Искусственный интеллект в помощь: с внедрением технологий конкурировать в бизнесе стало гораздо проще

Содержание
  1. Роль искусственного интеллекта в бизнесе
  2. Применение
  3. Пекарни
  4. Супермаркеты
  5. Области применения искусственного интеллекта
  6. Искусственный интеллект и бизнес-процессы
  7. Внедрение искусственного интеллекта
  8. Заключение
  9. 5 технологий искусственного интеллекта, которые изменят бизнес в ближайшем будущем
  10. «Голубые фишки» ИИ
  11. Технологии искусственного интеллекта, на которые стоит обратить особое внимание
  12. 5 способов, как искусственный интеллект может помочь малому бизнесу
  13. 1. Используйте искусственный интеллект для сбора данных и аналитики
  14. 2. Нанимайте сотрудников с помощью искусственного интеллекта
  15. 3. Сделайте бэкэнд-процессы более эффективными с помощью искусственного интеллекта
  16. 4. Используйте искусственный интеллект, чтобы лучше обслуживать клиентов
  17. 5. Задействуйте искусственный интеллект в маркетинге
  18. Путин поставил задачи по внедрению технологий искусственного интеллекта в экономику России
  19. Донастройка законодательства
  20. Финансирование
  21. Эксперимент в столице
  22. Искусственный интеллект и бизнес
  23. Чем опасно внедрение технологий с искусственным интеллектом
  24. Почти по Оруэллу
  25. Искусственный разум направил в пике
  26. Как переиграть роботов?

Роль искусственного интеллекта в бизнесе

Искусственный интеллект в помощь: с внедрением технологий конкурировать в бизнесе стало гораздо проще

Автор

Денис

Искусственный интеллект (ИИ) напрямую соотносится с Data Science – наукой о данных, которая направлена на извлечение бизнес-ценности из массива информации.

Эта ценность может заключаться, например, в расширении возможностей прогнозирования, знании о закономерностях, обоснованном принятии решений. В более узком значении ИИ – это алгоритмы и методологии обработки информации.

Искусственный интеллект оперирует огромными массивами, анализирует поступающие данные и разрабатывает на их основе адаптивные решения.

Искусственный интеллект применяют в различных областях, в том числе в маркетинге и бизнесе.

По прогнозу PwC, благодаря искусственному интеллекту валовый внутренний продукт (ВВП) в отдельных странах увеличится на 26%, а прирост глобальной экономики составит почти 16 трлн долларов.

В этой статье мы рассмотрим, как современные цифровые технологии применяют на российском рынке, что может «умный» алгоритм, какой он дает результат, какая ему требуется информация и почему использование ИИ дает компаниям преимущества перед конкурентами.

Применение

Искусственный интеллект способен быстро вывести бизнес на принципиально новый уровень, это одна из его ключевых функций и задач. Вот несколько проблем, которые можно решить с помощью алгоритмов машинного обучения:

  1. Оперативное реагирование. В некоторых сферах бизнеса принципиальное условие успеха – быстро анализировать поступающие данные и моментально на них реагировать – например, в биржевых операциях. В отличие от обычных алгоритмов, которые не способны без предварительного обучения самостоятельно адаптироваться к новым условиям и данным, искусственный интеллект обеспечивает такую возможность.
  2. Разработка маркетинговой стратегии на основе предоставленных данных и заложенных целей. Искусственный интеллект помогает в работе маркетолога: не только анализирует опыт предыдущих продаж, но и использует прогнозирование для «предсказания» будущих, а также учитывает поведение конкурентов и общую ситуацию на рынке. 

  3. Человеческий фактор. Даже у самого профессионального и опытного сотрудника бывают неудачный день и неверные решения. У искусственного интеллекта – нет, вместо эмоций у него функции, а технология и информация заменяют переменчивое настроение.

  4. Борьба с мошенничеством. Самообучающиеся нейронные сети помогают анализировать поведение пользователей и выявлять подозрительные операции, а также создавать алгоритмы для предотвращения финансовых потерь. Результат: система становится менее уязвимой, а это ключевое условие доверия клиентов.

  5. Увеличение прибыли. Использование машинного обучения в одной только системе ценообразования способно обеспечить прирост выручки на 5%, а при условии комплексного подхода доходы компании могут вырасти в несколько раз.

Пекарни

Предприятия, которые работают с продуктами питания, должны следить за их сроком годности и своевременно проводить списание. Например, в булочных и пекарнях срок реализации – всего один день, до 30% хлебобулочной продукции ежедневно списывают. 

Задача предприятия:  сократить убытки, но не ассортимент, так как покупатели хотят иметь широкий выбор.

Решение: использование искусственного интеллекта позволило спрогнозировать спрос на ближайшие 3-4 дня, причем точность предсказания составила 90%.

Все, что потребовалось –  проанализировать данные из 1С за последние два года и обучить алгоритм. Благодаря прогнозу, сети удалось оптимизировать работу цеха, снизив объем списываемой выпечки до 15% и не потеряв при этом в ассортименте.

Задача была решена, а положительным «побочным эффектом» стало сокращение расхода сырья и увеличение маржи.

Супермаркеты

Задача: в магазинах сети была введена система лояльности (карты постоянного клиента) и действовали специальные скидки в «счастливые часы», но эффективность этих акций никак не измерялась, а прибыль увеличилась незначительно.

Решение: самообучающаяся программа проанализировала историю покупок клиентов с картой лояльности и, использовав данные за несколько лет, подобрала для каждого из них оптимальную систему поощрений.

Если покупатель не интересовался акциями и скидками, искусственный интеллект высылал ему другие оповещения, например, описание ассортимента или даты поступления в продажу любимых товаров.

Покупателей, которые интересовались акцией «счастливые часы», компьютер информировал о выгодных предложениях и о том, когда начнется следующая акция. Также в магазине использовали такую функцию программы, как отправка персонализированных смс.

Результат: своевременная информация повысила лояльность покупателей, повторное обращение клиентов увеличилось на 80%, выросла и прибыль, и маржа. Задача была полностью решена.

Области применения искусственного интеллекта

  1. Банковское дело (управление рисками, прогнозирование, чат-боты в мобильных банковских приложениях).

  2. Информационная безопасность (технологии борьбы с мошенничеством, анализ старых угроз и предупреждение новых, сведения для создания общей базы данных).

  3. Промышленность (контроль производственных процессов, их оптимизация, диагностика оборудования, информация о поломках, профилактические мероприятия, автоматизация).

  4. Торговля (анализ покупательской активности и эффективности маркетинговых стратегий, управление закупками, разработка персонализированных программ лояльности, глубокая аналитика).

  5. Медицина (ведение документации, диагностика).

Это только малая часть возможностей ИИ. Безусловно, решение всех вышеперечисленных задач доступно и человеку – но потребует гораздо больше времени и ресурсов. Для разработки самообучающейся  системы на первом этапе тоже нужны вложения, но в перспективе ее помощь в обработке больших массивов данных неоценима.

Отдельные сегменты бизнеса преобразились с появлением искусственного интеллекта, например:

Чат-боты. Алгоритмы машинного обучения заменяют собой кол-центры и помогают выполнить такую задачу, как предоставление клиенту помощи и информации круглосуточно, в праздничные и выходные дни.

«Умная» программа учится на собственных ошибках и со временем превосходит живого оператора по компетентности.

Результат: значительное увеличение лояльности клиентов, создание положительного имиджа компании.

Управление данными. ИИ собирает, систематизирует, анализирует и хранит информацию компании, составляет на ее основе прогнозы и/или отслеживает состояние оборудования. 

Автоматизация. Самообучающийся алгоритм берет на себя выполнение регулярных рутинных задач и освобождает человеческие ресурсы для решения более творческих задач.

Например, программа может полностью автоматизировать бронирование гостиниц и помещений для конференций, рассылку приглашений на встречи, покупку авиабилетов, составление маршрутов.

Таким образом вся административная сфера может быть передана искусственному интеллекту. Автоматизация существовала и раньше, но сфера ее применения была ограничена.

Прогнозирование. В отличие от искусственного интеллекта, человек не может быть полностью беспристрастным и объективным. Кроме того, для достоверного прогноза нужно обработать значительное количество данных, и компьютер отлично справляется с этим.

Искусственный интеллект и бизнес-процессы

С помощью ИИ бизнес получает практически безграничный доступ к новым возможностям расширения деятельности и увеличения прибыли. Даже один алгоритм способен значительно улучшить показатели, а комплексный подход тем более дает хорошие результаты.

Что берет на себя ИИ:

  • Рутинные административные задачи, о которых мы уже говорили выше.
  • Повышение продуктивности специалистов за счет оптимизации рабочих процессов.
  • Техническую и информационную поддержку клиентов.
  • Снижение роли человеческого фактора в принятии решений.
  • Улучшение коммуникаций внутри компаний, включая преодоление языкового барьера.
  • Контроль финансовых операций, обнаружение подозрительной пользовательской активности.
  • Контроль за информационной безопасностью, соблюдение конфиденциальности данных.
  • Разработку маркетинговых стратегий.
  • Прогнозирование как в ближайшей перспективе, так и на более отдаленное будущее.

Внедрение искусственного интеллекта

Работа с ИИ проходит в несколько этапов. Первый и основной шаг – предпринимателю необходимо собрать максимум информации о продажах за последние годы – такой массив данных называется DataSet.

К счастью, с введением онлайн-касс эти сведения сохраняются автоматически, а система синхронизируется с ними буквально в несколько кликов, без ручного ввода.

Иногда можно обойтись простой систематизацией уже имеющихся сведений, хотя, конечно, в некоторых случаях придется потратить больше времени и сил.

Разработка самообучающегося алгоритма потребует финансов и времени, однако на степень расходов будет влиять сфера бизнеса.

Например, торговые сети могут воспользоваться уже готовыми решениями, а не создавать рекомендательный алгоритм с нуля. Одна из функций таких систем – увеличение выручки.

В среднем ИИ окупается уже через три месяца использования, а затем начинает приносить чистую прибыль за счет значительной оптимизации расходов и увеличения продаж.

Основные шаги по внедрению ИИ: 

1.  Сбор и цифровизация информации для анализа, ее ввод в программу обработки данных.

2.  Создание алгоритма с нуля или доработка на основе фреймворка. 

3.  Обучение и самообучение алгоритма. 

4. Создание новой комплексной маркетинговой стратегии предприятия и всех бизнес-процессов с учетом возможностей ИИ.

Заключение

Использование искусственного интеллекта постепенно становится необходимостью во всех отраслях бизнеса.

Вопрос только в том, кто внедрит современные технологии среди первых и получит быстрый результат, а кто подтянется в самом конце, чтобы хотя бы просто остаться на рынке.

Согласно исследованиям McKinsey, Data Science имеет значительное влияние на маркетинг и продажи, а рыночные аналитики настоятельно рекомендуют внедрять искусственный интеллект уже сегодня.

Познакомьтесь с нашими решениями Data Science и другими кейсами в портфолио.

Источник: https://www.simbirsoft.com/blog/rol-iskusstvennogo-intellekta-v-biznese/

5 технологий искусственного интеллекта, которые изменят бизнес в ближайшем будущем

Искусственный интеллект в помощь: с внедрением технологий конкурировать в бизнесе стало гораздо проще
16037

13.11.2019, Ср, 12:15, Мск , Иван Петров

Технологии искусственного интеллекта постепенно выходят на плато продуктивности. Среди первых ласточек – сервисы распознавания речи, на базе которых работают чат-боты.

Также интерес у пользователей вызывают технологии автоматизированного машинного обучения и бизнес-приложения со встроенными механизмами ИИ. Растет спрос на платформы искусственного интеллекта, предоставляемые в виде услуги, и соответствующие облачные сервисы.

Но некоторые применения, например — в автономных транспортных средствах, будут реализованы лишь лет через 10.

Последнее исследование Gartner о развитии искусственного интеллекта свидетельствует о большом разнообразии применений ИИ на предприятиях. И это логично, учитывая, что по данным опросов, проводимых этой компанией, в 2019 г. доля организаций, внедривших ИИ, выросла по сравнению с прошлым годом с 4% до 14%.

И, несмотря на относительную молодость рынка ИИ в целом, аналитики Gartner поместили сразу две технологии в секцию «плато продуктивности» — «распознавание речи» и «ускорители ИИ на основе графических процессоров» (последние подходят для создания систем искусственного интеллекта гораздо лучше, чем процессоры «общего назначения»).

Среди других применений ИИ, которым прочат скорый успех, — средства диалогового ИИ, чему способствует успех виртуальных ассистентов наподобие Amazon Alexa, Google Assistant и т.д.

Появляется интерес к новым технологиям, таким как дополненный интеллект (augmented intelligence), «периферийный» ИИ (edge AI), популярность которого растет вместе с популярностью самих периферийных вычислений, автоматизированная разметка данных и «объяснимый» ИИ (система искусственного интеллекта, решения которой люди могут объяснить).

А вот автономные транспортные средства, которые, как считаю многие, вот-вот появятся на дорогах, по мнению Gartner, «выедут» на плато продуктивности больше, чем через 10 лет.

«Голубые фишки» ИИ

В целом на «кривой хайпа» искусственного интеллекта появилось немало новых технологий, и существенная доля из них отмечена голубыми кружками, свидетельствующими о том, что в Gartner надеются на их скорый выход на плато продуктивности. Причем многие из них получили прогноз «от двух до пяти лет до внедрения», еще только взбираясь на пик надежд.

Однако, как одновременно отмечают аналитики, далеко не все из новых технологий имеют понятное применение и способны принести пользу бизнесу. И надо стараться реалистично подходить к прогнозам и анализу перспектив внедрения.

Так или иначе, компаниям, которые стремятся идти в ногу со временем, аналитики советуют как минимум готовить финансово-экономическое обоснование для внедрения ИИ. А тем, кто уже провел первичные внедрения, стоит задумываться о масштабировании проектов.

Кривая Gartner для искусственного интеллекта

Источник: Gartner, 2019

Технологии искусственного интеллекта, на которые стоит обратить особое внимание

Среди всех ИИ-технологий аналитики Gartner особо выделили пять, способных наиболее серьезно изменить бизнес-процессы уже в обозримом будущем, и советуют ИТ-директорам внимательно следить за их развитием.

Дополненный интеллект

К системам дополненного интеллекта (augmented intelligence) аналитики относят средства автоматизации, помогающие повышать продуктивность умственного труда человека. Они помогают организовать «партнерство» между людьми и ИИ, в котором первые играют главенствующую роль.

Использование искусственного интеллекта в этом качестве помогает уменьшить объем рутинной работы и, соответственно, количество ошибок в ходе ее выполнения. А участие человека, в свою очередь, снизит риск, связанный с автоматизированным принятием решений — за счет того, что человек сможет решить вопросы, ответам на которые ИИ еще не обучен.

Чат-боты

Чат-боты, «лицо» искусственного интеллекта, с которым мы сталкиваемся почти ежедневно, также меняют процессы, касающиеся взаимодействия с клиентами. Например, в компании Kia они еженедельно помогают решать вопросы 115 тысячам автовладельцев, а в немецкой сети дискаунтеров Lidl бот по имени Margot дает покупателям советы по выбору вин и закусок.

Чат-боты могут быть текстовыми и ыми, на стандартные вопросы они отвечают по сценарию, составленному заранее с учетом опыта, накопленного живыми операторами.

Они могут применяться для решения задач отдела кадров или службы технической поддержки, помогать адаптации сотрудников на новом месте и т. д. Но в наибольшей мере эти ИИ-решения изменили процесс обслуживания клиентов.

Если раньше пользователю обычно приходилось изучать интерфейс взаимодействия с системой, то теперь чат-бот «изучает» пользователя, «угадывая» его намерения и подсказывая дальнейшие действия.

Машинное обучение

Среди задач, которые позволяет решать машинное обучение, — персонализация обслуживания клиентов, динамическое ценообразование, диагностика заболеваний, противодействие «отмыванию» денег и многое другое.

Принцип действия средств машинного обучения — обнаружение закономерностей, присутствующих в данных, с применением математических моделей.

Машинное обучение используется все шире, чему способствуют стремительные темпы роста данных в организациях и активное развитие вычислительных инфраструктур.

Машинное обучение помогает оптимизировать процессы и находить новые решения задач бизнеса в самых разных отраслях.

Например, в American Express алгоритмы машинного обучения и аналитики распознают попытки мошенничества почти в реальном времени, благодаря чему компания экономит миллионы, предотвращая потери.

А в Volvo аналитические системы прогнозируют вероятные отказы и необходимость ремонтно-технического обслуживания различных узлов автомобилей, способствуя повышению их безопасности.

Система управления ИИ

По убеждению экспертов, пренебрегать созданием системы управления ИИ (AI governance) на предприятиях нельзя. Это необходимо, в том числе, для понимания и контроля потенциальных рисков, связанных с регулированием и возможностью ущерба для репутации.

Как поясняют в Gartner, система управления ИИ строится на специально разработанных политиках предотвращения системных ошибок («предвзятости») ИИ, дискриминации пользователей или групп пользователей по тем или иным признакам и других возможных негативных последствий использования искусственного интеллекта.

При разработке системы управления ИИ специалисты рекомендуют руководителям по аналитике и ИТ-директорам уделить внимание трем областям: доверие, прозрачность и принципы этнокультурного многообразия (diversity).

Необходимость обеспечить возможность доверять источникам данных и результатам работы систем ИИ — один из краеугольных камней их успешного внедрения, а выработка требований прозрачности к источникам данных и алгоритмам позволит уменьшить риски.

Забота о соблюдении принципов многообразия в данных и алгоритмах способствует этичности и точности результатов работы решений на базе ИИ.

Интеллектуальные приложения

Еще несколько лет единственной возможностью внедрить средства искусственного интеллекта была самостоятельная разработка ИИ-систем. Однако сегодня большинство организаций предпочитают не разрабатывать такие решения и даже не приобретать «отдельно стоящие» ИИ-системы, а получать средства ИИ в составе корпоративных приложений.

Исходно наиболее «интеллектуальными» были средства аналитики со встроенными технологиями ИИ.

Однако в последнее время поставщики самых разных корпоративных приложений — систем ERP, CRM, кадрового менеджмента и офисных пакетов встраивают в них средства ИИ и начинают создавать платформы ИИ.

Так что аналитики Gartner советуют ИТ-директорам требовать от поставщиков ПО включения ИИ-средств в планы развития своих продуктов, в том числе инструментами расширенной аналитики и средствами, оптимизирующими процессы взаимодействия с пользователем.

  • Короткая ссылка
  • Распечатать

Источник: https://cnews.ru/articles/2019-11-12_chto_ozhidat_ot_razvitiya_tehnologij

5 способов, как искусственный интеллект может помочь малому бизнесу

Искусственный интеллект в помощь: с внедрением технологий конкурировать в бизнесе стало гораздо проще
Photo by Andy Kelly on Unsplash

Вас пугает мысль о внедрении искусственного интеллекта? Думаете, что только специалисты-гики способны с этим справиться? Не волнуйтесь, вы не одиноки. Так думают многие владельцы небольших компаний.

На самом деле технологию искусственного интеллекта часто излишне мифологизируют. Все больше и больше компаний разрабатывают приложения с искусственным интеллектом, которые делают технологию доступной широкой аудитории.

И малый бизнес является одним из главных приоритетов для разработчиков, ведь в США именно компании из сегмента малого бизнеса обеспечивают более половины рабочих мест и около 40% ВВП. Если вы еще не используете искусственный интеллект в своей компании, то самое время задуматься об этом.

Конкуренты вас ждать не будут! Мы перевели для вас статью американского журнала Inc. о сферах, где малый бизнес может использовать искусственный интеллект

1. Используйте искусственный интеллект для сбора данных и аналитики

Компания Qualtrics не так давно опубликовало исследование, в ходе которого опросила около 250 специалистов по маркетингу. 96% опрошенных ждут, что искусственный интеллект через пять лет возьмет на себя различные повторяющиеся исследовательские задачи, вроде очистки данных. А 63% специалистов считают, что в течение 10 лет искусственный интеллект полностью освоит статистический анализ.

Искусственный интеллект стал уже обязательным инструментом для крупных корпораций, которые имеют дело с огромным количеством потребительских данных. Но эти же инструменты можно использовать небольшим компаниям с более скромным набором информации.

Например, передовые методы, вроде статистического регрессионного анализа, раньше были недоступны малым компаниям с ограниченным бюджетом (нужно было нанимать аналитические фирмы или собственных специалистов в штат), но искусственный интеллект сделал эти методы доступными и интуитивно понятными.

Что дает использование такой аналитик небольшим компаниям? Можно, например, лучше узнавать уже существующих клиентов, а также находить новых.

При этом регрессионный анализ позволяет установить связи между широким набором факторов и определить, как они влияют на ваш бизнес.

Кроме того, можно определить, что именно заставляет клиентов возвращаться к вам и какие новые рыночные ниши вы можете занять.

2. Нанимайте сотрудников с помощью искусственного интеллекта

Если вы небольшая компания, то у вас могут возникнуть трудности с наймом крутых специалистов. Как минимум, вы будете конкурировать с корпорациями, у которых отличные HR-департаменты с высококвалифицированными сотрудниками, обученные максимально быстро провести кандидата от первого собеседования до непосредственного найма. Как с ними конкурировать?

Искусственный интеллект — отличный инструмент, чтобы попробовать выиграть эту битву. Раньше HR-специалистам приходилось вручную просматривать горы резюме, сейчас искусственный интеллект сделал этот процесс более упорядоченным и быстрым.

Например, алгоритмы машинного обучения могут определять, какие механики в поиске новых сотрудников оказывались наиболее эффективными. Еще можно узнать, какие сообщения и манера общения поможет привлечь конкретных кандидатов, какие успехи были у кандидата на предыдущих местах работы и подходит ли он на вашу вакансию.

Это все может помочь вам конкурировать с более крупными компаниями в борьбе за специалистов.

3. Сделайте бэкэнд-процессы более эффективными с помощью искусственного интеллекта

Сейчас ходит много разговоров про то, что искусственный интеллект отберет нашу работу. Но гораздо продуктивнее думать, что он отберет наши задания.

Например, искусственный интеллект можно задействовать при построении процессов в логистике: ему можно поручить ежедневные рутинные процессы, вроде составления расписания. У небольших компаний ограниченное количество сотрудников.

И передача рутинных процессов искусственному интеллекту может помочь им лучше использовать свой потенциал.

В декабре 2017-го сооснователь inniAccounts Джеймс Пойсер в своей статье о пользе искусственного интеллекта для малого бизнеса писал, что его компания сделала «значительные шаги для автоматизации некоторых элементов бухгалтерского учета».

И когда искусственный интеллект используется в бэкэнд-процессах в помощь сотрудникам, то они не воспринимают это как посягательство на свое рабочее место. «Если люди видят искусственный интеллект, как угрозу своей работе, чего нет в нашем случае, то это game over», — пишей Пойсер.

С другой стороны, большинство сотрудников приветствуют технологии, которые помогают избавиться от монотонных задач и освободить их для выполнения более значимой работы. И искусственный интеллект все больше делает это.

4. Используйте искусственный интеллект, чтобы лучше обслуживать клиентов

Сейчас у компаний огромный выбор способ взаимодействия со своими клиентами. При этом потребители, как никогда раньше, ожидают быстрого решения их проблем со стороны компаний.

Это одна из причин, по которой аналитики из Gartner предсказывают, что к 2020 году около четверти всех операций по взаимодействию клиентов возьмут на себя виртуальные помощники и чатботы.

Для сравнения: в 2017 году на них приходилось всего 2%.

В чем преимущество чатботов и других помощников на основе искусственного интеллекта для малого бизнеса? Небольшие компании не могут позволить себе содержать круглосуточные службы поддержки и просто большой штат операторов.

А помощники, работающие на базе искусственного интеллекта, способны отвечать на запросы клиентов ровно в тот момент, когда клиенту нужна помощь.

Это помогает небольшим компаниям намного улучшить работу с клиентами и повысить их лояльность.

5. Задействуйте искусственный интеллект в маркетинге

Исследование Inc. показало, что 93% маркетологов, занимающихся различными исследованиями, считают, что искусственный интеллект может дать преимущества в их индустрии. Он может коренным образом изменить маркетинг, взяв на себя широкий спектр задач — от простой, но рутинной работе по сбору данных до передового анализа данных.

Теперь небольшие компании могут, например, охватить обширную аудиторию, задействуя рекламные площадки с искусственным интеллектом — вроде, Google и , которые помогут найти наиболее восприимчивых к сообщению компании пользователей.

При этом можно собирать и анализировать данные из совершенно разных каналов, но прибегать для этого к помощи целой армии маркетологов. Вот почему неудивительно, что в отчете от McKinsey за апрель 2018 года было сказано, что влияние искусственного интеллекта «вероятно, будет самым значительным в маркетинге и продажах».

Малые предприятия должны начать интеграцию искусственного интеллекта уже сейчас, если они хотят охватить как можно больше потребителей в будущем.

Источник: https://zen.yandex.ru/media/id/5b1a4e3657906a01b9912c36/5-sposobov-kak-iskusstvennyi-intellekt-mojet-pomoch-malomu-biznesu-5bbf602135103600a9166874

Путин поставил задачи по внедрению технологий искусственного интеллекта в экономику России

Искусственный интеллект в помощь: с внедрением технологий конкурировать в бизнесе стало гораздо проще

МОСКВА, 30 мая. /ТАСС/. Президент России Владимир Путин определил правительству и бизнесу основные задачи по внедрению достижений искусственного интеллекта в экономику России.

На совещании, которое состоялось в основанной Сбербанком школе программирования “Школа 21”, Путин указал на важность этого направления работы, так как технологии искусственного интеллекта позволяют принимать быстрые решения и повысить эффективность управления.

Он особо подчеркнул, что монополист в сфере искусственного интеллекта “станет властелином мира”.

По словам главы государства, “борьба за технологическое лидерство – прежде всего в сфере искусственного интеллекта – уже стала полем глобальной конкуренции, а скорость создания новых продуктов и решений растет в геометрической прогрессии”.

Эти технологии, уверен Путин, не имеют аналогов в истории по своему влиянию на экономику и производительность труда, эффективность управления, образования, здравоохранения и повседневную жизнь людей.

Российский лидер напомнил, что многие страны уже приняли свои стратегии развития искусственного интеллекта, потребовав обеспечить технологический суверенитет России в этой сфере. Президент поставил задачу значительно увеличить финансирование научных исследований в области искусственного интеллекта.

Среди других задач, которые предстоит решить в ближайшее время, Путин назвал “создание принципиально новых фундаментальных заделов, математических методов, принципов работы искусственного интеллекта, в том числе – по аналогии с человеческим мозгом”. Россия, по его словам, “должна стать одной из ключевых площадок для решения сложнейших научных задач с участием ученых со всего мира”.

Глава государства отметил, что РФ “опирается на традиционно сильные научные и образовательные школы в математике и физике, на конкурентную систему подготовки специалистов в области IT”.

Он напомнил и о том, что “сильные научные и прикладные компетенции уже позволили создать оригинальные и коммерчески успешные отечественные разработки мирового уровня, в том числе в таких сферах, как компьютерное зрение и распознавание голоса, а также кибербезопасность”.

По его словам, России “за пять лет нужно выйти по этим направлениям на лидирующие позиции”.

Донастройка законодательства

Путин призвал обеспечить донастройку законодательства для внедрения технологий искусственного интеллекта.

“Принципиально важно настроить наше законодательство на новую технологическую реальность, максимально быстро и качественно сформировать гибкую, адекватную правовую базу для разработки и использования прикладных решений на базе искусственного интеллекта, а также специальные режимы для частных инвестиций в создание прорывных решений”, – сказал президент.

При этом глава государства отметил необходимость “гарантировать надежную защиту интеллектуальной собственности, правовые условия для регистрации патентов в национальной юрисдикции России”.

Также, по его словам, “важно снять законодательные и административные барьеры для технологического первопроходчества, при этом обеспечив безопасность государства и общества, безусловное соблюдение прав граждан”.

Еще одной задачей, по словам Путина, должно стать формирование эффективного правового регулирования оборота данных, создание передовой инфраструктуры для их обработки и хранения.

В то же время глава государства назвал важнейшим условием для развития сферы искусственного интеллекта “готовность общества, граждан к повсеместному внедрению таких технологий”.

Он призвал “обеспечить широкое цифровое просвещение, запустить программы переобучения, прежде всего, по востребованным направлениям”, а также наращивать кадровый потенциал страны в IT-сфере, привлекать зарубежных специалистов, оперативно решая вопросы предоставления им гражданства и разрешения на работу.

Финансирование

Вице-премьер РФ Максим Акимов на совещании рассказал президенту, что финансирование федерального проекта по искусственному интеллекту в случае его утверждения может составить около 90 млрд руб. в течение шести лет.

По его словам, этот проект будет включать, в частности, меры по поддержке исследований в области алгоритмов и математических методов, в том числе поддержку лидирующих исследовательских центров.

Акимов указал на необходимость “создавать благоприятную почву для развития и тиражирования технологий, субсидировать пилотные внедрения, потому что это риск, поделиться с которым, наверное, частные компании должны и могут с публичными образованиями”.

Таким образом, подтвердил вице-премьер, правительство готово выделить “ведущим компаниям ресурсы для создания прототипов применения искусственного интеллекта, создав основу для будущих внедрений”. Акимов пообещал, что дополнительный федеральный проект по развитию искусственного интеллекта в рамках нацпроекта “Цифровая экономика” будет подготовлен не позднее октября 2019 года.

В свою очередь вице-премьер Юрий Борисов предложил в качестве одной из мер поддержки проектов в области искусственного интеллекта сформировать госзаказ на такую продукцию. Путин согласился с тем, что государство должно поддержать производство отечественной продукции для развития этого высокотехнологичного направления.

Эксперимент в столице

Глава Сбербанка Герман Греф попросил Путина утвердить национальную стратегию развития искусственного интеллекта и присвоить Москве статус экспериментальной площадки, где можно было бы отрабатывать технологии в этой сфере. По словам Грефа, нужно также “создать соответствующий координационный орган и поручить правительству РФ утвердить дорожную карту развития искусственного интеллекта”.

“Нам необходимы экспериментальные площадки  Мы бы просили вас посмотреть, подумать над специальным статусом для субъекта федерации, для Москвы. Чтобы в Москве можно было экспериментировать над применением искусственного интеллекта”, – сказал он. Однако Путин оставил просьбы руководителя госбанка без комментариев.

Столичный мэр Сергей Собянин в свою очередь рассказал о технологиях в области искусственного интеллекта, которые планируется внедрить в Москве уже в ближайшее время.

Так, по его словам, власти столицы планируют в скором времени объявить конкурс на создание масштабной системы распознавания лиц, которая охватит более 200 тыс. камер видеонаблюдения в городе.

Градоначальник напомнил, что система распознавания лиц использовалась во время чемпионата мира по футболу 2018 года. Он добавил, что она “будет одной из крупнейших систем в мире, соперничая, может быть, только с китайскими системами”.

Мэр также сообщил о внедрении в столице технологии распознавания речи. По его словам, в колл-центрах столичных ведомств за счет чат-ботов уже обслуживается от 40% до 70% звонков. Кроме того, проводятся эксперименты по внедрению распознавания речи на транспорте, в школах, поликлиниках и больницах, что “облегчит труд огромному количеству людей”.

Искусственный интеллект и бизнес

Помощник президента РФ Андрей Белоусов подчеркнул, обращаясь к участникам совещания, что “рынка продуктов искусственного интеллекта как такового нет”, кроме того, “он совершенно не главный.

“Главное – это изменения на традиционных рынках, которые происходят благодаря искусственному интеллекту.

Мерить надо не тем, какую долю мы займем на рынке искусственного интеллекта, а сколько мы за счет наших национальных решений сможет отвоевать на рынке промышленности, торговых и логистических услуг”, – сказал он.

Говоря о потенциальных проблемах со сбытом у компаний, работающих с технологиями искусственного интеллекта, Белоусов признал, что такие проблемы будут возникать, отметив, что, тем не менее, сегодня необходимо создать определенный избыток предложения в этом направлении. Он также указал на неизбежное изменение систем управления в компаниях при внедрении искусственного интеллекта, хотя, по словам Белоусова, “эти процессы идут инерционно, медленно, в том числе и в корпорациях”.

Помощник президента также предостерег правительство от ошибки “впасть в традиционный бюрократический процесс с разного рода постановлениями и решениями” при разработке стратегии развития искусственного интеллекта.

Путин согласился с тезисами своего помощника, призвав активнее привлекать российские компании к внедрению достижений искусственного интеллекта в экономику страны. Он поблагодарил присутствующих на совещании руководителей отечественных компаний, которые занимаются внедрением таких технологий.

“Но это еще не все наши компании, у нас их гораздо больше. И с ними, наверное, сложнее. Но у меня просьба, вы и дальше продолжайте с ними работать, и мне подскажите, с кем мне конкретно надо поработать по этим вопросам”, – добавил глава государства.

Путин подчеркнул, что при внедрении достижений искусственного интеллекта необходимо обеспечить российским компаниям “естественный захват рынка – собственного и мировых рынков”.

По его словам, в ряде сфер для активного применения методов искусственного интеллекта нужны соответствующие решения профильных министерств и ведомств.

В завершение встречи президент России поручил разработать пошаговый план реализации стратегии развития искусственного интеллекта в РФ.

Источник: https://tass.ru/ekonomika/6491392

Чем опасно внедрение технологий с искусственным интеллектом

Искусственный интеллект в помощь: с внедрением технологий конкурировать в бизнесе стало гораздо проще

Мы живем в новой технологической реальности, будто нас переместили в сцену фантастического фильма.

Недавно в Екатеринбурге долги из клиента “выбивал” робот-коллектор (об этом “РГ” писала на прошлой неделе).

Причем, мужчина и не догадывался, что больше месяца разговаривал с искусственной интеллектуальной системой, настолько изобретательно были выстроены диалоги.

Робот представился руководителем коллекторского агентства, назвав женское имя, фамилию и отчество, и приятным голосом отвечал на все вопросы, задавал уточняющие, и “настоятельно рекомендовал клиенту погасить долги”.

При этом общеизвестно, что роботы сегодня могут разговаривать голосом любого из нас.

Почти по Оруэллу

В Китае между тем уже вовсю внедряется система социальных баллов, а проще говоря тотальной слежки за гражданами с помощью искусственного интеллекта. Все, что делает китаец, фиксируется камерами с распознаванием лиц и десятками баз данных. За хорошее поведение начисляют баллы, за плохое – снимают.

Принцип системы: люди с высокими результатами будут жить хорошо, а тем, кто уйдет в минус, не поздоровится. Могут запретить занимать определенные должности, не продать билеты на поезд или на самолет.

Некоторые эксперты приходят в ужас, когда начинают анализировать, к каким результатам приведет эта умная “оруэлловская” система в будущем.

Искусственный разум направил в пике

При этом известно, что даже малейшие просчеты в проектировании интеллектуальных систем могут приводить к катастрофическим последствиям уже сегодня.

Забудь мой номер: В ФАС рассказали, как бороться с рекламой по телефону

Так, выяснилось, что из-за ошибочных показаний датчика и системы контроля полета самолеты Boeing-737 MAX могут сами неожиданно уходить в пике.

Получив неверные вводные об обтекании крыла потоком воздуха, самолеты автоматически опускают нос вниз.

Этот факт честно признали в компании после того, как Boeing-737 MAX-8 индонезийской авиакомпании Lion Air потерпел крушение в октябре 2018 года над морем у западного побережья острова Ява. На борту находились 189 человек, все погибли.

В Аризоне беспилотное авто от Uber сбило женщину, переходившую улицу в неположенном месте. В кресле водителя находился пилот-человек, но он не успел остановить машину.

Эта авария стала первым смертельным ДТП с участием автомобиля, имеющего третий уровень автономности. Оказалось, лазерные радары машины распознали пешехода за целых 5,6 секунды до аварии.

Но алгоритм решил не снижать скорость и начал экстренное торможение только за 0,2 секунды до столкновения.

Как переиграть роботов?

Все эти факты, впрочем, повод не для развития массовой паранойи, а как раз для того, чтобы человечество, насколько это возможно, действовало на опережение, предугадывало возможные опасности, которые могут возникнуть при внедрении технологий с использованием искусственного интеллекта. Об этом сегодня в голос говорят эксперты. Ведь прогресс останавливать глупо. Причем риски не только и даже не столько технологические, сколько юридические, правовые и этические. Последний аспект особенно важен при разработке систем управления беспилотными автомобилями. Какой алгоритм, скажите, нужно заложить разработчикам в гипотетической ситуации, когда на дороге перед машиной неожиданно появляется старушка, а с другой стороны – маленький мальчик? То есть проблема выбора состоит в том, что кто-то неизбежно должен пострадать.

Новые технологии порождают и технические, и этические проблемы

В реальной жизни исход этой конфигурации на дороге зависит от индивидуальных физиологических особенностей водителя, его реакции, – словом, того, как сработает человеческий мозг в этой экстремальной ситуации.

И при любом ужасе, она разрешается “естественным” путем, но вот простят ли искусственному интеллекту смерть кого-то из участников движения? И как вообще интеллектуальной системе решить эту заведомо неразрешимую задачу? Заложить в алгоритм действия частотность поведения водителей в таких ситуациях? Пожертвовать старушкой? И кому на откуп дать решение этой задачи, при которой по сути будут вершиться судьбы людей. Отдельно взятому коллективу разработчиков? И как потом быть с юридическими последствиями этой дорожной дилеммы? Вопросов масса.

Опрос: 12% россиян не доверяют искусственному интеллекту

Несколько дней назад в рамках Гайдаровского форума состоялась очень злободневная и интересная дискуссия “Этические проблемы применения цифровых технологий: как искать решение?”.

Ее модератор – академический директор Центра подготовки руководителей цифровой трансформации ВШГУ РАНХиГС Мария Шклярук – представила аналитический доклад, подготовленный на основе работ десятков отечественных экспертов в области новых интеллектуальных систем.

В нем как раз содержится вдумчивый подход к осмыслению отношения людей и роботов.

Показательно, что эксперты высказывают различные подходы к принципам установления ответственности за действия ИИ. От полного освобождения кого-либо от ответственности, по аналогии с обстоятельствами непреодолимой силы.

Ответственности конкретного субъекта – производителя, разработчика, владельца, пользователя и т.д. И вплоть до личной ответственности роботов при условии наделения их правами и обязанностями, статусом электронной личности.

Впрочем, эта тема остается сегодня остро дискуссионной: и ученые, и разработчики, вероятно, не скоро придут к единому решению. Вот лишь несколько показательных мнений.

Экспертные мнения

Валерий Карпов, вице-президент Российской ассоциации искусственного интеллекта, начальник лаборатории робототехники НИЦ “Курчатовский институт”:

General Motors представил робота-такси

– Чаще всего эту ответственность возлагают на “программиста”, но он лишь оператор, который закладывает правила поведения, определяемые экспертом, специалистом в некоторой предметной области.

В случае этики – неким моральным философом, например. Именно эксперт – моральный философ и несет ответственность за суть поведения системы и то, на чем должна основываться логика принятия решений.

Какой “моральный кодекс” будет предоставлен, такой и будет реализован “программистом”.

Олег Кузнецов, председатель научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта, профессор ИПУ РАН:

– Третьей стороной, выступающей между философом и разработчиком, является законодатель. Проблема ответственности решается в правовом режиме. Кто-то должен подать иск об ущербе, и иск подается не разработчику.

Ведь пользователь не знает, кто разработчик, и не обязан это знать, а предъявляет претензии тому, кто его обслуживает.

При этом интеллектуальная система никогда не будет сама ответственна, в случае ошибки всегда будет виноват тот или иной конкретный человек.

Павел Готовцев, координатор российской Рабочей группы по этике искусственного интеллекта, заместитель начальника отдела биотехнологий и биоэнергетики НИЦ “Курчатовский институт”:

– Как и в любой ситуации, нельзя четко провести границу и сказать: “Всегда виноват пользователь или всегда виноват разработчик”. Здесь этого не получится по многим причинам, как в любой другой технической системе.

Например, при аварии самолета происходит разбирательство, кто виноват ― производитель, авиакомпания, пилот. И здесь нужна такая же граница.

В принципе, когда возникает какая-то сложная, технически обусловленная ситуация, естественно, собирают технических специалистов, анализируют, проводят в сертифицированных центрах исследования, анализ. Аналогично должно быть и с системами искусственного интеллекта.

Эксперты: Необходимо создать кодекс “поведения” искусственного интеллекта

Роман Душкин, директор по науке и технологиям Агентства искусственного интеллекта:

– Есть несколько вариантов, кому нести ответственность: разработчику, владельцу, пользователям и самому искусственному интеллекту. Четвертый вариант – радикальный, его я и проповедую.

В большинстве стран законодательство устроено так, что, если что-то случилось, человек, который виноват, возмещает ущерб деньгами или попадает в тюрьму. Соответственно, интеллектуальная система тоже может отвечать за свои ошибки деньгами.

Возьмем автономный беспилотный автомобиль, у него есть определенные потребности: топливо, электричество, техническое обслуживание, запчасти и потребность в деньгах для всего этого.

Он их зарабатывает своей функциональностью, непрерывным передвижением по городу, перевозкой пассажиров из точки А в точку Б, за что пассажиры платят ему, как сейчас платят Яндексу или Uber. Машина тратит меньше, чем зарабатывает, и копит деньги, которыми она будет отвечать, если что-то случится, и с нее будет взыскано возмещение ущерба.

Андрей Незнамов, исполнительный директор ПАО “Сбербанк”; основатель проекта “Робоправо”, старший научный сотрудник Института государства и права РАН:

– У термина “искусственный интеллект” нет единого определения; поэтому достаточно сложно говорить о единых правилах применения искусственного интеллекта во всех сферах. Соответственно, вопрос ответственности также нельзя решить однозначно. На сегодняшний день универсальным можно назвать только одно правило: ответственность несет человек.

От первого лица

На прошедшей в ноябре 2019 года в Москве конференции по искусственному интеллекту AI Journey президент РФ Владимир Путин предложил разработать этические нормы взаимодействия человека с искусственным интеллектом:

– Сейчас во всем мире разворачивается дискуссия о социальных аспектах и последствиях использования искусственного интеллекта, это очень важная тема. Предлагаю профессиональному сообществу, компаниям подумать над формированием свода этических правил взаимодействия человека с искусственным интеллектом.

Тем временем

Даже малейшие просчеты в проектировании интеллектуальных систем могут приводить к катастрофическим последствиям уже сегодня. Так, выяснилось, что из-за ошибочных показаний датчика и системы контроля полета самолеты Boeing 737 MAX могут сами неожиданно уходить в пике.

Получив неверные вводные об обтекании крыла потоком воздуха, самолеты автоматически опускают нос вниз.

Этот факт честно признали в компании после того, как Boeing 737 MAX 8 индонезийской авиакомпании Lion Air потерпел крушение в октябре 2018 года над морем у западного побережья острова Ява. На борту находились 189 человек, все погибли.

Это расширенная версия текста, опубликованного в номере “РГ”

Источник: https://rg.ru/2020/01/28/reg-urfo/chem-opasno-vnedrenie-tehnologij-s-iskusstvennym-intellektom.html

Бизнес
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: