В основном стратегии внедрения и использования когнитивных технологий разрабатывают частные компании, однако не отстают от них и государственные структуры. Они определяют приоритеты исследований и разработок, финансируют исследования и стартапы, а также формируют стратегии подготовки кадров. Размах государственной деятельности может идти как на пользу, так и во вред компаниям из конкретных стран, особенно если государство активно взаимодействует с бизнесом. Если государство, на территории которого расположена ваша компания (или ее часть), поддерживает ориентированные на бизнес ИИ-исследования, высока вероятность, что это пойдет на пользу многим организациям.
Самые масштабные государственные ИИ-инициативы в мире реализуются в Китае. Страна объявила о своем намерении к 2030 г. стать мировым лидером в сфере ИИ и выделила на достижение этой цели несколько миллиардов долларов. Больше на ИИ не тратит ни одно государство в мире. Только Китай заявил о своей готовности потратить $5 млрд на развитие технологий и компаний ИИ. Благодаря таким государственным программам окажут поддержку амбициозным проектам зондирования, стартапам и научным изысканиям в обозначенной сфере, а кроме того, определят место ИИ в китайской оборонной промышленности и разведке[77]. Китайские онлайн-компании также располагают гигантскими массивами данных для тренировки алгоритмов машинного обучения. При этом до конца непонятно, станет ли китайское правительство использовать ИИ для контроля над обществом, тем самым снизив привлекательность работы и жизни в стране для мировых экспертов по когнитивным технологиям[78].
Помимо Китая, ИИ очень активно внедряет несравнимый с ним по размерам Сингапур, который часто первым из стран разрабатывает стратегии использования новых технологий. Сингапур явно очень серьезно настроен на развитие своих ИИ-компетенций и объявил о запуске следующих инициатив:
● ИИ занимает господствующее положение в последней версии программы «Карта трансформации промышленности» и играет важнейшую роль в информационном секторе, коммуникациях и медиасфере. Утвержденная на государственном уровне стратегия включает такие шаги, как создание национального корпуса речи, куда должны войти звуковые и текстовые файлы, которые помогут организациям понимать местный говор и акценты, совместное финансирование разработки ИИ-проектов в компаниях, а также поддержка рассчитанной на малые и средние предприятия программы по выявлению потенциальных сфер применения технологий ИИ в их бизнесе.
● Национальный исследовательский фонд Сингапура на протяжении пяти лет инвестирует более $100 млн в стимулирование внедрения ИИ для решения бизнес-задач и поддержит 100 ИИ-экспериментов в местных компаниях.
● В стране создана программа обучения ИИ, в рамках которой за следующие три года будет подготовлено 200 квалифицированных профессионалов.
● Государственные организации заключили партнерство с несколькими технологическими компаниями, чтобы помочь им обогатить производимые в Сингапуре продукты ИИ-компетенциями.
● Сингапурское Государственное агентство по технологиям спонсировало программу Smart Nation, которая стимулирует использование ИИ, аналитики данных и интернета вещей для решения ключевых задач, стоящих перед государством[79].
Кое-кто может сказать, что небольшой стране вроде Сингапура проще мобилизовать ресурсы на реализацию такой идеи, как внедрение технологий искусственного интеллекта, но государство внедряет технологии с такой решимостью и выделяет на это такое количество ресурсов, что это не может не впечатлять. Сингапур становится примером для других стран.
Стратегии и программы применения технологий ИИ разрабатывают и другие страны, хотя их проекты гораздо менее амбициозны, чем проекты Китая и Сингапура:
● В 2017 г. в бюджете Великобритании было выделено £75 млн на развитие технологий ИИ, включая финансирование стартапов, стипендии для аспирантов британских университетов и создание консультационного совета, чтобы выявлять и устранять преграды для развития ИИ в Великобритании[80]. Исследовательская компания Oxford Insights поставила Великобританию на первое место по индексу готовности к ИИ, который рассчитывался на основании таких критериев, как состояние государственного аппарата, уровень развития экономики, наличие необходимых кадров, а также качество и доступность публичных данных[81]. Однако пока нет доказательств, что хорошие показатели по этим критериям со временем способствуют формированию сильных ИИ-компетенций.
● Ирландское агентство по развитию делает попытки стимулировать развитие «экосистемы» ИИ-компаний, а правительство также финансирует магистерскую программу по подготовке специалистов в сфере ИИ[82].
● Канадский институт перспективных исследований получил государственное финансирование в размере 125 млн канадских долларов на поддержку образовательных программ и исследований в сфере ИИ, что позволяет ему продолжать начатые в стране исследования глубокого обучения[83].
Тем временем США не слишком активны в разработке государственной стратегии внедрения ИИ. Администрация Обамы в конце его срока заказала составление двух отчетов с целью определить направление развития в сфере ИИ, намереваясь вывести в приоритет внедрение соответствующих технологий[84]. Страна заняла второе место по индексу готовности к ИИ.
Однако администрацию Трампа, судя по всему, не слишком заботят когнитивные (и любые другие) технологии. Когда министра финансов США Стивена Мнучина спросили о влиянии ИИ на рынок труда, он ответил, что «пока это за пределами зоны видимости», поскольку значительные сокращения кадров в результате внедрения технологий ИИ ожидаются лишь «через 50–100 лет»[85]. Администрация сделала попытку урезать общее финансирование исследований и не предложила ни единой важной государственной программы в сфере ИИ. Само собой, теперь велика вероятность, что США отстанут от других стран в гонке за развитие и коммерциализацию ИИ.
К счастью, технологии ИИ успешно развиваются в частном секторе США. Например, в 2015 г. Google, Apple, Facebook, IBM, Microsoft и Amazon в совокупности потратили на НИОКР $54 млрд – больше, чем британское правительство[86]. Большая часть этих денег пошла на исследования ИИ. Любопытно посмотреть, кто лучше справится с внедрением ИИ – государство или частный сектор.
Стратегическое развитие
Возможно, некоторые организации не готовы к разработке полномасштабной стратегии, но им все же следует рассмотреть хотя бы ряд вопросов, описанных в настоящей главе. Компания, желающая внедрить ИИ в свой бизнес, будет гораздо более успешной, если заранее определит, где она собирается применять технологии, каких целей она хочет достичь, откуда она будет привлекать кадры и т. д.
Руководители по всему миру начинают задаваться вопросом, как им использовать когнитивные технологии. Очень важно не идти на поводу у поставщиков технологий и консультантов, а обсудить, какие именно ИИ-компетенции нужны конкретно вашему бизнесу. Даже если ваш подход предполагает только запуск пилотного проекта или создание прототипа, не стоит начинать его с ошибок, выбирая неверные технологии, ведь стратегический анализ помогает их избежать.
В какой-то момент, когда ИИ-технологии войдут в обиход, стратегические дискуссии о них можно будет совместить с дискуссиями о других технологиях. Пока же эти технологии достаточно сильно отличаются от всех внедрявшихся ранее, а их влияние на бизнес-процессы и кадровую политику достаточно ощутимо, чтобы считать их самостоятельными.
5Задачи, организационные структуры и бизнес-процессы ИИ
Что бы вы сделали с машиной, которая умеет видеть – воспринимать изображения и определять, что на них? Как бы вы перестроили свой бизнес, если бы у вас появилась машина, прошедшая тест Тьюринга, то есть сумевшая посредством речи или текста пообщаться с человеком, который не смог однозначно сказать, говорит он с человеком или с машиной? Что, если бы ваша машина могла находить неожиданные закономерности в любом наборе данных? Как изменили бы вашу организацию машины, способные выполнять практически любую структурированную, четко описанную задачу без (особенного) человеческого вмешательства?
Именно такими вопросами в эпоху умных машин задаются разработчики организационных структур и процессов. Описанные мною компетенции уже доступны или будут доступны совсем скоро. Следовательно, прозорливым бизнесменам нужно понимать, на что способны эти умные устройства и как их можно использовать в работе их организации. В настоящей главе будет рассказано именно об этом.
Поскольку эта книга ориентирована на «реальный мир», я уделю основное внимание не тому, на что ИИ будет способен в отдаленном будущем, а тому, на что он способен сейчас или будет способен совсем скоро. Например, как я уже неоднократно отмечал, на текущем этапе развития когнитивные технологии поддерживают или автоматизируют выполнение конкретных задач, а не целых процессов. Следовательно, в этой главе будет перечислен ряд задач, которые технологии могут выполнять для бизнеса, а затем будет показано, как они могут поддерживать бизнес-процессы. Кроме того, я поясню, как каждая из технологий применяется для совершенствования процессов. Одни сценарии применения технологий уже достигли зрелости, в то время как другие достигнут зрелости в ближайшие годы (я постараюсь точно обозначить горизонт их зрелости в каждом из случаев).