искусственный интеллект

На главную

Как аналитика и ИИ меняют будущее: 8 трендов на 2021 год

Пандемия создала новую реальность, к которой все мы должны были адаптироваться. Бизнесу пришлось переосмыслить рабочие процессы и осознать важность и преимущества цифровой трансформации. Причем, на базе технологий перестраивалось не только взаимодействие с клиентами, но и внутренние бизнес-процессы организаций. В этом смысле 2020 г. принес обществу новые возможности, и многие из них связаны с данными, аналитикой и искусственным интеллектом.

Освоение цифровых технологий ускорилось и скорее всего на протяжении 2021 г. будет идти, если не такими же, то сопоставимыми темпами. По данным исследовательской компании IDC и ее последнего прогноза IDC FutureScape: Worldwide Digital Transformation 2021, инвестиции в ИТ растут и продолжат ежегодно расти со скоростью 15,5% (CAGR) до 2023 г. Цифровизация становится ключом к решению самых разных задач — экономических, медицинских, экологических и социальных.

Правительство России уделяет особое внимание развитию цифровой экономики, осуществляя одноименную национальную программу, общий бюджет которой с 2019 по 2024 гг. достигнет 1,8 трлн руб. Число организаций, которые переходят от теории к практике в области цифровой трансформации за последние два года выросло на 19%. По данным KMDA, в пятерку наиболее популярных входят технологии управления данными (34%), Интернета вещей (28%), роботизации процессов (24%), биометрии (24%) и искусственного интеллекта (22%).

Кстати, что касается Европы, то там Европейская комиссия запустила в реализацию план Next Generation EU, который направлен на поддержку стран в создании проектов устойчивого развития и инклюзии. Основные инвестиции при этом идут на развитие зеленых инициатив и цифровую трансформацию. Среди приоритетов европейской цифровизации — создание отраслевых экосистем на базе ИИ, суперкомпьютеров, облаков; построение сетей 5G; усиление кибербезопасности; формирование data-driven экономик. Учитывая все перечисленные предпосылки и данные, демонстрирующие динамику на рынке, можно спрогнозировать несколько трендов на 2021 г.

1. Реконфигурация облака для аналитики

Благодаря системам облачных провайдеров, а также аренде их оборудования и использованию техподдержки мы можем быстрее анализировать данные. То, что несколько лет назад требовало длительного процесса закупок и часто было недостижимо из-за затрат на инфраструктуру, сегодня мы можем сделать за считанные минуты.

«В прошлом году компании SAS и Microsoft объявили о своем глобальном партнерстве. Но на самом деле серьезная совместная работа началась еще раньше. В наступившем году мы представим рынку уже реализованные проекты, причем и российские тоже, и конечно — ряд новых отраслевых решений, в которых аналитика становится максимально доступной для каждой из категорий пользователей», — комментирует Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.

2. Лица, принимающие решения, начинают доверять ИИ

Чем больше прозрачности в результатах ИИ видят лица, принимающие решения, тем больше у них уверенности в решениях, которые принимаются моделями. Если добавить человеческий контроль и объяснение моделей на каждом этапе процесса принятия решений — это приведет к признанию ИИ и автоматизированному принятию решений.

«В прошлом году прошли проверку на состоятельность две важные для дальнейшего развития ИИ возможности. Это возможность интерпретировать модели и возможность встроить модели в бизнес-процессы, чтобы они приносили реальную пользу. Как следствие, скепсиса в отношении ИИ становится меньше, а понимания, где и при каких условиях ему можно делегировать часть процессов и решений, становится наоборот больше», — говорит Александр Тихонов.

Аналитика данных и ИИ меняет образ жизни и помогает переосмыслить будущее

3. Умные города, мегаполисы и деревни

Формат удаленной работы в 2020 г. стал вынужденно популярен, поэтому во многих странах наблюдается обратная миграция жителей из крупных городов в более мелкие. Это привело к изменению стратегий компаний, предоставляющих услуги в области широкополосной связи, доставки еды и других смарт-услуг. Чтобы способствовать развитию умных городов, всем заинтересованным в этом организациям нужно работать вместе — от местных и федеральных органов власти до технологических провайдеров и разработчиков — все они должны сыграть свою роль.

4. Год вакцины

Если 2020 — это год COVID-19, то 2021 г. будет годом вакцины. Какая вакцина будет одобрена первой? Какая будет распространяться по всему миру? Будем ли мы полагаться на несколько вакцин для повышения распространения и эффективности?

В данном случае аналитика понадобится не только в утверждении процесса разработки вакцины, а также будет важна в процессе планирования вакцинации и отслеживания распространения вакцин, побочных эффектов и эффективности.

5. Больше контроля у потребителей благодаря удаленному управлению

Сегодня для каждого аспекта жизни найдется приложение, с помощью которого потребители могут осуществлять покупки, вести банковские дела, следить за здоровьем, оплачивать коммуналку и услуги связи, делать еще множество других вещей удаленно. В будущем покупатели также будут ожидать лучших предложений от магазинов, простого способа оплаты, доставку в тот же день и бесплатный возврат. И все это должно быть удобным для пользователей и обеспечивать высокий уровень обслуживания.

Гонка бизнесов продолжится — те, кому удастся настроить более эффективные цепочки поставок, круглосуточное онлайн-обслуживание клиентов и оптимизировать все это таким образом, чтобы, как минимум, сохранить рентабельность, а лучше — повысить маржинальность, те и смогут дальше развивать бизнес. Но без аналитики в этом процессе уже не обойтись. Поскольку компаниям нужно исследовать свои собственные процессы, а также интерпретировать новые клиентские ожидания, перемены, паттерны поведения и вызывать реакцию в каждой из точек касания.

«Этот тренд меняет и сами решения, которые хотят применять компании. Если раньше речь шла о клиентской аналитике, об оптимизации маркетинговых кампаний, то сейчас речь идет о системах Hyper CI, которые позволяют в режиме реального времени выявлять паттерны поведения клиентов, находить интересы и прогнозировать склонности купить или отказаться от продукта, а дальше — тоже в режиме реального времени — автоматически реагировать, выстраивая шаг за шагом клиентский путь», — говорит Александр Тихонов.

6. Свежая кровь на рынке труда

Что будет влиять на успех грядущего поколения дата-сайентистов и аналитиков? Персонализированные индивидуальные учебные программы и способность обрабатывать все аспекты данных. Чтобы стать успешными на рынке труда, выпускникам будут необходимы не только аналитические навыки, но и навыки сторителлинга, управления проектами, знание этических норм и комплаенса.

7. Фармацевтика, ориентированная на пациента, спасает больше жизней

После COVID-19 клинические исследования будут все больше строиться вокруг пациентов — с помощью датчиков, носимых устройств и приложений пациенты могут дольше оставаться дома и находиться под круглосуточным наблюдением. Насыщенный данными процесс разработки лекарств и достижения в области аналитики толкают мир разработки лекарственных препаратов вперед в его постоянном поиске новых инновационных методов лечения. Клинические испытания могут объединить несколько препаратов в одно исследование и тем самым привести к более персонализированным и целенаправленным вариантам терапии. Результаты клинических испытаний поступают все быстрее и быстрее, таким образом пациенты наблюдают необходимую им прозрачность этого процесса, чтобы найти новейший метод лечения, который им подойдет.

8. Организации старой формации могут переосмыслить собственные процессы с помощью аналитики

Деятельность по внедрению ИИ и аналитики вдохнула новую жизнь в традиционные крупные организации, включая государственные структуры, почтовые службы, предприятия с госучастием, промышленные предприятия. Правительства многих стран были очень проактивны весь прошлый год, создавая различные цифровые сервисы и пользуясь аналитикой для контроля за распространением вируса, информирования населения, распределения ресурсов. И в этом секторе работа продолжится.

Крупные банки традиционно идут в авангарде цифровизации. Когда они внедряют различные процессы оптимизации и разработку бизнес-процессов на основе ИИ, они вносят ощутимые позитивные изменения в обслуживание клиентов и демонстрируют собственную эффективность. И люди ждут соответствующего сервиса и удобства уже и в других местах, а инвесторы ждут, что организации в различных секторах будут работать более успешно. И что важно, мы все уже видим, как традиционный бизнес перестраивается с учетом этих новых потребностей: внедряются цифровые двойники, системы прогнозирования сбоев, системы удаленной диагностики, компьютерное зрение для контроля качества и т.д.

Электронная книга
Создание успешного бизнес-плана внедрения ИИ

  • Что дает внедрение ИИ в процессы компании?
  • Как привлечь дополнительное финансирование и создать добавленную стоимость?
  • Как получить полную вовлеченность команды?
Скачать книгу

Другие статьи

Как Kia применяет искусственный интеллект

Как Kia применяет искусственный интеллект

Технологии искусственного интеллекта глубоко проникли в производственные процессы многих мировых компаний, включая крупнейших автопроизводителей. Возможности ИИ используются в том числе для повышения качества продукции и уровня удовлетворенности клиентов. Как это выглядит в практической плоскости, можно рассмотреть на примере сотрудничества Kia Motors America и компании SAS.

Испорченные модели: как за один день потерять весь капитал с помощью искусственного интеллекта

Испорченные модели: как за один день потерять весь капитал с помощью искусственного интеллекта

В новый год с новым Ops-ом. Вслед за DevOps и DataOps пришел ModelOps. Если вы ещё не слышали об этой методологии, самое время познакомиться с этим термином. Скоро он прочно осядет среди основных ИТ-трендов.

Гений или двоечник? Почему ИИ справляется с закономерностями и теряется в связях

Гений или двоечник? Почему ИИ справляется с закономерностями и теряется в связях

Любой человек, если на него со всех сторон и крайне интенсивно начнет сыпаться информация быстро скажет: «Хватит!» Специально обученный профессионал, привыкший изучать данные, продержится дольше. Но время играет против него: он начнет ошибаться, уставать и тоже сдастся. Быстро разбираться с огромными массивами данных — вот то, с чем ИИ справляется на пятёрку. Однако не всё так гладко. У ИИ есть одна большая проблема — он туповат.

Новости

ИИ считывает сигналы мозга и создает портреты, которые нравятся

Ученые построили специальный ИИ-алгоритм, который способен определять субъективные предпочтения в изображении лиц и создавать портреты, адаптированные таким образом, чтобы вызывать положительные эмоции у конкретных людей. Результаты исследования могут быть использованы, например, для моделирования предпочтений и принимаемых людьми решений, а также для выявления бессознательных импульсов.

15/04

Читать полностью

Искусственный интеллект научили скепсису при управлении беспилотниками

Ученые из MIT разработали новый алгоритм искусственного интеллекта, основанный на игровых технологиях, который, как ожидается, поможет самоуправляемым транспортным средствам лучше ориентироваться в физическом мире и снизит вероятность ошибочных действий во время движения.

09/04

Читать полностью

Новые технологии помогают понять смысл предложений при переводе

Технологии машинного перевода, несмотря на все усилия ученых и разработчиков, по-прежнему далеки от совершенства. Если перевод отдельных слов, как правило, вопросов не вызывает, то с предложениями ситуация все еще очень сложная. Но в MIT сделали важный шаг на пути решения этой проблемы.

29/03

Читать полностью

В США оценили позиции стран-конкурентов в гонке ИИ

США пока лидируют в сфере создания технологий искусственного интеллекта. Китай быстро догоняет Штаты, а Европейский Союз увеличивает отставание от обоих лидеров в сфере ИИ. Таковы выводы нового отчета ITIF.

19/03

Читать полностью
Все новости
Вернуться на главную