Как ИИ трансформирует бизнес-операции в ближайшие годы

Эта статья исследует, как искусственный интеллект готов повлиять на организации в будущем, измеряя инсайтов экспертов в этой сфере.

Искусственный интеллект (ИИ) меняет то, как бизнес работает и взаимодействует с процессами, продуктами и людьми как со стороны сотрудников, так и клиентов. Gartner предсказывает, что мировой рынок ПО ИИ достигнет $62 млрд в 2022 году, увеличение более чем на 20%. Эта цифровизация меняет правила игры для компаний во всех секторах, поскольку она подкрепляет более умное, более упорядоченное и более стоимостно-эффективное ведение бизнеса, а также ведет к более гибким операциям в сегодняшнем разрушительном климате.

С этим в виду, мы смотрим на возможное будущее влияние искусственного интеллекта, по мере того как технология продолжает развиваться и проникать в больше бизнес-вариантов использования.

Влияние на корпоративные инициативы

Организации всех размеров, по множеству секторов, выглядят готовыми продолжать внедрять ИИ как часть своей бизнес-стратегии. Делая шаг назад и применяя комплексный стратегический подход к внедрению ИИ-улучшенных технологий, таких как интеллектуальная автоматизация, лидеры могут извлечь четкие бизнес-выгоды, включая — но не ограничиваясь — улучшенный сервис клиентов, увеличенную конкурентоспособность, большую продуктивность и более удовлетворенную рабочую силу.

Эрик Тайри, глава исследований и ИИ в Blue Prism, объяснил: «Будь то сокращение времени ожидания клиентов в финансовых услугах, обеспечение более устойчивой и гибкой цепочки поставок или улучшение ухода за пациентами за счет минимизации ручной админской работы, интеллектуальная автоматизация может быть ключевым драйвером в достижении стратегических корпоративных инициатив.

«Опережение кривой в этом отношении будет иметь значительное влияние на конкурентоспособность организации на рынке».

Эволюционирующая рабочая сила

С технологиями на базе ИИ на месте для улучшения процессов и трансформации, организации могут затем переосмыслить, как они работают, используя цифровой-первый подход. Это, в свою очередь, позволит персоналу сосредоточиться на более целенаправленных обязанностях, включая те, что фокусируются на сервисе клиентов, и меньше на административных функциях.

Тайри продолжил: «Относительно говоря, технология интеллектуальной автоматизации — легкая часть улучшения процесса и трансформации. Интеллектуальная автоматизация делает внедрение операционного переосмысления намного проще и оказывает огромное влияние на то, как бизнес смотрит на свою рабочую силу, способы работы и способность вносить изменения, имеющие стратегическую ценность для бизнеса.

«Возможности, которыми обладают цифровые роботы, позволяют технологии делать "тяжелую работу", давая сотрудникам способность брать на себя более значимую и сложную работу. Акцент становится смещением человеческого капитала к доходогенерирующей или клиенто-ориентированной деятельности, что ведет к улучшенной способности, более выполненной работе для персонала и большей гибкости и масштабируемости ресурса по всей организации.

«По мере того как больше бизнесов берут на себя обязательства к ИИ и другим трансформативным технологиям, мы увидим это влияние все больше и больше организаций к лучшему по всему миру».

Автономные сети

В сегодняшнем быстром цифровом и коммерческом мире организации полагаются на сети для повседневной работы. Однако для развертывания сетевых услуг, необходимых для удовлетворения требований этого нового гибридного рабочего мира, теперь понадобится сеть, использующая искусственный интеллект и другие автономные возможности.

«Автоматизация сама по себе, и идея, что технологии могут быть самоподготавливающимися, самодиагностирующимися и самоисцеляющимися, существовала уже некоторое время», — объяснил Джон Моррисон, старший вице-президент международных рынков в Extreme Networks.

«Но благодаря прогрессу в Искусственном Интеллекте (ИИ), автономные сети теперь становятся реальностью. Автономная сеть работает с минимальным или нулевым человеческим вмешательством, конфигурируя, мониторя и поддерживая себя независимо. ИИ теперь оказывает значительное влияние на бизнес, заменяя ограничивающие, склонные к ошибкам сети и разгружая перегруженные IT-команды, занятые "поиском и исправлением" проблем вместо "уполномочивания и включения" людей и связей.

«Все могут выиграть от автономных сетей, управляемых ИИ. Для учреждений здравоохранения такие сети могут, например, соединить медвезелет с врачами на вертолетной площадке или мониторить насосные станции, поддерживающие жизнь пациента. А для школ может быть создан подключенный класс для помощи детям преодолеть проблемы обучения через поддерживающее ПО или мониторить посещаемость для проактивного удержания студентов в риске в образовании».

Персонализация и кастомизация

Со стороны клиента, пользователи цифровых сервисов استفодали от развертываний ИИ, которые доказывают, что делают вовлечение более эффективным. Пока все еще относительно рано в своем развитии, искусственный интеллект выглядит готовым поддерживать усиленную персонализацию и кастомизацию со временем.

«По мере входа в новую эру метавселенной, мы будем иметь доступ к растущим точкам данных, означающим, что мы сможем использовать ИИ более эффективно для создания индивидуальных опытов для клиентов», — сказала Мая Шефер, CEO и основатель Zowie.

«В будущем наш опыт с брендом всегда будет кастомизирован. Например, когда вы входите в супермаркет в метавселенной, полки будут уложены иначе для других.

«ИИ уже ведет к лучшим онлайн-рекомендациям и таргетированной рекламе. В будущем это пойдет дальше и повлияет на взаимодействия тоже. За последние несколько лет мы видели все больше практических применений технологии ИИ, и в ближайшие годы это станет широко распространенным. По мере того как ИИ становится частью нашей повседневной жизни, важно помнить и заботиться о приватности. Обрабатываемые данные всегда должны быть анонимизированы и использоваться только для конкретных целей».

ИИ в индустрии

По мере того как ИИ продолжает развиваться в ближайшие годы, он будет нарушать больше операций по большему числу секторов, приводя к увеличенной эффективности и уменьшенному напряжению на работников вперед. Наибольшее влияние от ИИ ожидается от тех компаний, которые могут переместить свои модели в производство наиболее эффективно и найти способы лучше интегрировать эти модели с их существующими бизнес-процессами.

Алекс Хаусли, CEO и основатель Seldon, прокомментировал: «Наибольший трансформационный потенциал для ИИ, вероятно, лежит в здравоохранении; несмотря на текущий уровень внедрения 36%, здравоохранение приложения, такие как улучшенная диагностика или сворачивание белков, могут доставлять исключительные социальные и экономические возвраты.

«Мы также начинаем видеть другие индустрии, такие как строительство и логистика, использовать ML-модели для оптимизации своих услуг. Например, индустрия строительства использует ML для увеличения точности оценок при планировании проектов и улучшения безопасности за счет обнаружения потенциальных рисков на объекте для предотвращения аварий.

«Мы также видим, что ИИ выполняется лучше благодаря улучшениям в том, как разработчики создают модели, наряду со способностью для нас сжимать модели и запускать их на пограничном оборудовании — позволяя большее разнообразие приложений. ИИ также становится более доступным благодаря технологиям вроде ИИ-маркетплейсов, ИИ-наборов для создателей/учителей и низкокодовых/безкодовых платформ ИИ.

«В целом, эти улучшения драматически улучшили использование ИИ в индустрии, с почти одной из трех предприятий имеющих модель в производстве к концу 2021 года».

Здоровье машин в производстве

Производство увидит большой потенциал для инноваций через возникающую структуру, называемую здоровьем машин. Эта способность использует Интернет Вещей (IoT) и ИИ для предсказания и предотвращения промышленных сбоев машин и улучшения производительности машин через аналитику.

Саар Йосковиц, CEO и сооснователь Augury, расширил, как это готово повлиять на производственные операции в будущем: «ИИ возглавляет четвертую промышленную революцию наряду с технологиями вроде автоматизации и возможностей IoT.

«Производство — одна из отраслей, уже вижущих большую выгоду, так как ИИ используется для обеспечения большей видимости в процессы, эффективность и способность этих бизнесов. Ключевой пример — здоровье машин — решение, управляемое ИИ, для предоставления предиктивной аналитики на критические и поддерживающие оборудования внутри производственных заводов.

«Сенсоры захватывают вибрацию, температуру и магнитные данные от промышленных машин, ИИ диагностирует проблемы машин на основе этих данных и ввода от экспертов по надежности, объясняет, что их вызвало, и предписывает курсы действий.

«Влияние этого варианта использования ИИ огромно. Когда критическая машина выходит из строя, вся производственная линия останавливается, и это имеет серьезные восходящие и нисходящие эффекты на целые цепочки поставок. Здоровье машин, поэтому, позволяет производителям укрепить свою устойчивость против проблем цепочек поставок или глобальных событий, влияющих на производство».