Успех использования этих технологий зависит от того, как компании объединят искусственный интеллект и большие данные со знанием бизнеса.

Последние несколько лет машинное обучение и большие данные постепенно проникают в корпорации. И если верить статьям, которые мы читаем, у нас теперь окончательно наступила эра искусственного интеллекта. Правильно будет сказать, что мы только начинаем знакомиться с этим новым миром, но в связи с постоянно появляющимися новыми достижениями нам необходимо готовиться к совершенно неизвестному будущему.

Если не обращать внимания на мрачные прогнозы, авторы которых делают из ИИ сенсацию, открываются светлые перспективы для корпораций, которые сумеют перейти к новым способам мышления. Однако для такого перехода необходима радикальная корректировка организации работы.

Сейчас многие компании видят в ИИ и больших данных технологии с ограниченным потенциалом. Часто в них видят решения, позволяющие сократить операционные расходы, а не фундаментальный подход, вызывающий рост производства, производительности труда и большую определенность направления корпоративного развития. Подлинный успех зависит от того, как организации объединят ИИ и большие данные со знанием бизнеса, это императив, которое высшее руководство не может игнорировать.

Расширение использования технологий ИИ и больших данных способно помочь руководству компании получить ответы на некоторые важные вопросы, касающиеся бизнеса и его организации. Но важнейшее значение имеет глубокое знание своего дела. Для успешного применения ИИ и больших данных высшему руководству следует придерживаться передового опыта.

Следите за тенденциями

Успех ИИ сегодня определяется значительными объемами данных. Чем больше данных получает система ИИ, тем интеллектуальнее она становится. Такое сочетание не только резко повышает способность строить предсказания в тех областях, которые традиционно изучают лидеры бизнеса (доход, затраты, продажи и т. п.), но и объединять разнообразные наборы данных из внутренних и внешних источников для формирования новых основ понимания и предсказания. В результате высшее руководство получит возможность более точно отслеживать тенденции, указывающие на потенциальные проблемы или возможности.

Позволить технологии позаботиться обо всех необходимых шагах, что до недавнего времени было уделом занимающихся вычислениями команд, — значит улучшить принятие решений... или даже начать пользоваться предлагаемыми технологией решениями в режиме их проверки.

Определяйте задачи, переучивайте и перераспределяйте персонал

Когда компании начинают этот переход, в качестве одного из первых шагов их лидеры должны шире взглянуть на свои организации и определить, какие функции выиграют от решений на основе ИИ и больших данных. Будут выявлены пробелы в бизнесе, которые можно заполнить. Потребуется переучивать персонал и адаптировать процессы, чтобы воспользоваться преимуществами новой среды.

Безопасность служит прекрасным примером того, как данная концепция может быть реализована на практике, поскольку компании пытаются справиться с неослабевающими киберугрозами и определить четкие протоколы для защиты своих активов. Организация, автоматизировавшая функции анализа выявленных угроз, может использовать высвободившийся персонал и переобучить его для решения других задач, связанных с укреплением безопасности, или любых других задач, стоящих перед ИТ-подразделениями или бизнес-отделами.

Модульность для подбора наиболее подходящих компонентов

Темпы технологических изменений ошеломляют и продолжают нарастать. В изобилии появляются новые научные достижения, новые методы, новые продукты и новые компании. Способность вовремя внедрять все, что подходит для организации, чтобы максимизировать ее преимущества, представляет главную проблему. Это особенно верно в области ИИ и больших данных, где сотни стартапов борются за места новых лидеров.

Наличие хорошо структурированной архитектуры позволит руководителям ИТ-подразделений реагировать с той гибкостью, которая необходима для внедрения нового и замены старого. Таким образом, если что-то не работает или если появляется нечто более совершенное, лидеры могут решить устранить то, что вызывает проблемы, и заменить его чем-то более подходящим.

Контекст — это всё

Автоматизированные подходы и технологии могут быть применены к большинству процессов, поэтому организациям следует искать базовые недостатки, чтобы избежать ненужной работы. Решения на основе ИИ улучшают понимание контекста и способны анализировать огромные объемы данных. Это означает, что они могут выполнять функции, которые до сих пор возлагались на коллективы людей. Однако ИИ и большие данные готовы делать гораздо больше, чем люди, поскольку доступная вычислительная мощь обладает гигантским потенциалом.

Например, ИИ может быть полезен при управлении контрактами, финансами, человеческими ресурсами и цепочками поставок, для соблюдения требований регуляторов. Содержащаяся в контрактах информация бывает объемной и сложной. Часто трудно эффективно извлечь из нее неструктурированные данные, понять юридические термины и вариации контекста. Используя ИИ, вы сумеете эффективно дополнить работу юриста, выделяя и анализируя наиболее релевантные термины.

Некоторые стандартные механизмы робототехники способны копировать взаимодействие человека и системы, используя роботов для воспроизведения действий человека, но с ускорением и меньшим количеством ошибок. В частности, выставление счетов представляет тот случай, когда это неизменно подтверждается.

Мы лишь на подступах к пониманию, что могут сделать для нас ИИ и большие данные. Их потенциал практически не ограничен. Они предоставляют возможность развивать два важнейших направления: создавать основы более эффективного бизнеса и совершенствовать управление затратами, а также помогать нам заглянуть в будущее.

Однако следует помнить, что эти инструменты не заменяют человека. Человеческая природа и интуиция остаются уникальными особенностями, которые движут компании вперед, и автоматизация не способна их заменить. ИИ и большие данные могут оказать огромную помощь высшему руководству, если оно понимает, какие ограничения существуют в настоящее время. При правильном использовании этих технологий наша способность к инновациям ограничивается только нашей способностью представить себе, как можно использовать эти технологии.