Разделы

axenix ПО Бизнес Цифровизация Техника

Как генеративный ИИ стал ключевым фактором конкуренции

Лариса Малькова, управляющий директор компании Axenix

Генеративный искусственный интеллект меняет все, к чему мы привыкли. Новая технологическая и экономическая революция буквально за углом: трансформация отраслей и бизнес-процессов, создание уникальных продуктов. Генеративный ИИ стал основным фактором конкуренции в новом мире, но реализовать его потенциал получится только при соблюдении ряда условий.

Нет инноваций — нет шансов

Основные факторы конкуренции в современном мире связаны с позицией бизнеса в цепочке создания стоимости. Чем ближе компания к уровню коммодити, тем выше для нее конкуренция и ниже маржинальность бизнеса. Изменить сложившийся статус-кво чрезвычайно сложно.

В эпоху расцвета глобализации рынок был строго разделен между сложившимися блоками лидеров в своих отраслях, структурные перемены были почти невозможны. Какие-то перестановки и перераспределения происходили только на локальных уровнях, существенно не влияя на общую картину.

Сегодня же привычные расклады и цепочки поставок рушатся, предоставляя новые ниши и выходы в ранее недоступные регионы. Экспортный потенциал стран и альянсов пересматривается, что открывает новые шансы для России. Необходимо выходить за пределы внутреннего рынка и реализовывать разработки на международном уровне.

В условиях новых возможностей на первый план выходит способность создавать уникальные продукты и сервисы, обеспечивающие передовой пользовательский опыт. Проблема в том, что в современном мире компании быстро копируют идеи и достижения друг друга.

Поэтому недостаточно просто что-то придумать или повторить идею — необходимо сделать это коммерчески успешно. Методологии, подходы, корпоративная культура, уровень автоматизации и цифровизации должны быть такими, чтобы ваша разработка превосходила конкурентов и по себестоимости.

ИТ-инновации играют в этом процессе ключевую роль, влияя в итоге на конкурентоспособность и финансовые показатели компании.

Технология технологий

Технологии и создаваемые на их основе инновации занимают сегодня главное место в качестве инструментов конкурентной борьбы. Искусственный интеллект выделяется среди прочих техно-трендов, поскольку обладает совершенно уникальным статусом.

В XX веке был популярен такой термин — «производство средств производства»: станки и оборудование позволяют вам изготавливать огромное количество видов и типов самой разнообразной продукции. В современном мире ИИ — это средство производства или технология технологий.

Это значит, что ИИ лежит в основе многих других технологий, например метавселенных, ускоряет развитие и протекание научных циклов, улучшает качество и скорость разработки корпоративного ПО, повышает уровень информационной безопасности. А перспективы, которые открывает новый этап развития — генеративный ИИ, — поражают воображение.

Он проникает во все сферы: производство, управление талантами, продажи, маркетинг, взаимодействие с клиентами, внутренние корпоративные функции, финансы и планирование.

Генеративный ИИ способен вывести все эти области на новый уровень эффективности. Даже текущий уровень развития технологии позволяет решать множество задач. И если первая волна инноваций в этом направлении уже впечатляет, то следующие волны кардинально изменят привычный бизнес-ландшафт.

По отраслям

Например, в цепочках поставок и производстве ИИ в сочетании с применением робототехники полностью изменит текущий порядок: роботизированные опасные производства, склады, транспорт.

Виртуальные помощники, обученные на основе индустриальной специфики и на опыте конкретной компании, смогут давать советы по режиму работы оборудования и мгновенно предоставлять оператору необходимые рекомендации в наиболее сложных и ответственных производственных процессах.

В маркетинге и продажах роль генеративного ИИ еще более очевидна: если вы еще не используете его для ускорения работы сейлзов и маркетологов, то совсем скоро начнете отставать.

Эффективность генеративных моделей в разработке новых продуктов и влиянии на R&D-циклы ярче всего проявляется в медицине. Аналитика больших данных, умноженная на возможности ИИ, позволяет существенно ускорить исследования и испытания

Еще один пример — разработка программного кода. ИИ уже значительно помогает в этом процессе, увеличивая эффективность работы команд на 13%, а некоторые аналитики называют 25%. На больших проектах в софтверной сфере это огромные значения. Они меняет паттерны конкуренции, а в перспективе — и расстановку сил на рынке.

ИИ-зоопарк

Стать настоящей «ИИ-компанией» для любого бизнеса — задача масштабной трансформации. Истинное внедрение ИИ означает проникновение технологии в различные бизнес-функции. А это требует глубокой сквозной перестройки всей компании, включая ее культуру и паттерны мышления всех сотрудников.

Тем не менее, мы все прошли не так давно через несколько кругов цифровой трансформации. И успешно справились с вызовами, несмотря на несовершенство технологий. Компании способны адаптироваться к любым изменениям — все дело в осознании необходимости перемен и готовности руководства и сотрудников действовать.

На данный момент ИИ остается «слабым», то есть узкоспециализированным, зависимым от человека, разбитым на множество моделей для различных задач. Когда количество моделей достигает нескольких тысяч, получается «ИИ-зоопарк», управление которым — отдельная нетривиальная задача.

Эту проблему сможет решить только появление «среднего» ИИ, который способен к генерализации навыков и работе в ситуациях, под которые ИИ специально не обучали.

Поэтому после успешного освоения управления данными (Data Governance) нас ждет новая задача — подчинить себе управление ИИ. И это будет непросто: исследования показывают, что топ-менеджеры и сотрудники видят перспективы в использовании генеративного ИИ по-разному.

Многие топ-менеджеры однозначные ИИ-энтузиасты, которые тестируют технологию, запускают пилотные проекты и даже принимают стратегические решения с помощью ИИ.

Однако среди линейных специалистов наблюдается другая картина: 70% считают, что их организации не готовы к внедрению ИИ. Тем не менее, сами они также используют ИИ в частном порядке, допускают утечки ценной корпоративной информации в ИИ-движки, а у 40% есть опасения, что их позиции заменят на ИИ-инструменты в будущем.

Вопросы будущего

Еще один важнейший, а, может быть, и самый важный аспект будущего ИИ. Генеративный искусственный интеллект позволит учитывать десятки и сотни тысяч различных параметров. Станет возможна оптимизации цепочек создания стоимости целых отраслей и макрорегионов. Не нужно будет выдвигать гипотезы, искать подходы, экспериментировать в поиске наилучших решений — ответ будет дан ИИ с высочайшей долей вероятности.

А это сразу же поднимает множество экономических, технологических, этических и даже философских вопросов.

Что именно будет оптимизировать передовая модель на генеративном ИИ? Прибыль акционеров, наиболее полное удовлетворение потребностей общества? Баланс между экологией и производством? И как тогда будет выглядеть конкуренция?

На все эти вопросы только предстоит найти ответы, а без этого по-настоящему эффективно и ответственно интегрировать ИИ в нашу жизнь не получится.

erid:LjN8KK6EUРекламодатель: ООО "Акстим"ИНН/ОГРН: 7705476338/1027705028405Сайт: https://axenix.pro/