Масштабирование возможностей искусственного интеллекта по мере восстановления предприятий после пандемии коронавируса позволит им обрести гибкость и скорость, необходимые для сохранения конкурентоспособности, сообщает на портале InformationWeek управляющий директор Accenture IT Марк Дайнин.
Ожидания бизнеса по поводу способности ИИ повысить его устойчивость после выхода из пандемического кризиса весьма высоки, и это справедливо. IDC прогнозирует, что глобальные расходы на ИИ в 2024 г. удвоятся и превысят 110 млрд. долл. Исследование Accenture также показывает, что компании, успешно масштабирующие ИИ, достигнут почти трехкратной отдачи от инвестиций и 30%-ной премии по ключевым оценочным финансовым показателям.
Пандемия подчеркнула различия между теми компаниями, которые внедрили ИИ в масштабах всей организации, и теми, которые еще не окупили полную стоимость своих инвестиций в эту технологию. Чтобы восстановить свой бизнес и достичь устойчивого роста после 2021 г., компаниям крайне важно задействовать постоянно развивающиеся возможности ИИ. Это позволит им трансформироваться в интеллектуальное предприятие, основой операционной деятельности которого является аналитика.
Этапы зрелости ИИ
По мере того как мы вступаем в новую эру технологий, работы и жизни, ИТ-руководители будут испытывать все большее давление, чтобы быстро масштабировать ИИ и его методы, включая машинное обучение, обработку естественного языка, представление знаний, вычислительный интеллект и многое другое, что требуется для создания автоматизированной, интеллектуальной и ориентированной на инсайты организации. Как показывает исследование Accenture, большинство руководителей (84%) считает, что ИИ нужно использовать для роста бизнеса, но они не знают, с чего начать. В то же время 76% руководителей сообщают, что они испытывают проблемы с масштабированием ИИ.
Если вы все еще находитесь на ранних стадиях внедрения ИИ, вы не одиноки. По опыту Accenture, большинство компаний
Лишь очень немногие организации (менее 5%) достигли наиболее высокой на сегодня точки развития ИИ. Эти компании мыслят масштабами цифровых платформ и взращивают культуру ИИ в связке с аналитикой и данными, которые свободно циркулируют по всей организации. Предприятия, ориентированные на рост в индустриальном масштабе, для продвижения инноваций в продуктах и услугах последовательно масштабируют модели с ответственным подходом к инфраструктуре ИИ. Исследования Accenture показывают, что стратегическое, широкомасштабное внедрение ИИ позволит обеспечить конкурентную дифференциацию, коррелирующую со значительно более высокими финансовыми результатами.
Применение принципов на практике
Независимо от того, в какой точке на пути внедрения ИИ в настоящее время находится ваша компания, для его эффективного масштабирования ИТ-руководителям и их командам понадобится более профессиональный подход, классифицирующий ИИ как стратегию с общим набором принципов и руководящих указаний. Ниже приводятся четыре шага, которые помогут вам усовершенствовать цифровые возможности вашей организации.
1. Создайте междисциплинарные группы с различными целями, навыками и подходами, которые работают вместе для внедрения инноваций и предоставления многофункциональных продуктов или услуг на базе ИИ. При этом членам команды и владельцам бизнес-продуктов также важно разъяснить их основные цели, чтобы они понимали, что от них требуется.
2. Определите способы работы, которые позволят междисциплинарным командам эффективно работать вместе, предоставлять лучшие продукты и услуги, а также предсказуемо и эффективно внедрять инновации. Например, юридическое подразделение Accenture объединилось с глобальной ИТ-командой Applied Intelligence с целью решить проблемы управления и сортировки тысяч юридических документов, которые обрабатываются каждый месяц. Обе команды работали бок о бок, применяя прогностические модели, ИИ и машинное обучение для создания надежных и самообучающихся инструментов поиска, и теперь команда юристов может легко находить и извлекать информацию из тех данных, которые ранее были труднодоступны. Чтобы наши конечные пользователи могли легко использовать возможности моделей ИИ, пришлось потрудиться над пользовательским интерфейсом и обучить их навыкам работы с ним.
3. Проводите образовательные и учебные мероприятия, чтобы создать у сотрудников доверие к технологиям ИИ в разрезе квалификаций и установите стандарты для практиков. Внедрение регулярных оценочных баллов на протяжении всей карьеры сотрудников может быть полезным ориентиром для проверки их знаний и сохранения технических навыков. Вооружив сотрудников пониманием и примерами того, где технологии ИИ наиболее эффективны, вы сможете экономно направить ресурсы в те области, где ИИ обладает наибольшими шансами на первоначальный успех в реализации. При необходимости можно прибегнуть к партнерству с научно-исследовательскими и академическими институтами для переобучения сотрудников и укрепления связей с целью привлечения новых специалистов.
4. Демократизируйте ИИ-грамотность, чтобы все сотрудники могли «достучаться» до специализированных команд или получить доступ к ИИ-технологиям, которые так быстро развиваются. Доступность ИИ для всех поможет вашей компании достичь более высокой и быстрой отдачи от инвестиций, а также будет способствовать появлению новых идей и улучшению сотрудничества во всем бизнесе.
Масштабирование по всему предприятию — большая проблема для любой технологии, и ИИ не является исключением. Чтобы довести идею до реального воплощения с ощутимой выгодой, часто требуется полностью переосмыслить роль технологии. Донеся свою ИИ-стратегию до всех людей, ИТ-руководители тем самым помогут компании получить больше выгоды от ИИ, создать более гибкое и связанное рабочее место и выиграть время, чтобы получить конкурентное преимущество в гонке масштабирования.
