28/01/2023
All In On AI: Як розумні компанії виграють за допомогою штучного інтелекту
Штучний інтелект нещодавно потрапив у заголовки газет, зокрема генеративний ШІ викликав великий інтерес. Два інструменти – велика мовна модель чат-бот ChatGPT і генератор зображень Dall-E – викликали великий ажіотаж з моменту запуску як загальнодоступних бета-версій в останні місяці.
Їх можна розглядати як найсучасніші загальнодоступні програми ШІ. Однак, оскільки вони обидва безкоштовні для використання, їхній творець – дослідницька організація зі штучного інтелекту OpenAI – відкрито заявив про те, що для того, щоб бути стійкими, їм доведеться в якийсь момент почати заробляти гроші.
Коли справа доходить до комерціалізації технології штучного інтелекту сьогодні, підприємства зазвичай дотримуються однієї з двох стратегій. Одна з них полягає в тому, щоб діяти повільно, можливо, ініціюючи невелику кількість випробувань і пілотів, використовуючи при цьому «почекаємо і побачимо» підхід до організаційних, етичних, моральних і суспільних питань, які об’єднуються навколо технології.
На іншому кінці спектра знаходяться компанії, які готові «все в». Ті, хто приймає цей більш оптимістичний підхід, інвестують у створення інтелектуальних технологій і автоматизації всього, що вони роблять, а також, що важливо, беруть на себе лідерство, коли справа доходить до відповідей на важливі питання.
Ці цілі компанії є темою останньої книги двох авторів, які швидко створюють репутацію авторитетних голосів у сфері ШІ. Том Девенпорт має довгий список повноважень, у тому числі почесного професора ІТ та менеджменту в коледжі Бабсона, запрошеного професора бізнес-школи Саїда Оксфордського університету, члена Ініціативи Массачусетського технологічного інституту з цифрової економіки та старшого радника практики штучного інтелекту Deloitte. Тим часом Нітін Міттал очолює практику аналітики та штучного інтелекту в компанії Deloitte Consulting.
Що означає «все включено», коли йдеться про ШІ?
Книга починається з того, що Alphabet (материнську компанію Google) розглядається як яскравий приклад компанії, яка «повністю використовує штучний інтелект» і використовує машинне навчання для багатьох популярних служб, таких як пошук, Карти, Асистент і Gmail. З іншого боку, обидва автори підкреслили мені під час нещодавньої розмови, що для них більш цікава сфера, на якій варто зосередитися, — це старі компанії. Це компанії – часто гіганти власних галузей – які прийняли та адаптувалися до революції штучного інтелекту, а не, як у випадку з технологічними гігантами, народжені з неї.
Міттал сказав мені: «Про науку та технології штучного інтелекту написано багато, а також багато статей і новин про те, як технологічні компанії, будь то Microsoft, Google, Apple, Amazon, Meta, Nvidia… використовують ШІ. .
«На жаль, мало написано про те, як традиційні компанії прийняли ШІ. На чому вони зосереджуються... якщо взяти компанії, які існують довше, ніж Кремнієва долина, які їхні виклики та мотиви?»
Міттал і Девенпорт вирішили звернути свій погляд на компанії, які роблять більші, ніж скромні ставки на свою здатність створювати зміни та цінності за допомогою ШІ. За їхніми підрахунками, ця елітна група становить менше одного відсотка найбільших компаній світу. Чому це?
Девенпорт каже мені: «Ну... потрібні великі інвестиції — багато лідерства. Ви не можете дійсно піти «ва-банк» на штучний інтелект без підтримки генерального директора… вам потрібно багато людей, щоб зробити це добре. Ці [все-в] компанії наймають спеціалістів із обробки даних, інженерів машинного навчання тощо.
І, як ми вже згадували раніше, дуже важливо мати готові відповіді на ті великі запитання, які хтось, безсумнівно, колись вам поставить!
Якщо ви збираєтеся зосередити свій бізнес на штучному інтелекті, вам краще бути етичним щодо цього – майже всі ці компанії виконали цікаву роботу в сфері етики, намагаючись створити відповідальний і прозорий штучний інтелект і дуже ретельно обмірковуючи, як це впливає на бізнес модель і стратегія».
Які компанії «ва-банк»?
Серед багатьох інших, деякі з компаній, які були виділені Девенпортом і Мітталом за їхній безперешкодний підхід до впровадження, включають:
Ping Am – китайський конгломерат розгорнув штучний інтелект у своїх численних підрозділах, які охоплюють страхування, банківську справу, транспорт і розумні міста, але особливу увагу приділяють його застосуванням у підрозділі охорони здоров’я.
DBS Bank – найбільший банк у Сінгапурі, генеральний директор якого публічно заявив, що його найважливішими конкурентами є не інші банки та фінансові установи, а технічні гіганти, такі як Google і Tencent.
CCC Intelligent Solutions – чиказька страхова компанія, яка вперше поєднала комп’ютерне бачення з аналітикою великих даних для створення систем, які дозволяють клієнтам майже миттєво отримувати виплати на основі фотографій їхніх автомобілів, зроблених після зіткнень.
Shell – створення систем штучного інтелекту, які дозволяють їм використовувати безпілотники та комп’ютерне бачення для проведення аналізу трубопроводів, нафтопереробних заводів та інфраструктури за тижні, на які раніше були б потрібні роки.
Airbus – це створило екосистему платформ на основі штучного інтелекту, яка дозволяє йому та його партнерам, таким як авіакомпанії, оптимізувати маршрути польотів, використання палива та проводити прогнозне технічне обслуговування літаків.
Як працюють «все-в» компанії?
Досліджуючи свою книгу, Девенпорт і Міттал визначили три «стратегічні архетипи», які, як правило, використовувалися компаніями, які створювали реальну цінність ШІ.
По-перше, це прагнення до інновацій. Це означає, що компанії використовували штучний інтелект, щоб зробити щось нове, чого раніше не робили ні вони, ні їхні конкуренти. Яскраві приклади тут, за словами Девенпорта, включають Morgan Stanley, який створив інструменти автоматизованого інвестування, а також Airbus, як згадувалося вище.
Друга стратегія зосереджена на операційній трансформації. Це передбачає використання ШІ, щоб краще робити те, що ви робите. Це може означати що завгодно: від створення ефективніших маркетингових каналів до оптимізації ланцюгів постачання, максимально ефективного використання фізичного простору, розробки розумних стратегій ціноутворення, оптимізації процесів закупівель або підвищення ефективності найму потрібних людей на правильну роботу.
По-третє, провідні гравці в грі зі штучним інтелектом розуміють, як використовувати цю потужну нову технологію для впливу на поведінку клієнтів. Це включає в себе методи відокремлення клієнтів від їхніх даних, вперше запроваджені компаніями соціальних медіа, а зараз практикувані в багатьох інших галузях, а також оцінку кредитоспроможності та стратегії, розроблені медичними та автостраховими компаніями, щоб заохочувати хорошу поведінку, використовуючи носимі пристрої та технологію «чорних ящиків».
Чого будь-який бізнес може навчитися у компаній, що займаються штучним інтелектом?
Мабуть, одним із найяскравіших висновків із книги є те, що трансформаційні можливості штучного інтелекту жодним чином не обмежуються технологічними підприємствами Кремнієвої долини.
Автори також чітко пояснюють, що хоча багато викликів, які необхідно подолати для цього, мають технологічний характер, аж ніяк не всі.
Міттал каже мені: «Хоча надзвичайно важливо розуміти технологію та вплив штучного інтелекту, що ще важливіше… це розуміння людської сторони — продуманість стратегії, розуміння основної ролі даних і того факту, що дані живлять усе ШІ та відповідні можливості, які потрібні організаціям.
«Це всі ті аспекти, які є набагато важливішими в традиційних організаціях, ніж просто впровадження та експерименти навколо технології».
Bernard Marr
Отримати професію майбутнього: https://lms.ithillel.ua/r/-B7W5kmF9C
biznessboty
https://youtube.com/