Согласно отчету Сбербанка, руководство этой банковской организации сократило 5000 сотрудников. К 2025 году число попавших под сокращение может достигнуть 45 тыс., а структурная занятость оставшихся принципиально изменится, поскольку в планах банка закрытие до 50% офисов и переход на цифровой режим работы.
По данным исследования Healthcare IT News и HIMSS Analytics, порядка 70% компаний, в том числе российских, планирует инвестировать в искусственный интеллект в ближайшие три года.
В декабре 2017 года прошло заседание правительственной комиссии с участием Дмитрия Медведева, на котором рассмотрены мероприятия по различным правовым, технологическим и социальным направлениям, которые необходимо реализовать в рамках программы «Цифровая экономика Российской Федерации». После утверждения этой «дорожной карты» будет начато финансирование соответствующих направлений.
Сдвиг ценности в виртуальное пространство – первый важный тренд глобальной экономики. Развитые страны включились в активную конкурентную борьбу на базе «экономики знаний», в которой основные доходы формируются за счет интеллектуального капитала, а производство продукции физически переносится в страны с дешевыми ресурсами – трудовой силой, сырьем, энергией. При этом высвобождающиеся «дорогие» ресурсы важно оптимизировать, чтобы использовать максимально эффективно. Именно с этой бизнес-задачей превосходно справляются ежедневно совершенствующиеся технологии искусственного интеллекта.
Исходя из этого ключевые функции ИИ принято делить на три категории:
- Вспомогательные. Направленные на совершенствование процессов, уже налаженных в компании и/или выполняемых людьми. Примеры: носимая электроника, чат-боты.
- Расширенные. Так называемое усиление интеллекта. Позволяют за счет новых разработок охватить процессы, которые человеческий разум не в силах охватить и проанализировать из-за большого объема данных. Примеры: облачные операционные системы IoT, «подключенные» автомобили.
- Автономные. Технологии будущего для выполнения процессов, не предусматривающих участие человека. Примеры: система «умный дом», беспилотное управление транспортом.
Достижения в сфере искусственного интеллекта доступны каждому из нас: Siri, Alexa, Алиса, MSQRD, Prisma, чат-боты и многие другие приложения на основе самообучающейся нейросети – знакомые многим. Но зона их влияния уже в разы шире взаимодействия с клиентами и принятия важных бизнес-решений. Приложения на базе искусственного интеллекта способны прогнозировать спрос и поведение, повышать качество и соответственно лояльность клиентов.
Роль автоматизации, а также оптимизации процессов, не теряет значимости и за рамками бизнес-среды. Так, в Великобритании сосредоточились на прогнозировании и минимизации неявки пациентов в больницы. Пилотный проект Национальной службы здравоохранения на основе машинного обучения Google DeepMind – первый шаг в вопросе изучения факторов, влияющих на неявку пациентов, а также в оценке качества лечения и сокращении медицинских расходов.
Весной 2017 года в России также сосредоточились на оптимизации госзакупок лекарств, внедрив пилотную систему «риск-шеринга» в нескольких городах: деньги на приобретение препаратов выделяются из бюджета в зависимости от эффективности больниц. Отличная инициатива, развить которую как раз помогли бы достижения в сфере ИИ. Речь может идти о различных технологиях, начиная от смарт-лекарств, позволяющих убедиться в соблюдении пациентами схемы их приема, заканчивая сбором и анализом данных об эффективности применения каждого препарата, оплаченного государством.
Как видим, современному бизнесу и не только следует создать условия, чтобы многочисленные разработки с применением ИИ успешно переносились в цепочку создания стоимости и управления спросом. Потому что скорость внедрения этих разработок – второй важный тренд последних лет. Так, крупные предприятия Китая научились работать с новыми технологиями со скоростями стартапов, что позволило им занять определенную нишу и удерживать лидерство на глобальном рынке. И стало кристально ясно: быстрые уничтожают крупных.
По словам Германа Грефа, в Uber конкуренцию со стороны китайцев ощущают весьма остро. Проснувшись утром с интересной идеей по модернизации продукта, в компании боятся, что к обеду, когда назначена встреча для обсуждения идеи, китайцы ее уже воспроизведут. Схожие последствия ожидают множество иных отраслей, изменения в которых неизбежны и произойдут в ближайшее десятилетие – будь-то рынок фармацевтики, промышленности или агрегаторов услуг.
И даже если борьба между «экономиками знаний» кажется тупиковой, напоминая безумную гонку идей, в действительности роботизация бизнес-процессов в сочетании с технологиями ИИ дает возможность для новых технологических революций и прорывов. Беря на себя массовые типовые задачи, при этом сотрудничая с человеком на более тесной основе, ИИ дает руководителям возможность принимать более взвешенные решения и облегчает процесс формирования новых, облегченных бизнес-моделей.
Вот почему следующий тренд последних лет, который хотелось бы отметить, выражен высокой заинтересованностью в высокотехнологичном пассивном доходе, включая ажиотаж вокруг генерации криптовалют на криптофермах и связанный с этим дефицит аппаратного обеспечения. Оценив тренд в исторической перспективе, можно отметить, что энтузиасты информационных технологий сегодня активно проектируют и уже прототипируют безлюдный, полностью автономный и автоматический бизнес.
Что дальше?
В этой связи на первый план выходит вопрос доверия всех заинтересованных сторон к технологиям ИИ. Для одобрения их внедрения руководству большинства компаний и структур, совету директоров, а также регуляторам рынка необходима уверенность в конечном результате. Соответственно, применяемые подходы и процедуры должны быть максимально прозрачны и гарантировать компаниям высокую степень безопасности применения.
Так, среди наиболее распространенных опасных методов встречаются «состязательные атаки», способные обмануть модель машинного обучения за счет вредоносных действий, направленных на нее. Но риск урона от них соразмерно снижается в процессе предварительного моделирования таких вредоносных атак, в ходе воздействия которых модель переобучается таким образом, чтобы в дальнейшем распознавать и пресекать подобные внешние воздействия.
Поэтому параллельно с внедрением системы искусственного интеллекта как таковой необходимо развивать модель ответственного ИИ. Потому что, как любая другая сила, она должна применяться максимально ответственно и обдуманно. А внедрение – сопровождаться высокими гарантиями безопасности в отношении полученных сведений и персональных данных.
При этом важно концентрироваться не только на изменениях ближайшего десятилетия. Согласно рекомендации Джеффа Безоса, следует думать и о том, что останется неизменным, и именно на этом выстраивать свою стратегию – инвестирования, ведения бизнеса, планирования жизни. Не изобретая велосипед, но переосмысливая концепцию старой экономики для новой реальности.
Очень нравятся слова, проскакивающие во многих статьях, типа "дают возможность", "по словам такого-то" и т.п. От использования таких слов выигрывают авторы статей, т.к. текст их ни к чему не обязывает. Возможность была - не воспользовались - сами виноваты, сказал кто-то что-то - не сбылось - виноват тот, кто сказал. Поэтому за точку зрения автора спасибо: это ценно и интересно, хотя и спорно вот почему: а что, если компания и крупная и быстрая? Как Сбербанк, пусть быстрота там и кажущаяся. А г-ну Грефу, в частности, очень хочется сказать: нельзя объять необъятное, а руководить хаотично увеличивающимся и изменяющимся холдингом, который затрагивает интересы практически каждого, опасно. Прежде всего для каждого из нас как клиентов, вольных или невольных, этой структуры. Можно сократить все, что угодно и как угодно, но сначала хорошо бы обеспечить информационную безопасность этого монстра, научить сотрудников работать, в том числе и с ИТ, а также обеспечить достаточный уровень грамотности клиентов банка, чтобы вот так взять и ударить по старикам и регионам. Мы это уже проходили с тем же Сбербанком, когда одномоментно все потеряли свои вклады.
"Весной 2017 года в России также сосредоточились на оптимизации госзакупок лекарств, внедрив пилотную систему «риск-шеринга» в нескольких городах: деньги на приобретение препаратов выделяются из бюджета в зависимости от эффективности больниц. Отличная инициатива, развить которую как раз помогли бы достижения в сфере ИИ."
Отличные, надо сказать, перспективы. Вместо того, чтобы разбираться в проблемах и поднимать эффективность лечения в больницах, эти больницы будут просто убивать. И правильно. Ведь для того, чтобы вести бизнес, люди не нужны.
"Оценив тренд в исторической перспективе, можно отметить, что энтузиасты информационных технологий сегодня активно проектируют и уже прототипируют безлюдный, полностью автономный и автоматический бизнес."
Осталось только выяснить, кому будут продавать результаты бизнеса те, кого все-таки вылечат в эффективных больницах.
А крупные покупают быстрых
А вообще я не понял сути статьи, что Вы именно хотели всем этим сказать?
Похоже, автор статьи молча проставил всем комментариям минус. Уровень адекватности некоторых людей на сравнительно солидных порталах просто поражает.
для начала бы у себя разобрались с высвобождающимися «дорогими» ресурсами, а уж затем транслировали свои идеи другим.
инициатива может быть и отличная, но лучше все-таки спуститься на землю.
конечно желание получить как можно больше денег и при этом всех сократить понятно, но нельзя ж безответственно полагаться на какой-то там ИИ.
а по поводу "смарт-лекарств, позволяющих убедиться в соблюдении пациентами схемы их приема" - так они тоже давно придуманы и используются в США. называются они - мигранты. приехал, поступил на 3-х месячные курсы, получил лицензию и, вуаля, тебя прикрепляют к пациенту ты уже можешь следить за соблюдением схемы приема лекарств. и горе тебе, если пропустишь.
единственное, что может остановить эти безумные гонки за ИИ, биткоинами, блокчейнами, информационным обществом - это глобальная война или глобальный катаклизм.
только тогда люди одумаются и вернутся к традиционным ценностям, когда реальную стоимость опять будут иметь материальные объекты а не биткоины и иже с ними.
хотя на самом деле материальные объекты и сейчас имеют реальную колоссальную ценность, ведь именно их cкупают на резаную бумагу владельцы "печатного станка", ведь именно за них и за контроль над ними развязываются и идут сейчас войны. ну а населению скармливается идея о том, что самая большая ценность это интеллектуальная собственность и всякие электронные деньги, ценные бумаги и прочие "нематериальные активы" типа криптовалют, создается ажиотаж вокруг этого.
но как только будет повреждена/уничтожена информационная инфраструтура (банальное долговременное крупномасштабное отключение электричества) вся эта информатизация станет не нужна - ближний восток тому пример. на первый план выдвинутся тысячелетние ценности - вода, еда, кров и драгметаллы. и никому не будет интересно, что где-то там у вас есть счет в банке, на котором есть много всяких "цифирек" - либо плати здесь и сейчас и получай еду либо товар, либо будь свободным человеком, в смысле СВОБОДЕН.
Владимир, спасибо за Ваши комментарии, интересная точка зрения. Есть вещи с которыми, конечно, сложно спорить, но война и прочие возможные негативные моменты - это крайность выражаемой позиции. Если рассуждать такими критериями «мы все умрем», то наверняка не было бы ничего в нашем мире, абсолютно ничего. Научный прогресс не стоит на месте, и не нужно отрицать то, что тоже реальность нашего времени - это цифровая трансформация всех отраслей экономики, абсолютно всех без исключения. Всегда и во всем найдётся много факторов против с которыми будет сложно спорить, но задача человечества преодолевать препятствия и достигать, что когда то казалось невозможным, это моя позиция.
Сдвиг ценности в виртуальное пространство – первый важный тренд глобальной экономики. Развитые страны включились в активную конкурентную борьбу на базе «экономики знаний», в которой основные доходы формируются за счет интеллектуального капитала, а производство продукции физически переносится в страны с дешевыми ресурсами.
Благодарю, теперь понятнее основные пункты. Возможно, Вы статью перекомпилировали из-за требований к объему, поэтому по тексту их было очень трудно выделить