Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых технологий в их бизнес-процессы.Эксперт в области аналитики и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнес-стратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее.Он подробно рассматривает преимущества и сложности внедрения различных видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработку естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботов и роботизированную автоматизацию процессов. И приводит примеры как успешного, так и неудачного использования ИИ в разных компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, цифровом банке DBS и др.«Подобно тому, как самые умные инвесторы „богатеют медленно“, компании должны переходить к использованию когнитивных технологий постепенно. В сфере искусственного интеллекта преуспеют предприятия и организации, которые будут постоянно инвестировать в ИИ, не станут обращать внимания на ажиотаж вокруг него, сумеют приспособить ИИ для решения конкретных бизнес-задач и будут ориентироваться на долгосрочную перспективу».«Поскольку технологии ИИ не всегда понятны и порой перекрывают друг друга, можно рассматривать ИИ через призму возможностей для бизнеса, а не через призму технологий».«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».Для топ-менеджеров, руководителей ИТ-департаментов и отделов инноваций, операционных директоров.
Azhiotazh vokrug iskusstvennogo intellekta i ego primeneniya v klassicheskom biznese ne utikhaet, no mnogie kompanii do sikh por ne ponimayut, kakuyu realnuyu vygodu prineset im vnedrenie novykh tekhnologiy v ikh biznes-protsessy.Ekspert v oblasti analitiki i bolshikh dannykh, prepodavatel v Garvardskoy shkole biznesa Tomas Devenport v svoey knige pokazhet, kak mozhno effektivno integrirovat II i kognitivnye tekhnologii v tekushchuyu biznes-strategiyu predpriyatiya, chtoby sdelat produkty privlekatelnee, protsessy sovershennee, a kompaniyu uspeshnee.On podrobno rassmatrivaet preimushchestva i slozhnosti vnedreniya razlichnykh vidov tekhnologiy: statisticheskoe mashinnoe obuchenie, neyronnye seti, glubokoe obuchenie, obrabotku estestvennogo yazyka, ekspertnye sistemy na osnove pravil, robotov i robotizirovannuyu avtomatizatsiyu protsessov. I privodit primery kak uspeshnogo, tak i neudachnogo ispolzovaniya II v raznykh kompaniyakh: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, tsifrovom banke DBS i dr.Podobno tomu, kak samye umnye investory bogateyut medlenno, kompanii dolzhny perekhodit k ispolzovaniyu kognitivnykh tekhnologiy postepenno. V sfere iskusstvennogo intellekta preuspeyut predpriyatiya i organizatsii, kotorye budut postoyanno investirovat v II, ne stanut obrashchat vnimaniya na azhiotazh vokrug nego, sumeyut prisposobit II dlya resheniya konkretnykh biznes-zadach i budut orientirovatsya na dolgosrochnuyu perspektivu.Poskolku tekhnologii II ne vsegda ponyatny i poroy perekryvayut drug druga, mozhno rassmatrivat II cherez prizmu vozmozhnostey dlya biznesa, a ne cherez prizmu tekhnologiy.V sfere kadrov DBS prognoziruet ottok svoikh prodazhnikov. Na osnove ryada faktorov, vyyavlennykh modelyami mashinnogo obucheniya (vklyuchaya vremya otpuska, kolichestvo bolnichnykh, a takzhe skorost otvetov na elektronnye pisma), bank mozhet s 85%-noy veroyatnostyu predskazyvat, uvolitsya li kto-libo iz sotrudnikov, za tri mesyatsa do uvolneniya.Dlya top-menedzherov, rukovoditeley IT-departamentov i otdelov innovatsiy, operatsionnykh direktorov.
