Максимальная оптимизация стратегических преимуществ искусственного интеллекта путём разработки программы

За короткий промежуток времени искусственный интеллект превратился в самый популярный объект на Земле, оказывая значительное воздействие на нашу повседневную жизнь и бизнес-сферу. В свою работу компании стремятся активно внедрять нейронные сети, часто игнорируя сложное сочетание выгод, рисков и нюансов, которые сопровождают такую мощную и всеохватывающую технологию, и вносят изменения в бизнес-процессы. При этом часто у руководства компании отсутствует должное понимание ключевых факторов, которые необходимо учитывать при принятии решений о таких инвестициях.

Кроме того, сосредотачиваясь на проектах и конкретных целях, руководители часто воспринимают искусственный интеллект в качестве тактического инструмента, упуская из виду его стратегическую ценность как ключевого фактора успеха. Главная задача статьи заключается в определении понятия искусственного интеллекта, выявлении общих сложностей, с которыми приходится сталкиваться компаниям при реализации проектов по внедрению ИИ. В статье будут раскрыты подходы к стратегиям для минимизации негативных последствий и представлены концепции программы искусственного интеллекта в качестве стратегического преимущества среди конкурентов, что будет способствовать максимальным выгодам от внедрения этой мощной и революционной инновации.

Что такое искусственный интеллект?

Пытаясь понять, что такое искусственный интеллект, проблема возникает в самом термине. ИИ – это общее понятие, поскольку искусственный интеллект изучает и моделирует человеческий разум, чтобы создавать компьютерные системы, охватывающие такие способности машин как обучение, понимание языка, распознавание образов, информационную координацию с целью имитировать когнитивные человеческие функции.

Основные принципы машинного обучения (ML) используются для анализа исторических данных и опыта с целью познания, и последующего принятия сложных решений и выводов. Обработка естественного языка (NLP) позволяет интеллектуальным машинам и компьютерным программам взаимодействовать с человеческим языком, включая их возможности к чтению, письму, разговорной речи, слушанию. Способности компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта помогают компьютерным системам анализировать визуальную информацию из различных источников, таких как картинки, видео и радарные данные. На основе полученной информации ИИ и принимает решения. Генератор анимации Al способен на базе ИИ оптимизировать как физическую активность, так и производственные процессы. Информационное управление достигается благодаря использованию графиков знаний, которые работают аналогично человеческой нервной системе, обеспечивая передачу и обработку информации.

Каждая из возможностей представляет ценность, однако их качество различается. Благодаря своим когнитивным способностям машинное обучение действует как ключевой элемент искусственного интеллекта. Возможности машинного обучения используют как самостоятельно, так и во взаимодействии с другими функциями либо интеграцией в них. За последние 5-10 лет машинное обучение приобрело особую важность – оно выполняет главные задачи искусственного интеллекта, что объясняет тенденцию использовать термины ИИ и машинное обучение в качестве взаимозаменяемых понятий.

Распространенные проблемы на уровне проекта ИИ и эффективные методы их разрешения

Несмотря на то, что любые инвестирования в проекты, связанные с искусственным интеллектом, несут определённые риски, четыре существующие распространенные проблемы заслуживают особого внимания. В данном разделе представлено подробное описание каждой из проблем, а также предложены рекомендации по их решению.

Слабая оценка требований при принятии решений

Важными элементами успешных сделок по слияниям и поглощениям (M&A) являются надлежащая проверка и применение требований при принятии решений. К проектам, связанных с ИИ, следует подходить с таким же уровнем внимательности, использовать четкие установленные стандарты, чтобы поддерживать концентрацию внимания и степень вовлечённости. Стоит отметить, что большая часть компаний пропускает или не использует эти важные этапы, из-за чего часто инвестиции не приносят прибыль и проекты обречены на провал.

Простой пример неэффективного внедрения искусственного интеллекта. Перерабатывающая нефтепродукты фирма решила с помощью внедренного ИИ определять, как водители бензовозов соблюдают правила техники безопасности при транспортировке бензина. И вот специалисты по обработке информации с помощью искусственного интеллекта создали программу – идеальный аппаратный модуль, записывающий видео и оценивающий водителей с помощью нейросетей. В случае тревоги или опасности программа выдавала соответствующие сигналы. Модуль создан с минимальным уровнем ошибок. Прекрасная программа с единственным минусом, из-за которого проект оказался непригоден для использования. Модуль имел настолько большие размеры, что даже в кабине бензовоза не нашлось места для его установки.

Именно из-за отсутствия чётких определённых требований хорошо работающая программа оказалась непрактична в применении. Дорогостоящего недосмотра удалось бы избежать в случае учёта предписаний. Для эффективного преодоления подобных сложностей необходимо установить чётко структурированные и проверенные требования, которые должны быть определены как для инвестиционных решений, так и для разработки дизайна.

Анализ упущенной прибыли

Любые инвестиции мотивируются потенциальными возможностями: увеличением дохода/маржинальности, снижением издержек или уменьшением организационных рисков. Если проект не отвечает хотя бы одному из этих критериев, у инвесторов появляются вопросы, а у руководства компании – тревога. Стремление к инновациям с применением искусственного интеллекта может отвлечь менеджмент компании от необходимости сосредоточиться на критериях соответствия условиям инвестиций, что в конечном итоге приводит к принятию таких решений, которые не приносят организации реальной пользы.

Ещё пример неэффективного внедрения ИИ при реализации поставленных целей. Есть компания, которая свои технологические продукты проектирует, производит и обслуживает по всему миру. Её руководство столкнулось с проблемой: ассортимент конструкций объектов нужно было поддерживать в актуальном состоянии в режиме реального времени. Чтобы решить проблему, компания использует ОСТ, известный как «ключевой план» для защиты собственных интересов и конечных потребителей. Для реализации плана были задействованы возможности ИИ. И когда менеджеры провели анализ стоимости внедрения технологий для автоматизации процесса определения ключевых планов с помощью машинной программы, то обнаружили, что расходы увеличились. В данном случае ручной метод оказался бы более экономически выгодным, чем использование ИИ.

Подобные проблемы решаются проведением анализа мотивов компании и принятием инвестиционных решений, основываясь на расчёте возврата инвестиций. В данном случае расчёт рентабельности инвестиционных вложений должен включать реалистичную оценку цены проекта, а также учёт его реальной ценности, включающий нематериальные активы. Так как рентабельность инвестиций сосредотачивается на доходах, марже и расходах, то предприятие, специализирующееся на производстве технологических продуктов, должно просчитать организационные риски, связанные с проектом. Только в случае проведения полного анализа компания может принять обоснованное решение о стоимости проекта с учётом всех факторов, включая потенциальные доходы, затраты, маржинальность и риски.

Отсутствие анализа жизнеспособности

Понятие «ошибочная оценка заниженных затрат» отражает ситуацию, когда продолжается внесение ресурсов в такие проекты, даже когда понятно, что от них следует отказаться. Это может произойти из-за неоправданных ожиданий относительно возможностей искусственного интеллекта, некорректного определения исходных данных программы или несоответствия между различными моделями.

Является ли подход с использованием искусственного интеллекта жизнеспособным? Разве это не ключевой вопрос при оценке инициатив в данной области? Существует ли способ определить жизнеспособность ИИ на ранней стадии проекта, чтобы избежать значительных вложений? К сожалению, у многих компаний недостаточно опыта и дисциплин, чтобы на этапе планирования и до значительных инвестиций в проект выяснить перспективы от внедрения искусственного интеллекта. Отсутствие анализа на ранней стадии планирования приводит к потере ресурсов из-за неудачного вложения в проект.

Ключевым фактором в снижении рисков является проведение детального раннего анализа. Перед тем, как приступать к разработке решения с использованием машинных программ, руководству компании необходимо тщательно сформулировать бизнес-проблему, ради решения которой и будет внедряться ИИ, что позволит объективно оценить его возможности на этапе обсуждения. Правильность входных данных моделей машинного обучения можно определить лишь методом проб и ошибок, исследуя и экспериментируя. Для определения оптимальных входных данных может быть полезен быстрый прототип. Кроме того, прототип поможет определить, способна ли модель искусственного интеллекта дать корректный ответ. Когда подходящие исходные данные будут определены, изучаются исторические данные, гарантирующие, что данная нейросеть прошла надлежащее обучение и проверку на соответствие.

Сопротивление пользователей: как эффективно управлять изменениями

Недавние исследования подтверждают, что основными причинами, которые приводят к неудачам в реализации искусственного интеллекта, является сопротивление пользователей и их нежелание принимать новые технологии в быту и особенно на рабочем месте. Важно понимать, что ИИ – это не просто набор технических инструментов и проектов, но и сложная система, которая взаимодействует с людьми, что менеджментом компании часто не учитывается. Инициативы, не учитывающие отношение пользователей (сотрудников) и их естественное сопротивление изменениям, обречены на неудачу в достижении поставленных целей.

Хороший пример, когда энерготранспортное предприятие решило интегрировать в свою работу ИИ, чтобы значительно снизить эксплуатационные расходы. По традиции операторы предприятия с учётом своего опыта могли с высокой точностью спрогнозировать, сколько на летний и зимний сезоны потребуется природного газа потребителям. А вот их прогнозы на весну и осень точностью не отличались. Благодаря внедренной программе с искусственным интеллектом в работу предприятия появилась возможность прогнозировать спрос на газ на трое суток вперёд. Вместо того, чтобы активно использовать новую технологию, операторы восприняли внедрение ИИ как унижение своего профессионализма и опыта, а также как угрозу своей работе. После уговоров и усилий со стороны руководства, направленных на разъяснение и развеивание их опасений, операторы с неохотой приняли новые возможности.

Если бы руководство на этапе внедрения программы с ИИ применило эффективное управление изменениями, ситуации с сильным сопротивлением инновациям легко было бы избежать. Изменения, связанные с искусственным интеллектом, на первый взгляд похожи на любые другие бизнес-трансформации. Однако есть одно существенное отличие: неправильное понимание ИИ может усилить страх, негативные эмоции и сопротивление сотрудников.

Единственный эффективный способ уменьшить страх и сопротивление сотрудников при внедрении искусственного интеллекта – это усиление принципов управления изменениями. К стандартным принципам относится коммуникационная и повторяющаяся, целевая и преднамеренная поддержка. Исследования показывают, что участники, следующие структурированному подходу, имели на 33% больше вероятности достичь высокой или превосходной эффективности управления изменениями по сравнению с теми, кто не применял соответствующую методику.

Искусственный интеллект как ключевой элемент стратегии

В долгосрочной перспективе успешность любой компании определяется её способностью адартировать стратегические планы с практической реализацией этих планов, то есть с операционной моделью. Это означает, что каждый проект должен соответствовать ценностным предложениям и общему видению компании в долгосрочной перспективе. Применение искусственного интеллекта также требует учёта данного принципа.

Успешное применение искусственного интеллекта требует не только решения тактических задач на уровне отдельно рассматриваемых проектов, но и создания программ и стратегий, которые способны преобразовывать и координировать усилия ИИ на уровне компании, обеспечивая её стратегическое преимущество.

С этой точки зрения модель машинного интеллекта является структурой, позволяющая компании:

1. Эффективно управлять программами проектов, набором проектов искусственного интеллекта: действия должны быть согласованными и скоординированными, решения должны приниматься в целом, а не по отдельным проектам. Это обеспечит правильное распределение инвестиций в соответствии со стратегическими целями и ценностями компании. «Успешный портфель проектов — это ключ к превращению стратегии в действие».

2. Развивать компетенцию, роли и обязанности, позволяющие успешно реализовывать и поддерживать инициативы в области искусственного интеллекта. Благодаря развитию возможностей достигается оптимальный баланс между внутренними ресурсами, консультациями и внешними возможностями с интеграцией в работу функционала искусственного интеллекта.

3. Достигать оптимального уровня зрелости ИИ. Для этого анализируются его текущие возможности, определяется требуемый уровень компетенции, при этом учитываются отраслевые особенности компании и организационные риски. В ходе измерения возможностей ИИ также выявляются пробелы в знаниях и устраняются в ходе обучения. Это позволит компании оценить необходимый объём инвестирования для развития требуемых возможностей в области использования машинных программ.

4. Обеспечить ценность и долгосрочную эффективность проектов. Это достигается созданием централизованной обучающей системы на базе экспертных специализированных знаний, которые нужны для принятия решений и последовательного их применения ко всем проектам, которые имеются в портфеле. Высокий уровень экспертизы, который сосредоточен в одном месте и используемый систематически во всех проектах портфеля, и обеспечит их жизнеспособность.

5. Активно выявлять, осознавать и гибко реагировать на ограничения, накладываемые на использование искусственного интеллекта внутренней политикой компании, отраслевыми стандартами и нормативными актами. Только путем понимания и адаптацией к этим ограничениям можно успешно внедрять и применять инновации машинного интеллекта в рамках действующих правил государственного регулирования и процедур.

6. Рассматривать данные в качестве стратегического ресурса. Путём создания механизмов систематического сбора и обработки информации обеспечивается эффективное управление данными как ценным активом для достижения целей компании.

7. Эффективно управлять связанными данными, моделями и результатами искусственного интеллекта. Это обеспечит повторяемость, прозрачность и этичность принимаемых решений. Безопасность и этика важны при использовании машинных программ, поскольку предвзятые результаты могут привести к неправильным решениям и иметь опасные, и реальные последствия.

Минимизируйте изменения, которые могут возникнуть у коллектива и компании в целом в результате интеграции нового функционала и возможностей машинного интеллекта, для принятия решений с учётом полученных данных. Это позволит экспертное знание, необходимое для смягчения воздействия искусственного интеллекта на сотрудников, сконцентрировать, и последовательно использовать его в рамках всего коллектива.

Заключение

Интеграция программы ИИ способна значительно увеличить ценность этой инновационной технологии, превышая ценность отдельно взятых проектов. Управление машинным интеллектом на уровне программ позволяет компании оптимизировать, устанавливать приоритеты и координировать собственные усилия, одновременно обеспечивая эффективное управление и поддержку каждого сотрудника в процессе его привыкания к новым возможностям ИИ. Подводя итог можно сказать, что программа искусственного интеллекта способна стать ключевым элементом общей стратегии компании, обеспечивая путь к внедрению ИИ в её работу для достижения поставленных целей.