Искусственный интеллект в экономике кратко

Обновлено: 04.07.2024

Искусственный интеллект уже произвел революцию в том, как люди работают сегодня. От оптимизации бизнес-операций до улучшения процессов принятия решений – он показал реальный потенциал в различных отраслях.

Согласно исследованию PwC , в 2030 году мировой ВВП вырастет на 14% благодаря повсеместному внедрению технологий ИИ. Это принесет дополнительные 15,7 трлн долларов в экономику.

Чтобы лучше представить нынешнее воздействие и потенциал ИИ, давайте рассмотрим десять ключевых отраслей, в которых технология ИИ произведет революцию в ближайшие годы.

Медицина и здравоохранение

Приложения искусственного интеллекта обрабатывают большинство клинических и амбулаторных услуг, таких как проверка показателей жизнедеятельности, телемедицина и выписывание рецептов.

Разработчики искусственного интеллекта создают чат-ботов, которые обеспечивают базовое медицинское обслуживание. Эти медицинские приложения опрашивают пользователей, как они себя чувствуют, и используют эту информацию, чтобы предоставить точную и понятную информацию о состоянии пациента.

Розничная торговля

Эксперты ожидают, что к 2022 году глобальные расходы на ИИ в ритейле вырастут до $7,3 миллиарда в год. Розничные торговцы будут использовать виртуальную реальность и расширенную функциональность в рекламе. Иммерсивное отображение каталога продуктов будет расти, и покупатели будут знакомиться с продуктами перед покупкой. Ожидается, что к 2021 году чат-боты будут осуществлять 85% всех взаимодействий с клиентами.

Финансовый сектор

Искусственный интеллект изменит способ обработки информации в финансовых учреждениях. Банки начали использовать роботизированную автоматизацию процессов (RPA) для обработки стандартизированной информации в таких областях, как выверка и консолидация. В будущем финансовые учреждения будут использовать ИИ для составления квартальных отчетов о прибылях и убытках.

Искусственный интеллект также будет играть активную роль в стратегических процессах. Технологии позволят фирмам выполнять финансовый анализ, распределять активы и составлять прогнозы в режиме реального времени, что изменит подходы финансовых консультантов и инвестиционных компаний к потенциальным клиентам.

Аграрная промышленность

Фермеры используют технологию искусственного интеллекта для оптимизации методов выращивания сельскохозяйственных культур. Наиболее популярные применения ИИ в сельском хозяйстве варьируются от робототехники до мониторинга урожая и почвы. Так, искусственный интеллект уже применяется для удаленного наблюдения за посевными и почвами. Это стало возможным благодаря компьютерному зрению и алгоритмам глубокого обучения, которые обрабатывают данные с дронов и спутниковых снимков, анализируют их и помогают агрономам принимать оперативные решения.

Используя искусственный интеллект в аграрной промышленности, специалисты по сельскому хозяйству разрабатывают автономных роботов, запрограммированных для выполнения рутинных сельскохозяйственных задач, таких как сбор урожая в большом количестве.

Транспортные перевозки

В США пробки на дорогах обходятся грузовой отрасли в $50 миллиардов в год. Чтобы снизить издержки в области доставки грузов, логистические компании используют приложения с искусственным интеллектом, которые разрабатывают оптимальные маршруты, а также прогнозируют спрос на перевозки, для снижения нагрузки на распределительные сети.

Также стоит отдельно упомянуть автономные грузоперевозки. Логистические компании планируют начать их внедрение в распределительных сетях уже к 2021 году.

Обрабатывающая промышленность

Эта технология имеет огромный потенциал в сфере производства: от профилактического обслуживания оборудования до автоматизации задач, выполняемых человеком. ИИ позволит заводам работать эффективнее и снизить количество ошибок на производстве.

Инициативы технологических гигантов, таких как Microsoft (AI для доступности), и небольших компаний произведут революцию в области ИИ для всех информационно-технических работников.

Урбанизация и строительство

Строительная отрасль давно использует технологии и программное обеспечения. Многие стартапы и крупные компании используют ИИ, чтобы перенести строительную отрасль в будущее. Внедрение ИИ и машинного обучения сделает процесс строительства более быстрым, безопасным и рентабельным за счет уменьшения количества человеческих ошибок и использования больших данных.

Энергопотребление

ИИ может быть внедрен в интеллектуальные электрические сети для более эффективного энергоснабжения и прогнозирования поломок оборудования. Внедрение искусственного интеллекта упростит исследование энергетики, а также откроет новые возможности для экономии. Крупные компании, такие как General Electric, смотрят в будущее, чтобы использовать искусственный интеллект для оптимизации выработки электроэнергии из батарей и точек потребления. Согласно Bloomberg News , технологии искусственного интеллекта в энергетике и горнодобывающей промышленности могут в конечном итоге сэкономить $200 миллиардов.

Образование

По мере того как мы продвигаемся вперед с новым поколением в образовательной индустрии, становится очевидно, что изменения необходимы для прояснения их основных концепции. Самый насущный вопрос – какими должны быть эти изменения и как этого добиться.

Использование искусственного интеллекта для создания индивидуализированной, динамичной и эффективной траектории обучения по любому предмету может стать невероятным драйвером в такой революции.

Кибербезопасность

Кибербезопасность – это область, в которой распространены мошенничество и хакерские атаки. Благодаря ИИ можно не только решить эти проблемы, но и предвидеть их. С помощью искусственного интеллекта можно было бы узнать, какие данные затронула хакерская атака, а также выяснить источники несанкционированного проникновения в информационные системы.

Заключение

Что же, мы увидели индустрии, которые будут преобразованы революцией искусственного интеллекта в ближайшие годы. Это переопределяет целые отрасли экономики, автоматизируя процессы и трансформируя работу бизнеса.

У ИИ открывает огромные возможности для расширения человеческого потенциала, используя уникальные способности к творчеству и ловкости – характеристики, которые трудно воспроизвести компьютеру.

Эксперты ожидают, что искусственные интеллект окажет положительное влияние на рост, производительность, инновации и создание новых рабочих мест.

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.

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:

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.

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.

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.

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.

Искусственный интеллект в бизнесе: примеры

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.

Супермаркеты

Области применения искусственного интеллекта

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

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

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

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

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:

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.

Основные эффекты от применения ИИ будут получены за счет оптимизации бизнес-процессов и расширения возможностей автоматизации и роботизации ручного труда; реструктуризации глобального рынка труда и трансформации образовательных процессов в пользу персонализации и развития концептуального мышления; исключения субъективности и иррациональности в принятии решений [10].

Рис. Объем рынка искусственного интеллекта, млрд долл. США [10].

Выделяют два направления развития ИИ: (1) решение проблем, связанных с приближением специализированных систем ИИ к возможностям человека, и их интеграции, которая реализована природой человека; (2) создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем ИИ в единую систему, способную решать проблемы человечества [2, 11]. Сферы применения ИИ это: автоматический перевод; распознавание текстов; интеллектуальные системы информационной безопасности; получение бизнес-аналитики; извлечение информации; распознавание речи; распознавание зрительных образов; понимание и анализ текстов на естественном языке; робототехника; экспертные системы; анализ изображений и многое другое.

В последнее время произошел впечатляющий рывок в области развития и особенно применения искусственного интеллекта, основанного на использовании нейронных сетей. Получены грандиозные результаты при решении таких задач как распознавание речи, изображений и лиц. Данные технологии основаны на достаточно грубом копировании работы человеческого мозга и не всегда дают ожидаемые результаты. Задача науки понять, как работает ИИ. Технологии часто начинают работать раньше нашего понимания всех подробностей их работы. Без такого понимания неизбежно возникают разного рода инциденты. Примером такого потенциально негативного эффекта может служить атомная энергетика (Фукусима и Чернобыль). Такое же возможно и с искусственным интеллектом, если не будет полного понимания того, как он работает.

Научные исследования и примеры внедрения ИИ показывают, как компании, которые используют новые возможности ИИ, совершают технологический прорыв, получают ощутимый результат и конкурентное преимущество. ИИ не просто позволяет существенно модернизировать многие технологические и социальные процессы, делая их эффективнее (повышая производительность труда и расширяя возможности человека), он меняет саму природу труда, кардинально перестраивая процессы управления и выдвигая новые требования к набору компетенций, меняя характер взаимодействия человека и машины.

Искусственный интеллект окажет влияние не на количество рабочих мест, а, скорее, на их содержание. Все это ставит перед бизнесом новые задачи по расширению компетенций и трансформации сознания людей при подготовке их к фундаментальным изменениям [1, 8].

Анализируя потенциал искусственного интеллекта, исследователи начали искать новые области его применения, прежде всего в увязке с совершенствованием бизнес-процессов. Применение ИИ в этой области позволяет сделать бизнес-процессы гибкими и адаптивными, отказаться от традиционных конвейеров и перейти к идее интеграции продвинутых ИИ-систем и людей. Такой подход позволяет радикально изменить взаимодействие машины и человека, формировать интегрированные команды из роботов и людей. Такие команды способны по ходу выполнения производственных операций быстро обрабатывать большие массивы данных, усваивать новую информацию и подстраиваться под непрерывно изменяющиеся условия. Такие возможности ИИ позволяют компаниям по-новому произвести реинжиниринг своих бизнес-процессов, существенно повысить их производительность и снизить издержки. Таким образом, одно из основных направлений развития и внедрения ИИ в промышленности реинжиниринг бизнес-процессов.

Другим направлением развития и внедрения ИИ является дополнение и расширение человеческих возможностей, когда машины выполняют то, что лучше всего они умеют (выполнение повторяющихся, монотонных задач с обработкой колоссального объема данных), а люди выполняют то, что лучше всего умеют они (работа с неоднозначной информацией, умозаключение в сложных случаях, принятие решений в условиях с высоким уровнем неопределенности, творчество и др.). Это направление принято назвать третьей волной бизнес-трансформации.

Напомним, что к первой волне трансформации относят стандартизацию бизнес-процессов (конвейер Г. Форда, каждая операция измерима, оптимизирована и стандартизована). Ко второй волне трансформации относят автоматизацию (реинжиниринг бизнес-процессов на основе информационных технологий и вычислительной техники). Таким образом, третья волна трансформации бизнес-процессов связана с адаптивными бизнес-процессами, которые позволяют радикальным образом преобразовать бизнес и опираются на обработку данных в реальном режиме времени вместо выполнения заранее заданной последовательности шагов. Такой подход позволяет предлагать на рынке персонализированные продукты и услуги (в отличие от массовой продукции), основанные на применении ИИ с обработкой огромного массива данных в реальном масштабе времени.

Такой симбиоз человека и машины выдвигает новые требования к квалификации сотрудника предприятия [9]. Сотрудник должен уметь: формулировать вопросы для интеллектуального агента на самых разных уровнях абстракции; эффективно взаимодействовать с интеллектуальным агентом при достижении поставленных целей; обучать интеллектуальных агентов новым технологическим навыкам и учиться самому; совершенствовать модель (интерфейс) взаимодействия с интеллектуальным агентом; принимать совместные с ИИ решения в условиях повышенной неопределенности; осуществлять поиск новых способов совершенствования бизнес-процессов для повышения их эффективности.

Валерий Владимирович Трофимов доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информатики Санкт-Петербургского государственного экономического университета.

Читайте также: