Обилие отстающих в ИИ свидетельствует о стремительном развитии сектора

Deloitte опубликовала пятое издание исследовательского отчета «Состояние ИИ на предприятии», в котором более 2600 топ-менеджеров по всему миру опросили о том, как их компании развертывают и масштабируют проекты искусственного интеллекта (ИИ).

Отчет показал, что ИИ продолжает становится незаменимым для бизнеса: 94% руководителей согласны с тем, что ИИ имеет решающее значение для успеха в течение следующих пяти лет. Но некоторым из них конкретные результаты на сегодняшний день кажутся неудовлетворительными.

79 % респондентов сообщили о полномасштабном развертывании трех и более типов приложений ИИ, что существенно больше, чем в прошлом году, когда их было 62 %. Но процент организаций из категории «отстающих» — тех, кто развернул большое количество проектов ИИ, но показал низкие результаты — вырос с 17% в прошлом году до 22% в этом году.

На первый взгляд это может ощущаться как некое внутреннее противоречие, но, по словам исполнительного директора Global Deloitte AI Institute, в этом нет ничего удивительного. Что по настоящему удивительно, так это то, как быстро меняется ландшафт ИИ. Сама компания Deloitte публиковала свой профильный отчёт раз в два года, теперь же он создается ежегодно.

Пространство ИИ теперь развивается чрезвычайно быстро. Тот факт, что многие компании не достигают результатов своих инвестиций в ИИ, говорит о том, насколько быстро внедряется технология. Достаточные инвестиции в ИИ однозначно есть, но в исследованиях и приложениях ИИ происходит так много всего, что многие из них не могут идти в ногу со временем — проще говоря, обеспечивать получение прибыли.

Чтобы эффективно стимулировать трансформацию ИИ на предприятии, в отчете Deloitte основное внимание уделяется четырем ключевым действиям, которые могут оперативно обеспечить рост конкретной пользы от искусственного интеллекта.

Во-первых, необходимы инвестиции в культуру и лидерство. Искусственный интеллект — это не то, что можно поручить ИТ-отделам или бэкэнд-командам. Это может оказать реальное влияние на ваш основной бизнес, может создать новые возможности для получения дохода, новые идеи для продуктов, которых раньше просто не существовало — поэтому нужны отдельные профессионалы.

В большинстве организаций этого еще не произошло. Согласно отчету, хотя 43% респондентов сообщают о назначении лидера, ответственного за эффективное сотрудничество людей и ИИ, конкретные действия отстают.

Согласно отчету Deloitte, высокоэффективные организации «значительно чаще внедряют дополнительные передовые операционные методы». К ним относится отслеживание рентабельности развернутых моделей и приложений. Так поступают 86% высокодоходных предприятий по сравнению с 71% низкодоходных организаций.

Организации с высокими результатами также с большей вероятностью будут иметь задокументированный процесс управления и качества данных, помещаемых в модели ИИ, следовать документированным процедурам MLops и стратегии публикации жизненного цикла модели ИИ, использовать общую и согласованную платформу для разработки моделей ИИ и приложений. Также они применяют процесс и структуру управления качеством и рисками ИИ для оценки предвзятости модели ИИ и других рисков до того, как модели будут запущены в производство.

Результаты особенно актуальны, отмечается в отчете, учитывая, что явное большинство (60%) респондентов считают решения ИИ стратегически «очень важными» для успеха их организаций, в том числе более 55% респондентов из организаций с низкими результатами.

Отчет Deloitte показал, что организациям необходимо планировать инвестиции в технологии ИИ и таланты в тандеме, понимая, что как человеческий талант, так и технологии, основанные на ИИ, имеют определенные наборы навыков.

В документе говорится, что способность организации создавать дифференцированные инструменты и приложения с помощью ИИ по-прежнему в значительной степени зависит от талантов, которые она может привлечь. Руководителю не обязательно знать, что такое диффузионная модель, но ему необходимо иметь общее представление о том, что такое ИИ. А в целом базовое обучение должно предоставляться каждому сотруднику. Затем организациям необходимо обеспечить обучение на основе ролей, чтобы специалист по данным, который поддерживает, например, маркетинговую команду, понимал конкретные вопросы, необходимые для оценки поставщика.

Наконец, организациям необходимо предоставить механизмы управления, поэтому от сотрудников не ожидается, что они будут знать всё обо всех инструментах ИИ. 

Наконец, в отчете Deloitte содержится предупреждение о том, что по мере роста инвестиций в ИИ, компании в конечном итоге охватывают все более широкий спектр вариантов использования. Организации должны быть разборчивы в выборе бизнес-процессов, поскольку выбор, который они делают сейчас, может определить курс того, как быстро они достигнут успешных результатов и наберут обороты.

Создание ИИ ради самого ИИ никогда не было хорошей идеей — считают в Deloitte. Компании иногда начинают покупать некоторые из этих инструментов или настраивают центр передового опыта по обработке и анализу данных, не имея четкого пути к получению ценности — будь то развертывание его в неправильной функции или ненадлежащий уровень мышления — и на самом деле это может создать фальстарт и повлиять на конечную цель.

При этом в Deloitte сохраняют оптимизм. Там видят большой потенциал в организациях, которые в настоящее время не достигают результатов в своих проектах в области ИИ. Со временем неуспевающие смогут подключиться к экосистеме, извлечь уроки из лучших практик и получить больше пользы — считают эксперты.