Новый Святой Грааль маркетинга
О возможности этой технологии вызывать всеобъемлющие изменения говорит и Билл Гейтс, соучредитель корпорации Microsoft и филантроп, который твердо уверен в огромной силе ИИ: «Несомненно, это самая удивительная из вещей, которые сейчас происходят… Это Святой Грааль, это заветная мечта всех, кто когда-либо занимался информационными технологиями»9. Такой же точки зрения придерживается и профессор Майкл Лак, декан факультета естественных и математических наук в Королевском колледже Лондона.
Искусственный интеллект появился очень давно. Я занимаюсь им уже почти 30 лет. В последние несколько лет мы оказались в ситуации, когда ИИ неожиданно стал очень важным и популярным явлением и одновременно перестал быть неудобной темой для разговора. В течение какого-то времени ИИ не был товаром, люди совсем не хотели его обсуждать, поскольку клиенты не видели в нем никакой ценности. В последние годы произошли изменения, которые можно свести к двум аспектам. Во-первых, это данные – мы накопили чудовищное количество информации, такого не было никогда прежде. Во-вторых, у нас появилось гораздо больше вычислительных мощностей. В результате комбинации этих двух событий определенная группа методов ИИ стала гораздо более эффективной, получила гораздо больше возможностей и дала некоторые очень важные результаты для определенного класса приложений.
Это методы и технологии ИИ, основанные на данных, такие как глубокое обучение и нейронные сети, то есть те подходы, которые получают информацию из данных. Когда у вас есть достаточное количество информации, вы можете чему-то обучиться на ее основе и выполнять распознавание определенных объектов, чего нельзя было сделать раньше. Таковы глубокие изменения, которые мы имеем на сегодня. Но это только один конкретный набор методов, связанный с распознаванием образов, как в случае с распознаванием речи. Эти методы могут помочь нам понять данные продаж и маркетинга, распознавать тенденции, понимать шаблоны поведения клиентов при принятии решения о выдаче займа.
Комплексный подход
Профессор Лак, говоря о сегодняшних инструментах ИИ, утверждает, что они на самом деле пока не являются такими уж сногсшибательными и прибыльными, какими могли бы быть. Чтобы выжать максимум из методов ИИ, многие из которых разрабатываются для бизнес-целей (например, чат-боты), нам нужно комбинировать основные и динамические методы, существующие в настоящее время. Профессор Лак утверждает следующее.
Существует непонимание того, что несут с собой эти новые технологии. Вокруг них возникла большая шумиха. Они могут делать удивительные вещи, но их возможности достаточно ограниченны. Недостаточно понимание того, как они подходят для решения тех или иных проблем.
Одним из примеров являются чат-боты, большинство из них – достаточно простые. Они выполняют простой анализ текста и выбирают подходящий ответ. Например, используют методы распознавания образов. Но механизм рассуждений в данном случае не является очень глубоким. Это простой выбор из набора готовых ответов, это не является результатом глубокого рассуждения, и в итоге многие из нас оказываются разочарованы использованием чат-ботов. Существует возможность совместить простой чат-бот и некоторые более существенные методы ИИ, которые действительно могут вести более содержательный диалог с человеком. Есть, например, область ИИ под названием «аргументация», которая позволяет компьютерам спорить друг с другом или с человеком. Речь идет о понимании, когда один аргумент отсекает другой. Если вы хотите получить чат-бота, который будет более глубоко взаимодействовать с человеком, то вам нужно сделать нечто большее, чем мы делаем в настоящее время. Вам нужен больший уровень логических рассуждений, более основательные символические методы ИИ, чтобы взаимодействовать с человеком с помощью подходящих слов. Это требует комбинирования методов с целым рядом других существующих методов, которые на это способны.
Компания Gartner: спрос на ИИ
Теперь обратимся к Gartner, ведущей глобальной исследовательской и консалтинговой компании, которая помогает бизнес-лидерам по всем основным направлениям во всех отраслях и при любом размере предприятия получить объективную информацию, необходимую для принятия правильных решений. Магический квадрант Gartner считается золотым стандартом определения положения поставщиков технологий на рынке. Это касается как новых стартапов, так и известных игроков.
Мы поговорили с Майком Дж. Уокером, вице-президентом Gartner по технологическим инновациям и исследованиям архитектуры предприятия. Уокер говорит о потоке технических инноваций, подобного которому мы не видели с послевоенного периода 1940-х годов. Это было время, когда на фундаменте, заложенном во время промышленной революции, появлялись абсолютно новые компании в таких отраслях, как телекоммуникации и транспорт. Уокер прогнозирует, что 80 % всех новых технологий будут иметь в своей основе ИИ, который проникнет практически во все отрасли и позволит реализовать бесчисленное количество бизнес-сценариев. Это включает взаимодействие с клиентом, цифровое производство, умные города, беспилотные автомобили, управление рисками, компьютерное зрение, распознавание языка и речи.
Уокер объясняет.
Организации, которые не смогут внедрить ИИ, неизбежно окажутся позади конкурентов, которым это удастся. Лидеры отрасли, такие как Alibaba Group, Amazon, Baidu, Facebook[1] и Google, рассматривают ИИ как неотъемлемую часть успеха бизнеса в будущем. Для них ИИ является краеугольным камнем любой новой бизнес-стратегии.
Более того, с 2015 по 2017 год количество запросов по теме ИИ от клиентов Gartner выросло на 500 %.
Все три наиболее часто упоминаемые категории приложений связаны со взаимодействием с клиентом.
1. В каждой третьей из опрошенных Gartner организаций заявили, что они собираются подключить ИИ к приложениям для взаимодействия с клиентами.
2. В трех из десяти заявили, что они собираются интегрировать ИИ в кол-центр и службу поддержки.
3. В одной из четырех организаций заявили, что они будут интегрировать ИИ в службы цифрового маркетинга.
НИЗКИЕ БАРЬЕРЫ ДЛЯ ВХОДА
В целом все отрасли могут внедрить ИИ относительно на равных условиях благодаря низким барьерам для входа. Для организаций и отраслей существуют следующие три главных тормоза.
1. Ограничения, которые они сами на себя накладывают.
2. Организационная готовность. К 2020 году около половины всех организаций не будут обладать достаточными навыками в области ИИ и анализа данных.
3. Способность придумывать инновационные бизнес-проекты и модели.
Цикл зрелости технологии Gartner
В цикле зрелости Gartner (см. рисунок 1.2) рассматриваются технологии, которые обещают высокую степень конкурентного преимущества. Он предназначен для помощи руководителям в изучении мегатрендов, чтобы понять их будущее влияние на свой бизнес. Цикл зрелости Gartner для новых технологий в 2017 году фокусируется на трех технологических мегатрендах:
1) искусственный интеллект (ИИ) во всех сферах;
2) всепроникающая интерактивная среда обитания;
3) цифровые платформы.
Уокер развивает мысль.
Организации продолжат сталкиваться со стремительно ускоряющимися технологическими инновациями, которые окажут глубокое влияние на отношения с их сотрудниками, клиентами и партнерами. Наш цикл зрелости 2017 года обнаруживает три четкие технологические тенденции, которые создают новый опыт работы с непревзойденным интеллектом и предлагают платформы, стимулирующие организации подключаться к новым бизнес-экосистемам, чтобы быть конкурентоспособными в ближайшие пять-десять лет.
