шаг 1: Исследуйте рынок

Проведите тщательное исследование рынка, изучив успешные гипотетические кейсы применения ИИ в различных областях бизнеса. Анализируйте опыт компаний, которые уже успешно внедрили технологии искусственного интеллекта.

Шаг 2: Проанализируйте бизнес-процессы

Декомпозируйте структуру вашего бизнеса на составные части и определите ключевые процессы, приносящие наибольшую прибыль. Этот анализ поможет выявить области, на которые следует сосредоточить внимание при интеграции ИИ.

Шаг 3: Определите стратегию

Разработайте четкую стратегию и определите цели, которые вы хотите достичь с использованием ИИ. Подумайте о том, какие конкретные задачи вы хотите решить или какие процессы улучшить с помощью этой технологии.

Шаг 4: Общайтесь с сотрудниками

Активно взаимодействуйте с вашими сотрудниками, выявляя их «болевые точки». Выясните, какие процессы они считают недостаточно продуктивными, и в каких областях выявляют потенциал для оптимизации.

Шаг 5: Смоделируйте ситуацию

Представьте, как изменится рабочая среда после внедрения нейросети в выбранные процессы. Сформулируйте ожидаемые локальные выгоды и оцените экономическую эффективность интеграции.

Шаг 6: Сформулируйте четкие бизнес-требования

Определите конкретные задачи, которые должны быть решены с помощью ИИ после его внедрения. Разработайте ясные бизнес-требования, чтобы понимать, какие конечные результаты вы ожидаете от использования искусственного интеллекта в вашем бизнесе.

5 направлений внедрения искусственного интеллекта в бизнес

Давайте рассмотрим конкретные примеры. Определите свое направление и изучите, какие технологии можно применить напрямую в рамках вашего бизнеса.

Маркетинг и продажи

Генеративные модели и обработка естественного языка:

• Генерация контента: автоматизированный процесс формирования текстового материала (статей, описания продуктов и маркетинговых креативов).
• Персонализация: разработка индивидуальных предложений и контента, учитывая предпочтения и поведение каждого клиента.
• Генерация лидов: привлечение потенциальных клиентов и сбор информации о них, включая, например, получение контактных данных с помощью веб-форм.
• Исследование рынка: аккумулирование и анализ информации о рынке, конкурентной среде и потребительском поведении для принятия обоснованных решений.
• Саммари контента (сжатие): автоматизированный процесс формирования кратких и содержательных резюме из обширных текстовых материалов, таких как обращения клиентов или протоколы собраний.
• Анализ целевой аудитории: аналитическое рассмотрение характеристик и поведенческих особенностей потенциальных потребителей с целью более точной настройки маркетинговых стратегий.

Визуальное распознавание:

• Визуальный поиск: создание средств для визуального поиска продуктов и информации с целью повышения опыта пользователей.
• Обнаружение плагиата: применение алгоритмов для выявления плагиата в текстовом и графическом контенте с использованием поиска похожих изображений.

Обработка данных:

• Исследование активности клиентов: анализ исторических данных о поведении клиентов с целью выявления тенденций и шаблонов.
• Анализ данных о продажах: применение аналитических данных для прогнозирования будущих трендов и объемов продаж.
• Рекомендация контента: индивидуальные рекомендации контента для пользователей, чтобы оптимизировать их опыт.
• Дифференциация клиентов: разграничение клиентской аудитории на категории с похожими характеристиками с целью разработки более точной маркетинговой стратегии.

Электронная коммерция

Генеративные модели и обработка естественного языка:

• Виртуальные помощники: применение чат-ботов для обработки запросов клиентов, предоставления ответов на вопросы и решения проблем.
• Обратная связь: исследование отзывов клиентов для повышения качества товаров и обслуживания.
• Индивидуальный опыт шопинга (персональные рекомендации и уведомления): разработка персональных советов и сообщений для клиентов с целью повышения объема продаж и уровня удовлетворенности покупателей.

Визуальное распознавание:

• Оценка настроения потребителей: анализ эмоциональной составляющей отзывов и обратной связи от клиентов.
• Комфортный шопинг: удобный поиск товаров с помощью визуальных изображений с целью улучшения пользовательского опыта.
• Повышение конверсии: применение алгоритмов для обнаружения схожих товаров и изображений, чтобы увеличить конверсию.
• Прогноз спроса: прогнозирование спроса на товары и услуги с использованием информации о покупательском поведении.

Обработка данных:

• Анализ продукции конкурентов: определение конкурентоспособных преимуществ и стратегий через исследование конкурентных продуктов.
• Оценка вероятности оттока клиентов: применение данных для предварительного определения момента, когда клиент может прекратить взаимодействие с брендом.
• Анализ цен: оптимизация стратегии ценообразования через мониторинг цен на товары и услуги.
• Управление запасами: настройка уровней товарных запасов с целью повышения эффективности и снижения расходов.

Розничная торговля

Генеративные модели и обработка естественного языка:

• Персонализированные маркетинговые кампании: разработка маркетинговых стратегий, учитывающих индивидуальные предпочтения и поведение каждого клиента.
• Техподдержка: предоставление высококачественного обслуживания и помощи клиентам для решения их запросов и проблем.
• Аналитика данных о клиентах: анализ информации о клиентах с целью более глубокого понимания их поведенческих паттернов и потребностей.
• Анализ обратной связи: сбор и анализ отзывов и рецензий клиентов с целью усовершенствования продуктов и услуг.

Визуальное распознавание:

• Профилактика краж: разработка и внедрение систем и методов предотвращения краж в магазинах.
• Мониторинг эффективности работы персонала: использование данных для отслеживания производительности сотрудников и оптимизации бизнес-процессов.
• Предотвращение дефицита: применение технологий для контроля наличия товаров в магазинах и предотвращения ситуаций с их отсутствием.

Обработка данных:

• Анализ продаж и трендов: разработка успешных стратегий продаж и прогнозирование будущих результатов с применение данных о продажах и анализа трендов.

Логистика

Генеративные модели и обработка естественного языка:

• Автоматизированные системы: применение чат-ботов с автоответами и автоматизированных решений для обслуживания клиентов и взаимодействия с поставщиками.
• План маршрутов и расписание: оптимальное планирование маршрутов и графиков для эффективной перевозки грузов.
• Обработка данных на иностранных языках: очистка и структурирование данных на иностранных языках для обеспечения их качества и надежности.

Читайте также

Директор по информационным технологиям: задачи и необходимые качества

Подробнее

Визуальное распознавание:

• Выявление повреждений груза: применение визуального осмотра для обнаружения повреждений грузов.
• Анализ складских помещений: использование данных и аналитики для оптимизации операций на складах.

Обработка данных:

• Предупредительное обслуживание: применение данных и анализа для прогноза необходимости техобслуживания оборудования.
• Продажи и маркетинг: применение данных и аналитики с целью оптимизации стратегий в области продаж и маркетинга.
• Поставки: формирование стратегий и планов поставок с целью оптимизации логистической цепи.
• Потребительский спрос: применение информации с целью прогнозирования предстоящего спроса на товары и услуги.
• Маршруты доставки: оптимизация маршрутов доставки с целью сокращения расходов и увеличения эффективности.
• Ставки на перевозку: применение информации с целью прогнозирования будущих тарифов на грузоперевозки.

Финансовые технологии

Генеративные модели и обработка естественного языка:

• Искусственный помощник в клиентском обслуживании: обработка запросов и обслуживание клиентов с использованием виртуальных ассистентов в финансовой сфере.
• Рекомендации и сопровождение: предоставление консультаций относительно финансовых продуктов и помощь клиентам в процессе подачи заявок на кредиты.
• Сессии вопросов и ответов в автоматизированной форме: применение автоматизированных сессий вопросов и ответов с использованием внутренней базы знаний для предоставления информации клиентам.

Визуальное распознавание:

• Профилактика преступлений: обнаружение несанкционированного доступа и предотвращение преступлений с использованием технологии распознавания лиц.
• Управление системой безопасности: создание и внедрение систем безопасности, направленных на защиту финансовых данных и обеспечение безопасности финансовых транзакций.

Обработка данных:

• Кредитный скоринг: создание системы оценки кредитной истории с целью анализа рисков и принятия решений о предоставлении кредитов.
• Повышение лояльности: применение анализа клиентских данных с целью разработки стратегий для удержания клиентов и повышения уровня их лояльности.
• Предотвращение мошенничества: применение анализа данных для выявления необычных транзакций и предотвращения мошеннической деятельности.

Внедрении искусственного интеллекта в России

Россия переживает период значительного расцвета в области внедрения ИИ. Были созданы шесть специализированных исследовательских центров, запущена система грантов для поддержки разработчиков ИИ, в рамках которой в течение двух лет получили поддержку более 600 проектов в этой сфере.

Для предприятий и организаций предоставлены льготные цены на приобретение отечественных решений. Цель внедрения искусственного интеллекта теперь простирается далеко за границы научных исследований, охватывая производство, промышленность, образование, медицину, финансовый сектор и государственное управление.

Внедрение искусственного интеллекта в производство и промышленность стало неотъемлемой частью стратегии государства. Результаты оказались впечатляющими: повышение эффективности, оптимизация производственных процессов и снижение затрат.

Разработка и внедрение систем искусственного интеллекта в образование также приобретает все большее значение. Российские вузы предлагают 85 программ магистратуры и 21 – бакалавриата по искусственному интеллекту. Более 17 тысяч учителей и преподавателей повысили квалификацию, а 30 тысяч школьников прошли обучение и получили навыки взаимодействия с ИИ.

Важным фактором для улучшения диагностики и лечения становится внедрение искусственного интеллекта в медицине. Технологии ИИ позволяют значительно ускорить процессы анализа медицинских данных, делая медпомощь более точной и эффективной.

Инновационные технологии оптимизируют банковские процессы, улучшают обслуживание клиентов и повышают безопасность финансовых операций.

Ключевым элементом стратегии государства становится внедрение искусственного интеллекта в государственное управление. В условиях санкционного давления Россия не отступает от своей цели обеспечить себе технологический суверенитет и глобальное лидерство в области искусственного интеллекта к 2030 году.

Результаты внедрения искусственного интеллекта уже ощущаются в экономике. Более половины крупных организаций страны успешно внедряют ИИ, что привело к дополнительным 300 миллиардам рублей в 2021 году. Общий вклад российских компаний во внутренний валовый продукт, использующих технологии ИИ, составил более 22 триллионов рублей.

Создание АНО «Цифровая экономика», в которую вошли крупные российские компании: «Билайн», МТС, «Мегафон», «Яндекс», Mail.ru, Rambler Group, ВТБ и «Сбер», объединило государство, бизнес и ученых, обеспечивая эффективную коммуникацию и сотрудничество.

Дорожная карта развития искусственного интеллекта, разработанная этим кластером, является ключевым инструментом для оценки рынка и прогнозирования динамики его развития. Когда она была создана в 2018 году, глобальный рынок оценивался в 12,5 миллиарда долларов; российский вклад составлял 43 миллиона долларов, что составляло 0,2 % от общей суммы.

Часто задаваемые вопросы о внедрении искусственного интеллекта

• Почему так активно обсуждается внедрение искусственного интеллекта?

Современный мир стремительно развивается из года в год. Технологии широко внедряются на государственном и корпоративном уровнях, а также становятся неотъемлемой частью повседневной жизни обычных людей. Роль информационных технологий становится все более значимой для мирового сообщества, превращая человечество в более взаимосвязанное и взаимозависимое.

Влияние пандемии коронавируса ускорило процессы цифровизации различных сфер человеческой жизни. Уже в прошлом веке появились первые машины с элементами искусственного интеллекта. В настоящее время технологии искусственного интеллекта проникают во многие области общественной жизни, однако их развитие все еще не достигло высокого уровня.

• Какие перспективы открываются для развития генеративного искусственного интеллекта?

В настоящее время многих интересует генеративный ИИ, который вызывает интерес не только бизнеса, стремящегося сократить расходы, но и специалистов, опасающихся потери рабочих мест.

Читайте также

Технологии управления бизнесом: виды и особенности

Подробнее

McKinsey, ведущая консалтинговая компания, выдвинула прогноз относительно влияния генеративного ИИ на производительность, автоматизацию и рабочую силу. По последнему отчету, генеративный ИИ может ежегодно приносить в мировую экономику от 2,6 до 4,4 триллиона долларов, что составляет примерно 2-4 % от общего мирового ВВП в текущем году.

• Каков уровень прогресса внедрения ИИ?

Несмотря на растущую популярность ИИ-решений, исследование, проведенное экспертами Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) ВШЭ, показывает, что 60 % организаций, внедряющих данную технологию, вкладывают менее одного процента своих расходов в процесс цифровизации.

Среди наиболее востребованных технологий искусственного интеллекта выделяются: компьютерное зрение, распознавание речи, рекомендательные системы, биометрия и обработка естественного языка. Согласно опросу компаний, основной мотивацией для использования ИИ является улучшение или создание продуктов и оптимизация бизнес-процессов.

Проще говоря, искусственный интеллект – это попытка имитировать работу человеческого мозга с помощью компьютерных систем. Эти технологии уже широко распространились в различные области нашей жизни, включая транспорт, быт, творчество, промышленность, образование и медицину.

Автор статьи

Галина Кочеткова

Понравилась статья? Поделитесь: