Правила пионеров

Что делать компании, чтобы реализовать потенциал искусственного интеллекта

ФОТО: © Depositphotos.com/Ostapius

Среди большого числа компаний, инвестирующих в искусственный интеллект (ИИ), есть одна эксклюзивная группа – те, которые на самом деле генерируют из этого ценность. Между тем в опросе более 2500 руководителей, проведенном в рамках нового исследования MIT Sloan Management Review, BCG Gamma и BCG Henderson Institute, семь из десяти компаний сообщили о минимальных или нулевых выгодах от своих ИИ-инициатив.

Почему некоторые усилия оказываются успешными, но гораздо больше неудачных? Это важный вопрос, ведь девять из десяти респондентов согласились, что ИИ все же представляет собой возможность для бизнеса. Но почти половина – 45% – считают, что в его развитии есть определенные риски.

BCG анализирует, что объединяет лидеров ИИ между собой.

Интеграция с бизнес-стратегией

ИИ часто рассматривается исключительно с технологической точки зрения, что неудивительно, поскольку его возможности опираются на технические инновации и постоянно совершенствуются с их помощью. Поэтому во многих компаниях усилия ИИ сосредоточены только в IT-программах. Но успешные игроки рассматривают ИИ как основную часть своей бизнес-стратегии и уделяют ему должное внимание по всей организации, эффективно распределяя таланты и ресурсы. Лидеры спрашивают: каковы наши бизнес-цели и как ИИ может помочь нам в их достижении? Такой подход позволяет им расширить сферу применения дальше обыденных автоматизации и экономии затрат.

Рассмотрим, например, опыт Deutsche Bank. Для одного потребительского кредитного продукта в Германии банк использует ИИ в принятии решения о том, следует ли продлевать кредит, в реальном времени, то есть не после того, как клиент подает онлайн-заявку, а когда он заполняет форму. Это важное различие, потому что в Германии кредитный рейтинг физического лица падает при подаче заявки на кредит и дальнейшем отказе. В течение восьми месяцев после запуска услуги выдача кредитов на этот конкретный продукт увеличилась в 10–15 раз. Для Deutsche Bank реальная отдача – это возможность привлечь клиентов, которые в более традиционном процессе изначально не подали бы заявку.

Приоритет роста выручки

В то время как некоторые компании обращаются к ИИ за преимуществами, связанными с сокращением затрат и производительностью, наиболее успешные организации в 2 раза чаще концентрируются на применении ИИ в росте доходов, а не на экономии средств. Безусловно, акцент на сокращении затрат и производительности может помочь добиться некоторых ранних побед и подогреть энтузиазм. Но увеличение доходов, вероятно, станет особенно мощным катализатором для углубленного внедрения ИИ в бизнес.

Ставка на большие проекты

Анализ показывает, что 50% компаний, которые инвестируют в проекты ИИ с более высоким риском, извлекают из этого ценность. Среди тех, кто инвестирует в основном в проекты с низким уровнем риска, рост отметили только 23%.

 

Более того, готовность идти на риск увеличивается с уровнем зрелости организации в сфере ИИ. Исследование разделило респондентов на четыре подгруппы. «Пионеры» (составляющие 20% опрошенных) – это организации, которые понимают и внедрили ИИ. «Исследователи» (30%) демонстрируют знания о нем, но не раскрывают их за пределами пилотной стадии. «Экспериментаторы» (18%) пробуют или применяют ИИ без глубокого понимания. «Пассивные» (32%) не внедрили ИИ. Среди «пионеров» 29% охарактеризовали свои проекты как рискованные. Эта цифра снижается до 15% для «исследователей» и до 11% для «экспериментаторов».

Это не означает, что стоит идти только дорогой высокого риска. Баланс имеет решающее значение. Компании должны выделить несколько крупных проектов с потенциально большой окупаемостью, но также выбрать инициативы, от которых выгоды пусть и меньшие, но точно и скоро появятся. «Мы такое не игнорируем, – говорит Ранджит Банерджи, глобальный президент по решениям в области управления лекарственными препаратами медицинской Becton, Dickinson and Company. – Особенно быстрые победы, которых можно добиться при очень низкой дополнительной сложности или ресурсоемкости».

Баланс производства и потребления

Максимальное использование ИИ требует командных усилий. Хорошее правило: 10% – в алгоритмах, 20% – в технологиях и 70% – в трансформации бизнес-процессов. Компании, которые сосредоточены исключительно на производстве ИИ – внедрении данных, технологий и инструментов для создания решений – извлекают меньше выгоды, чем те, что обеспечивают потребление или использование ИИ. Важно объединить техническую и деловую стороны, чтобы лучше понять, какие решения необходимы, какие возможны и как создать удобство использования, функциональность.

«Проектирование для потребления часто означает, что людям, чья работа затронута, должна не только понравиться идея. Они должны быть готовы предоставить обратную связь и протестировать несколько версий», – говорит Майкл Мэй, руководитель отдела аналитики и мониторинга технологий в Siemens, крупнейшей в Европе промышленно-производственной компании. Чтобы задействовать этот совместный многофункциональный подход, группа Мэй управляет лабораторией ИИ, которая на неделю выводит людей из их повседневных обязанностей для работы с дата-аналитиками над прототипными решениями. Siemens также проводит ежегодную внутреннюю конференцию по ИИ для 400 сотрудников. «Мы показываем, что делаем, и выделяем некоторые проекты, чтобы помочь людям почувствовать, что сделано», – добавляет Мэй.

Инвестиции в таланты

Почти все респонденты заявили, что сталкиваются с нехваткой ИИ-талантов. Анализ опроса показывает, что наилучшим решением проблемы является сочетание найма новых талантов, развития навыков ИИ в существующей рабочей силе и поиска внешних экспертов. Почти две трети (65%) организаций, инвестирующих по всем трем направлениям, ощутили положительный эффект для бизнеса. Кроме того, компании, вкладывающие в многочисленные инициативы по талантам (такие как рекрутинг, переподготовка кадров и обучение), с вероятностью в 3 раза больше увидят результат, чем те, у кого таких программ нет.

Лидеры рассматривают ИИ как главную инициативу по трансформации бизнеса. Они с радостью внедряют гибкие методологии и новые способы работы, способствующие интерактивному, межфункциональному сотрудничеству. Например, объединяют дата-аналитика, бизнес-менеджера, технаря и даже ответственных за вспомогательные функции вроде финансов и юриспруденции. Передовые компании также инвестируют в надежное управление данными и платформы данных, гарантируя качество и доступность того, что питает ИИ.

: Если вы обнаружили ошибку или опечатку, выделите фрагмент текста с ошибкой и нажмите CTRL+Enter
3623 просмотров
Поделиться этой публикацией в соцсетях:
Об авторе:
Загрузка...
2 апреля родились
Именинников сегодня нет
Самые Интересные

Орфографическая ошибка в тексте:

Отмена Отправить