Цитаты из книги «Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности»

В сфере кадров DBS прогнозирует отток своих продажников. На основе ряда факторов, выявленных моделями машинного обучения (включая время отпуска, количество больничных, а также скорость ответов на электронные письма), банк может с 85%-ной вероятностью предсказывать, уволится ли кто-либо из сотрудников, за три месяца до увольнения.

В связи с этим внедрение РАП — прекрасная стратегия начального уровня, хотя и не все приложения РАП сегодня достаточно интеллектуальны.

Что дает умная технология РАП? В продуктивных цифровых организациях умные машины должны уметь: Умные системы РАП должны применять машинное зрение, понимать речевые приказы и т.д.

Пожалуй, сегодня важнейший минус РАП — недостаточная интеллектуальность технологии. РАП пока не обладает способностью исключать лишние этапы процесса, культивировать интеллект, обучаться и действовать разумно.

Главный плюс и главный минус РАП состоит в том, что она не меняет системы, к которым подключается, и автоматизируемые технологические задачи. Это обеспечивает простоту ее внедрения, но ограничивает возможность упрощать процессы и перестраивать системную архитектуру.

Компании только начинают перестраивать процессы на основе ИИ. Пока многие лишь «шли по накатанной дорожке», автоматизируя существующие рабочие процессы. Это особенно верно для компаний, внедряющих технологию роботизированной автоматизации процессов. Как я заметил в главе 3, простая автоматизация текущих процессов внедряется и окупается достаточно быстро, однако она не позволяет существенным образом улучшить процессы.

масштабная оценка реакции клиентов на онлайн-контент разных типов, например рекламу и онлайн-медиа (анализ тональности в социальных сетях широко распространен уже сегодня); виртуальные маркетинговые исследования потенциальных новых продуктов и услуг (производятся сегодня в небольшом масштабе);оценка настроения водителя (например, выявление агрессивного поведения на дороге) и потенциальное повышение безопасности беспилотных автомобилей (ограниченно применяется сегодня, но точность оценки сомнительна);высокоуровневая диагностика особенностей личности и личностных проблем (пока производится только в исследовательских лабораториях);выявление моментов заинтересованности и скуки в онлайн-образовании (технически возможно, но пока не осуществлено);наделение социальных роботов эмпатией (сегодня они существуют в примитивной форме);реагирование на настроения и эмоции в онлайн-играх (осуществимо сегодня, но применяется редко);оценка влияния эмоций на состояние здоровья, в том числе в ситуациях оказания медицинской помощи (только в лабораториях); (пока осуществляется только в исследовательских центрах).

беспилотная доставка грузов для компаний (вероятно, внедрение произойдет не раньше чем через десять лет); беспилотные перевозки людей в такси и автомобилях совместного пользования (возможно, внедрение в контролируемых средах городов произойдет в течение пяти лет);беспилотные перевозки людей на частных транспортных средствах (пять–десять лет?);автономные полеты дронов, а затем и беспилотные полеты самолетов и вертолетов (пять лет для дронов, более десяти лет для пассажирского самолета);множество применений на производстве (технологии уже внедряются);применения в военном деле (используются сегодня для обнаружения и подрыва самодельных взрывных устройств);перемещение тяжелых или объемных грузов по заводским и складским помещениям (широко применяется сегодня такими компаниями, как Amazon);забота о престарелых и прикованных к постели родителях (небольшие пилотные проекты запущены в Японии);уборка домов и выполнение других домашних дел (уже частично осуществляется такими технологиями, как iRobot);автономное земледелие (технология уже используется, например для прореживания салата, и предоставляется стартапом Blue River, приобретенным компанией John Deere13); уход за домашними животными и скотом (широко используется роботизированная дойка коров).

контроль за процессом строительства и соблюдением сроков; распознавание беспилотными автомобилями дорожных знаков и разметки, других машин и пешеходов;распознавание покупок в розничных магазинах (например, в магазинах Amazon Go);распознавание дефектов при промышленном производстве продукции;распознавание лиц в сфере торговли и технологий (например, в Apple iPhone X);идентификация и классификация одежды;выявление проблемных зон на медицинских снимках; классификация и описание хранящихся в интернете фотографий (например, на Facebook или Google Photos).

прогнозирование поставок и истощения запасов; планирование и прогнозирование спроса на конкретные продукты или категории продуктов;обучение с подкреплением на основе данных о прошлых решениях;оценка воздействия маркетинговых акций и механизмов стимулирования продаж;прогнозирование и минимизация незапланированных простоев производства;моделирование сетей поставок и операций с обновлением в реальном времени; прокладка оптимальных маршрутов доставки с учетом загруженности дорог и погодных условий.