AI за бизнеса: Какво се обърка и как да го оправим

Въпреки годините на шум (и много притеснения) относно всепобеждаваща сила на изкуствения интелект (AI), все още остава значителна разлика между обещанието за AI и неговата реалност за бизнеса.

Технологичните фирми представят възможностите на AI от години, но за повечето организации ползите от AI остават неуловими.

Трудно е да се прецени делът на бизнеса, който използва ефективно изкуствения интелект днес и до каква степен. Проценти на осиновяване показани в последните доклади падат някъде между 20% и 30%, с приемане, обикновено свободно дефинирано като „внедряване на AI под някаква форма“.

Проучване, проведено от KPMG сред 30 от компаниите от Global 500, установи, че въпреки че 30% от респондентите съобщават, че използват AI за селективен набор от функции, само 17% от компаниите внедряваха технологията „в мащаб“ в предприятието.

ВИЖ: Как да внедрим AI и машинно обучение (Специален доклад на ZDNet) | Изтеглете доклада като PDF (TechRepublic)

Но това, което всички доклади сочат, е, че интересът на бизнеса към ИИ нараства. Според изследователската компания Gartner броят на компаниите, внедряващи технологии, свързани с ИИ, през последните четири години е нараснал с 270%.

„Това не е въпрос на осведоменост, мога да ви уверя“, казва Йохан Аурик, партньор в глобалната стратегическа консултантска фирма Kearney, пред ZDNet. „Когато говорите с ръководители, е очевидно, че всички те ходят на всички конференции за AI, всички четат за това, всички са наясно какво може да направи технологията.“

„Всички говорят за това, но никой всъщност не го е направил“, каза Аурик.

Обещанието за AI със сигурност е изкусително. Много по-големият растеж, който технологията може да постигне, беше широко одобрен от експерти до такава степен, че би било трудно за който и да е ръководител да остане ненаясно с рекламата.

Едно приложение на AI, което вече е добре документирано, е използването на машинно обучение за маркетинг и продажби, което анализаторите изчисляват, че може да генерира до 2,6 трилиона долара на стойност в световен мащаб. Използвайки AI, фирмите могат да получат много по-добра представа за поведението на клиентите, за да проектират персонализирани оферти. В резултат на това продажбите на физическите магазини могат да се увеличат с до 2%.

Kellogg Company, американският производител на храни, отговорен за вашите сутрешни Coco Pops и среднощни Pringles, е пионер в използването на AI, за да придобие по-нататъшна представа за науката за поведението.

Заедно с Qualcomm, Kellogg има разработена технология за проследяване на очите вградени в слушалки за виртуална реалност (VR), които улавят поведението на клиентите, когато пазаруват. Докато потребителите разглеждат симулиран магазин, устройството събира данни за продуктите, които привличат вниманието им или къде те гледат най-дълго - данни, които след това се подават на алгоритми за машинно обучение, за да разберат какво предизвиква покупка решение.

Стивън Донайгродски, директор на поведенческите науки в Kellogg, обясни на скорошна конференция в Лондон, че AI помага на неговия екип да разбере точно защо хората действат; и след като поведенческите механизми на клиентите са кристално ясни, става възможно да се повлияе на тяхното решение за покупка.

„ИИ и данните са наистина полезни за разбирането на какво трябва да гледаме, за хипотези за това къде трябва да създадем промяна и след това да оценим тази промяна“, каза Донайгродзки. "Имаме 400 пъти по-голяма вероятност да променим нечие поведение, ако разберем спецификата на поведението на този човек."

ВИЖ: Все още играем на догонване с AI и това е опасна игра

Примерен случай: Kellogg тества новите VR слушалки за пилотно изпитание, когато компанията пусна нов продукт Pop Tarts Bites, с убедителни резултати. Алгоритъмът определи, че противно на общоприетото схващане, най-доброто място за показване на новия продукт магазинът беше на по-ниски рафтове - препоръка, която доведе до 18% увеличение на продажбите по време на опита.

„Тези системи ни помагат да достигаме конкретни цели по-лесно“, каза Донайгродски. „Веднага щом имате по-добър преглед на цялостната ситуация, получавате много по-добра представа как да промените индивидуалното поведение.“

Не става въпрос само за управление на човешките действия. В индустрии с тежък обем на данни като производството, способността на AI да обработва и анализира огромни количества информация също обещава по-добра ефективност по цялата верига на доставки.

Да вземем нефтената и газовата индустрия, където всеки ден се излива информация за тръбопроводи, офшорни активи, резервоари, находища и кладенци и т.н. Може да се спечели много от технология, която може точно да обработва и интерпретира данни в реално време; например, аномалии или повреди могат да бъдат открити по-бързо и да позволят предсказуема поддръжка.

Chevron всъщност е най-новият енергиен гигант да влезе в новините след като обяви нова инициатива заедно с Microsoft за изграждане на облачна платформа, използваща анализ на данни за наблюдение и оптимизиране на производителността на място.

Въпреки доказателствата, че изкуственият интелект носи растеж, Aurik от Kearney подчерта, че подобни примери далеч не са норма в индустриите. „Това наистина се различава в различните сектори, като енергийните и медицинските компании все повече приемат AI“, призна той, „но това са изключения. По-голямата част от установените компании все още работят на Excel. Повечето индустрии - финансови услуги, потребителски стоки - са много ограничени в тяхното разгръщане."

Страхът обикновено се определя като основната причина, поради която фирмите не са склонни да приемат ИИ, като разказът, че „роботите ще ни заемат работата“, разбираемо отблъсква изпълнителните директори и тяхната работна сила. И все пак проучванията показват, че алармата за „напълно автоматизиран труд“ е както неоправдана, така и губеща сила. Скорошен доклад установи, че до 87% от организациите са планирате да увеличите или запазите броя на служителите след приемането на автоматизацията.

Друг е въпросът с дефинициите. AI може да покрие много широк спектър от технологии, като се започне от обработката на данни и машинното обучение чак до авангардна работа върху изкуствения общ интелект -- известни още като машини, които мислят като хора. Това е доста широка област на технологиите. Когато включите куп технологични компании и стартиращи фирми, които искат да окажат влияние, като преувеличат усилията си като „AI“ за привличане на клиенти, търсещи духа на времето, тогава истинското състояние на използването на AI става още по-трудно за мярка.

Друга основна пречка пред възприемането на AI е липсата на умения, които над половината от бизнес лидерите посочват като най-голямото предизвикателство до осиновяване.

Марк Еспозито, професор по бизнес и икономика в Hult International Business School, както и в Харвард Университет, обясни, че преодоляването на пропастта между рекламата и реалността наистина затруднява тези бизнеси време. „Имаше първа тенденция, при която организациите смятаха AI за доказателство за концепцията“, каза Еспозито пред ZDNet. „Проблемът сега е, че редица от тях не могат да превърнат идеята си в код и алгоритми и да ги приложат заедно със съществуващите си инфраструктури.“

Сред селекцията от Global 500 компании, анкетирани от KPMG, петте бизнеса с най-модерни възможности за AI имат средно 375 служители на пълен работен ден, работещи върху технологията. Те харчат около 75 милиона долара всеки за таланти за изкуствен интелект и очакват сметката да нарасне през следващите три години.

Излишно е да казвам, че това ниво на инвестиции в нови ресурси е извън обсега на повечето организации.

Но дори когато си осигурят подходящите средства и работна сила, предприятията изглежда все още се спъват в внедряването на AI. Когато става въпрос за прилагане на технологията към случаи на употреба в реалния свят, организациите нямат ясна стратегия и в крайна сметка не са в състояние да се възползват максимално от възможностите на AI.

„Бизнесът е склонен да мисли за ИИ като за единична готова технология“, каза Еспозито. "Не е. Единственият AI, който работи, е ИИ по поръчка. Магията на технологията се случва, когато целта е много тясно дефинирана."

„Не можете да се ангажирате с това, като казвате, че искате да дигитализирате или да подобрите ефективността – това не е достатъчно тясно. Все още липсва яснота какво компаниите се опитват да направят с инструмента."

И за Aurik на Kearney, първата грешка на повечето организации е да подвеждат очакванията си за AI. Намаляване на разходите? Ефективност? Това е твърде лесно, според консултанта. „Разбира се, можете лесно да направите този бизнес случай“, каза той, „но това е пропусната възможност. Стойността на ИИ не е в инициативи за транзакции или ефективност. Това е разширяване или разрастване на нови бизнес линии."

С други думи, мислете по-мащабно - и някои бизнес лидери с предприемачески дух започват да го правят. Джеймс Лий е един от тях. След 20 години работа като професионален адвокат, Лий осъзна как изкуственият интелект може да се впише в правния сектор като начин за рационализиране на т.нар. фаза на откриване на процедура - отнемаща време, щателна задача за разглеждане на жалба, за да се събере информацията, необходима за изготвяне на първата отговор.

Лий откри, че може да обучи модела Watson на IBM с хиляди съдебни жалби и отговори на за бързо определяне на обектите и връзките, които биха били от решаващо значение за написването на ранна фаза чернова. Това, което би отнело на човешки работник до осем часа труд, каза той, може да се направи за няколко минути благодарение на новата технология.

„Първоначално просто се опитвах да разбера къде са болезнените точки“, каза Лий пред ZDNet. „И тогава открих тази невероятна възможност. Това променя играта: приложете този вид ефективност към цяло портфолио и печалбите могат да бъдат огромни."

ВИЖ: 60 начина да извлечете максимална полза от вашите инициативи за големи данни (безплатен PDF)

Лий основава собствена компания, LegalMation, за да започне да продава технологията на корпоративни правни отдели и адвокатски кантори, насочени към използване на AI за отстраняване на конкретен проблем, който той е забелязал.

За Аурик липсата на въображение всъщност е това, което в момента възпира ИИ. „Иронията е, че за да допринесе AI повече, имаме нужда от хора, които да се включат“, каза той. „Технологията е налице, но сега се нуждаем от хора, които да я използват по креативен начин.“

Хубаво е да изискваме креативност и въображение; но това не разрешава въпроса как да започнете с AI - по начин, по който бизнесът може всъщност ангажирам се с. Когато става въпрос за даване на практически съвети на главните изпълнителни директори обаче, и Аурик, и Еспозито са съгласни: мислите мащабно, да – но започнете с малко.

Докато Еспозито предложи провеждането на пилотни проекти в малки среди, Аурик препоръча да се намери конкретен бизнес случай, където има пари направен -- „Не ме интересува какво е, направете го сливане, нов пазар, каквото и да е“ -- преди бавно да наберете скорост и „да си проправите път нагоре“, стъпка по стъпка.

Започването с ограничен случай на употреба не само ще гарантира, че стойността се генерира успешно надолу по линията. Както посочи Еспозито, това е и единственият начин да се включат добрите бизнес практики от най-ранните етапи.

„Бизнесът е още по-неохотен да приеме AI, когато могат да предвидят проблеми с прозрачността, съответствието, поверителността, сигурността и т.н.“, обясни той. „Ако започнете с пилот, като имате предвид всички тези етични изисквания, и след това го мащабирате, това се превръща в бизнес практика.“

Етичен изкуствен интелект, отговорна технология, безпристрастни алгоритми: в технологичната индустрия има нарастваща загриженост относно гарантирането, че иновациите няма да излязат извън контрол. В този контекст е лесно да се разбере защо много фирми може да не са склонни да внедрят алгоритъм, който може да прерасне в безотговорно мощен и непрозрачен инструмент.

В проучване Gartner установи, че опасенията относно обхвата или качеството на данните са третото най-голямо предизвикателство приемане на AI, идентифициран от респондентите - защото ненадеждните данни със сигурност ще генерират пристрастия и ще подкопаят Доверие.

„Хората се притесняват за неприкосновеността на личния живот и поверителността и това не помага с желанието да се ангажират с технологията“, призна Аурик. „Ето защо правилната стратегия от самото начало е от решаващо значение. Това е мястото, където всички тези технологични гиганти са сгрешили и защо сега има толкова много обратна реакция."

ВИЖ: Големият проблем на AI: Мързеливите хора просто се доверяват твърде много на алгоритмите

Независимо дали става въпрос за пари, актуализации на функции или дори чрез създаване на -- доста неуспешни -- Комисии по етика на ИИ, някои корпорации поправят етичната бъркотия, която са създали след нанасянето на щетите. И изследователите отбелязват, че въпреки че такива компании сега налагат усилия в областта на етиката, идеята за отговорни технологии в крайна сметка предизвиква "основната логика" от техния бизнес модел.

Но не е нужно да става по този начин - и ако компаниите включат етиката в стратегията си достатъчно рано, няма да стане. „Изобщо не е лесно“, каза Еспозито, „но ако започнете с глобален проект, можете да сте сигурни, че ще има вратички. Така че трябва да го намалите."

И така, към AI или не към AI? Всъщност не изглежда, че фирмите ще имат голям избор. Аурик подчерта, че не е в интерес на никого да пропусне революцията, която алгоритмите са на път да донесат. „Ако не го прегърнете, ще останете без работа“, каза той.

Aurik прогнозира, че ще минат още няколко десетилетия, преди технологията да бъде напълно внедрена. Но поне на корпоративно ниво изглежда, че още една „зима на изкуствения интелект“ не е в плана. Време е да влезете в действие.