Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

«Подобно тому, как самые умные инвесторы "богатеют медленно", компании должны переходить к использованию когнитивных технологий постепенно. В сфере искусственного интеллекта преуспеют предприятия и организации, которые будут постоянно инвестировать в ИИ, не станут обращать внимания на ажиотаж вокруг него, сумеют приспособить ИИ для решения конкретных бизнес-задач и будут ориентироваться на долгосрочную перспективу».

* * *

«Поскольку технологии ИИ не всегда понятны и порой перекрывают друг друга, можно рассматривать ИИ через призму возможностей для бизнеса, а не через призму технологий».

* * *

«В сфере кадров DBS прогнозирует отток своих продажников. На основе ряда факторов, выявленных моделями машинного обучения (включая время отпуска, количество больничных, а также скорость ответов на электронные письма), банк может с 85%-ной вероятностью предсказывать, уволится ли кто-либо из сотрудников, за три месяца до увольнения».

• Предисловие

• 1. Искусственный интеллект вступает в эпоху зрелости. Медленно
  • Постепенный переход к когнитивным технологиям
  • Что мы называем искусственным интеллектом и когнитивными технологиями?
  • ИИ в сообществе поставщиков технологий
  • Что вас ждет в этой книге

• 2. ИИ на предприятии
  • Обоснование необходимости применения когнитивных технологий в бизнесе
  • Сколько отраслей, столько и функций
  • Почему только крупные компании и технологические стартапы?
  • Уже не разведка, но еще не глубокое погружение
  • С какими трудностями сталкиваются компании

• 3. Что сегодня делают компании?
  • Обзор когнитивных проектов
  • Три типа возможностей ИИ
  • Сочетание категорий
  • Как стать когнитивной корпорацией
  • Создание пилотных или тестовых проектов
  • Когнитивная компания будущего

• 4. Какова ваша когнитивная стратегия?
  • Стратегическое воздействие когнитивных технологий
  • Внутренние или внешние цели?
  • Разработка новых продуктов и услуг и улучшение существующих
  • Новые бизнес-модели
  • Почему существующие бизнес-модели выживают, несмотря на появление ИИ
  • Задачи и процессы когнитивной стратегии
  • Контент-стратегия
  • Кадровая стратегия
  • Стратегия партнерств и приобретений
  • Стратегия амбиций
  • Государственные стратегии ИИ
  • Стратегическое развитие

• 5. Задачи, организационные структуры и бизнес-процессы ИИ
  • Создание детализированных моделей прогнозирования и классификации
  • Выполнение структурированных цифровых задач
  • Управление информацией
  • Понимание человеческой речи и текста
  • Планирование и оптимизация операционной деятельности
  • Восприятие и распознавание изображений
  • Применение в бизнес-процессах
  • Целенаправленное и беспилотное перемещение по миру
  • Оценка человеческих эмоций
  • Необходимость разработки архитектуры процессов или (ре)инжиниринга

• 6. Профессии и квалификации в мире умных машин
  • Масштабная автоматизация
  • Масштабное совершенствование процессов
  • Переход к совершенствованию процессов — или автоматизации

• 7. Технические подходы к когнитивным технологиям
  • Технологические трудности
  • Разработка технологической стратегии для ИИ
  • Внедрение когнитивных компетенций, предоставляемых поставщиками программного обеспечения для обработки транзакций
  • Роботизированная автоматизация процессов как стратегия начального уровня
  • Внедрение крупной когнитивной платформы при помощи поставщика технологий
  • Внедрение технологий разных поставщиков и решений с открытым кодом
  • Подготовка данных
  • Использование внешних данных

• 8. Управление организационными, социальными и моральными последствиями внедрения ИИ
  • Проблемы Facebook с ИИ
  • Объективность ИИ и алгоритмическая предвзятость
  • Прозрачность и объясняемость ИИ
  • Конфиденциальность и защита данных
  • Доверие и раскрытие информации в сфере ИИ
  • Утрата человеческих знаний и навыков
  • Стратегии управления изменениями в компаниях
  • Чему можно поучиться у государственных и частных организаций
  • Резюме и выводы

• Примечания