Цифровая трансформации - технологии | АРБ-Про
> Цифровая трансформации - технологии
к новостям

Ведущий аналитик "АРБ Про" Роман Копосов модерировал панельную дискуссию на бизнес-форуме «Трансформация 3. ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА»

4 спикера - Vladimir BelyyКонстантин КичинскийПавел Доронин и Саша Боронин - создают будущее прямо сейчас. Они трансформируют отдельные бизнесы и целые отрасли.  Это редкая удача, когда одни из лучших людей в отрасли делятся видением развития технологий и решениями, которые уже готовы для внедрения в бизнес.

Любая новая технология имеет право на существование в компании, если выполняются 3 условия:

  1. Решение влияет на экономику бизнеса.
  2. Технология усиливает скорость принятия решений и бизнес-процессов.
  3. Решение создает новое конкурентное преимущество – потребительскую ценность, за которую клиент готов платить больше.

Ключевые инсайты форума:

  1. Следующим BIG THING будет сочетание трёх ключевых технологий: искусственный интеллект (AI) + робототехника (коллаборативная и сервисная) + виртуальная и дополненная реальность (AR и VR).
  2. Любая новая технология требует пристальной бизнес-примерки. Это постоянный диалог с разработчиками и интеграторами. В результате должно рождаться совместное решение по автоматизации, новые данные для управленческих решений и почва для новых продуктов.
  3. Искусственной интеллект - это не так дорого. На рынке много готовых решений, которые можно максимально быстро адаптировать под потребности своего бизнеса.  Старт инвестиций в ИИ начинается от $200 и не потребует инвестиций в дорогую инфраструктуру.
  4. Проекты, подобные ROBOT VERA, помогают сэкономить время и усилия на привлечение персонала. В потенциале они способны полностью автоматизировать HR-процессы внутри компании. Ценность искусственного интеллекта - в постоянном самообучении.  После 1 млн звонков ROBOT VERA получила огромный объем знаний. Она понимает, как нужно построить речевые модули для роста конверсии звонков в приглашения на собеседования. Подобные системы уже могут составить портрет идеального кандидата, получать обратную связь от увольняющихся сотрудников и предлагать конкретные решения по усилению бренда работодателя.
  5. Машина должна работать, человек - думать. Постепенно идет выключение человека из монотонной и рутинной деятельности, не требующей интеллектуального ресурса. Все решения, которые требуют несколько секунд на размышление, будут приниматься искусственным интеллектом. Человеку нужно будет искать новые пути и ниши для профессионального развития и обучения.
  6. Учитесь у стартапов. Скорость, ориентир на короткие важные результаты и метрики, правильная архитектура, гибкость, быстрая проверка гипотез и внедрение – вот те ключевые характеристики, на которые имеет смысл обратить внимание.
  7. Digitalize All - все будет оцифровано. Оцифровка реального мира неминуема: городов, бизнеса, людей - их внешних данных, голоса, манеры речи и коммуникации и т.д.
  8. Технологии могут быть вредны. Они могут перемещать фокус с действительно важных проблем и задач. Главные критерии принятия решения по внедрению: скорость, снижение затрат, увеличение прибыли.

Технологические вызовы открывают и новые ниши для бизнеса:

  • Внедрение ИИ открывает перспективы для усовершенствования деятельности и роста ее эффективности.
  • Машина не допускает ошибок, исключается риск сбоев технологических процессов из-за человеческого фактора.
  • Системы обрабатывают большие объемы информации в доли секунды и учатся запоминать и применять полученные данные.
  • Защита данных и критических систем.

И в заключение несколько мыслей об искусственном интеллекте.

ИИ — это примерно как Excel. Чтобы работал Excel, нужны три вещи: компьютер, сам Excel и какие-то данные в табличке. Раньше железо и ПО для ИИ были очень дорогие. Сейчас это доступно всем, дело только за данными.

  • Железо: аренда высокопроизводительного облачного сервера стоит уже не тысячи, а сотни долларов в месяц, не тысячи.
  • Алгоритмы: вам не нужен data science-инженер. Любой технарь может подсоединить ваш 1C к API, который Google или Microsoft сдают в аренду. Заниматься разработкой новых алгоритмов — дорого. Но обучить готовый алгоритм, например, отличать грузовики от легковушек — дешево.
  • Данные: у вас должны быть данные. Может, они уже есть (фотографии товара). Может, их нужно начать генерировать (поставить камеру).

Как только у вас будут данные + алгоритмы + железо = ИИ, вы сможете сделать цифровую трансформацию своего бизнеса, т.е. 1) начать улучшать существующие продукты-сервисы, 2) разрабатывать новые продукты-сервисы или 3) разрабатывать новые бизнес модели.

Смотрите видео панельной сессии, которую модерировал Роман Копосов.


Поделиться