Искусственный интеллект трансформирует бизнес-модели компаний

Пэт Гелсингер, генеральный директор Intel, провозгласил смелую миссию по внедрению искусственного интеллекта в каждый продукт компании. Для технологического гиганта это не является неожиданностью, однако в настоящее время подобные начинания становятся все более распространенными во многих отраслях. Например, Сбербанк России уже внедрил ИИ более чем в 70% своих операций.

Аргументы за использование ИИ

  • Искусственный интеллект заставляет предприятия пересматривать способы выполнения задач, позволяя им быть более продуктивными, действенными и экономичными с точки зрения затрат. 
  • Искусственный интеллект позволяет компаниям становиться более гибкими и чутко реагировать на потребности клиентов, что способствует улучшению качества обслуживания клиентов. 
  • Искусственный интеллект также позволяет компаниям автоматизировать рутинные процессы и оптимизировать операции, высвобождая время и ресурсы для того, чтобы сосредоточиться на более стратегических задачах.
  •  Кроме того, искусственный интеллект предоставляет компаниям возможность принимать более эффективные и быстрые решения, повышая их конкурентные преимущества на рынке.
ИИ способен не только повысить эффективность решения бизнес-задач, но и кардинально изменить бизнес-модели. Заместитель председателя правительства РФ Дмитрий Чернышенко заявил, что, по оценкам экспертов, экономический эффект российских организаций от внедрения ИИ до конца 2020 года составит ошеломляющие 400 млрд рублей, а в 2025 году превысит один триллион рублей. Государство активно поддерживает разработчиков ИИ. За два года реализации федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика» было субсидировано более 600 проектов.

Про ИИ говорят уже несколько десятилетий, но именно в прошлом году кривая развития этой сквозной технологии резко пошла вверх. Причина проста — на рынок вышли сверхмощные генеративные модели, которые используют алгоритмы глубокого обучения для создания текстов, изображений, аудио и других типов данных. Такие алгоритмы ответят на любой вопрос, решат математическую задачу, напишут код и сценарий фильма, сочинят поздравление, нарисуют изображение на заданную тему в определенном стиле и многое другое.

Крупные компании уже используют генеративный ИИ (ГИИ) для разработки и оптимизации сложных производственных процессов, ускорения разработки новых лекарств, проектирования здания и автоматизации call-центров. По данным McKinsey, в 2023 году ожидается значительный рост инвестиций и инноваций в сфере ГИИ. IBM и Oxford Economics прогнозируют, что к 2024 году уже 62% организаций опробуют ГИИ.

Главная причина такого интереса к ГИИ — потенциал для трансформации бизнеса. Его применение способно не просто увеличить эффективность процессов, а полностью трансформировать бизнес-модель.

Так, согласно последним выводам BCG, рынок применения генеративного ИИ в здравоохранении будет самым быстрорастущим в 2022–2025 годах: среднегодовой темп прироста превысит 85%, что выше, чем в финансовом и потребительском секторах и других отраслях. Кроме того, по прогнозу Gartner, более 30% новых лекарств в мире в обозримом будущем будут производить благодаря генеративным нейросетям. Сегодня фармацевтические компании тратят около 20% доходов на исследования, а разработка нового лекарства занимает 10–15 лет. Один только этап идентификации молекулы, которая лучше всего подходит для потенциального лекарства, занимает несколько месяцев. Вот реальный кейс: компания по разработке лекарств Insilico Medicine успешно предсказала результаты клинических испытаний от II до III фазы с помощью ИИ-инструмента inClinico.

В строительстве генеративные модели также могут дать значительные преимущества: ускорить проект на 17%, снизить трудозатраты на 14%, а затраты на материалы и оборудование — на 12%. Генеративное проектирование оптимизирует создание 3D-моделей, формирует облик и наполнение разрабатываемого продукта под заданные условия. Дизайнер или инженер описывает программе параметры и ограничения, после чего система создает тысячи моделей, сравнивает их между собой и отбирает лучшие. Например, Augmenta, компания в сфере автоматизированного проектирования зданий, представила Augment Construction Platform для создания трехмерных проектов кабельных каналов со спецификацией материалов. ГИИ автоматизирует процессы проектирования и строительства, экономя до 6% бюджета проекта.

Средняя рентабельность инвестиций в проекты с искусственным интеллектом, согласно прогнозу IBM, может превысить 10% к 2025 году. Однако перед внедрением компании должны оценить свои финансовые ресурсы, знания, технологии, данные, процессы управления рисками, а также соизмерить ценность, которую может создать ГИИ, и требуемые инвестиции. Как и в случае с другими революционными технологиями, успех приходит только в результате экспериментов и многочисленных итераций.

Следующий технологический прорыв в области ИИ ожидается с появлением сильного ИИ (Artificial General Intelligence, AGI), сопоставимого по возможностям с человеком. В 2022 году, еще до появления мощных моделей генеративного ИИ, был проведен опрос среди 738 ведущих ученых в области ИИ, которые прогнозировали, что сильный ИИ появится «в ближайшие десятилетия». Однако выпуск моделей уровня GPT-4 заставил многих экспертов пересмотреть эти сроки. Например, основатель Anthropic Дарио Амадей полагает, что такие технологии появятся уже через два-три года. В общем ждать осталось недолго.

Всё о юридических и финансовых технологиях

Мы пишем о технологиях роста, новых моделях заработка для юристов, неординарных героях со всего мира. Ежедневно публикуем важнейшие юридические новости, обзоры и аналитику.