Напредъкът на изкуствения интелект е неравномерен през последните 5 десетилетия, с изблици на пробив, последвани от „зимни“ периоди на стагнация. Години наред бариери като технологични разходи, организационни възможности и неефективни политики възпираха ИИ да стане мейнстрийм. И все пак тази тенденция се измести, започвайки през 2005 г. с пробиви в производителността на множество когнитивни приложения, до голяма степен благодарение на конвергентния напредък в три активиращи фактора: изчислителна мощност, данни за обучение и алгоритми за обучение.

Така че ерата на бума и спада на ИИ най-накрая приключи? В нашия предстоящ брифинг документ „Технологии и иновации за бъдещето на производството, създаден съвместно от Световен икономически форум и A.T. Kearneyтвърдим, че AI решенията ще бъдат широко възприети през следващите 10 до 15 години – и напредъкът в хардуера, софтуера и социалната инфраструктура ще отключи по-бързи, по-интелигентни и по-интуитивни приложения, за да направи веригите за стойност по-продуктивни . Тъй като AI преминава от твърди, базирани на правила алгоритми към гъвкави, интелигентни (наскоро разработените AI платформи вече имат когнитивен капацитет, подобен на „4-годишен човек“), неговото въздействие върху естеството на потреблението и структурата или фирмите, вериги за доставки и производството ще бъде дълбоко. Ето някои ключови теми:

1. Продуктите и услугите ще се конкурират с персонализирани когнитивни функции. Приложението за шампоан на P&G може автоматично да коригира вашата формула против пърхот с течение на времето, за да подобри нейната ефективност. Хладилник Samsung може да персонализира следващата ви поръчка на хранителни стоки въз основа на хранителни и бюджетни съображения. Или изкуствен панкреас на Medtronic с вграден монитор за глюкоза може автоматично да прилага правилно дозиран инсулин на пациенти с диабет тип 1.

Продължете с повишено внимание

2. Организациите ще станат по-ефективни йерархии. Приложенията с изкуствен интелект ще позволят на организациите да се възползват от предимствата на мащаба, без да жертват гъвкавостта – например, като им позволяват бързо да симулират решения в силози, участъци и слоеве. Вече днес приложенията с изкуствен интелект могат почти незабавно да сканират масиви от данни в неструктурирани Excel и PDF формати, за да идентифицират S&OP отклонения и рискове за съответствие.

Пътна карта за бизнеса и правителствата

3. Ще се появят платформи AI-as-a-usluge. Тези платформи, използвайки модел на ценообразуване на плащане в движение, ще позволят на фирмите да разширят когнитивните решения на пределна цена от нула, което ще накара традиционните бариери за навлизане да паднат. Amazon, например, предлага на по-малки марки достъп до своята базирана в облак уеб търговия и активи за изпълнение, като им помага да растат бързо без нужда от първоначален капитал. Тъй като Amazon вгражда AI за по-интелигентно прогнозиране и препоръки за кошници, може да се развие симбиотична връзка: по-малките доставчици ще се възползват от възможностите на Amazon, докато Amazon ще се възползва от множество данни за обучение.

Преди да се надпреварват да инвестират в още едно стартиране на AI или вътрешен инкубатор, ръководителите трябва първо да разберат какво може и какво не може да направи AIза техните специфични домейни и проблеми. Освен това трябва да се имат предвид и по-дълбоките макроикономически и социални последици от AI. Според бялата книга на Световния икономически форум от януари 2017 г. „„Реализиране на човешкия потенциал в Четвъртата индустриална революция“» заинтересованите страни ще трябва да се справят с проблемите на постоянно променящите се изисквания за умения и възникващите работни формати, със съпътстващата необходимост от обновяване на цялата екосистема наобразование, обучение и работа. И разбира се, голямата въпросителна и предизвикателство е скоростта, тъй като AI решенията са едновременно мащабируеми и експоненциални, съчетани с нашата ограничена способност да предвиждаме новите работни места на бъдещето.

Как могат фирмите и правителствата да се справят с тези предизвикателства и да гарантират, че ИИ ще бъде от полза за обществото като цяло? Няколко от идеите, посочени в бялата книга, са, че лидерите трябва:

· Направете образователната екосистема по-отзивчива към възникващите нужди. По-специално, те трябва да разработят политики за ранно детство и учене през целия живот, да актуализират учебните програми, да осигурят ранен контакт с работното място (например чрез стажове, наставничество, и достъп до мрежи на работодатели) и насърчаване на цифровото владеене.

· Адаптиране на начина, по който се регулират форматите на работа и се предоставят социални защити. Трудовото законодателство и регулаторните класификации трябва да бъдат реформирани, за да се адаптират по-добре към независимите работници. Работниците ще трябва да се ползват от социално покритие, докато преминават от работа на работа. И работодателите ще трябва да развият способността да се ангажират с таланти по нови начини, включително чрез включване в общности на свободна практика и предприемане на по-съвместни начини на работа.

Въпреки че все още не е доказано, че отрицателните рискове от приемането на ИИ ще надвишат известните ползи, едно е сигурно: разбирането на потенциала и рисковете на ИИ и преразглеждането на образователните и работни екосистеми в светлината на технологичната революция е началото, а не краят на процеса на изграждане на устойчиви компании и общества. В това пътуване бизнесът, правителствата, експертите, академичните среди и другите заинтересовани страни трябва да възприемат подход на наистина сътрудничество за намиране на решения.