Harvard Business Review (HBR) - Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии

● Узкие места.В некоторых случаях нужда в когнитивном прогнозировании вызвана узким местом в потоке информации; знания существуют в компании, но не оптимально распределены. Это часто наблюдается в сфере здравоохранения, например когда знания «пылятся» в клиниках, департаментах или академических медицинских центрах.

● Проблемы масштабирования.В других случаях знания доступны, но процесс их использования занимает слишком много времени или является дорогостоящим для масштабирования. Это характерная ситуация для финансовой сферы. Именно поэтому многие инвестиционные и управляющие компании уже предлагают клиентам «робоконсультирование» на основе ИИ, которое представляет собой экономически эффективное руководство по рутинным финансовым вопросам.

В фармацевтической промышленности Pfizer решает проблему масштабирования, используя IBM Watson для ускорения кропотливого процесса иммуно-онкологических исследований в рамках нового подхода к лечению рака, который задействует иммунную систему самого организма. Цикл разработки иммуно-онкологических препаратов может занимать до 12 лет, прежде чем они выйдут на рынок. Комбинируя сведения из научной литературы с собственными данными, такими как лабораторные отчеты, Watson помогает исследователям выявлять взаимосвязи и находить скрытые закономерности, которые должны быстрее «научить» новое лекарство распознавать цели, а также ускорить комбинирование терапии с обучением и подбор пациентов для этого нового класса препаратов.

● Ненадлежащая мощность.Наконец, организация может собрать данных больше, чем возможно обработать с помощью людей или компьютеров. Например, компания может располагать огромными объемами данных о цифровом поведении потребителей, но не может понять, что они означают и как применить эту информацию в стратегическом планировании. Для решения подобных проблем используется машинное обучение, ориентированное на такие группы задач, как таргетированная покупка цифровой рекламы или, в случае Cisco Systems и IBM, на создание десятков тысяч моделей потребительского поведения, чтобы определить, какие клиенты с какой вероятностью предпочтут те или иные товары.

Вторая оценка касается вариантов использования когнитивных приложений, которые принесут максимальную пользу и поспособствуют успехам в бизнесе. Начните с постановки ключевых вопросов, таких как: насколько важно для вашей общей стратегии решение конкретной проблемы? Насколько сложно в реализации предложенное решение на основе ИИ – как в техническом, так и в организационном плане? Окупят ли выгоды от запуска приложения затраты на его разработку и внедрение? Ответив на эти вопросы, установите приоритетность вариантов использования в соответствии с временным горизонтом каждого из них и учитывая возможность будущей интеграции в более широкую платформу или набор когнитивных инструментов для создания конкурентного преимущества.

Третья тема для проведения оценки – действительно ли инструменты ИИ, рассматриваемые для каждого варианта использования, соответствуют поставленной задаче. Например, чат-боты и интеллектуальные программы могут оказаться неподходящими, поскольку большинство из них пока умеют решать наиболее простые сценарии человеческих запросов (хотя и быстро развиваются). Другие технологии, такие как RPA, предназначенные для ускорения простых процессов вроде выставления счетов, могут на деле замедлять работу более сложных производственных систем. Или еще пример: системы визуального распознавания с глубоким обучением действительно распознают изображения на фотографиях и видео, но требуют большого количества маркеров и могут не справиться со сложным визуальным рядом. В будущем когнитивные технологии трансформируют бизнес-процессы, но сейчас разумнее предпринимать постепенные шаги с использованием доступных инструментов и планируя не столь отдаленные изменения. Когда-нибудь вы, возможно, решите передать взаимодействие с клиентами ботам, но сейчас, в качестве первого шага, более осуществимым и целесообразным будет автоматизация внутренней службы технической поддержки.

Поскольку разрыв между реальными возможностями ИИ и желаемыми не всегда очевиден, компании должны создавать пилотные проекты для когнитивных приложений, прежде чем внедрять их на всем предприятии.