Вокруг технологий и возможностей искусственного интеллекта много шума. Но практически все крупные европейские компании, охваченные недавним исследованием SAS, до сих пор находятся либо на ранних этапах внедрения, либо на этапах планирования. Результаты исследования впервые были представлены на конференции Analytics Experience 2017 в Амстердаме.

Хорошая новость заключается в том, что подавляющее большинство организаций в принципе стали говорить об искусственном интеллекте и некоторые даже приступили к приемлемым в их работе проектам. Также внушает оптимизм потенциал искусственного интеллекта, хотя далеко не все отметили, что их компания уже готова воспользоваться этими возможностями.

Внедрение искусственного интеллекта тормозит даже не нехватка технологий. Большинство опрошенных подтверждают, что технических возможностей более чем достаточно. Гораздо чаще трудности возникают из-за нехватки в организациях квалифицированных аналитиков и data scientists, которые могли бы извлекать пользу из внедренных технологий искусственного интеллекта, а также из-за глубинных организационных и социальных препятствий.

Здесь представлены некоторые факты из исследования «Обещания корпоративного искусственного интеллекта». Исследование проводилось в августе этого года в формате телефонных интервью с руководителями 100 крупных организаций по всей Европе. Участники представляют банки, страховые компании, промышленность, ритейл, государственные структуры и другие индустрии. Целью исследования SAS было оценить, как лидеры бизнеса оценивают потенциал искусственного интеллекта, как они пользуются сегодня этими возможностями, как планируют использовать их в будущем и с какими препятствиями встречаются.

55% респондентов заявили, что наибольшей сложностью, препятствующей развертыванию искусственного интеллекта, является изменение перечня профессий и востребованных человеческих навыков в свете автоматизации искусственного интеллекта и его нарастающей автономности. Потенциальное влияние, которое искусственный интеллект оказывает на рынок труда, включает так возможные увольнения, так и возникновение новых профессий, требующих навыков работы с технологиями искусственного интеллекта.

Этические вопросы оказались на втором месте в списке обозначенных препятствий. Как отметили 41% респондентов, их беспокоят такие вопросы, будут ли роботы и системы на базе искусственного интеллекта работать «во благо человечества» или просто на одну компанию, и как дальше позаботиться о тех людях, которые потеряют привычную работу из-за искусственного-интеллекта.

Готовы ли аналитики и data scientists компаний к новым требованиям и задачам, связанным с искусственным интеллектом? Только 20% респондентов сказали, что, пожалуй, их сотрудники готовы. А еще 19% сказали, что у них в организации вообще нет команды аналитиков и data scientists.

Нанять таких специалистов, чтобы восполнить дефицит навыков внутри организации, планируют 28% респондентов. В то же время 32% компаний намерены развивать уже существующие команды в направлении искусственного интеллекта, обучая своих сотрудников, отправляя их на конференции и мастер-классы.

Кроме того, одной из трудностей во многих организациях оказалась настороженность относительно результатов внедрения. Почти половина (49%) респондентов упомянули, что в их организациях так или иначе наблюдается недоверие к отдаче от искусственного интеллекта и даже больше — настораживают результаты внедрения решений, построенных и работающих по принципу «черного ящика». Польза и экономическая целесообразность по-прежнему под вопросом.

Исследование SAS охватывало также вопросы, связанные с готовностью к внедрению искусственного интеллекта в части развитости инфраструктуры. И здесь респонденты разделились на сильно различающиеся группы. Около четверти — 24% организаций отмечают, что их ИТ-инфраструктура как раз в нужной степени готовности к развертыванию технологий искусственного интеллекта. Еще 24% респондентов сообщили, что им нужно обновить и адаптировать существующую платформу и тогда они будут вполне готовы. В противоположность, в 29% организаций нет подходящей платформы, которая могла бы отвечать требованиям систем искусственного интеллекта.

«Мы увидели поразительные сдвиги в развитии платформ. Значительно выросла точность алгоритмов, — отметил Оливер Шабербергер, исполнительный вице-президент и директор по технологиям SAS. — Показательно, что компьютер смог обыграть лучшего игрока в Го. Мы даже представить себе не могли, что игра Го может быть оцифрована, к тому же человеком. В результате это сделала машина. Система распознала правила, научилась играть и стала играть лучше, чем кто-либо из людей. Мы можем воспользоваться этим знанием, чтобы построить системы, которые решают бизнес-задачи лучше, чем любые статичные системы, которые работают в корпорациях сегодня. Мы можем построить системы, которые выучат правила бизнеса, научатся играть по этим правилам и будут самосовершенствоваться. Это направление, в котором сегодня работает SAS».