Оглавление
Томас Дэвенпорт. Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности
Предисловие
1. Искусственный интеллект вступает в эпоху зрелости. Медленно
Постепенный переход к когнитивным технологиям
Что мы называем искусственным интеллектом и когнитивными технологиями?
ИИ в сообществе поставщиков технологий
Что вас ждет в этой книге
2. ИИ на предприятии
Обоснование необходимости применения когнитивных технологий в бизнесе
Сколько отраслей, столько и функций
Почему только крупные компании и технологические стартапы?
Уже не разведка, но еще не глубокое погружение
С какими трудностями сталкиваются компании
3. Что сегодня делают компании?
Обзор когнитивных проектов
Три типа возможностей ИИ
Сочетание категорий
Как стать когнитивной корпорацией
Создание пилотных или тестовых проектов
Когнитивная компания будущего
4. Какова ваша когнитивная стратегия?
Стратегическое воздействие когнитивных технологий
Внутренние или внешние цели?
Разработка новых продуктов и услуг и улучшение существующих
Новые бизнес-модели
Почему существующие бизнес-модели выживают, несмотря на появление ИИ
Задачи и процессы когнитивной стратегии
Контент-стратегия
Кадровая стратегия
Стратегия партнерств и приобретений
Стратегия амбиций
Государственные стратегии ИИ
Стратегическое развитие
5. Задачи, организационные структуры и бизнес-процессы ИИ
Создание детализированных моделей прогнозирования и классификации
Выполнение структурированных цифровых задач
Управление информацией
Понимание человеческой речи и текста
Планирование и оптимизация операционной деятельности
Восприятие и распознавание изображений
Применение в бизнес-процессах
Целенаправленное и беспилотное перемещение по миру
Оценка человеческих эмоций
Необходимость разработки архитектуры процессов или (ре)инжиниринга
6. Профессии и квалификации в мире умных машин
Масштабная автоматизация
Масштабное совершенствование процессов
Переход к совершенствованию процессов – или автоматизации
7. Технические подходы к когнитивным технологиям
Технологические трудности
Разработка технологической стратегии для ИИ
Внедрение когнитивных компетенций, предоставляемых поставщиками программного обеспечения для обработки транзакций
Роботизированная автоматизация процессов как стратегия начального уровня
Внедрение крупной когнитивной платформы при помощи поставщика технологий
Внедрение технологий разных поставщиков и решений с открытым кодом
Подготовка данных
Использование внешних данных
8. Управление организационными, социальными и моральными последствиями внедрения ИИ
Проблемы Facebook с ИИ
Объективность ИИ и алгоритмическая предвзятость
Прозрачность и объясняемость ИИ
Конфиденциальность и защита данных
Доверие и раскрытие информации в сфере ИИ
Утрата человеческих знаний и навыков
Стратегии управления изменениями в компаниях
Чему можно поучиться у государственных и частных организаций
Резюме и выводы
Отрывок из книги
Я давно интересуюсь искусственным интеллектом. В 1986 г. я возглавлял исследовательский центр по управлению технологиями PRISM (Центр партнерских исследований в области управления информационными системами). Работая в тесном сотрудничестве с ныне покойным профессором Массачусетского технологического института и гуру реинжиниринга бизнес-процессов Майклом Хаммером, в тот год мы исследовали множество тем, но одна из них заинтересовала меня особенно. Она называлась «Экспертные системы: перспективы и раннее развитие» и затрагивала быстрорастущую область искусственного интеллекта (ИИ) – так раньше называли сегодняшние когнитивные технологии. Экспертные системы были технологией ИИ, которая волновала бизнес в то время в наибольшей степени.
У PRISM было около 50 крупных корпоративных спонсоров, многие из которых тестировали пилотные версии экспертных систем. Казалось, технология вот-вот расцветет. Тогда я работал в районе Кендалл-сквер в Кембридже, Массачусетс, и там только и разговоров было, что об ИИ. Моя компания Index Systems преимущественно оказывала консалтинговые услуги, однако мы только что запустили стартап Applied Expert Systems (Apex), чтобы разработать экспертную систему для финансового планирования. Рядом с нами работала открытая MIT Лаборатория информатики и ИИ (CSAIL), которая существует и сегодня. На той же улице находилась штаб-квартира компании Symbolics – пионера в создании специализированных лисп-машин (лисп – язык программирования, хорошо подходящий для применения в сфере ИИ). Хоть это и не относится к делу, я помню, как 15 марта 1985 г. прочитал, что Symbolics только что зарегистрировала первый интернет-домен – Symbolics.com.
.....
На основании этого можно сделать вывод о существовании еще одной сложности в использовании ИИ на предприятиях: дело в том, что технологий ИИ достаточно много и большинство из них можно применять несколькими способами, приспосабливая для выполнения различных функций. Комбинации технологий и функций достаточно сложны – настолько, что исследователь ИИ Крис Хэммонд даже предложил «периодическую систему» ИИ[12]. Далее приведена таблица, в которой перечисляются семь ключевых технологий, дается краткое описание каждой из них, а также называются сферы их применения и типичные функции.
Я также опишу, насколько распространена каждая из технологий в мире бизнеса. Я работаю со многими компаниями и прежде всего являюсь профессором в бизнес-школе, но также занимаю должность старшего советника по стратегии и аналитике в Deloitte, что предполагает оказание консалтинговых услуг по вопросам искусственного интеллекта. В 2017 г. я помог подготовить и проанализировать опрос, в котором приняли участие 250 американских работников руководящего звена, осведомленных о когнитивных технологиях, то есть работающих в организациях, активно использующих такие технологии, и понимающих принципы их применения. В первую очередь участников опроса спрашивали, какие технологии используются в их компаниях.
.....
