Нетехнологические компании начинают масштабно использовать искусственный интеллект

Автор оригинала: The Economist
  • Перевод
По словам Александры Суйч Басс, искусственный интеллект распространяется за пределы технологического сектора, что повлечет серьезные последствия для компаний, работников и потребителей.

Детекторы лжи не очень широко используются в бизнесе, но китайская страховая компания Ping An считает, что сможет выявить обман. Компания позволяет клиентам подавать заявки на кредиты через свое приложение. Потенциальные заемщики отвечают на вопросы о своих доходах и планах погашения с помощью видеотрансляции, которая отслеживает около 50 крошечных выражений лица, с целью определить искренность их решений. Программа, работает на базе искусственного интеллекта (AI) и помогает точно определить клиентов, с которыми следует продолжить работу.

AI заменит большинство обязательных проверок состояний банковских счетов заемщиков. Johnson & Johnson, фирма по производству потребительских товаров, и Accenture, консалтинговая компания, используют AI для сортировки резюме и выбора лучших кандидатов. AI помогает Caesars, группе компании из сферы казино и отелей, угадывать вероятные расходы клиентов и предлагать персонализированные рекламные акции для их привлечения. Bloomberg, медиахолдинг и финансово-информационная компаний, использует AI для сканирования отчетов о доходах компаний и автоматического создания новостных статей. Vodafone, оператор мобильной связи, может предсказать проблемы со связью и устройствами пользователей до того момента, как они возникнут. Компании из каждой экономической отрасли используют AI для мониторинга угроз кибербезопасности и других рисков, таких как эмоциональное выгорание сотрудников.

Вместо того, чтобы полагаться на интуицию и приблизительные прогнозы, более разумные и быстрые прогнозы на основе AI обещают сделать бизнес гораздо более эффективным. В Leroy Merlin, французском магазине товаров для дома, менеджеры проводили новые акции по пятницам, но по умолчанию использовали те же товары, что и на прошлой неделе, чтобы ускорить наступление своих выходных. В настоящее время фирма использует алгоритмы для получения прошлых данных о продажах и другой информации, которая может повлиять на продажи. Например, прогнозы погоды, для более эффективного использования места на полках. Это помогло компании сократить свои запасы на 8%, даже если продажи выросли на 2%, говорит Мануэль Дэви из компании Vekia, AI-стартапа, занимающегося разработкой программы.

AI и машинное обучение (термины, которые часто используются взаимозаменяемо) содержит в себе компьютеры, аккумулирующие огромные объемы данных, чтобы находить модели и делать прогнозы, не будучи явно запрограммированными для этой задачи. Большие объемы данных, более сложные алгоритмы и огромная вычислительная мощность предоставили AI большое влияние и огромные возможности. Результаты часто схожи с теми, что могла бы предоставить армия статистов с неограниченным временем и ресурсами, но они достигаются гораздо быстрее, дешевле и эффективнее.

Одним из главных преимуществом AI станет резкое снижение стоимости прогнозирования, говорит Аджай Агравал из Университета Торонто и соавтор новой книги “Машины предсказаний”. Точно так же, как электричество сделало освещение намного более доступным — данный уровень освещения сейчас стоит примерно в 400 раз дешевле, чем в 1800 году, так и AI сделает прогнозирование более доступным, надежным и широко используемым.

Компьютеры могли считывать текст и числа на протяжении десятилетий, но только недавно научились видеть, слышать и говорить. «AI — это универсальный термин, обозначающий «салатник» из разных сегментов и дисциплин», — говорит Фей-Фей Ли, директор AI Lab в Стэнфорде и руководитель подразделения облачных вычислений Google. Подразделы AI включают робототехнику, которая заменяет заводы и конвейер, и компьютерное зрение, используемое в приложениях от идентификации чего-либо или кого-либо на фотографии до технологии самостоятельного вождения автомобиля. По словам г-жи Ли, компьютерное зрение — это «убийца» AI, поскольку оно может применяться во многих ситуациях, однако, AI также улучшает свои способности в технологии распознавания речи. Он лежит в основе голосовых помощников на телефонах и домашних громкоговорителях, а также позволяет алгоритмам прослушивать звонки и воспринимать тон и контекст говорящего.

Технологические изменения


До сих пор основным выгодоприобретателем от технологий AI был технологический сектор. Большинство ведущих технологических компаний, таких как Google и Amazon на Западе, Alibaba и Baidu в Китае, не смогли бы стать такими крупными и успешными без AI, используемого для рекомендаций товаров, целевой рекламы и прогнозирования спроса. Amazon, например, широко использует AI для управления роботами на своих складах, оптимизации упаковки и доставки, для обнаружения контрафактных товаров, а также для работы своего голосового помощника — Alexa. Alibaba, китайский конкурент, также широко использует AI, например, в логистике; а его дочерняя компания по организации онлайн-платежей, Ant Financial, экспериментирует с распознаванием лиц для одобрения транзакций. Сандар Пичаи, глава Google, сказал, что AI окажет «более глубокое» влияние, чем электричество или огонь.

Руководители нетехнологических компаний из различных отраслей экономики начинают беспокоиться о том, что AI может убрать их с рынка и скупают перспективные технологические стартапы, с целью обеспечить свое лидирующее положение. По данным PitchBook, поставщика данных, в 2017 году компании по всему миру потратили около 21,8 млрд долларов на слияния и поглощения, связанные с AI, примерно в 26 раз больше, чем в 2015 году (см. Диаграмму). Стартапы без дохода привлекают своей стоимостью, которая составляют от 5 до 10 миллионов долларов за эксперта в технологии AI.

image

По мере того как AI выходит за пределы технологического сектора, он будет оказывать влияние на рост числа новых компаний, которые бросают вызов действующим. Это уже происходит в автомобильной промышленности, со стартапами беспилотных автомобилей и такими фирмами, как Uber. Это также изменит методы работы других компаний, трансформируя традиционные функции, такие как управление цепочками поставок, обслуживанием клиентов и набором персонала.

Курс на развитие данной технологии в будущем воодушевляет, но имеет свои риски. Около 85% компаний считают, что AI предоставит конкурентное преимущество, но только одна из двадцати компаний использует его сегодня, согласно отчету MIT Sloan Management Review и Boston Consulting Group. Крупные компании и промышленные предприятия, как например финансы, генерирующие много информации, часто занимают лидирующие позиции, в связи с чем создают свои собственные системы с улучшенным AI. Но многие фирмы предпочтут работать с растущей армией независимых поставщиков AI, включая облачных провайдеров, консультантов и стартапы.

Это не только корпоративная гонка, но и международная, особенно между Америкой и Китаем. У китайских фирм есть огромное преимущество, имеющее решающее значение, и заключающееся в том, что китайское правительство управляет обширной базой данных лиц, которые могут помочь в обучении алгоритмов распознавания лиц. В Китае конфиденциальность не так важна, как на Западе.

В будущем будет множество шансов принять неверное решение. Одним из трудных вопросов для компаний будет вопрос распределения во времени. Рой Бахат из Bloomberg Beta, фонда венчурного капитала, проводит параллель между сегодняшним днем ​​и первым бумом доткомов в конце 1990-х: «Компании стремятся понять, на что тратить деньги». Если они рано вкладывают огромные суммы в AI они рискуют сильно ограничить себя или платить большие суммы за бесполезные стартапы, как это делали многие в первые дни Интернета. Но если они ждут слишком долго, они могут технологически отстать от компаний быстро достигших успеха, а также от конкурентов, которые быстрее освоили технологии.

Кто-то, возможно, был введен в заблуждение красивыми сообщениями в СМИ, полагая, что AI — это волшебная палочка, которую можно установить так же легко, как часть программного обеспечения Microsoft, говорит Гаутам Шрофф из индийской фирмы Tata Consultancy Services. Системы AI требуют тщательной подготовки данных, тщательного мониторинга алгоритмов и большого количества настроек, чтобы принести пользу. Гурдип Сингх из Microsoft говорит о системах AI как о «сумасшедших ученых»: они могут легко выполнять работу, которую люди находят непостижимой их уму, например, обнаруживать крошечные недостатки в промышленных товарах или быстро классифицировать миллионы фотографий лиц, но у них возникают проблемы с вещами, которые людям кажутся легкими, такими как базовые рассуждения. Еще в 1956 году, когда ученые-исследователи провели свою первую встречу для обсуждения AI, они искали способ наполнить машины «человеческим» общим интеллектом, включая сложные рассуждения. Но это остается отдаленным стремлением.

Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта затрудняет отделение хайпа от действительности. В последнем квартале 2017 года публичные компании по всему миру упоминали AI и машинное обучение в своих отчетах о доходах более 700 раз, в семь раз чаще, чем за тот же период 2015 года (см. Диаграмму). Так много фирм спекулируют на способностях AI, при этом не предоставляя конкретных тому доказательств, в связи с этим кто-то должен запустить канал «an AI fake news», — говорит Том Сибел, ветеран Кремниевой долины.

image

Руководители компаний должны мыслить на годы вперед. В ближайшем будущем AI заменит привычные бизнес-процессы, такие как финансы, управление персоналом и обслуживание клиентов, считает Майкл Чуи из McKinsey Global Institute, аналитического консалтингового центра. Но со временем он также заменит целые отрасли промышленности, например, увеличив рост беспилотных транспортных средств или открытие совершенно новых лекарственных препаратов. В то время как у людей может быть предвзятое мнение по поводу конструкции промышленных изделий или сочетания лекарственных препаратов, которые возможно, будут приносить бóльшую пользу, алгоритмы с большей вероятностью смогут найти новые и приемлемые решения.

В частности, многие руководители скорее заинтересованы в сокращении затрат и ​​экономии труда, чем в более широких возможностях, которые может предложить AI, заявляет Джон Хейгел из Deloitte. Это, безусловно, отрицательно скажется на наемных работников, но, следовательно, и на бизнесе. «Если вы просто сократите расходы и не увеличите ценность для клиентов, вы выйдете из игры», — говорит он. Некоторые компании смогут в итоге не сокращать существующие рабочие места, но применять технологии, позволяющие избежать создания новых. А работники, которые сохранят свое рабочее место, с большей вероятностью будут чувствовать себя под покровительством своих работодателей. Некоторые фирмы уже используют AI, чтобы централизовать коммуникации своих работников, не нарушая законодательства. Такая практика будет распространяться, поднимая вопросы конфиденциальности.

Огромная проблема заключена в том, что AI создает эффект виртуальной воронки или «маховика», позволяя компаниям, которые его используют, работать более эффективно: генерировать больше данных, улучшать свои услуги, привлекать больше клиентов и предлагать более низкие цены. Это звучит прекрасно, но это также может привести к большей корпоративной концентрации и монопольному влиянию, как это уже произошло в технологическом секторе.
Реклама
AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

Подробнее

Комментарии 17

    +2
    Ни одна скоринговая программа ИИ ни одного банка никогда не дала бы кредит Цукербергу на создание facebook.
    Пришел студент и просит деньги на создание чего то такого, что позволяет удобно болтать с друзьями в рабочее время!
    И другая сторона — ИИ хорош для стабильной системы, иначе расходы на его переобучение и подгонку к новой ситуации превысят затраты на обучение тому же людей.
      0
      Почему нет? Студент Гарварда это с очень большой вероятностью вполне благонадежный заемщик. Собственно образовательные кредиты в Штатах иногда достигают сотен тысяч долларов и выдают их чуть ли не всем по очень простым правилам.
        0
        Возврат образовательных кредитов в США гарантирован государством, поэтому и низкая ставка и дают по очень простым правилам.
        На бизнес точно бы не дали — без залога, без истории, без зарплаты и т.д.
        0
        Вот тоже меня беспокоит, что ИИ рассуждает о людях с точки зрения больших чисел. Или всё таки это проблема модели? К примеру можно также выявлять по каким-то факторам будущий потенциал человека, но это крайне трудно и вряд ли кто-то этим будет заниматься
          0
          Есть подозрение что и живой человек не дал бы кредит Цукербергу. Таких молодых стартаперов с горящими глазами пруд пруди, а Цукерберг один.
          0
          Даешь стартап на основе «ИИ» для анализа стартапов на основе «ИИ»!

            +2
            Странно что систему анализа 50 микровыражений эмоций на лице до сих пор называют искусственным интеллектом. Как и многие другие похожие системы в прочем.
              +1
              Ничего странного, это выгодно практически всем — и разработчикам, и пользователям, потому что звучит громко, круто, совершенно непонятно. Благодаря этому, можно требовать больше денег, а если что не так, свалить все на компьютер, не беря на себя ни грамма ответственности. В проигрыше оказываются только те, кого эти системы оценивают, и кто хоть как-то отличается от того набора, на котором систему обучали, потому что ее «суждение» за пределами известного набора практически случайно.
              0

              Да, искусственный интеллект это хайп в духе нанотехнологий 2000-х. Тогда, я помню, знакомого отправили на конференцию по нанотехнологиям, рассказать про наноспутник. Это притом, что наноспутник это спутник весом меньше 1 тонны.


              С другой стороны такие примеры, как расшифровка мецицинской первичной информации: рентген, ультразвук, МРТ — вполне реальны и могут помочь поставить своевременный диагноз. Там где человеческий фактор может быть причиной фатальной ошибки, лучше не недооценивать помощь AI.

                0
                Как-то попадалась пара статей про использование ИИ в модной индустрии для оценки успешности коллекций, подборе одежды и аксессуаров и даже для дизайна самой одежды. Плюс интересный опыт сети магазинов H&M, в которой с помощью ИИ определяли ассортимент товаров и их раскладу для каждого из своих магазинов. Очень интересная картина получается. И данный подход может оставить большое количество людей без работы.
                  0
                  Не переоценивайте возможности нынешних ИИ и И их авторов. )
                  Все сегодняшние системы искуственного интеллекта основаны на статистике, если посмотрите НН то там знание data science эквивалентно знанию статистики + пары фреймворков python.
                  Для того, что бы обучить нынешний ИИ нужно набрать статистические данные — и то как покупают вашу новую коллекцию и то как не покупают и уходят к конкурентам. После провести анализ/обучение и система готова. Только к тому времени выходит новая коллекция.
                  Обратите внимание на то, что бренды выпускают их уже каждый месяц. А это означает специалиста по ИИ, и не одного, с его могучими серверами в списке постоянных расходов. И расклады еще для каждой страны и для каждого региона, а то и для каждого магазина разные, ведь мода она такая непредсказумая.

                  И никакой ИИ не в состоянии оценить, как будет продаваться еще не поступившая в продажу коллекция. Основанные на статистике современные системы ИИ этого делать не умеют никак.
                    0
                    Не спорю. Пока ИИ находится в зачаточном состоянии. Но это пока. А насчет удачного применения этой технологии в случае H&M — пруф — habr.com/ru/company/pochtoy/blog/428509
                    Из статьи видно, что там не только статистика (хотя в основе именно она), а еще и сканирование фешен инфопространства, чтобы отслеживать тенденции.
                  –4
                  Нетехнологические компании начинают масштабно использовать искусственный интеллект
                  Это говорит лишь об одном. Решения в этих компаниях массово принимают управленцы-дилетанты отказавшиеся от использования специалистов (от оплаты специалистов) в своих областях и мечтающие о распиле. Закончится все это деградацией этих компаний, которую мы сейчас и наблюдаем. Знания специалистов в собственных областях всегда надежнее и перспективнее отрывков знания получаемых искусственным (недо-)интеллектом. Но специалисты требуют к себе человеческого отношения (с чего бы это?), имеют свое мнение и вес. А файлы с результатами работы искусственного (недо-)интеллекта всегда можно просто удалить, забыть или отредактировать.
                    0
                    Опыт Сбербанка полностью доказывает неполноценность ИИ. После того как ИИ потерял 15 млрд. на совешенных операциях, почему-то возвращать эти деньги должен уже неискусственный интеллект.
                    Проблема в том, что ИИ пытаются внедрить в абсолютно любой сфере деятельности, не задумываясь о его недостках и не оценивая достоиства человеческого мозга. Его рассматривают только как средство снижения затрат на оплату персонала.
                    Считаю, что руководятлы поступили глупо, когда внедрили ИИ для операций на финансовых рынках, ведь финансовый рынок — это психология, а не просто математика. При всех преимуществах ИИ, его возможности ограничены и он не может рассуждать подобно человеку. Также глупо было бы внедрить ИИ в таких профессиональных сферах, как медицина, педагогика, управление автомобилем и юриспруденция.
                      0
                      Думаю основная проблема заключается в странной современной корпоративной привычке не проводить какую либо финансовую оценку новых разработок перед внедрением или хотя бы после внедрения. И на эту реальную проблему удачно лег хайп ИИ и полное непонимание руководителей что же это такое.
                        0
                        Также глупо было бы внедрить ИИ в таких профессиональных сферах, как медицина, педагогика, управление автомобилем и юриспруденция.
                        Это смотря как внедрять. То же распознавание образов может хорошо послужить много где, а вот, например использовать NLP для вынесения вердиктов на основе предоставленных спорящими сторонами документов в суде было бы, мягко говоря, странно ).
                      –1
                      Блокчейн мы уже внедрили, переходим к внедрению ИИ.

                      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                      Самое читаемое