Компания Leverton опросила 100 руководителей с целью изучения мотивов приобретения ИИ. Почему предприятия покупают системы ИИ? В какие из них они вкладывают больше всего средств? Когда вы предлагаете новые концепции руководству и правлению, на чем следует сосредоточиться?
Как выяснилось, при покупке или создании систем ИИ менеджеры думают прежде всего об автоматизации бизнес-процессов и поддержке клиентов. На это тратится значительная часть бюджета. Основными сферами применения оказались:
- автоматизация бизнес-процессов (49%);
- поддержка клиентов/чатботы (47%);
- извлечение данных (43%);
- аналитика контрактов (28%);
- обработка голоса и видео/визуализация (25%).
Автоматизация бизнес-процессов и поддержка клиентов наиболее доступны на этапе начального использования ИИ. «Самыми часто встречающимися сценариями применения ИИ являются те, для которых решения уже созрели, решенные проблемы менее сложны и написаны руководства», — отмечают авторы исследования.
Тем не менее, в последнее время ИИ начинает применяться для извлечения данных и аналитики. «Такие сценарии значительно более сложны, особенно при работе с неструктурированными документами, — утверждают аналитики Leverton. — Эти документы могут включать тысячи разных версий одного и того же вопроса с различными грамматикой, синтаксисом, языками и оформлениями. ИИ нуждается в миллионах записей, чтобы стать эффективным. В результате нынешние решения находятся на ранней стадии разработки, а их имплементация представляет более длительный и трудный процесс».
На этих ранних стадиях на ИИ не выделяются большие средства. В среднем 37% компаний планируют в следующем году израсходовать на ИИ менее 250 тыс. долл. И только 15% компаний — более 1 млн. долл., примерно 20% этих компаний — на автоматизацию бизнес-процессов.
Руководителям компаний был задан вопрос, как соотносится с их ожиданиями реальная имплементация ИИ. Наибольшее удивление вызвал у них необходимый для имплементации уровень вовлеченности, о чем сообщили 30% опрошенных. Примерно столько же указали, что внедрение ИИ оказалось более сложным, чем ожидалось.
Труднее всего в смысле затрат времени (46% заявили, что потребовалось больше времени, чем планировалось), сложности (42%) и вовлеченности (38%) было реализовать обработку голоса, видео и образов.
Извлечение данных оказалось на втором месте. 35% сообщили, что затратили больше времени, чем ожидали, и еще столько же — что это потребовало большей вовлеченности.
Существует также кадровая проблема, но ее значение уменьшается по мере созревания ИИ. Специалистами по данным обзавелись 42% «отстающих» и 70% «лидеров».
Источник: ITWeek
