Революционные технологии, такие как искусственный интеллект, позволяют вывести бизнес за пределы человеческих возможностей, ограниченных 24 часами в сутках, индивидуальными умственными способностями и фондом оплаты труда. Все больше компаний в мире передают в управление искусственному интеллекту и производственные процессы, и постпродажное обслуживание, и взаимоотношения с клиентами, и даже контроль качества работы сотрудников. Готов ли российский бизнес довериться искусственному интеллекту?
«Настанет время, когда наши клиенты в половине случаев будут общаться с ботами».
Игорь Постнов, директор по развитию технологий Альфа-Банка.
Бизнес пришел к искусственному интеллекту
Растущая конкуренция, «уберизация» различных отраслей экономики требуют от бизнеса быстрых преобразований, которые все сложнее проводить в условиях нехватки финансовых, временных и главное — человеческих ресурсов. Необходимость изменений, ставшая очевидной несколько лет назад, воплотилась в концепцию цифровой трансформации. Искусственный интеллект (ИИ) не мог не стать важнейшей ее составной частью. Суперкомпьютеры, которые способны предвидеть развитие сценариев событий на производстве, отсутствие «человеческого» персонала и оперативное реагирование на любые изменения в бизнес-процессах: то, о чем еще полтора десятилетия назад мечтали лишь самые смелые, сегодня прочно входит в бизнес.
«Думаю, настанет время, когда наши клиенты в половине случаев будут общаться с так называемыми ботами. Но это будут не роботы, по которым видно, что они роботы. Например, в Skype или соцсетях будет сидеть условная девушка: разговаривающая, выражающая эмоции, нормально реагирующая на пожелания клиента и его вопросы. Клиент не должен чувствовать себя обделенным или считать, что ему не уделяют внимания. За этим будущее», — уверен директор по развитию технологий Альфа-Банка Игорь Постнов.
Бурное развитие технологий в последние годы привело к тому, что сейчас аналитики уверены, что без ИИ уже через несколько лет бизнес и вовсе будет невозможен. В последнем отчете IDC говорится, что к 2019 г. 40% инициатив в области цифровой трансформации и абсолютно все проекты в сфере интернета вещей будут связаны с технологиями искусственного интеллекта.
Правда, теперь в это понятие входит не только условный суперкомпьютер, который умнее человека и быстрее него. ИИ — это целый комплекс революционных технологий, в которых бизнесу придется научиться разбираться очень тонко: со временем это станет ключевым условием сохранения шансов на победу в конкурентной борьбе.
«Искусственный интеллект — это программные алгоритмы, оказывающие помощь в решении задач, которые до сих пор были под силу только человеческому разуму, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и перевод с одного языка на другой. Концепция «искусственного интеллекта» включает множество направлений, таких как машинное обучение, целью которого является написание самообучающихся программ, способных «учиться», «понимать», «планировать» и «действовать» (т. е. становиться более «разумными») при работе с заданными объемами новых данных», — дают определение эксперты консалтинговой компании PwC.
Они же определяют основные области применения ИИ как на уровне физических лиц, так и с позиции бизнеса: управление личным благосостоянием, трейдинговые системы, управление рисками и противодействие мошенничеству, автоматизированные виртуальные помощники, андеррайтинг кредитов и страхование, «горячие линии» поддержки клиентов, анализ данных и передовая аналитика.
Маржинальностью будут управлять роботы
Первое, что меняют технологии ИИ на любом предприятии – это сами бизнес-процессы. Искусственный интеллект открывает их новые возможности. Это может быть ускорение, например, за счет исключения узлов проверок. А может быть и увеличение числа бизнес-процессов, что и открывает дорогу к получению дополнительной прибыли. При этом происходит экономия времени, а также снижение количества ошибок. Бизнес-польза от этого очевидна: сокращение затрат, повышение качества продукции, увеличение лояльности клиентов и самой клиентской базы. И, как следствие, финансовые улучшения.
«За технологией искусственного интеллекта иногда стоят достаточно приземленные вещи, – рассказывает член правления — исполнительный директор группы компаний «СИБУР» Василий Номоконов. — Например, в нефтехимии сейчас набирает популярность своего рода программа-автопилот, которая «садится» за пульт управления и ведет технологические процессы вместо оператора. Оптимизируя при этом какие-то параметры: увеличивая объемы производства, снижая потребления электроэнергии или просто влияя на маржинальный доход. На некоторых площадках компании такие автопилоты уже управляют определенными технологическими процессами».
К подобным разработкам в России, не говоря даже об остальном мире, перестали относиться как к чему-то сверхъестественному или «игрушечному». Они прочно вошли в промышленный обиход, захватывая все новые и новые области бизнеса.
«Уже сейчас у нас есть агрегаты, которые управляются исключительно мышкой, без участия человека. Фактически, это полностью автоматизированный цикл, в котором роль человека сведена к минимуму. А в перспективе мы сможем вообще избавить отдельные наши производства от вмешательства человека. Скорее всего, этот тренд будет набирать обороты, если роботизация и искусственный интеллект продолжат понижаться в цене», — уточняет директор по информационным технологиям «Северстали» Юрий Шеховцов.
Помимо упрощения управлением, ИИ открывает удивительные перспективы обработки больших объемов информации с последующим наделением машин правом принятия конкретных бизнес-решений. Это то, в чем машины однозначно умнее людей уже сейчас: много ли руководителей компаний или отдельных подразделений способны удержать в голове исчерпывающие статистические данные, сведения о редких исключениях из правил, или, например, все существующие модели развития рынка? Машина на все это способна за доли секунд — нужно только достаточно места для хранения, быстрые каналы для оперативной связи и вычислительные мощности для работы сложных алгоритмов.
90% компаний в 2017 г. будут использовать облачные сервисы
Исследование, проведенное компанией IDG, показало, что в 2017 г. облачные технологии будут пользоваться все большей популярностью. По мнению экспертов, они будут применяться, главным образом, для хранения данных и бизнес-аналитики. Оба этих сегмента одновременно задействованы в 43% компаний мира.
«Облака входят в норму для корпоративных приложений. 70% организаций сообщили, что как минимум одно из используемых ими приложений расположено в облаке. 75% компаний со штатом от 1 тыс. сотрудников имеют приложения или платформы, работающие в облаках. 90% всех организаций или уже применяют облачные вычисления, или намерены начать это делать в течение следующего года. Можно констатировать, что данная технология уже завоевала корпоративный рынок, а скорость развертывания новых приложений в этой сфере в 2017 г. увеличится», — говорится в отчете IDG.
В 2016 г. 28% ИТ-бюджетов компаний было потрачено на облачные вычисления. Согласно ряду других исследований, в 2017 г. эта цифра может возрасти до 34%. Эксперты IDG предполагают, что в течение 18 месяцев ИТ-инфраструктуры большинства организаций будут полностью размещены в облаках.
Предиктивные технологии повысят качество продукции
Роль аналитики определяется, в частности, стремительным развитием интернета вещей. Многочисленные датчики позволят контролировать производство продукции на всех этапах, делать выводы о наиболее частых ошибках. Машинное обучение и искусственный интеллект способны позволить избегать этих проблем. Единственная особенность — все та же готовность к большим объемам данных. «Мы чувствуем, что предиктивные технологии и предиктивный анализ на основе больших данных могут нам дать существенную экономию, а также повысить качество нашей продукции», — уверен Юрий Шеховцов.
Интернет вещей позволяет говорить еще об одном прорыве: датчики мониторят не только процесс производства, но и эксплуатацию продукта или товара. В обозримом будущем модель «продукт-сервис» станет основой бизнеса. В отраслях, связанных с предоставлением товаров, это примет форму крайне персонализированного подхода к клиентам. Не исключено, что с большей частью из них будут общаться роботы: предоставление услуг ускорится, их качество — повысится. Все подобные начинания сулят огромную выгоду тем корпорациям, которые будут способны проанализировать тонны неструктурированных данных, поступающих непрерывно по многим каналам.
«На рынке не так много людей, которые способны из большого объема данных получить реальную бизнес-ценность, — приводит пример из своей отрасли старший вице-президент банка «Открытие» Сергей Меднов. — Но это меняется активнейшим образом. И банки в этом смысле тоже обладают своим набором знаний. Если их обогащать, могут получиться совершенно новые модели, начиная от моделей кредитования или поведения и заканчивая системами, которые контролируют эмоциональное состояние клиента. Все это, безусловно, является акселератором к ускорению продаж и увеличению проникновения банковских продуктов, созданных с помощью собранной информации».
Наиболее востребованными элементами ИИ в сфере предоставления услуг, в первую очередь для банков, станут поиск и сегментация клиентов, которые позволят адресовать те или иные продукты правильной аудитории. Эксперты предрекают улучшение продаж именно по факту верной «настройки» клиентской базы с помощью интересных каждой отдельной группе пользователей посылов.
«Предиктивная аналитика может подсказать, с какой вероятностью будут происходить те или иные события или что будет делать ваш клиент. Вот это интересно. Интересно в нужный момент оказаться в нужном месте. Если знать заранее, что клиент с большой вероятностью поедет на Олимпиаду в Бразилию, там пойдет гулять по Рио-де-Жанейро, обязательно заглянет в фавелы, в которых его обязательно ограбят, то в этот момент можно выслать ему подкрепление наличными. Думаю, он сильно оценит. Главное, чтобы прибыло после ограбления, а не до», — резюмирует Сергей Меднов.
Грядет битва ИИ-платформ
Технологически использование искусственного интеллекта еще будет на первых порах подкрепляться железом, но постоянный рост объемов данных все равно потребует перехода к использованию облачных технологий. Их ключевым преимуществом станет высокая скорость реализации нужных сервисов для проверки гипотез на практике. Эксперты полагают, что именно скорость вывода на рынок новых услуг будет являться главным конкурентным преимуществом передовых компаний. А легкая масштабируемость и оперативное управление необходимым для хранения и анализа информации объемом позволят получить и дополнительную экономию, ведь будет использоваться только то пространство, в котором есть потребность прямо сейчас.
Эксперты предрекают, что к 2020 г. на рынке будет как минимум пять крупных производителей, которые будут предлагать платформы, так или иначе обслуживающие потребности бизнеса, построенного на ИИ. Едва ли не основным критерием, обязательным для победителя в этой борьбе, станет не столько стоимость или технологические особенности предложения, сколько уровень безопасности, который может предложить компания.
«Сохранность и защищенность, доступность и контроль — пожалуй, самые важные характеристики облачных технологий Microsoft, определяющие готовность заказчиков переносить свои данные, системы и сервисы в экосистему Microsoft Azure. Как показывают наши исследования, доверие поставщику является основным критерием при выборе облачного партнера, показывают наши исследования», — отмечает Дмитрий Марченко, директор по маркетингу технологий обработки данных и облачной платформы Microsoft в России.
Аналитики Gartner определили лучшие IaaS-платформы
Эксперты компании Gartner составили магический квадрант лучших предложений на рынке IaaS-платформ (Infrastructure as a service — инфраструктура как сервис). В ходе исследования особое внимание уделялось нескольким ключевым критериям, которые в итоге и определили позиции производителей в итоговом рейтинге. Одним из наиболее важных моментов стала стоимость продукта, набор функций, степень зрелости, доверие со стороны клиентов и объемы партнерской сети.
В лидерском сегменте в итоге оказались лишь две компании — AWS и Microsoft со своей платформой Azure. Говоря о ней, эксперты Gartner признали успехи в интеграции компонентов IaaS и PaaS, идеально расширяющих локальную инфраструктуру Microsoft и взаимодействующих с ней. Также были отмечены адекватная стоимость Azure и быстрые темпы развития.
Но как бы далеко ни шагнули технологии, определяющим фактором для бизнеса все равно будет влияние, которое они оказывают на рядовых сотрудников. «Чтобы использовать большие данные и начать их применять в производственном процессе, мы должны достаточно гибко уметь привлекать тот ресурс или те знания, которые есть внутри организации, сводить их в определенные команды, чтобы быстро получался какой-то продукт, — уверен Юрий Шеховцов. — И дальше нужен определенный механизм обучения пользованию этим продуктом. Потому что одно дело — провести математические или предиктивные вычисления, другое – принимать решения на их основе».
Человеческий фактор, безусловно, еще долгие годы будет влиять на те компании, которые полностью внедрят технологии искусственного интеллекта. Ведь для постоянного обновления и обучения систем тоже нужны определенные алгоритмы и команды, которые их внедряют. В том числе и по этой причине так важен окончательный выбор основы, на которой будет возведено новое высокотехнологическое будущее каждой конкретной компании. И человеческий ресурс – экспертиза в управлении искусственным интеллектом — становится новым важнейшим капиталом компаний.
Согласно последним крупным исследованиям, ключевую роль для бизнеса в последние и в ближайшие годы будут играть главы ИТ-департаментов (Chief Information Officer, CIO), от которых должна исходить инициатива проведения цифровых изменений. Эксперты IDC, например, дают понять, что роль CIO растет пропорционально влиянию технологий на извлекаемую компаниями прибыль. Эта позиция справедлива как в целом, так и в конкретных случаях, например, при внедрении искусственного интеллекта. В этом случае именно CIO формирует рабочую группу, в которую входят представители и технических департаментов, и бизнес-подразделений. Совместными усилиями, после проведения gap-анализа, они определяют приоритеты внедрения ИИ и облачных технологий, после чего формируется сам проект и его команда, задаются горизонты успешности и желаемые бизнес-показатели, а также обоснование и бюджет. Нельзя не упомянуть, что все это приводит к возрастанию того влияния, которое должны оказывать CIO внутри компаний. Многие выкладки ведущих мировых исследователей цифровых изменений предрекают вхождение позиции CIO в советы директоров крупнейших компаний, а также появление новой должности главы департамента по работе с данными.
