Развитие искусственного интеллекта за последние 5 десятилетий было неравномерным: за вспышками прорыва следовали «зимние» периоды стагнации. В течение многих лет такие барьеры, как стоимость технологий, организационные возможности и неэффективная политика, не позволяли ИИ стать массовым явлением. Тем не менее, эта тенденция изменилась, начиная с 2005 года, когда в многочисленных когнитивных приложениях произошел прорыв в производительности, в основном благодаря конвергентному прогрессу в трех факторах: вычислительной мощности, обучающих данных и алгоритмах обучения.

Итак, эпоха взлетов и падений ИИ наконец закончилась? В нашем готовящемся брифинге Технологии и инновации для будущего производства, подготовленном совместно Всемирным экономическим форумом и A.T. Kearney, мы утверждаем, что ИИ-решения получат широкое распространение в ближайшие 10–15 лет, а достижения в аппаратном, программном обеспечении и социальной инфраструктуре откроют доступ к более быстрым, умным и интуитивно понятным приложениям, которые сделают цепочки создания стоимости более продуктивными. . По мере того как ИИ переходит от жестких алгоритмов, основанных на правилах, к гибким, интеллектуальным (недавно разработанные платформы ИИ уже обладают когнитивными способностями, подобными четырехлетнему человеку), его влияние на характер потребления и структуру или фирмы становится все более значительным. цепочки поставок, и производство будет глубоким. Вот некоторые ключевые темы:

1. Товары и услуги будут конкурировать благодаря персонализированным когнитивным функциям. Приложение для шампуня P&G может со временем автоматически корректировать формулу против перхоти, чтобы повысить ее эффективность. Холодильник Samsung может настроить ваш следующий заказ продуктов на основе пищевых и бюджетных соображений. Или искусственная поджелудочная железа Medtronic со встроенным монитором глюкозы может автоматически вводить правильную дозу инсулина пациентам с диабетом 1 типа.

Действовать с осторожностью

2. Организации станут более эффективными иерархиями. Приложения ИИ позволят организациям воспользоваться преимуществами масштабирования, не жертвуя гибкостью, например, позволяя им быстро моделировать решения для разрозненных хранилищ, диапазонов и уровней. Уже сегодня приложения ИИ могут почти мгновенно сканировать множество данных в неструктурированных форматах Excel и PDF, чтобы выявлять выбросы S&OP и риски соответствия.

Дорожная карта для бизнеса и правительства

3. Появятся платформы искусственного интеллекта как услуги. Эти платформы, использующие модель ценообразования с оплатой по мере использования, позволят компаниям масштабировать когнитивные решения с нулевой предельной стоимостью. что приведет к падению традиционных барьеров для входа. Amazon, например, предлагает небольшим брендам доступ к своим облачным ресурсам для веб-коммерции и реализации, помогая им быстро расти без необходимости авансового капитала. По мере того, как Amazon внедряет искусственный интеллект для более точных прогнозов и рекомендаций по корзинам, могут развиваться симбиотические отношения: более мелкие поставщики получат выгоду от возможностей Amazon, а Amazon — от множества обучающих данных.

Прежде чем инвестировать в еще один стартап или внутренний инкубатор ИИ, руководители должны сначала понять, что ИИ может и чего не может сделать для их конкретных областей и задач. Кроме того, необходимо помнить о более глубоких макроэкономических и социальных последствиях ИИ. Согласно официальному документу Всемирного экономического форума за январь 2017 г. Реализация человеческого потенциала в условиях четвертой промышленной революции, заинтересованным сторонам необходимо будет решать проблемы постоянно меняющихся требований к навыкам и появляющихся форматов работы, с сопутствующей необходимостью обновить всю систему образования, обучения и работы. И, конечно же, большим вопросом и проблемой является скорость, поскольку решения ИИ масштабируемы и экспоненциальны в сочетании с нашей ограниченной способностью предвидеть новые рабочие места в будущем.

Как предприятия и правительства могут решить эти проблемы и обеспечить, чтобы ИИ приносил пользу обществу в целом? Несколько идей, изложенных в официальном документе, заключаются в том, что лидеры должны:

· Сделайте образовательную экосистему более восприимчивой к возникающим потребностям. В частности, им следует разработать политику в отношении раннего детства и обучения на протяжении всей жизни, обновить учебные программы, обеспечить раннее знакомство с рабочим местом (например, через стажировки, наставничество, и доступ к сетям работодателей), а также содействовать свободному использованию цифровых технологий.

· Адаптируйте то, как регулируются форматы работы и обеспечивается социальная защита. Трудовое законодательство и нормативные классификации должны быть реформированы, чтобы лучше учитывать независимых работников. Работники должны будут пользоваться социальным охватом, пока они перемещаются с работы на работу. И работодателям придется развивать способность взаимодействовать с талантами новыми способами, в том числе путем подключения к сообществам фрилансеров и перехода к более совместным методам работы.

Хотя еще не доказано, что отрицательные риски внедрения ИИ перевесят известные преимущества, одно можно сказать наверняка: понимание потенциала и рисков ИИ и пересмотр образовательных и рабочих экосистем в свете технологической революции — это начало, а не конец. процесса построения устойчивых компаний и обществ. В этом путешествии бизнес, правительства, эксперты, академические круги и другие заинтересованные стороны должны принять по-настоящему совместный подход для поиска решений.