| Рубрикатор |  |
 |
Реклама
| Все новости |  |
Новости отрасли | |
|
За десять лет прибыль от применения ИИ может составить до 16 триллионов долларов США
| 21 февраля 2020 |
В ближайшие десять лет прибыль от применения технологии ИИ в глобальном масштабе оценивается почти в 16 триллионов долларов США, причем наибольшую прибыль, как ожидается, получат Северная Америка и Китай.
Такие данные опубликованы в третьем ежегодном исследовании PwC «Прогнозы развития технологии ИИ на 2020 год » представлена оценка инвестиций американских компаний в технологию ИИ и последствий более широкого развития и интеграции этой технологии в экономику.
В целом в 2020 году меньше американских компаний планируют расширять внедрение технологии ИИ, при этом почти каждая пятая организация (18%) уже внедрила эти технологии в нескольких областях, а 42% компаний анализируют возможности использования технологии ИИ.
Однако нельзя сказать, что бизнес потерял веру в ИИ: 90% опрошенных руководителей в США сказали, что возможности технологии ИИ превышают связанные с ней риски. Почти половина руководителей ожидают, что в результате использования технологии ИИ они получат преимущества на своих рынках или в сферах своей деятельности. Основные направления инвестиций в технологию ИИ включают управление рисками и угрозами, связанными с недобросовестными действиями и кибербезопасностью (38%) и автоматизацию рутинных заданий (35%).
Руководители, похоже, склонны недооценивать вероятно самую важную проблему, связанную с данными, – их маркирование для использования системами ИИ. Только треть руководителей в США называют маркирование данных в числе приоритетов своих компаний на 2020 год.
Олег Данильченко, директор, руководитель Центра по прикладному анализу данных, PwC в России: «Если говорить о российском рынке, то он активно идет в направлении использования инновационных технологий. ИИ является одной из сквозных технологий входящих в национальную программу по цифровизации, стратегия которой была принята в прошлом году. Был также создан альянс по развитию искусственного интеллекта на базе крупнейших игроков рынка, для которых указанная технология является все более актуальной».
По мере увеличения присутствия технологии ИИ (часто остающейся невидимой) в повседневных бизнес-процессах, а также в решениях, предлагаемых поставщиками, наличие эффективной системы управления рисками на основе технологии ИИ приобретает важнейшее значение.
Большинство респондентов отметили, что в их компаниях есть общекорпоративные отделы управления ИИ, при этом 50% сказали, что они объясняют технологии тем, кто строит и эксплуатирует систему, а 49% сосредоточены на объяснении технологий тем, кого она затрагивает.
В число приоритетных задач технологии ИИ в 2020 году входит определение того, как компании переосмысливают процессы повышения квалификации сотрудников, предлагая нетехническим сотрудникам освоение соответствующих навыков.
50% руководителей говорят о необходимой возможности незамедлительного применения полученных знаний для повышения эффективности деятельности.
Пять приоритетных задач в области ИИ на 2020 год
1. Внедрение ИИ в рутинные процессы. В 2020 году наибольшую удовлетворенность от внедрения ИИ принесут результаты, которые могут показаться прозаичными – увеличение производительности внутренних процессов. В числе трех основных выгод, ожидаемых от инвестиций в технологию ИИ, 44 % участников исследования отметили «рост эффективности деятельности» и 42 % указали «увеличение производительности». Однако для итогового финансового результата вашей компании, автоматизация рутинных задач, выполняемых административными функциями (такими как налоговая функция и финансовая функция) является отнюдь не скучным делом. Компании могут увидеть замечательные результаты в части снижения затрат, например от использования ИИ для извлечения информации из форм налоговой отчетности, транспортных накладных, счетов-фактур и других документов, которые обычно требуют от человека многочасовой и скучной работы.
2. Пересмотр подхода к повышению квалификации. Повышение квалификации – это новая корпоративная мантра, однако старая форма повышения квалификации не годится для подготовки сотрудников или компании к масштабному использованию ИИ. Настоящее повышение квалификации – это не просто предоставление курсов обучения. Согласно ответам участников нашего опроса (50 %), необходимо также предоставлять сотрудникам возможности и стимулы оперативно применять на практике полученные знания, чтобы превращать их в реальные навыки, позволяющие повысить эффективность работы. Такой подход, когда управление процессом обучения осуществляется самими сотрудниками, является не только самым эффективным методом обучения техническим навыкам (например, умение создавать наборы данных, строить модель машинного обучения или использовать языки программирования для разработки ИИ Python или R. Он также способствует созданию цифрового мышления, готового к ИИ, ориентированного на непрерывное обучение и многофункциональные способы работы и решения проблем.
3. Руководство реализации мер в рамках управления рисками и ответственного применения ИИ. По словам 85% опрошенных руководителей, активно работающих с технологией ИИ, их компании принимают достаточные меры для защиты от рисков, связанных с ИИ. Однако этот результат дает основание предположить, что они недооценивают реальный уровень проблем и усилий, необходимых для того, чтобы извлекать выгоду от использования технологии ИИ и демонстрировать при этом ответственный подход. Когда речь заходит о подтверждении слов действиями, такими как внедрение средств контроля в процессы принятия решений или сбора и анализа данных, оказывается, что им предстоит пройти еще долгий путь в этом направлении.
4. Встраивание ИИ в операционную деятельность. Нельзя получить максимальную выгоду от технологии ИИ, если она используется отдельно от других технологий или когда она применяется только в одном функциональном подразделении или направлении бизнеса. Прежде всего, для технологии ИИ нужны данные, поэтому ее мощность возрастает по мере получения все большего объема качественных данных из увеличивающегося количества источников. Во-вторых, некоторые из самых ценных свойств технологии ИИ проявляются тогда, когда она работает в режиме 24/7 в качестве составного элемента операционных систем, таких как маркетинг или финансовая функция. Поэтому ведущие компании по использованию технологии ИИ осуществляют операционализацию ИИ во многих функциях и бизнес-подразделениях, полностью интегрируя технологию ИИ с инициативами в области автоматизации и (или) средствами анализа данных.
5. Изменение бизнес-модели. Правильное внедрение технологии ИИ является непростой задачей, но на самом деле это – легкая часть. Согласно ответам участников опроса, самые большие сложности, связанные с технологией ИИ, заключаются не в том, чтобы осуществить промышленный запуск инициатив в области ИИ после пилотного запуска, и не в управлении процессом конвергенции технологии ИИ с другими технологическими решениями. Самые сложные задачи касаются бизнеса и кадровых аспектов: оценка доходности инвестиций, утверждение бюджета и обучение имеющихся сотрудников навыкам работы с технологией ИИ. Указанные сложности позволяют понять причины, по которым некоторые компании могут умерить свои амбиции и не внедрять технологию ИИ в масштабе всей компании в 2020 году. Это подчеркивает необходимость устойчивой поддержки инициатив в области ИИ со стороны руководителей высшего звена.
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!
Адрес: 105082, Россия, г. Москва, 2-й Ирининский пер, д. 3
Оставить свой комментарий:
Комментарии по материалу
Данный материал еще не комментировался.