Изменившиеся поведение потребителей и операционные потребности компаний — причина того, что искусственный интеллект стал инструментом для ведения бизнеса, считает Джерри Курц, исполнительный вице-президент по аналитике и данным Capgemini в Северной Америке.
Даже самые сложные и точно настроенные модели ИИ не могут спрогнозировать долгосрочные масштабы воздействия COVID-19. Влияние пандемии на нашу личную и профессиональную жизнь практически не поддается расчетам. В марте прошлого года было почти невозможно предугадать, как будут развиваться события, включая трагические моменты и беды для стольких людей во всем мире. Однако за это время было извлечено множество уроков, и с технологической точки зрения некоторые наиболее важные связаны с продолжающейся эволюцией и повышением роли данных, аналитики и ИИ. Пандемия стала катализатором стремительной цифровой трансформации, которая обеспечила непрерывность и отказоустойчивость бизнеса. Она также перевернула поведение потребителей, что привело к гораздо большей потребности в точных прогнозных, предписывающих и когнитивных технологиях.
Многие компании уже испытывают финансовые трудности, тогда как потребители урезают свои расходы и ассортимент приобретаемых по различным каналам товаров. В этой связи привлечение и удержание лояльных клиентов имеет решающее значение. До COVID-19 ИИ часто рассматривали как важную сферу деятельности, но иногда ей не хватало поддержки со стороны высшего руководства. Тем не менее, в прошлом году ИИ оказался важным активом для предприятий, позволяющим находить клиентов и поддерживать операции, а также для людей, улучшающим их повседневную жизнь.
Ниже приводятся три наиболее важных урока, которые преподнес ИИ в период пандемии.
Потребители охотно взаимодействуют с ИИ
В марте 2020 г. одновременно произошли два серьезных сдвига: покупатели потребовали новых, безопасных способов взаимодействия с организациями и последние пошли им навстречу. Согласно исследованию Capgemini, проведенному три года назад, 21% потребителей ежедневно взаимодействовал с ИИ. По состоянию на июль 2020 г. этот показатель вырос до 54% благодаря использованию в качестве замены личных контактов чатботов, цифровых помощников, распознавания голоса и лица, а также биометрических сканеров. Доверие потребителей к ИИ также резко возросло — с 30% в 2018 г. до 46% в 2020 г. От бесконтактных заказов в ритейле, бакалее и ресторанах до телемедицины, заменяющей посещение врача, принятие потребителями бесконтактных транзакций стало ключевым и устойчивым изменением. Организации осознают, что как только закончится пандемия, эти методы взаимодействия вряд ли исчезнут.
Взлет прогностического моделирования
Изменения в поведении потребителей стали неожиданностью для команд по работе с данными: прогностические модели ИИ и машинного обучения и данные, на основе которых они получены, почти мгновенно устарели и более не несли никакой смысловой нагрузки. В прошлом эти модели базировались на исторических данных поведенческих паттернов за прошедшие несколько лет, но пришло время урезания расходов, ограниченных возможностей совершения закупок, меняющихся моделей спроса и ограниченного взаимодействия с клиентами, и эти данные оказались не применимы. Чтобы справиться с этой проблемой, которая могла привести к неточным прогнозам или потере дохода, ИИ-команды обратились к таким решениям, как постоянно меняющееся прогнозирование в реальном времени. Постоянно обновляя и настраивая свои прогностические модели с учетом поступающих новых данных, организации смогли уменьшить дрейф данных и более эффективно наметить пути развития в периоды кризиса и восстановления.
В условиях цифровой трансформации ИИ будет окупаться
Весной 2020 г. компаниям пришлось сделать трудный выбор: приостановить свои проекты и инициативы и ждать, пока пандемия утихнет, или продвигаться вперед в применении ИИ в качестве конкурентного дифференциатора. Многие компании рассматривали последнее как лучший вариант, поскольку передовые технологические возможности могут быть использованы для лучшего прогнозирования будущего, а не для ведения бизнеса с оглядкой на исторические данные. Однако поскольку в условиях экономической неопределенности бюджеты ужесточались, внедрение ИИ со стороны бизнеса встретило естественный отпор. Организации имеют отличную возможность получить преимущество в бизнесе и очень высокую рентабельность инвестиций, если их технологические преобразования связаны с развертыванием ИИ. Осуществив правильный выбор вариантов и должным образом реализовав ИИ-проекты, предприятия могут рассчитывать на их окупаемость в течение первых шести месяцев и кратную рентабельность инвестиций на протяжении всего срока службы. Первоначальные инвестиции в такие области, как преобразование данных (для обеспечения работы ИИ), могут показаться очень сложными. Однако практические примеры демонстрируют возможность успешной реализации бизнес-кейса на условиях самофинансирования.
ИИ — это лишь одна из многих технологических возможностей, которые помогают компаниям пережить кризисы, и на втором году пандемии многие из новых способов ведения бизнеса демонстрируют свою долгосрочную ценность. Наличие технологии, позволяющей повысить эффективность, работать быстрее и получать более точную информацию из данных, по-прежнему является очень актуальным. Хотя за последний год ИИ лишь вступил в переходный период, вполне вероятно, что он движется к тому, чтобы стать базовой технологией.
