Цель IA – оптимизировать труд работников умственного труда: инженеров, врачей, бухгалтеров, дизайнеров, архитекторов. Если конвейер в начале XX века упростил работу с материалами, то IA оптимизирует работу с информацией. У IA три ключевые задачи:
1) автоматизировать рутинные действия работников (создание презентаций PowerPoint для еженедельных планерок, счетов-фактур в бухгалтерском ПО);
2) увеличить ценность выполняемой работы (расширенная аналитика больших данных с помощью ИИ, помогающая менеджерам принимать более точные решения);
3) отказ от работы, которая не соответствует передовым практикам (офлайн-совещания, которые заменяются видеосвязью, сокращение трафика электронной почты).
Выполнение всех трех задач вполне реально, если учитывать такие факторы IA, как:
▶ надежность (системы IA всегда дают один и тот же результат, основанный на одних и тех же вводных данных, и их уровень производительности остается неизменно точным);
▶ универсальность (алгоритмы ИИ с равной эффективностью применимы и в банковском деле, и в медицине, и в дизайне);
▶ масштабируемость (быстрая разработка программ, их мгновенный запуск с почти нулевыми дополнительными затратами);
▶ доступность (ИИ работает в режиме 24/7 без перерывов и выходных, кроме того, его технологии, как правило, имеют интуитивно понятный пользовательский интерфейс);
▶ экономическая привлекательность (большинство технологий ИИ доступно по разумной цене и обычно окупается меньше чем за год).
Словом, IA для «белых воротничков» – все равно что тракторы для фермеров: машины не отменяют людей, но увеличивают их эффективность в разы. Но в отличие от тракторов, IA не требует дорогостоящей транспортировки и обновляется в режиме онлайн.
86 % мировых бизнес-лидеров полагают: для того чтобы оставаться на плаву, их компании должны внедрить IA в ближайшие пять лет. За последние четыре года число компаний, внедряющих IA, выросло на 270 %. К 2025 году объем мирового рынка IA достигнет $15,8 млрд, увеличившись на 12,5 % с 2020 по 2025 год. По мнению экспертов, в ближайшие пять лет IA достигнет такого уровня развития, на который промышленной автоматизации потребовалось 200 лет.
При этом IA задает новые правила бизнеса, предлагая:
1) не оцифровывать уже существующий бизнес, а создавать новое цифровое предприятие, сосредоточенное вокруг передовых технологий;
Когда рынок офлайновых игрушек Lego стал стремительно сокращаться, компания запустила новые цифровые проекты, охватывающие видеоигры и соцсети, и тем самым увеличила свою чистую прибыль в четыре раза за 10 лет, с 300 млн евро в 2009 году до 1,1 млрд в 2019-м.
2) создавать экосистемы данных – взаимосвязанный набор услуг, который позволяет удовлетворять разные потребности клиентов в одной интегрированной среде. Так, согласно анализу McKinsey, в банковской отрасли экосистемы обеспечивают экономию затрат на привлечение клиентов в размере до 20 %. 80 % взаимодействия клиента и компании может стать полностью бесконтактным и при этом многоканальным, с возможностью беспроблемно переключаться между разными видами связи (телефоном, почтой, чатом) и разными сотрудниками службы поддержки.
Чем больше данных анализирует ИИ, тем точнее его предложения для клиентов, тем больше выгода для компании. Алгоритм Netflix для персонализации рекомендаций, предложенный 100 млн подписчиков по всему миру, сэкономил компании $1 млрд годового дохода.
В мировых масштабах IA сэкономит еще больше денег и жизней:
▶ $1 трлн, в который ежегодно обходятся американскому здравоохранению ошибки врачей;
▶ $3 трлн – ежегодные убытки мировой экономики от несчастных случаев и заболеваний, связанных со стрессом на работе;
▶ 10 млн жизней, которые ежегодно можно спасти, если тщательнее мониторить здоровье граждан с целью профилактики инфарктов, инсультов и диабета.
Что умеет IA
В последние годы функция наблюдения за окружающей средой и распознавание объектов улучшились на порядок.
▶ IA помогает автоматизировать обработку документов: счетовфактур, контрактов, квитанций – до 80 % всей документации компании.
▶ Эффективность IA в определении патологий на медицинских снимках достигает 80–90 %.
▶ Умные датчики и камеры качественно оптимизируют работу магазинов: оценку товарных запасов, анализ поведения покупателей, оплату товаров берут на себя алгоритмы (Amazon уже экспериментирует с автоматизированными супермаркетами Amazon Go). А технология V–Count использует камеры видеонаблюдения для анализа трафика клиентов и создания рекламных акций в режиме реального времени на основе