Судя по всему, человечество очень близко к переломной точке в разработке технологий искусственного интеллекта (ИИ), которые сделают возможным массовый выпуск беспилотных автомобилей и беспилотных дронов, внедрение автоматизированных розничных продаж и многое другое. Компании любого размера должны задуматься над тем, как ИИ повлияет на их бизнес, и как они могут оседлать и применять в будущем искусственный интеллект и машинное обучение (МО или — machine learning, ML) для адаптации своего бизнеса под новые рыночные условия.

Для владельцев бизнеса критически важно присматриваться к трендам в области ИИ, чтобы не остаться в хвосте прогресса. Кроме того, необходимо разработать стратегию, которая будет гарантировать, что инициативы ИИ действительно помогают в достижении бизнес-целей. По мнению большинства экспертов, ИИ и МО сделают нашу повседневную жизнь лучше и продуктивнее за счет оптимизации деятельности, снижения ошибок, и в итоге — более эффективной работы.

Для технологических новаторов, таких как Uber, Google и Facebook — искусственный интеллект уже стал стратегическим приоритетом, корпорации много инвестируют в новые разработки и приобретение стартапов, которые уже достигли успехов в этой области. Стоит отметить, что на недавней конференции в Давосе мировые лидеры обсуждали влияние перспективных технологий на рабочий процесс, а также говорили о том, какие индустрии уже готовы к их восприятию.

В IDC утверждают, что корпоративные расходы на ИИ поднимутся с 8 млрд долл в прошлом году до 47 млрд долл в 2020. К 2019 свыше 110 млн потребительских устройств с интегрированными интеллектуальными помощниками будут использоваться в домашних хозяйства США.

Билл Локонзоло (Bill Loconzolo) из организации Intuit признается, что трансформация в их компании под возможности ИИ началась четыре года назад, когда они задали себе вопрос: «Каково будущее у финансового ПО, и какую роль мы играем, помогая заказчикам?». Тренд был очень четкий уже тогда — персонализация, автоматизация и высокая скорость развития, и все это требовало программного обеспечения, которое будет выполнять работу для пользователей и вместо пользователей. Поскольку искусственный интеллект в последние годы начал быстро развиваться, в Intuit решили слегка обновить своё видение.

Менеджмет организации рассматривает ИИ как возможность снизить объем монотонной рутинной работы для пользователей. Ожидается, что искусственный интеллект поможет упрочить многолетние усилия по созданию технологий ведения бухучета для малого бизнеса. Однако решить такую задачу очень непросто. Intuit сейчас насчитывает в производстве более 30 моделей ИИ и МО, которые актуальны для заказчиков уже сейчас, и продолжает экспериментировать с целью определить границы возможного. «Мы непрерывно обучаемся, эволюционируем, и улучшаем технологии ИИ, основываясь на нашем опыте и результатах», — говорит Билл Локонзоло.

Если ваша компания намерена поработать над созданием или внедрением продуктов и сервисов, которые используют технологии ИИ и отвечают нуждам реального потребителя, необходимо принять во внимание несколько ключевых вещей.

1. Тщательно проанализируйте ваши данные

Путь к искусственному интеллекту для каждой компании должен начинаться с информации. Океаны данных — это то, что является основой и приводит в действие машинное обучение и искусственный интеллект. Если вы думаете о том, как управлять вашими данными, необходимо срочно обсудить как разработать и исполнить план.

Билл Локонзоло отмечает, что в Intuit начали трансформировать подход к данным несколько лет назад. Процесс начался с разработки дорожной карты, которая позволила понять, какие образом имеющиеся данные предоставят возможность лучше понять задачи заказчиков, тренды индустрии, и какие ключевые преимущества можно получить за счет анализа данных. Для этого пришлось «перелопатить» очень большие объемы информации. «Мы начали процесс еще до того, как у нас были какие-либо модели ИИ или МО в производстве, сфокусировавшись на фундаментальных работах по проникновению в суть и персонализации. Надежные, быстрые и точные данные реально улучшают результаты АИ и МО для наших заказчиков.

2. Станьте провидцем

Важно попробовать нарисовать в уме будущее компании в условиях внедрения ИИ. Например, менеджмент Intuit попытался сформировать визионерский взгляд на будущее, встретившись с огромным множеством компаний и персон — от университетских экспертов до стартапов, венчурных фирм и других — с целью получить законченный взгляд на ландшафт ИИ и МО. Небольшие организации могут делать то же самое, однако именно в том ракурсе, который подходит для ресурсов их компании.

3. Сформируйте правильный тип мышления

Как пояснить преимущества инвестирования в ИИ для бизнес-подразделений и продукт-лидеров? Это может быть весьма непростой задачей. Потому важно продемонстрировать, какие преимущества получит заказчик в каждый период времени с точки зрения бизнеса, а не с научной точки зрения. Например, система Intuit Tax Knowledge Engine анализирует налоговые отчисления 30 миллионов заказчиков, с целью сгенерировать рекомендации по их классификации. Это поможет сэкономить до 40 % времени на подготовку налоговых отчетов. Вот реальный бизнес-результат, который полезен для бизнеса, но который не всегда смогут оценить или осознать теоретики, не связанные с данной сферой. Поэтому искусственный интеллект и машинное обучение — это длительный и сложный путь. И очень важно определить ожидания потенциальных результатов от внедрения ИИ и МО, в то же время оценивая их реалистичность.

4. Соберите команду и запустите проект

Чтобы запустить процесс перехода на ИИ в вашей компании, начните с автоматизации не самой критичной бизнес-проблемы. Далее сформируйте кросс-функциональную команду, включая ученых, инженеров и тестировщиков, и приступайте к пошаговому выполнению. Тут решающий фактор — создать в компании корпоративную культуру, в которой большое внимание уделяется ценности экспериментирования. Ваша команда должна состоять из людей с секторальным знаниями и опытом реальных проектов. Вместе с тем, не стоит нанимать экспертов с исключительно глубокими и узкими познаниями. В зависимости от поставленной задачи вы должны решить, как сбалансировать их другими типами ученых. Например, люди со степенью доктора философии по своей сути любопытны, хорошо понимают основные научные принципы, и поэтому могут предложить другие подходы к решению проблемы. Вообще, существующие технологии ИИ и МО могут обеспечить ощутимые результаты уже сегодня, если в основу заложить реальные научные данные. Не нужно недооценивать важность этих достижений, в то же время готовясь к гораздо более кардинальным переменам.

Резюмируя, можно сказать, что человечество находится в начала пути к по настоящему искусственному интеллекту и машинному обучению. Фундамент из лучших практик в на старте движения вашей компании к ИИ позволит пройти этот путь легче и быстрее.

По материалам Venturebeat.