ИССЛЕДОВАНИЕ

Основанная на информационных технологиях и цифровизации, революция AI преодолевает ограничения как минимум в трех ключевых направлениях, имеющих существенное значение для бизнеса:

1) обеспечение непрерывного преобразования компании вместо периодических трансформаций,

2) использование добытой информации в режиме реального времени вместо зависимости от программного обеспечения, обновляемого эпизодически,

3) синтез нескольких типов данных вместо необходимости использовать только один — текст или какой-то визуал.

Сегодня ведущие компании используют эти революционные возможности искусственного интеллекта в стратегиях, которые выделяют их среди конкурентов и позволяют переосмыслить совместную работу людей и машин.

Из-за быстрых изменений в настроениях потребителей, геополитике и глобальных финансах статическая природа цифровой эпохи оказалась под сильным давлением. Компании больше не могут позволить себе поэтапную периодическую трансформацию, диктуемую ритмом обновления программного обеспечения. Теперь они вынуждены адаптироваться к динамичным условиям, способным меняться практически мгновенно.

Возьмем для примера Netflix, который, несмотря на значительную конкуренцию, сохраняет лидерство в индустрии потокового вещания благодаря использованию AI для постоянного обновления своего бизнеса и углубления вовлеченности пользователей. В частности, алгоритмы искусственного интеллекта анализируют данные пользователей, такие как история просмотров, предпочтения и даже время суток, когда просматривается контент. Это позволяет Netflix давать максимально персонализированные рекомендации, позволяющие каждому пользователю получить уникальный и интересный опыт.

Обеспеченный AI уровень персонализации оказался чрезвычайно успешным: до 80% просматриваемого контента на Netflix поступает именно через рекомендации.

Даже миниатюры изображений для каждого заголовка, предлагаемого на экране зрителя, здесь индивидуализированы: с помощью искусственного интеллекта они выбираются из десятков тысяч неподвижных кадров, составляющих каждый фильм, — тех, что лучше всего привлекут внимание определенных зрителей.

Дальнейшая персонализация достигается благодаря адаптивному битрейту (ABR), использующему AI для динамической оптимизации качества потоковой передачи в зависимости от скорости интернета пользователя и возможностей устройства. Такой подход минимизирует буферизацию, обеспечивает плавный просмотр, который необходим для поддержания удовлетворенности зрителей, и снижает отток клиентов.

Также AI помогает Netflix анализировать модели просмотра и обратную связь, чтобы определить типы контента и темы, которые окажутся популярными. Однако использование полученных от искусственного интеллекта данных для производства такого контента, который находит отклик у разнообразной аудитории сервиса, требует опыта и креативности людей, принимающих окончательные решения относительно инвестиций в продукт и маркетинговые стратегии.

За 27 лет своего существования Netflix неоднократно проводил свое переосмысление.

В 1997 году компания начала работу как сервис аренды DVD-дисков по почте, через два года добавила ежемесячную подписку.
В 2002 году компания вышла на биржу, в 2007 году запустила стриминговый сервис, а к 2013-му начала производить оригинальный контент.

Сегодня Netflix — крупный игрок в индустрии развлечений с более чем 280 миллионами подписчиков по всему миру.

Неудивительно, что основатель компании Рид Хастингс назвал свою книгу 2020 года (в соавторстве с Эрин Мейер) No Rules Rules: Netflix and the Culture of Reinvention («Никаких правил: Netflix и культура переосмысления»). Однако теперь эти периодические переосмысления, происходившие каждые несколько лет, уступили место инновациям, основанным на искусственном интеллекте, которые происходят над миллиардами точек данных и индивидуальными настройками каждую секунду каждого дня.

Традиционные разведывательные системы, занимающиеся сбором информации, работают с задержкой. В отличие от них, искусственный интеллект включен всегда — он слушает, обучается и мгновенно адаптируется к новым данным. Теперь компании могут реагировать на меняющиеся запросы и ожидания клиентов с беспрецедентной точностью и гибкостью. Старая модель, построенная на инструкциях программистов, просто не может конкурировать с адаптивным AI, который ориентируется на индивидуальные потребности пользователей.

Рассмотрим инновационные подходы видеоплатформы TikTok, использующей AI-технологии для привлечения пользователей, которые проводят в приложении в среднем 34 часа в месяц — этот показатель больше, чем у всех остальных социальных медиа-платформ.

Алгоритм рекомендаций TikTok, известный как лента «Для вас» (FYP), использует данные в реальном времени для анализа взаимодействий пользователей, таких как лайки, репосты, комментарии и продолжительность просмотра. Это позволяет платформе непрерывно обновлять и совершенствовать контент, показываемый каждому пользователю, обеспечивая максимально персонализированный и увлекательный опыт.

Тем временем адаптивные AI-системы, работающие под контролем модераторов, отслеживают и фильтруют контент на соответствие нормам сервиса и местных культур. Искусственный интеллект также анализирует в режиме реального времени тренды и хештеги, выявляя наиболее релевантный и популярный контент для пользователей, тем самым удерживая их внимание на последних тенденциях и вирусных челленджах. Кроме того, данные в реальном времени используются для прогнозирования поведения и предпочтений пользователей, поддерживая их вовлеченность, благодаря чему рекламодатели достигают лучших результатов таргетинга и возврата инвестиций. Для создателей контента TikTok предлагает инструменты с поддержкой адаптивного AI, такие как автоматическое редактирование видео, эффекты дополненной реальности (AR) и синхронизация музыки. Эти инструменты помогают авторам быстро и легко создавать высококачественные ролики, стимулируют креативность и взаимодействие.

Обработка TikTok данных в режиме реального времени и использование AI представляют собой значительную эволюцию во взаимодействии между человеком и компьютером.

В отличие от предыдущих технологий, основанных на статичных данных, система TikTok непрерывно учится и адаптируется к предпочтениям пользователей — фактически сотрудничая с ними для создания динамичных и приятных впечатлений.

Пользователи также способствуют обучению алгоритма платформы, который учитывает их поведение для улучшения рекомендаций. В гибридной системе модерации контента платформы люди усиливаются, а не заменяются AI-инструментами, что дает результаты, которых ни машины, ни люди не могли бы достичь в одиночку.

Аналогичным образом инструменты, работающие на AI, которые TikTok предоставляет создателям контента, сочетают машинный интеллект и человеческое творчество, улучшая общее качество контента на платформе.

Цифровая эпоха была сосредоточена на битах и байтах; революция искусственного интеллекта носит «мультимодальный» характер. Это означает, что AI-системы теперь способны обрабатывать информацию из разных модальностей, включая текст, изображения, аудио, видео и другие сенсорные данные.

Конечно, мы, люди, всегда были мультимодальными, обрабатывая и синтезируя различные виды информации в реальном мире, в котором обитаем. Теперь же благодаря мультимодальному искусственному интеллекту у нас есть технология, имитирующая нашу способность интерпретировать и интегрировать широкий спектр информации.

Эта технология способна общаться и взаимодействовать с нами где угодно, вовлекаясь в процесс таким образом, чтобы соответствовать нашим предпочтениям, окружению и намерениям. Уже не являясь исключительной прерогативой разумных существ, мультимодальная обработка данных внедряется ведущими компаниями в различные отрасли промышленности.

В розничной торговле крупные компании формата «кирпичи и клики» (торгующие как через офлайн-магазины, так и онлайн) используют мультимодальные AI-системы, включая обработку естественного языка (NLP) и робототехнику, для улучшения клиентского опыта и своей операционной деятельности.

Технология поддержки клиентов, работающая на искусственном интеллекте, не только понимает и реагирует на запросы аудитории в естественной разговорной форме, но и выполняет действия, такие как поиск заказов и управление возвратами.

Управляемые AI системы самообслуживания используют компьютерное зрение и машинное обучение для распознавания товаров и оптимизации процесса, сокращая время ожидания и повышая общую эффективность. Компании также трансформируют сотрудничество человека и машины.

Умные тележки, оснащенные камерами и датчиками, сканируют полки и отслеживают уровень запасов в режиме реального времени, предупреждая персонал, когда товары необходимо пополнить. На складах компаний роботы перевозят грузы, снижая физическую нагрузку на работников и кооперируясь с ними для повышения эффективности. В распределительных центрах внедряются роботизированные вилочные погрузчики, что позволяет сотрудникам переключиться с ручной разгрузки поддонов на управление и координацию работы машин, что куда более эффективно.

Благодаря этим мультимодальным AI-технологиям и сотрудничеству человека с техникой компании улучшают как опыт покупок в магазине для клиентов, так и эффективность своей работы.

В фармацевтическом секторе ведущие компании и исследовательские организации применяют мультимодальные платформы для ускорения движения к персонализированной медицине — лечению, адаптированному под конкретные обстоятельства, симптомы и генетический профиль каждого пациента.

Например, одна из крупнейших мировых фармацевтических компаний использует облачную платформу для объединения и масштабного анализа данных клинических испытаний, изображений, патологоанатомических исследований, рентгенодиагностики, электронных медицинских карт (EMR), сведений с переносных устройств и генетической информации. Это позволяет составлять точную картину состояния пациента.

Данные с медицинских карт обрабатываются за считанные минуты, а файлы с изображениями, на обработку которых раньше уходили дни, синтезируются за несколько часов. Технология поддерживает работу 1300 ученых компании по всему миру, которые анализируют данные с помощью AI-инструментов для получения ценных выводов, что способствует повышению эффективности научных исследований и разработок, улучшению проектирования клинических испытаний и оптимизации подбора терапий для разных пациентов.

В сфере производства один из крупнейших в мире производителей продукции — от бытовых приборов до высокотехнологичных решений — применяет мультимодальный AI для контроля и совершенствования каждого аспекта производственного процесса.

Мультимодальные технологии собирают и анализирует разнообразную информацию, такую как аудиосигналы, визуальные данные и показания датчиков, поступающие с производственных линий.

Аудиосигналы могут включать, например, звуки, возникающие при монтаже компонентов. Датчики передают данные о весе и температуре деталей, изготавливаемых по очень точным спецификациям.

Объем данных колоссален: на одном заводе он эквивалентен более чем 40 миллионам листов бумаги в сутки. Самооптимизирующиеся алгоритмы синтезируют эти данные, позволяя производственному персоналу контролировать состояние оборудования, проводить плановое техобслуживание и стремиться к нулевому уровню дефектов.

Появление мультимодального AI — то есть способности рассуждать о том, как устроен мир, через различные типы сенсорных входов — является одним из ключевых прорывов, приближающих нас к общему искусственному интеллекту (AGI), функционирующему на уровне человека.

Долгое время считалось, что до этого достижения еще несколько десятилетий, однако ряд экспертов недавно заявил, что сроки ожидания могут оказаться значительно короче. Хотя такие заявления остаются спорными, готовность некоторых лидеров в данной области высказывать подобные предположения свидетельствует о быстром течении революции в сфере AI.

По мере того, как революция в области искусственного интеллекта способствует непрерывному переосмыслению компаниями своей деятельности, обработке предприятиями данных в режиме реального времени и возможности работать с мультимодальной информацией, сотрудники должны развивать свои роли в соответствии с постоянно совершенствующимися AI-системами.

В рабочем пространстве, управляемом нейросетями, процветать будут те, кто способен к постоянному обучению и адаптации.

Гибкость, креативность и стратегическое мышление будут цениться все больше. С правильной подготовкой и приверженностью к непрерывному обучению работники смогут воспользоваться этой трансформацией, позиционируя себя в качестве важных участников в компаниях, использующих AI. Этот переход знаменует собой новую главу в истории труда для компаний, которые готовы адаптироваться.

Картик Нараин — главный исполнительный директор группы технологий в Accenture. Он руководит облачными технологиями, данными и AI, корпоративными и отраслевыми технологиями, безопасностью и партнерствами в экосистеме.

Прашан Шукла — главный директор Accenture Research.

Бхаскар Гош — директор по стратегии Accenture и член Глобального управляющего комитета компании. Он является соавтором книги «The Automation Advantage: Embrace the Future of Productivity and Improve Speed, Quality, and Customer Experience Through AI» (McGraw Hill, 2021), посвященной масштабной автоматизации и интеграции искусственного интеллекта в бизнес.

Х. Джеймс Уилсон — глобальный управляющий директор по технологическим исследованиям и лидерству в Accenture Research. Он соавтор книги «Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI» (HBR Press, 2024), написанной совместно с Полом Р. Догерти, которая исследует взаимодействие человека и машины в эпоху AI.

Подытожим, искусственный интеллект — не будущее, а настоящее.

Компании, которые уже внедряют AI, получают преимущество: быструю адаптацию к изменениям, точные прогнозы и персонализированный подход к клиентам.

Что делать дальше компании, которая знает опыт внедрения AI в компаниях и хочет внедрить к свои отделы или бизнес-процессы?

• для бизнеса: начните с малого — внедрите AI-аналитику или чат-ботов;
• для сотрудников: осваивайте навыки работы с AI — это повысит вашу ценность на рынке.

Хотите глубже разобраться в теме? Читайте нашу аналитику применения AI в зарубежных и российских компаниях тут.

P.S. AI не заменит людей, но те, кто им пользуется, заменят тех, кто игнорирует технологии. Начните сегодня!

Оставьте заявку на консультацию, и наши эксперты подскажут, как максимально эффективно использовать потенциал искусственного интеллекта для вашего бизнеса.

Мы готовы помочь вам сделать первый шаг к внедрению AI