Цифровые двойники меняют способы принятия решений и ведения бизнеса — в частности, позволяя организациям прогнозировать реальные сценарии, разрабатывать стратегии с меньшим риском и улучшать качество обслуживания клиентов, пишут на портале Techopedia Брет Гринштейн и Ананд Рао из компании PwC.

Искусственный интеллект быстро превращается в важнейший императив бизнеса. ИИ и машинное обучение уже не просто приятная мелочь, а необходимый бизнес-инструмент для дальновидных организаций, помогающий им принимать лучшие решения, повышать операционную эффективность и улучшать качество обслуживания клиентов.

В частности, за последние несколько лет предприятия широко внедрили цифровые двойники — имитирующие реальность виртуальные модели — позволяющие создавать цифровые копии реальных систем, сред, продуктов и инфраструктур для более глубокого понимания операционной деятельности.

Когнитивные цифровые двойники, которые моделируют отдельных потребителей, предприятия или даже национальные правительства, позволяют организациям делать стратегический выбор и готовить новые бизнес-модели. А теперь, по мере развития технологий ИИ/МО, а также благодаря масштабам и экономичности облака, сделавшего большие компьютерные среды более эффективными, использование цифровых двойников стало ускоряться и расширяться. Согласно исследованию PwC «2022 AI Business Survey», 96% американских предприятий планируют использовать ИИ-моделирование в этом году.

Цифровые двойники используются для моделирования и предоставления подробной информации о текущей производительности в режиме реального времени, но многие организации хотят пойти дальше, фактически моделируя и прогнозируя человеческое поведение в попытке оценить будущие сценарии. Для этого они объединяют научные вычисления, промышленное моделирование и ИИ для создания имитационного интеллекта, встроенного в операционные системы. Эволюция цифровых двойников в имитационный интеллект, встроенный непосредственно в бизнес-аналитику и ИТ-системы, позволяет проводить высокоскоростное, макро- и многомасштабное моделирование и моделирование очень сложных экономических, биологических, промышленных и планетарных систем.

Представьте себе, что было бы, если бы человеческие способности позволяли делать оценки ситуаций на лету и прогностический анализа того, что может произойти дальше в масштабах облака. С помощью цифрового двойника и моделирования вы можете изучить все возможные варианты решений, чтобы найти оптимальный результат. Вы не ограничены временем и стоимостью экспериментов в реальном мире.

Вот что ИИ-моделирование может сделать для вашего бизнеса.

Внедрение ИИ-моделирования уже сегодня

Когда-то бывшие плодом фантазии писателей-фантастов и кинематографистов, имитационные ИИ-модели сегодня меняют способы ведения бизнеса в реальном мире.

По данным опроса PwC, имитационные ИИ-модели используются для прогнозирования рыночных условий (об этом сообщили 57% руководителей в области ИИ и 34% всех остальных), улучшения цепочек поставок (54%, 33%), изучения новых рынков (54%, 38%) и оптимизации найма (39%, 35%).

Однако ИИ-моделирование может выйти за рамки способности цифровых двойников отражать реальные условия в цифровой среде. Параллельное моделирование огромного количества потенциальных сценариев и применение к ним человеческого критического мышления высокого уровня позволяет имитационным ИИ-решениям прогнозировать вероятные события и «проигрывать» реальные действия без риска, свойственного экспериментам в реальном мире, что является огромным преимуществом в современной гиперконкурентной, динамичной бизнес-среде.

Ключом к успеху, однако, является способность внедрять имитационные ИИ-модели в масштабах, необходимых для обеспечения ценности. Для этого компаниям необходимо включить моделирование в общую аналитическую архитектуру и облачный/ИТ-стек, создать высокопроизводительные среды разработки и производства, которые могут работать параллельно и использовать динамичные, масштабируемые гибридные вычислительные мощности.

Вот три бизнес-причины для внедрения ИИ-моделирования:

1. Прогнозирование сценариев реального мира

ИИ-моделирование позволяет организациям понять поведение людей и систем, спрогнозировать их будущее поведение, оценить потенциальные изменения в их поведении и оценить результаты этих изменений — и все это в режиме реального времени.

Это можно применить к развитию заболеваний, поведению клиентов, экономическим тенденциям и другим сложным системам. Так, некоторые компании используют ИИ-моделирование для прогнозирования того, как изменение климата и различные уровни успеха, достигнутые миром в достижении определенных целей устойчивого развития, повлияют на их доходы, расходы и отношение клиентов.

2. Изучение бизнес-стратегий с меньшим риском

Запуск продукта или выход на новый рынок всегда связаны с риском, но ИИ-моделирование может снять часть этого риска. Это связано с тем, что ИИ может помочь организациям определить наилучшую бизнес-стратегию, анализируя, как могут быть реализованы различные бизнес-решения.

В настоящее время 60% компаний планируют использовать ИИ для помощи в формулировании бизнес-стратегии, а 57% планируют использовать ИИ-моделирование для прогнозирования рыночных условий. Например, организации используют имитационные ИИ-модели для определения того, как различные уровни внедрения 5G на определенных рынках влияют на поведение и ожидания клиентов. А также для прогнозирования того, смогут ли беспилотные такси выйти на рынок в определенных городах.

Возможность разыгрывать различные сценарии помогает компаниям формулировать бизнес-стратегию и принимать реальные решения без реального риска. Мы называем это «геймификацией стратегии».

3. Улучшение клиентского опыта

Одним из наиболее интересных сценариев использования ИИ-моделирования является предоставление высококачественного опыта погружения в реальность.

Так, 61% компаний планируют использовать ИИ для улучшения клиентского опыта в 2022 г. Некоторые бренды уже применяют компьютерное зрение, распознавание речи и глубокое обучение в метавселенной для взаимодействия с клиентами новыми, образными способами, которые помогают лучше провести людей через процесс покупки — от первого контакта до послепродажного обслуживания и поддержки.

Способность составлять сценарии на основе реальных взаимодействий и прогнозировать ожидаемые реакции позволит брендам взаимодействовать с клиентами, создавая мощный опыт, полезный, надежный и удобный.

Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ-моделирования

ИИ-моделирование меняет способы принятия решений и ведения бизнеса, позволяя получить представление о наиболее вероятных бизнес-результатах без необходимости рисковать в реальном мире.

Это дает возможность дальновидным организациям определять влияние меняющихся ситуаций на их деятельность, оценивать бизнес-стратегии и их вероятные результаты, а также повышать качество обслуживания клиентов с помощью человекоподобного интеллекта в масштабе.