Бизнес наращивает инвестиции в технологии искусственного интеллекта (ИИ). В 2020 году 24% организаций из разных стран увеличили инвестиции в ИИ-решения, а 42% сохраняли их в прежнем объеме, по данным международной Gartner. Объем рынка решений ИИ, включая программное обеспечение, оборудование и услуги, по итогам прошлого года вырос на 12% по сравнению с 2019-м и составил более $156 млрд, по оценкам международной IDC.
На ноябрь 2021 года общемировой прирост решений на базе ИИ составляет более 20%, отмечают аналитики Gartner. Особенно активно развиваются сегменты виртуальных помощников, беспилотных автомобилей и цифровых рабочих мест, уточняет генеральный директор компании «SAS Россия/СНГ» Александр Тихонов.
Основной рост применения ИИ последние два года наблюдается в b2c-сегменте, во взаимодействии бизнеса с конечным потребителем, отмечает исполнительный директор практики технологического
консалтинга PwC в России Артем Семенихин. Миллионы людей по всему миру, например, используют разговорный ИИ — чат-ботов и цифровых помощников (Siri, Google Assistant, «Алиса», «Олег»). Практически на каждой площадке e-commerce внедрены рекомендательные алгоритмы для анализа большого массива данных о посетителях и их предпочтениях.
В России сфера применения решений на основе ИИ также широка — от чат-ботов до проектов «умных» городов. По данным опроса ВЦИОМа, наиболее востребованные решения на базе ИИ в России — виртуальные помощники (54%), машинное обучение для работы с большими данными (33%) и системы рекомендаций для клиентов (23%).
Наиболее активно внедряют решения на базе ИИ банки, телеком-компании, ретейл, нефтегазовый и промышленный секторы. В ИИ-проекты вкладываются компании с хорошим финансовым положением — те, что в текущих экономических условиях не борются за выживание, а занимаются развитием, говорит руководитель лаборатории по AI и big data компании «Норбит» (группа «Ланит») Дмитрий Демидов.
Главные задачи ИИ-проектов заключаются в оптимизации затрат, увеличении выручки, сохранении клиентской базы и минимизации рисков, отмечает Александр Тихонов: «Речь идет в том числе об операционных процессах, включая сегментацию клиентской базы и расчет склонности клиента принять то или иное маркетинговое предложение с учетом контекста общения». Кроме того, ИИ все чаще, по его словам, задействуют в решении задач, связанных с ESG-повесткой.
Типовые процессы, требующие большого количества одинаковых и относительно простых операций, в большинстве отраслей в ближайшее время начнут выполнять ИИ-модели, считает Дмитрий Демидов.
Ощутимые эффекты
ИИ-решения способны повысить эффективность работы бухгалтерии, юридического отдела, HR или Service Desk. Виртуальные помощники, например, за счет автоматизации обработки запросов повышают скорость закрытия обращений и, как следствие, улучшают клиентский опыт.
Наиболее яркий эффект технологии ИИ дают в электронной коммерции, отмечает Дмитрий Демидов: «Рекомендательные модели добавляют до 10% выручки интернет-магазинам, причем чем выше обороты компании, тем заметнее эффект».
В ретейле ИИ позволяет оптимизировать ценообразование, повысить эффективность рекламных кампаний. Здесь эффект выражается в росте выручки, увеличении средней суммы чека, частоте покупок, лояльности клиентов, отмечает Александр Тихонов. Также ИИ применяют в области оптимизации логистики, выкладки товаров. В промышленности технологии позволяют в том числе оптимизировать технический процесс, обеспечение промышленной безопасности, проверку качества продукции.
ИИ является более сложным типом автоматизации менее структурированных бизнес-процессов, говорит Артем Семенихин. Наблюдаемые эффекты измеряются в виде показателей NPS (Net Promoter Score), коэффициентов конверсии продаж, сокращения трудозатрат на обработку обращений от пользователей. В зависимости от типа эффекта и базового уровня выигрыш, по оценке PwC, может быть от 1–2% до десятков процентов.
По данным исследования «Сбера», искусственный интеллект позволяет в разы повысить эффективность процессов в различных отраслях экономики. В частности, использование ИИ для контроля качества продукции в промышленности позволяет сократить количество ошибок и повысить точность выявления дефектов до 99%. В предиктивном обслуживании транспорта ИИ снижает затраты на обслуживание до 25% за счет минимизации простоев и максимизации производительности.
Косвенный эффект от внедрения ИИ — возможность посмотреть на бизнес-процессы, оценить качество данных и организацию работы в целом, обращает внимание Дмитрий Демидов: «Внедрение ИИ начинается с оцифровки текущих процессов и разработки метрик, по которым будет анализироваться успех внедрения, уже на этом этапе у специалистов начинают возникать новые идеи, как повысить эффективность бизнеса».
Ближайшие перспективы
Девять из десяти компаний, опрошенных BCG и MIT Sloan Management Review, считают, что технологии ИИ предоставят новые бизнес-возможности. В России, как показал опрос ВЦИОМа, в 2020 году технологии ИИ использовали почти треть компаний и еще около четверти планировали их внедрять (из 800 респондентов).
Глобальный рынок решений ИИ будет в среднем расти на 17% ежегодно до 2024 года, прогнозируют в IDC. Наибольший рост, по словам Александра Тихонова, ожидается в области решений для работы с данными, в сегменте виртуальных помощников и цифровых рабочих мест: «Продолжится активное внедрение ИИ в промышленности и машиностроении».
Наличие ИИ в ближайшее время станет гигиеническим минимумом, как когда-то это произошло с CRM-системами, уверен Дмитрий Демидов: «Все интернет-магазины будут «из коробки» выдавать «умные» и персонализированные рекомендации, а видеокамеры научатся выполнять множество операций: считать посетителей, анализировать их настроение, сигнализировать об опасном поведении».
