Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии: преимущества и вызовы

Искусственный интеллект для реального мира

В 2013 ГОДУ ОНКОЛОГИЧЕСКИЙ ЦЕНТР АНДЕРСОНА при Техасском университете запустил фантастически прорывной проект, целью которого были диагностика и планирование лечения определенных форм рака с использованием когнитивной системы IBM Watson. Но в 2017 году проект был приостановлен после того, как расходы превысили $62 млн, а система все еще не была запущена для пациентов. Параллельно этому ИТ-группа онкологического центра экспериментировала с когнитивными технологиями в рамках менее амбициозных проектов, таких как выработка рекомендаций по отелям и ресторанам для семей пациентов, определение того, кому из пациентов нужна помощь с оплатой счетов, и решение проблем ИТ-персонала. Результаты этих проектов были впечатляющими: новые системы повысили удовлетворенность пациентов, улучшили финансовые показатели и сократили время, затрачиваемое на утомительный ввод данных менеджерами больниц. Несмотря на неудачу с прорывом, Центр Андерсона остается приверженцем использования когнитивных технологий  иначе говоря, искусственного интеллекта следующего поколения  для лечения рака и в настоящее время разрабатывает целый ряд новых проектов в своем центре когнитивных вычислений.

Разницу между этими двумя подходами  сказочным прорывом и решением текущих проблем  должен осознавать каждый, кто планирует инициативы с привлечением ИИ. Наш опрос 250 руководителей, знакомых с когнитивными технологиями, показывает: три четверти из них уверены в том, что ИИ преобразит их бизнесы в течение трех лет. Тем не менее наше исследование 152 проектов различных компаний показало иное: журавли в небе (фантастические успехи)  птицы крайне редкие, зато синицы в руках (успешные проекты по улучшению текущих бизнес-процессов) встречаются сплошь и рядом. Это неудивительно  именно так развивалось подавляющее большинство новых технологий. Но ажиотаж вокруг искусственного интеллекта был особенно сильным, и многие организации соблазнились им.

В этой статье мы рассмотрим различные категории ИИ и дадим рекомендации компаниям, как наращивать свои когнитивные способности в ближайшие несколько лет для достижения бизнес-целей.

Книги серии

230 стр. 5 иллюстраций
16+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Переговоры

260 стр. 57 иллюстраций

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Переосмысление роли HR

190 стр. 19 иллюстраций
16+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Трансформация бизнес-модели

350 стр. 21 иллюстрация
12+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR), Гэри Хэмел, Джон П. Коттер, Дэвид Нортон, Дэниел Гоулман, К. К. Прахалад, Клейтон Кристенсен, Майкл Овердорф, Майкл Портер, Питер Друкер, Роберт Каплан, Розабет Кантер, Теодор Левитт, Томас Дэвенпорт Управление бизнесом

250 стр. 12 иллюстраций
16+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Корпоративная культура

240 стр. 34 иллюстрации
16+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Продажи

220 стр. 31 иллюстрация

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии

320 стр. 34 иллюстрации
16+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Менеджмент. Главные идеи

320 стр. 38 иллюстраций

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR), Анетт Майкс, Банси Нагджи, Борис Гройсберг, Гэри Нилсон, Гэри Хэмел, Дерек ван Бивер, Джефф Тафф, Джон Коттер, Дэниел Гоулман, К. К. Прахалад, Карла Мартин, Кен Банта, Клаудио Фернандес-Араос, Клейтон Кристенсен, Клэр Лав, Майкл Слинд, Марк Джонсон, Мартин Ривз, Мэтью Олсон, Роберт С. Каплан, Сет Верри, Стивен Гарроу, Филипп Тиллманнс, Хеннинг Кагерманн, Элизабет Пауэрс Управление компанией

Три типа ИИ

Оставим в стороне технологические аспекты ИИ и взглянем на него через призму бизнес-возможностей. С этой позиции просматриваются три важные потребности компаний, которые он может удовлетворить: автоматизация бизнес-процессов, глубокое понимание аналитических данных и взаимодействие с клиентами и сотрудниками. (Подробнее см. врезку «Типы когнитивных проектов».)

Типы когнитивных проектов

Мы изучили 152 проекта, основанные на когнитивных технологиях, и обнаружили, что они подразделяются на три категории.

Автоматизация процессов

Из 152 проектов, которые мы исследовали, наиболее распространенным типом была автоматизация цифровых и физических задач  как правило, финансовых и административных операций  с использованием RPA (роботизированной автоматизации процессов). Эта современная технология роботизации процессов является более продвинутым инструментом, чем предыдущее поколение систем автоматизации, поскольку «роботы» (то есть программный код на сервере) действуют подобно человеку, получающему и обрабатывающему информацию из нескольких ИТ-систем. Вот примеры некоторых задач, которые решает RPA:

Like this post? Please share to your friends: