Потенциал ИИ в бизнесе. Стратегическое применение искусственного интеллекта и Big Data - страница 4

Временами тема становится источником публичных скандалов, с чем столкнулась Microsoft, выпустив злополучного чат-бота Тэя (Tay), изначально созданного в виде разговорного ИИ^>8. На основе обработки искусственным интеллектом постов собственных подписчиков компания попыталась создать в социальной сети крутого миллениал-персонажа. Как и следовало ожидать, это вызвало пиар-катастрофу. В набор данных вошел поток намеренно опубликованных интернет-троллями постов. В результате персонаж Тэя быстро превратился в узко мыслящую расистскую карикатуру. С технической точки зрения ИИ функционировал, но по вине искаженных данных не так, как задумали его создатели. Однако если бы Microsoft строго придерживалась четырех основных «столпов» ответственного ИИ (организационного, операционного, технического и репутационного)^>9, катастрофу вполне можно было бы предотвратить. Более подробно мы обсудим это в главе 4.

Проблема в том, что такие истории, даже самые правдивые, подпитывают распространенные заблуждения об ИИ и больших данных. Еще больше негативное восприятие усиливается посредством фильмов и телевизионных программ, о чем мы подробнее поговорим в главе 2. В результате мы страдаем от неосознанного предубеждения, которое в дальнейшем портит наши перспективы. Частные лица или владельцы бизнеса, мы говорим: «ИИ слишком великий, пугающий и сложный для меня». После чего добавляем: «ИИ и большие данные могут использовать только крупные компании, такие как Amazon и Facebook[5]». Иногда мы приходим к выводу, что ИИ слишком сильно вмешивается в нашу жизнь или вообще изначально неэтичен. Но, как мы увидим, все это неправда. На самом деле по мере того, как все больше компаний и некоммерческих организаций учатся ответственно использовать эти технологии, они обнаруживают, что полученное увеличение ценности и влияния не только впечатляет с чисто деловой точки зрения, но и приносит выгоду и, в конечном счете, является примером устойчивого развития.

Как и любой уважаемый автор, я стараюсь кратко изложить здесь основы, чтобы вы чувствовали себя уверенно, когда ваш знакомый управленец или коллега предложат обсудить эту тему. Но если вам не терпится начать действовать и по-настоящему принять принципы, описанные в этой книге, можете перейти к главе 1.

Первая часть начинается с историй двух широко известных компаний – Netfl ix и Starbucks. Они встраивают работу с данными во множество своих бизнес-процессов, что способствует многократному росту. Во второй главе излагаются сами концепции, которые отделяют мифы об ИИ от реальной науки и дают четкое представление о потенциале каждой технологии. В главе 3 мы рассмотрим множество типов бизнеса: каждый из них отличается по миссии и структуре, но все они уже сегодня извлекают выгоду из фактора ИИ.

Огромную мощь этих возможностей нельзя недооценивать. В главе 4 мы обсудим, как использовать их этично и ответственно. Недавние события доказали, что эта технология, в отличие от революционных усовершенствований прошлого, производит инновации настолько быстро, что за ними не успевают ни законодательство, ни общепринятые нормы. Это означает, что ответственное использование больших данных и ИИ приведет к