Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности

Жанр: Корпоративная культура / Бизнес-процессы

Автор

Страниц

70

Год

2021

Интерес к искусственному интеллекту и его внедрению в бизнес-процессы не ослабевает. Однако многие компании до сих пор не осознают, насколько это может быть полезно и выгодно для них. Профессор Гарвардской школы бизнеса Томас Дэвенпорт, эксперт в области аналитики и больших данных, в своей новой книге предлагает решение – интеграцию искусственного интеллекта и когнитивных технологий в бизнес-стратегию предприятия. Он демонстрирует, как это может сделать продукты более привлекательными, процессы более совершенными и компанию успешной.
Томас Дэвенпорт рассматривает различные виды технологий, такие как статистическое машинное обучение, нейронные сети, глубокое обучение, обработка естественного языка, экспертные системы на основе правил, роботы и роботизированная автоматизация процессов. Он предоставляет примеры успешного и неудачного применения искусственного интеллекта в таких известных компаниях, как Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE и DBS – цифровой банк.
Книга Томаса Дэвенпорта поможет бизнес-лидерам лучше понять преимущества и сложности внедрения искусственного интеллекта, чтобы использовать его наиболее эффективно и в большой выгодой для своей компании. Знание опыта лучших компаний в этой области позволит избежать ошибок и обрести успех.

Читать бесплатно онлайн Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности - Томас Дэвенпорт

Переводчик З. Мамедьяров

Главный редактор С. Турко

Руководитель проекта Л. Разживайкина

Корректоры Е. Аксёнова, Е. Чудинова

Компьютерная верстка А. Абрамов

Художественное оформление и макет Ю. Буга

Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

⁂

Предисловие

Я давно интересуюсь искусственным интеллектом. В 1986 г. я возглавлял исследовательский центр по управлению технологиями PRISM (Центр партнерских исследований в области управления информационными системами). Работая в тесном сотрудничестве с ныне покойным профессором Массачусетского технологического института и гуру реинжиниринга бизнес-процессов Майклом Хаммером, в тот год мы исследовали множество тем, но одна из них заинтересовала меня особенно. Она называлась «Экспертные системы: перспективы и раннее развитие» и затрагивала быстрорастущую область искусственного интеллекта (ИИ) – так раньше называли сегодняшние когнитивные технологии. Экспертные системы были технологией ИИ, которая волновала бизнес в то время в наибольшей степени.

У PRISM было около 50 крупных корпоративных спонсоров, многие из которых тестировали пилотные версии экспертных систем. Казалось, технология вот-вот расцветет. Тогда я работал в районе Кендалл-сквер в Кембридже, Массачусетс, и там только и разговоров было, что об ИИ. Моя компания Index Systems преимущественно оказывала консалтинговые услуги, однако мы только что запустили стартап Applied Expert Systems (Apex), чтобы разработать экспертную систему для финансового планирования. Рядом с нами работала открытая MIT Лаборатория информатики и ИИ (CSAIL), которая существует и сегодня. На той же улице находилась штаб-квартира компании Symbolics – пионера в создании специализированных лисп-машин (лисп – язык программирования, хорошо подходящий для применения в сфере ИИ). Хоть это и не относится к делу, я помню, как 15 марта 1985 г. прочитал, что Symbolics только что зарегистрировала первый интернет-домен – Symbolics.com.

Десятки лет я интересовался технологиями и их применением в различных компаниях. В 1990-х и начале 2000-х гг. я в основном работал в сфере менеджмента и аналитики знаний (с конца 1990-х), в то время как ИИ переживал одну из «зим», характеризующихся низким коммерческим интересом к теме. Однако я все равно с любопытством следил, как ИИ используется в бизнесе. В тот период доминировала технология процессоров правил, и некоторые компании (включая Accenture, где я руководил исследовательским центром) зарабатывали на создании и использовании таких процессоров. Мы с моей коллегой по Accenture Джинн Харрис решили их изучить. В 2005 г. мы опубликовали статью «Автоматизированное принятие решений вступает в эпоху зрелости», где описали компании (по большей части из сферы финансовых услуг), которые извлекали значительную выгоду из этой технологии. Но эта статья не положила «зиме» конец. Если верить Google Scholar, по цитируемости она занимает 86-е место из всех моих публикаций – лишь 99 смельчаков отважились упомянуть о ней в печати!

Продолжить чтение

Вам может понравиться: