Искусственный интеллект на службе бизнеса

На поиск решения оставалось всего три недели, и, если бы его не нашли, проект рухнул бы, и всем разработчикам дали полную свободу на апробирование любых вариантов. К концу срока клавиатура выглядела как маленькая стандартная, но с одним отличием. Пользователь не замечал изменений, но рабочее поле некоторых клавиш во время печати увеличивалось. Например, после t чаще всего следует h, поэтому она становилась больше. Далее расширялись e и i и т. д.

Это инструмент ИИ в действии. Инженеры Apple раньше всех использовали достижения машинного обучения 2006 года для создания прогностических алгоритмов, меняющих размер поля клавиш исходя из уже напечатанных букв. Сегодняшняя технология автокоррекции текста работает так же, но по большому счету решение было найдено благодаря QWERTY. Раскладка, разработанная во избежание нажатия соседних клавиш, позволила виртуальным клавишам смартфона при необходимости расширяться, поскольку маловероятно, что следующая клавиша находится рядом с той, что только что нажали.

Во время разработки iPhone инженеры Apple досконально разобрались в рабочем процессе, примененном для клавиатуры. Пользователь находит нужную клавишу, нажимает и переходит к следующей. Разбив процесс, они поняли, что идентификации и нажатию не мешает различающийся внешний вид клавиш. Что самое главное – прогноз определял, какая клавиша станет следующей. Понимание рабочего процесса обеспечило возможность оптимального применения инструмента ИИ, и это верно в отношении любых процессов.

Выводы

• Инструменты ИИ представляют собой точечное решение. Каждый предназначен для конкретного прогноза, а большинство разработано для конкретной задачи. Большинство стартапов нацелены на создание одного инструмента ИИ.

• Крупные корпорации состоят из рабочих процессов, обращающих ресурсы в продукт. Рабочие процессы подразделяются на задачи (например, первичное размещение акций Goldman Sachs состоит из 146 отдельных задач). Принимая решение о внедрении ИИ, компании должны разбить процессы на задачи, оценить прибыль от затрат по разработке или покупке ИИ для выполнения каждой задачи, ранжировать ИИ с учетом выгоды от затрат, затем начать работать по списку сверху вниз. Иногда можно добавить инструмент ИИ в рабочий процесс и сразу увидеть выгоду в результате повышения эффективности выполнения задачи. Однако чаще всего это не так просто. Извлечение реальной выгоды от внедрения инструмента ИИ требует реинжиниринга всего рабочего процесса. В итоге по аналогии с революцией ПК понадобится много времени, чтобы увидеть в большинстве рядовых компаний рост производительности в результате ИИ.

• Для иллюстрации потенциального влияния ИИ на рабочий процесс мы описали вымышленный ИИ, прогнозирующий ранжирование абитуриентов МБА. Чтобы извлечь из этой прогностической машины максимальную выгоду, учебным заведениям придется пересмотреть рабочий процесс. Им понадобится устранить задачу ручного ранжирования и расширить задачу по рекламе программы, поскольку ИИ повысит отдачу от увеличения числа абитуриентов (посредством повышения точности прогнозирования успешных абитуриентов и снижения издержек на анализ их заявок). Школа изменит задачу по предоставлению материальных поощрений, таких как стипендия и финансовая помощь, потому что будет больше уверена в том, какие из абитуриентов лучшие. И наконец, школа отрегулирует остальные элементы рабочего процесса, чтобы воспользоваться преимуществами предоставления мгновенных решений по заявкам на обучение.

Глава 11. Декомпозиция решений

Нынешним инструментам ИИ далеко до машин с человеческим интеллектом, описанным в научной фантастике (их часто называют «общий» или «сильный ИИ»). Сегодняшнее поколение ИИ мало что умеет помимо прогнозирования.

Однако не стоит преуменьшать его значение. Как заметил однажды Стив Джобс, «одна из вещей, отделяющих нас от высших приматов, – это способность изготавливать инструменты». В качестве примера инструмента, подарившего людям возможность передвигаться быстрее любого животного, он назвал велосипед. Компьютеры он воспринимал так же: «Для меня компьютер – лучший из придуманных человеком инструментов, я бы сказал, что это велосипед для ума»[102].

В настоящее время инструменты ИИ прогнозируют значение слов (Amazon Echo), контекст запроса (Siri Apple), желаемые товары (рекомендации Amazon), ссылки, соответствующие искомой информации (поиск Google), момент торможения во избежание опасности (автопилот Tesla) и интересующие новости (новостная лента Facebook). Ни один из этих инструментов не осуществляет рабочий процесс полностью – наоборот, каждый предоставляет прогностический компонент, упрощающий принятие решений. ИИ расширяет возможности.

Но как узнать, нужен ли инструмент ИИ для конкретной задачи вашего бизнеса? Любая задача состоит из ряда решений с прогностической составляющей.