Когда речь заходит о возврате инвестиций в проекты искусственного интеллекта, направленные не повышение эффективности деятельности компании, ее руководители чаще всего спрашивают: «когда» и «сколько». Это заметный шаг вперед по сравнению с теми днями, когда инициативы в области ИИ относились к области эксперимента и апробации концепций. Сегодня искусственный интеллект достиг уровня зрелости, и организации, которые начали интегрировать его технологии, уже получают впечатляющие результаты.
Проблемы оценки рентабельности инвестиций в искусственный интеллект
Несмотря на очевидные потенциальные выгоды инвестиций в ИИ, лица, принимающие решения, часто сомневаются, принесут ли они доход. Опасения объясняются значительными затратами и возможными сбоями в работе компании, связанными с проектами ИИ.
Как правило, поставщики решений в области искусственного интеллекта отказываются гарантировать конкретную рентабельность инвестиций, поскольку реализация потенциала технологии в значительной степени зависит от эффективности внедрения ее решений. Например, способность ИИ ранжировать перспективы взыскания долгов на основе вероятности их выплаты позволяет получить ощутимую выгоду только тогда, когда коллекторы адекватно перестраивают свою работу и концентрируют внимание на перспективных должниках.
В недавнем опросе GenAI, проведенном International Data Corporation, было выявлено, что в течение следующих 18 месяцев технологии ИИ наибольшее влияние окажут в таких областях, как здравоохранение, медико-биологические исследования, услуги, СМИ и индустрия развлечений. Подавляющее большинство респондентов опроса сообщило, что в основе их стремления к интеграции искусственного интеллекта лежит желание увеличить эффективность предприятия.
Но как оценить рентабельность планируемых инвестиций в искусственный интеллект? Этот вопрос зависит от того, какие именно проблемы в деятельности компании видят ее руководители, и какие они ставят задачи перед проектом внедрения ИИ. Возможны следующие варианты:
- Увеличение доходов.
- Снижение затрат.
- Содействие инновациям и улучшениям, которые, в свою очередь, способствуют росту доходов и снижению затрат.
Все три основных вида искусственного интеллекта — прогностический, интерпретативный и генеративный ИИ — способны дать предприятиям возможность работать более эффективно и с меньшими затратами. Например, прогностический искусственный интеллект позволяет увеличить доходы за счет привлечения новых клиентов, сокращения их оттока и оптимизации цен. Интерпретирующий искусственный интеллект анализирует документы и изображения, помогая снизить затраты, повысить эффективность и снизить риски. В свою очередь, генеративный ИИ автоматизирует процессы и стимулирует инновации.
Практические соображения по внедрению ИИ
Важно понимать, что для успешного внедрения искусственного интеллекта требуется нечто большее, чем чисто технологические возможности. Прежде всего, успех зависит от знаний и данных в предметной области. Руководители компаний, рассматривающие инвестиции в ИИ, могут рассчитывать на экономию средств или получение дохода только в том случае, если они в полной мере используют при этом свои отраслевые знания и опыт. Например, ИИ способен ускорить процесс одобрения регулирующими органами разрабатываемого лекарственного препарата, благодаря чему сокращаются затраты и ускоряется выход на рынок, что, в свою очередь, приводит к увеличению доходов и снижению затрат. Однако количественная оценка этих преимуществ требует глубоких знаний в предметной области.
Организации, вступающие на путь ИИ, должны тщательно идентифицировать и количественно оценить потенциальные выгоды. Аналогичным образом, поставщики решений в области ИИ должны предоставить полную информацию в отношении затрат и сроков, обеспечивая полноценный совместный анализ, который обязательно должен предшествовать внедрению.
Обнадеживает то, что, согласно International Data Corporation, предприятия всего мира в среднем окупают свои инвестиции в ИИ в течение 16 месяцев, при этом около 68% из них сообщают о росте доходности в 2-5 раз.
Однако важно признать, что около 30% организаций не видят никакой отдачи. В таких случаях следует пересмотреть цели и способы внедрения ИИ. В отличие от обычных IT-проектов, в инициативах ИИ вполне допустимы остановки и кардинальные изменения в случае, если ожидаемая рентабельность инвестиций не материализуется.
Одним из самых интригующих является вопрос, сможет ли в конечном итоге технология прогнозировать окупаемость инвестиций до начала проекта своего внедрения, что означало бы революцию в планировании и реализации инициатив искусственного интеллекта.
▼
Канал Anton Elston — это актуальная информация об IT, блокчейне, NFT и онлайн-образовании. Здесь рождается метавселенная DEXART
