Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

Дэвенпорт Томас

Эти проекты сталкиваются с серьезными техническими, поведенческими и нормативными проблемами и реализуются не в полном объеме. Тем не менее кажется вероятным, что Amazon хотя бы частично преуспеет в своем зондировании (недавно я посетил магазин Amazon Go в Сиэтле – автоматизированная система обслуживания работает достаточно хорошо, хотя в магазине еще есть несколько сотрудников). Немногим компаниям под силу тягаться с Amazon в этой сфере. Компания располагает целым рядом алгоритмов искусственного интеллекта (как с открытым исходным кодом, так и проприетарных), которые предлагает клиентам и использует сама в Amazon Web Services. Складывается впечатление, что никто точно не знает, сколько специалистов по данным работает в компании, но сейчас в Amazon открыто 505 вакансий соответствующей направленности. На сайте Amazon по подбору персонала можно найти 171 вакансию в области искусственного интеллекта. Оба числа намного больше количества сотрудников этой сферы в других компаниях, которым и не снились такие цифры [7] .

Если кто-то и может создать смелые, сложные и хорошо заметные когнитивные технологии для внутреннего и внешнего использования, похоже, это Amazon.

7

Glassdoor, Amazon.com "data scientist" openings, accessed February 11, 2018.

Однако в 2017 г. в своем письме акционерам Amazon.com Джефф Безос утверждал, что ИИ (в частности, машинное обучение) окажет на компанию значительное, но незаметное влияние:

Но многое из того, что мы делаем с машинным обучением, происходит не на виду. Машинное обучение определяет наши алгоритмы прогнозирования спроса, поискового ранжирования продуктов, рекомендаций по продуктам и предложениям, размещения товаров, обнаружения мошенничества, переводов и многого другого. Хотя это и не столь очевидно, машинное обучение в основном будет воздействовать на процессы именно таким образом – незаметно, но значительно улучшая основные операции [8] .

8

"Bezos Letter to Shareholders," CNBC, https://www.cnbc.com/2017/04/12/amazon-jeff-bezos-2017-shareholder-letter.html.

Постепенный переход к когнитивным технологиям

Несмотря на несколько десятилетий чередования «зим» и «весен» ИИ, когда интерес к исследованиям ИИ снижался, а затем повышался вновь, сегодня ИИ в моде. Его принимают крупные организации, такие как Центр Андерсона, банк DBS и Amazon. Технологические стартапы в Кремниевой долине и по всему миру, а также компании, оказывающие профессиональные услуги, считают, что ИИ станет – или уже стал – следующим важным этапом развития отрасли. В эту область вкладывают деньги венчурные компании. Никогда еще пресса так внимательно не следила за развитием технологий и не раздувала вокруг них такой ажиотаж.

Само собой, я согласен, что отчасти это возбуждение оправданно. Когда технология ИИ соответствует задаче, а проблема не настолько сложна, как в случае с лечением рака, сбором огромной базы банковских знаний об инвестировании или управлением флотом дронов без участия пилотов-людей, успех не заставляет себя ждать. Однако искусственный интеллект не изменит работу организаций (или жизнь людей) так быстро, как многие полагают. Он станет одной из многих технологий, подчиняющихся закону Амары (который носит имя ученого и футуролога Роя Амары):

Мы склонны переоценивать влияние технологий в краткосрочной перспективе и недооценивать их влияние в долгосрочной перспективе [9] .

В краткосрочной перспективе ИИ поспособствует эволюционным изменениям, а в долгосрочной перспективе его влияние, скорее всего, окажется революционным.

ИИ действительно имеет большую ценность для бизнеса, но по большей части эта ценность не слишком привлекательна и не очень заметна. Благодаря ИИ продукты и процессы станут несколько лучше и проще в использовании. Решения будут более обоснованны. Мы продолжим прогрессировать в сфере данных и аналитики и, возможно, даже несколько ускорим замечательные темпы этого прогресса, наблюдавшиеся в последние пару десятилетий. Но все, кто обратился к технологиям ИИ на ранних этапах, уже заметили, что нам по-прежнему сложно создавать системы, которые думают и общаются как люди – даже в специализированных областях. Это особенно верно по части относительно новых и сложных технологий ИИ, как показал пример использования IBM Watson в Центре Андерсона и банке DBS.

9

Susan Ratcliffe, ed., "Roy Amara 1925–2007, American Futurologist," Oxford Essential Quotations (4th ed.) (Oxford University Press, 2016).

Хотя ИИ очевидно открывает много источников потенциальной ценности для бизнеса, возникает вопрос, насколько заметными в организациях будут технологии ИИ и преимущества от их использования. Эти технологии могут привести как к радикальной трансформации бизнеса в результате осуществления нескольких проектов зондирования, так и оказать значительное, но по большей части незаметное влияние на процессы. Думаю, второй вариант несколько более вероятен. Не забывайте, что полету на Луну предшествовало множество других, менее амбициозных космических миссий. В 2014 г. специалист по прогнозированию развития технологий Кевин Келли написал, что он видит в ИИ «дешевую, надежную интеллектуальную

технологию промышленного уровня, которая лежит в основе всех процессов, но почти никак не проявляет себя, пока неожиданно не прекращает работать». Келли сравнил ИИ с электричеством и заметил: «Нет почти ничего, что нельзя было бы обновить, изменить и улучшить, наделив дополнительным интеллектом… Как и все практичные вещи, ИИ будет в высшей степени скучным, даже трансформируя интернет, мировую экономику и цивилизацию» [10] .

10

Kevin Kelly, "The Three Breakthroughs That Have Finally Unleased AI on the World," Wired, October 27, 2014, https://www.wired.com/2014/10/future-of-artificial-intelligence/.

Не только Amazon, но и другие солидные организации могут найти любопытные и весьма смелые способы применения технологий ИИ. Но этих способов, скорее всего, окажется не так уж много, а появляться они будут редко. Весьма велика вероятность, что зондирование ничего не даст. Однако существует множество прозаичных возможностей для использования ИИ, которые достаточно ценны, чтобы сделать когнитивные технологии достойными внимания.

Не стоит сомневаться, что ИИ заслуживает внимания организаций, но им необходимо экспериментировать с технологией и накопить достаточный опыт, чтобы использовать ее эффективным образом. Некоторые из ранних проектов уже потерпели неудачу, а при осуществлении других возникли серьезные трудности, поскольку ни технологии, ни применяющие их организации еще не были полностью готовы. Подобно тому, как самые умные инвесторы «богатеют медленно», компании должны переходить к использованию когнитивных технологий постепенно. В сфере искусственного интеллекта преуспеют предприятия и организации, которые будут постоянно инвестировать в ИИ, не станут обращать внимания на ажиотаж вокруг него, сумеют приспособить ИИ для решения конкретных бизнес-задач и будут ориентироваться на долгосрочную перспективу. В настоящей книге объясняется, как компаниям взять соответствующий курс.

Однако я также утверждаю, что в этой области опасно сидеть сложа руки или двигаться слишком медленно. Почти каждый день я общаюсь с представителями крупных компаний, которые уже осознали силу этой технологии. Позже я упомяну большинство опрошенных руководителей этих уважаемых организаций, которые считают, что когнитивные технологии преобразуют как их внутренние процессы, так и предлагаемые ими продукты и услуги. Скорее всего, эти компании и руководители станут вашими конкурентами, поэтому было бы глупо не начать наращивать возможности ИИ сегодня же.

Само собой, другую серьезную угрозу представляют прорывные стартапы. Как я уже заметил, активнее всего ИИ внедряют такие онлайн-гиганты, как Google, Amazon и Facebook. Мы наблюдаем, как эти ориентированные на данные компании входят в различные отрасли и бросают вызов традиционным лидерам. Так, Google нашла применение своим обширным картографическим данным и мастерству в сфере ИИ, в результате став крупным игроком в отрасли беспилотных транспортных средств.

Вероятно, в определенных секторах также появятся стартапы, которые будут ориентироваться на ИИ в качестве ключевого компонента своих бизнес-моделей. Взять хотя бы отрасль страхования имущества и ответственности, где работает множество уважаемых американских компаний, включая State Farm, Allstate, Geico, Progressive и других. Некоторые из этих компаний, например Progressive, сильны в традиционной аналитике данных, но пока неясно, начала ли хоть одна из них активно внедрять в свою деятельность технологии ИИ.

Однако конкуренцию этим уважаемым игрокам все чаще составляют стартапы вроде нью-йоркской компании Lemonade, которая сделала ИИ основой своего бизнеса. Генеральный директор и соучредитель Lemonade Дэниел Шрайбер написал в своем блоге:

В последние годы отрасль страхования уделяла огромное внимание технологическим стартапам. Они замечают, как цифровая трансформация преобразует пользовательский опыт, привлекает более молодых потребителей и способствует сокращению затрат, одновременно все ускоряя. Все это правда, но это только первое действие… Пока все восхищаются развиваемыми на этом этапе технологиями, замечательные приложения генерируют массу данных. Вскоре они накопят миллиарды записей, после машинной обработки которых и начнется второе действие… Первое действие демонстрирует способность технологии трансформировать любой бизнес путем снижения затрат, повышения скорости и удовлетворения запросов потребителей. Однако, когда начнется второе действие, мы увидим, что ИИ способен трансформировать сферу страхования уникальным образом. Его воздействие не будет ограничиваться повышением удовлетворенности клиентов и ростом производительности – он позволит оценивать риски так точно, как никогда ранее. И этот день близок [11] .

11

Daniel Schreiber, "AI Eats Insurance," Lemonade blog post, January 8, 2018, https://www.lemonade.com/blog/ai-eats-insurance/.