Интеллект под вопросом: почему увлечение машинным обучением может привести к провалу | Harvard Business Review Russia
Тренды

Интеллект под вопросом: почему увлечение машинным обучением может привести к провалу

Апурв Саксена , Картик Хосанагар
Интеллект под вопросом: почему увлечение машинным обучением может привести к провалу

Сегодня искусственный интеллект (ИИ) – горячая тема для обсуждения. В борьбе за место под солнцем многие компании заявляют о его внедрении в свои бизнес-процессы, однако, к сожалению, большинство таких попыток не увенчаются успехом. Дело не в том, что искусственный интеллект — это не более чем фикция, а в том, что компании неправильно подходят к вопросу о переходе на соответствующие технологии, причем подобную ошибку они совершают уже не в первый раз.

В 90-х годах, когда интернет стал трендом, многие компании ринулись заниматься бизнесом на его просторах, но преуспели в этом лишь единицы. После того, как лопнул пузырь «доткомов», многим пришлось существенно сократить масштабы своей деятельности или вовсе ее свернуть. Несколько лет спустя их застигли врасплох онлайн-стартапы, которые совершили революцию в музыке, путешествиях, новостях и дистрибуции видео, преобразив при этом множество других отраслей.

В середине 2000-х годов на первое место вышли облачные вычисления. И вновь некоторые компании решили прощупать почву. Однако на тот момент ряд вопросов, начиная с соблюдения нормативных требований и заканчивая обеспечением безопасности, оставались открытыми, поэтому многие не решились переносить свои данные и прикладные программы в облако. Те из них, кто отважился на такой шаг, сегодня стали неоспоримыми лидерами рынка, сумевшими трансформировать свои бизнес-процессы и добиться такой гибкости, о которой конкуренты могут только мечтать. Большинство компаний все еще пытаются наверстать упущенное.

Мы считаем, что похожая история первых неудач, вынуждающих компании безрассудно идти на попятную, ждет и искусственный интеллект. Уже сегодня факты указывают на то, что пионеры этого направления, по всей вероятности, не достигнут головокружительных результатов, о которых так много говорят технологические энтузиасты. Например, первые чат-боты, созданные для приложения Facebook* Messenger, совершали ошибки в 70% случаев, обрабатывая запросы пользователей. При этом отказ крупных компаний от подобных инициатив был бы ошибкой. Потенциал искусственного интеллекта в деле преобразования экономики поистине безграничен. Согласно недавнему исследованию Глобального института McKinsey, 45% рабочих операций можно автоматизировать с помощью уже существующих технологий, и 80% из них приходятся на машинное обучение. В докладе также отмечается, что эффективность инвестиций, которые многие компании, работающие, например, в сфере производства или здравоохранения, осуществляют благодаря сбору и анализу данных, составляет менее 30%. Но раньше ситуация была еще менее оптимистична: неудачи часто замедляли или сводили на нет эти инвестиции.

Искусственный интеллект может коренным образом изменить облик компаний, которые еще не в полной мере освоили даже базовые аналитические инструменты и не получили от них ощутимую отдачу. Вот почему создание корпоративной программы обучения работе с ИИ гораздо важнее стремления достичь существенных результатов за короткий срок. Но как объяснить менеджменту, что нужно продолжать инвестировать в ИИ, если первые инициативы не дают результатов?

Мы советуем создать портфолио проектов, предусматривающих использование искусственного интеллекта: часть из них может принести вам выгоду уже в ближайшее время, а проекты, рассчитанные на длительную перспективу, позволят полностью преобразовывать рабочий процесс. Для быстрого достижения результатов имеет смысл сосредоточиться на изменении точек взаимодействия сотрудников компании друг с другом, используя для этого последние достижения в области систем распознавания речи, языка и изображений. Примерами таких проектов могут служить голосовой интерфейс, который помогает фармацевтам искать препараты-заменители, а также программа, составляющая расписание корпоративных совещаний. Для этих целей можно использовать такие недавно появившиеся системы искусственного интеллекта, как Cloud Speech API от Google и API для распознавания речи от Nuance, которые не требуют больших вложений в обучение и наем сотрудников. (Важное уточнение: один из нас занимает руководящую должность в компании Alphabet Inc., которой принадлежит Google.) Использование этих решений не приведет к кардинальным преобразованиям, но позволит компаниям прийти к общему пониманию того, каким потенциалом обладает искусственный интеллект. Подобные проекты по масштабному сбору, обработке и классификации данных позволяют компаниям набраться опыта и выработать навыки, необходимые для реализации более амбициозных замыслов по применению ИИ.

советуем прочитать

* деятельность на территории РФ запрещена

Войдите на сайт, чтобы читать полную версию статьи
советуем прочитать
В чем сила, лайк?
Лесли Джон,  Мохон Дэниел,  Шварц Джанет,  Эмрих Оливер
Не пытайтесь быть героем!
Ортенс ле Жантиль