Эксперты обсудили перспективы когнитивных технологий в сегментах B2B, B2C и B2G. Пленарная дискуссия “Machine Revolution”, в которой приняли участие руководители крупнейших российских компаний и AI-разработчики, развернулась вокруг реальных бизнес-кейсов применения искусственного интеллекта и машинного обучения для решения задач российских предприятий и фирм. Модератор дискуссии – Александр Тихонов, директор департамента по продвижению ПО IBM в России и СНГ – разбирался вместе с экспертами, совершит ли искусственный интеллект революцию в бизнесе в следующие пять лет.
Петр Иванов, директор по IT и BI фармкомпании «Ипсен», отметил, что главное преимущество искусственного интеллекта все-таки не в объемах данных, которые он обрабатывает. По его мнению, большинство моделей ИИ даже не используют Big Data в работе: массив данных в 10 тысяч или миллионов строк нельзя считать «большим». Совсем другое дело – скорость: в ближайшей перспективе ИИ поможет компаниям обрабатывать любые данные, в том числе неструктурированные, в режиме онлайн, и принимать взвешенные управленческие решения на базе самой актуальной аналитики.
Андрей Джанбаев, эксперт и экс-директор департамента архитектуры IT X5 Retail Group, согласился с тем, что вычислительные мощности – основной барьер для развития бизнес-ориентированного ИИ в России. Спикер проиллюстрировал свой тезис примером из практики ритейл-сетей: основная задача искусственного интеллекта в ритейле – понять, сколько товара выложить, чтобы не произошло out-of-stock или over-stock. Для этого необходимо точно прогнозировать спрос и планировать ассортимент с учетом многочисленных факторов, от среднего чека в зависимости от прогноза погоды до внешней политики. Другими словами, работать с огромными массивами данных. Подобная аналитика для такой крупной сети, как X5, потребует огромных, дорогостоящих вычислительных мощностей. При этом система должна не только делать долгосрочные прогнозы, но и корректировать их в краткосрочной перспективе в режиме онлайн.
Андрей подчеркнул, что именно из-за высокой стоимости решений внедрение «умных» алгоритмов пока сильно ограничено вопросом их экономической целесообразности. Например, в промышленности внедрение предиктивной аналитики не приносит значительных экономических результатов: она применима только на уровне прогнозирования поломок оборудования и планирования ТОиР (работ по техническому обслуживанию и ремонтам). Зато для нишевых бизнесов, таких как электроника или фэшн-ритейл, нейронные интерфейсы – огромное поле для творчества. Именно в этих секторах мы вскоре увидим первые «умные магазины».
Евгения Дворская, CEO проектов JungleJobs.ru и North.ai, продолжила тему эффективности ИИ в решении HR-задач. По мнению эксперта, сейчас во многих компаниях идет охота за молодыми кадрами из поколения миллениалов, способными креативно, творчески подходить к решению бизнес-задач, быстро реагировать на изменение ситуации в бизнесе и общаться с потенциальной аудиторией «на одном языке». При этом текучесть такого персонала – более 100%, они не привязаны к одному месту работы, поэтому потребность в сотрудниках есть постоянно. В этом соревновании за «золотую кузницу кадров» побеждают те хантинговые агентства, которые при подборе сотрудников действуют быстро и используют прогрессивные аналитические инструменты для оценки кандидатов.
Также Евгения отметила, что на рынке меняются и функции HR – специалисты теперь активно интересуются темой HR-tech и активно используют цифровые инструменты. Рутинные задачи HR автоматизируются с применением математических алгоритмов, и из разряда простых «кадровиков» профессия HR-менеджера переходит в область стратегических экспертов: подкованные сотрудники должны мыслить категориями цифр и предлагать решения по повышению эффективности внутренних процессов в компаниях.
Эти иллюстрации побудили экспертов прийти к единому мнению: за искусственным интеллектом – будущее бизнеса. Несмотря на все проблемы, связанные с внедрением ИИ, технология уже сегодня высоко востребована в «цифровых» секторах экономики, таких как реклама и маркетинг.
Продолжая тему востребованности AI-решений на рынке, Евгений Смирнов, коммерческий директор Navicon, обратил внимание аудитории на то, что даже сейчас не все руководители бизнеса понимают реальную ценность собираемых и обрабатываемых данных. «Мы в Navicon долго учились собирать данные, как внутри компании, так и с внешнего рынка. Мы научились стандартизировать их, приводить к единому виду и эффективно использовать для того, чтобы оценивать текущую ситуацию в компании и даже видеть ее перспективы. Но одновременно мы осознали, что далеко не все руководители бизнеса готовы понимать данные и использовать их». Именно поэтому, считает Евгений, наилучшие перспективы ожидают те системы, которые будут прогнозировать вероятность наступления событий на короткой дистанции. Поменять месячный план производства с минимальными потерями, когда пришел крупный тендер, запланировать закупки запчастей для всех производственных цехов – эти задачи понятны даже тем руководителям, которые уверены, что знают о своем бизнесе всё и данные им ни к чему.
Евгений отметил также, что на сегодняшний день растет спрос на два типа решений: одни – для тех руководителей, которые готовы обратиться к машине за экспертным советом (экспертные системы), другие – для тех, кто хочет снизить ресурсозатратность бизнеса (роботизированные решения). При этом ИИ не заменит человека и, в частности, руководителя – система может обработать данные и предложить варианты дальнейших действий, но конечное решение о развитии бизнеса останется за человеком.
Илья Народицкий, директор по развитию международного бизнеса Navicon, рассказал о стадиях, через которые проходят разработчики, занимающиеся разработкой и внедрением практических инструментов на базе искусственного интеллекта. По его словам, при определении бизнес-стратегии в области AI компания Navicon уже прошла и стадию завышенных ожиданий, и момент избавления от лишних иллюзий, и сегодня сосредоточилась на создании систем предиктивной аналитики и распознавания образов, выполняющих конкретные задачи для бизнеса в России и Европе.
Илья подчеркнул, что за пределами ИИ есть и другие новые технологии, которые будут полезны для российских компаний. Среди них – внедрение инструментов RPA (роботизированной автоматизации процессов), когда боты берут на себя существенную часть рутинных операций – например, прием и разбор обращений, учет заявок, первичные консультации по продуктам и другие формализованные повторяющиеся действия. В сочетании с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения системы RPA могут выйти на новый уровень: боты смогут помогать человеку не только в однообразных операциях, но и в принятии более сложных решений.