Аша Саксена – Потенциал ИИ в бизнесе. Стратегическое применение искусственного интеллекта и Big Data (страница 2)

Например, генеральный директор компании Virgin Ричард Брэнсон сказал просто: „Я хочу реализовать все это множество проектов по ИИ за следующие пять лет. Вы, ребята, должны это сделать“, –  и это поручение не оспаривается. Но в других компаниях случается, что генеральный директор придерживается стратегии, основанной на данных, а вот четыре других руководителя, или четыре остальных подразделения, или совет директоров имеют иные приоритеты».

Я знаю ответ на вопрос Кэмерона. В этой книге я поставила цель не просто подтвердить общепринятые представления о больших данных и ИИ. Я хотела найти способ объединить интересы лидеров бизнеса и обработки данных на широком, практическом и межкультурном уровне, не прибегая к чрезмерным упрощениям. Стремилась найти модель, говорящую за себя и помогающую каждому сразу визуализировать концепцию, как иерархия потребностей Маслоу[3]. Еще важнее, что это дало бы четкий план –  «четырехэтапный процесс», если хотите, –  для превращения ИИ в практическую реальность.

К этой схеме мы обратимся позже в главах 7 и 8

Для начала я решила создать собственную, ориентированную на ИИ, версию классического инструмента «шаблон бизнес-модели». Как и оригинал, моя версия давала визуальное представление о строительных блоках, необходимых для планирования и измерения успешной стратегии (включая потенциальные компромиссы) с использованием ИИ, машинного обучения или предиктивной аналитики. Ее цель –  определять стратегию, я надеюсь, очевидную для всех.

Сделав это смелое заявление, я приглашаю вас продолжить чтение и разобраться, как ИИ и большие данные помогут достичь целей, которые вы раньше и представить себе не могли.

Мой путь

Я начала путешествие в мир данных около двадцати пяти лет назад. После работы в должности инженера по информатике я стала технологическим предпринимателем, создала крупную консалтинговую фирму по управлению данными, компанию по продажам через интернет и фирму по разработке программного обеспечения для медицинской аналитики. Под эгидой CXO Coaching, CEO Coaching International и WLDA я консультировала бизнес-руководителей, стремящихся разобраться в непонятных технологиях.

Стоит сказать, что меня всегда приводили в восторг данные, компьютерные технологии и математика. В начале карьеры консультанта я заметила, что многие компании уделяли внимание построению реляционных баз данных – структурированным данным. Они говорили: «Давайте все перенесем в хранилище данных, так мы сможем создавать понятные отчеты». Сейчас разговор радикально изменился. Революция в области больших данных позволила нам использовать и обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные, и благодаря этому лучше понимать клиентов, окружающую среду и многое другое.

Для бизнеса вопрос использования данных особенно обострился из-за «трех V» больших данных, которые мы рассмотрим в главе 2. Один только объем данных (volume) увеличился в геометрической прогрессии, перейдя отметку в петабайт³. Благодаря все более быстрым процессорам и соединениям скорость обработки данных (velocity) теперь приближается к показателям, обеспечивающим доступ к результатам в режиме реального времени. Третья «V» – разнообразие (variety)– самая сложная из всех. Сегодня мы имеем дело преимущественно с неструктурированными данными: диалоги, изображения, аудио, видео. Традиционные методы здесь не справляются. Поэтому неудивительно, что бизнесмены зачастую не видят ценности (value –  четвертая «V») в больших данных.

Гораздо позже, когда моя карьера перешла от науки данных к миру бизнеса, я стала замечать нечто важное. Выйдя за пределы научного круга, я обнаружила, что руководители бизнеса и управленцы знают, что данные им необходимы, но не понимают, где их взять и что делать с уже имеющимися. (Честно сказать, специалисты по данным часто сталкиваются с противоположной проблемой. Они умеют работать с данными, но не всегда видят их бизнес-потенциал.)

Правда в том, что многие, если не большинство руководителей уже обладают данными, которые позволили бы им достичь впечатляющих успехов. Проблема в том, что они не знают, как найти или использовать их. В этой книге я покажу, что единственный способ эффективно найти, собрать и задействовать большие данные –  это использовать искусственный интеллект, или ИИ. Это цифровые технологи, которые имитируют способности человеческого мозга решать проблемы и принимать решения, выявляя закономерности и выполняя рутинные задачи гораздо точнее и быстрее, чем это доступно человеку. Фактор искусственного интеллекта не является исключительной прерогативой крупных и влиятельных компаний; вы тоже можете его использовать.

Из многочисленных заблуждений об ИИ и смежных технологиях самым пагубным является представление, что их могут использовать только огромные, сложно устроенные организации и что их применение в некотором роде неэтично или безответственно. СМИ постоянно муссируют образ сложных технологий, доминирующих в области больших данных, вызывая у рядовых бизнес-руководителей чувство безнадежности. Между тем на момент написания этой книги «большая тройка» в мире технологических компаний (Google, Facebook[4], Amazon) лидирует по доходам от цифровой рекламы благодаря использованию ИИ и данных о пользователях для предсказания их поведения. Однако дальнейшее доминирование этих компаний никоим образом не гарантировано, поскольку опасения по поводу конфиденциальности использования ими персональных данных могут оказать негативное влияние на бизнес⁴. Такие мрачные новости отвлекают нас от факта существования и других компаний, использующих поведенческую и предиктивную аналитику и делающих это более ответственно и устойчиво.

Почему важны данные и ИИ

Эта книга о вас и вашем бизнесе, а также о скрытом потенциале ваших данных. Как и «Окленд Атлетикс», вы боретесь с огромными, кажущимися непреодолимыми внутренними и внешними ограничениями. Но, как и у Билли Бина, у вас есть потенциальный доступ к данным, которые могут указать на новые возможности. (Возможно даже, вы уже располагаете данными, но не знаете, что с ними делать.) В отличие от мира в 2002 году, вы обладаете гораздо более обширным доступом к ИИ и другим инструментам, которые могут по-новому и с более значимым эффектом использовать большие данные, чтобы вывести ваш бизнес на новый уровень успеха. Эти технологии могут показаться странными и незнакомыми, но от вас требуется только решение использовать эти инструменты с умом.

Вполне возможно, у ваших коллег сложилось впечатление, что ИИ –  это нечто странное и таинственное. Поэтому проведите такой эксперимент. Спросите, использовали ли они сегодня искусственный интеллект. Скорее всего, на вас посмотрят с удивлением и ответят «нет». Копнув глубже, вы наверняка обнаружите, что собеседники вообще мало сведущи в теме. Они слышали об ИИ из фильмов или по телевизору. Для них ИИ существует, но в действительности не влияет на повседневную жизнь. Возможно, вы и сами разделяете это весьма далекое от истины убеждение.

Если на вашем смартфоне есть приложение банка, вы используете ИИ. Именно он защищает вашу учетную запись от подозрительной активности, использует камеру телефона для обработки чека и рекомендует варианты расходов и инвестиций на основе вашей активности и предпочтений. Совершая покупки онлайн, вы пользуетесь ИИ, который рекомендует товары и варианты, соответствующие истории просмотров и покупок. Используя приложение для онлайн-знакомств, вы доверяете ИИ обработку данных профиля для выбора подходящего кандидата. Помимо этого, современное здравоохранение все больше полагается на ИИ, который анализирует закономерности в данных из часто фрагментированных ресурсов, чтобы быстрее предоставлять врачам и пациентам четкую информацию. Сегодня даже некоторые компании по страхованию автомобилей используют ИИ для отслеживания и поощрения безопасного вождения. Одним словом, ИИ есть везде.

Вы не только используете его по несколько раз в день, каждый день, но применяете – извлекая выгоду – основные компоненты ИИ, включая большие данные, облачные сервисы, умные гаджеты и многое другое. Эта книга рассказывает обо всех возможностях, уже ставших неотъемлемой и даже существенной частью нашей жизни, замечаем мы это или нет. Точно так же, как эти технологии помогают отдельным потребителям, они способны приумножить успех компаний, которые правильно применяют их. Эта книга –  дорожная карта такого роста.

Сопротивление искусственному интеллекту казалось вполне объяснимым в прошлом, но сегодня компании просто не могут игнорировать большие данные и ИИ. Сегодня эти технологии являются совершенно необходимым компонентом роста, несмотря на то что СМИ описывают их иначе. Даже сейчас средства массовой информации не отказываются от чрезмерной сенсационности, как в случае с Replika⁵ – чат-ботом на основе ИИ, позволяющим пользователям создавать виртуального друга. Некоторые говорили о его пользе: например, ограниченные в правах люди могли свободно выражать здесь свое мнение; другие высказывались об опасениях по поводу этики и неприкосновенности частной жизни⁶. Совсем недавно СМИ с тревогой обсуждали эту тему, ссылаясь на все более частое использование ИИ и распознавания лиц в репрессивных политических целях⁷.