Понедельник | Май | 21 | 2018
Домой / Экономика / Запускаете ИИ-проект? Что нужно сделать, чтобы избежать провала

Запускаете ИИ-проект? Что нужно сделать, чтобы избежать провала

Более 70% ИИ-проектов не достигнут своих целей

Машины могут взять на себя все больше задач, с которыми раньше справлялся только человек. Роботы управляют транспортными средствами, переводят тексты и даже занимаются творчеством – пишут книги или создают картины. Систему распознавания и синтеза речи все чаще используют банки и авиаперевозчики – и звонящие даже не догадываются, что им отвечает робот.

Однако не все так оптимистично. По прогнозам аналитического агентства Forrester, в 2018 году 75% проектов с использованием ИИ не достигнут своих целей, поскольку не смогут моделировать различные практические аспекты.

Почему так происходит? Вокруг технологии слишком много маркетингового шума – чуть ли не каждую неделю мы узнаем о новых достижениях роботов, которые берутся за новые задачи и обходят человека. Поэтому многие ожидают, что ИИ волшебным образом решит все проблемы и превратит компанию в цифрового новатора.

Где может помочь робот

На самом деле, здесь нет никакого противоречия. Машины действительно могут превосходить человека, но только в том случае, когда они применяются для решения вполне определенного ряда задач. Лучше всего ИИ зарекомендовал себя в следующих областях:  

Объем данных, которым оперирует компания, настолько велик, что человеку практически невозможно выявить и интерпретировать закономерности. Новые инструменты с поддержкой ИИ буквально помогают отыскать иголку в стоге сена.

Пример. Самый простой пример применения ИИ в аналитике данных – это предоставление медиаконтента, например, фильмов или музыки, основываясь на предпочтениях пользователей. Испанская телекоммуникационная компания Telefónica Spain создала механизм рекомендаций с применением ИИ, предоставляющий для каждого клиента специально подобранные видео.

Кроме того, теперь компания может сегментировать аудиторию в режиме реального времени, а раньше это занимало около 20 дней. Новые технологии, позволяющие Telefónica Spain анализировать предпочтения аудитории, стали ключом к радикальному обновлению маркетинга компании и привели к высоким результатам оценки удовлетворенности клиентов. Проект окупился менее чем за год и принес около 100 миллиардов евро.

Еще одна область, где человек не может справиться без помощи машин – это кибербезопасность. Слишком много устройств, приложений, пользователей, нарушений безопасности и мегабайт логов, чтобы понять все это, а затем оперативно – в некоторых ситуациях счет идет буквально на секунды – среагировать.

Подливает масла в огонь и то, что хакеры тоже начали применять ИИ. Он может обнаружить нарушения безопасности, аномальные действия и уязвимости, реагировать на них и даже предотвращать.

Пример. «Связь-Банк» (группа Внешэкономбанка) запустил в эксплуатацию систему анализа и мониторинга потоков транзакций и данных об объектах для выявления потенциально мошеннических операций и событий с помощью нашего решения. Оно позволяет обнаруживать подозрительные операции в системе интернет-банкинга и своевременно предотвращать неправомерные действия со счетами клиентов.

При этом значительно уменьшилось количество транзакций, требующих анализа в ручном режиме. В итоге было реализовано решение по выявлению мошеннических действий и адаптивного контроля доступа без внесения серьезных изменений в систему интернет-банкинга.

Современные предприятия перегружены распределенной природой и размером своих IT-систем, и часто именно унаследованные IT мешают принимать правильные решения, устранять проблемы и стимулировать совместную работу. Облако, хотя и упрощает работу, все-таки еще больше расширяет инфраструктуру, что может усложнять оптимизацию корпоративных систем и предотвращение катастрофических сбоев.

ИИ может автоматизировать мониторинг и контроль, необходимые для поддержания работоспособности систем предприятия, выявлять аномалии, которые легко не заметить человеку. Все вместе это обеспечит большую оптимизацию ресурсов.

Пример. Портовый оператор Adani Ports использует ИИ для управления сложными IT-системами, которые поддерживают бизнес, что помогло компании перераспределить персонал, который раньше занимался поиском системных ошибок, на выполнение более высокоуровневых задач.

ИИ, встроенный в бизнес-приложения, такие как планирование ресурсов предприятия (ERP), управление человеческим капиталом (HCM), управление цепочками поставок, продажами и маркетингом, помогает сделать процесс принятия решений более простым и эффективным.

Пример. В рекрутинге ИИ может в кратчайшие сроки отобрать наиболее подходящих кандидатов, а в маркетинге используется для запуска персонализированных кампаний, предлагающих оптимальное предложение для клиента (next best offer).

Другой пример – управление финансами. Так, Accenture смогла автоматизировать более 17 тысяч рабочих мест в финансовом отделе. При этом консалтинговая компания не уволила ни одного человека – Accenture удалось переориентировать этих сотрудников на задачи финансового анализа для клиентов.

Другое перспективное направление – чат-боты. Самообучающиеся виртуальные собеседники вполне могут ответить на вопросы клиентов не хуже сотрудника горячей линии. Кроме того, они работают 24 часа в сутки.

Благодаря новым платформам с поддержкой ИИ можно легко и быстро создавать и тренировать интеллектуальных ботов, даже не имея специальных навыков.

Пример. Глава испанского банка Santander поставил цель превратить компанию в первый банк в Европе, который способен отвечать на запросы клиента с помощью бота. В результате в октябре 2017 года был запущен электронный помощник «Сандрин», который может ответить более чем на 1200 вопросов и постоянно обучается.

Он быстро отвечает на вопросы, связанные со всеми продуктами и услугами банка, тем самым в разы экономя время клиентов и повышая интерес с новым продуктам. «Сандрин» с легкостью может ответить, какой сберегательный счет необходимо выбрать, что делать в случае потери или кражи карты и много другое.

Глава банка на этом не остановился и 3 месяца спустя заявил, что хочет, чтобы «Сандрин» была в каждом автомобиле их клиентов. Бот-помощник уже может консультировать клиентов-автолюбителей через Android Car и Amazon Alexa.

Чат-бот стал экономически выгодным решением для компании Bajaj Elecricals, индийского производителя электротоваров. Сейчас у компании 20 миллионов приборов, которые обслуживаются по гарантии, и почти 2 миллиарда в использовании, поэтому чат-боты просто необходимы потребителям, которые обращаются по вопросам замены элементов или починки.

Как отмечают в Bajaj Elecricals, сегодня потребители рассчитывают, что им ответят за 10 секунд – иначе они останутся недовольны качеством обслуживания.

В этих областях видят использование ИИ и российские компании. «Ростелеком», «Аэрофлот»,​ X5 Retail Group и МХК «ЕвроХим» поделились своим опытом в нашем блоге. Например, «Аэрофлот» использует машинное обучение для аспектно-сантиментного анализа упоминаний авиакомпании в соцсетях и обращений, полученных от клиентов. А в X5 Retail Group считают, что в ритейле самообучающиеся алгоритмы могут оптимизировать практически любые процессы, не требующие 100% точности данных, например, они могут помочь в настройке ценообразования или улучшении логистических систем.

Как приручить искусственный интеллект

Независимо от области, которую вы выбрали, следующие советы помогут достичь успеха:

Например, сократить расходы, улучшить качество обслуживания клиентов, взаимодействие сотрудников и партнеров, применить расширенную аналитику для прогнозирования и управления различными событиями. Слишком часто основное внимание уделяется самой инициативе по внедрению ИИ. Вместо этого стоит сосредоточиться на том, что компании необходимо достичь, и лишь затем выбирать ИИ-решение.

В среднем через три года физическое оборудование устаревает. ИИ меняет привычные подходы к построению IT-инфраструктуры, где облачные технологии и являются следующей ступенью технологического развития каждой компании. Переход на облачные технологии гарантирует, что компания сможет пользоваться всеми преимуществами ИИ не вкладывая средств в IT-инфраструктуру.

Искусственный интеллект требует много данных как из внутренних, так и из внешних источников. Убедитесь, что все данные достоверны, а внутри организации нет информационных «пробок», то есть нет информации, которая была бы замкнута внутри одного отдела.  

Управление изменениями – это 90% работы при реализации любой цифровой стратегии. И это особенно важно, когда дело касается ИИ, учитывая опасения, связанные с «роботами, которые займут наши рабочие места». Сообщите коллегам конечную цель проекта (например, улучшить обслуживание клиентов), и о том, как изменится их работа. Например, сотрудник службы поддержки, вооруженный знаниями о клиенте, полученными с помощью ИИ-приложения, сможет решать проблемы клиента более персонализировано.

Вы должны постоянно оценивать новые технологии и учитывать влияние, которое они могут оказать на отрасль.

***

ИИ – это новая технология, которая имеет все шансы превратиться из конкурентного преимущества в новый стандарт. И компании, которые не начнут использовать возможности самообучающихся алгоритмов сейчас, рискуют остаться за бортом уже в ближайшем будущем.


Материалы по теме:

Как фотографии кошек и собак обучают ИИ Facebook

Как искусственный интеллект помогает расшифровывать древние архивы Ватикана

Виртуальные роботы, которые учатся делать трюки, могут изменить видеоигры

Исследователи обучают искусственный интеллект думать, как собака

Если ИИ будет думать, как человек, он впадет в депрессию


Актуальные материалы — в Telegram-канале @Rusbase


Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter



Источник

Проверьте также

Буффон прощается, все плачут

В последний в этом сезоне европейский уик-энд Мемфис Депай проявил чемпионские амбиции, Антонио Конте попрощался …

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

Рейтинг@Mail.ru