Технологии искусственного интеллекта начинают приносить ощутимую экономическую отдачу в промышленном секторе и розничной торговле. Однако возврат инвестиций фиксируется лишь тогда, когда решения глубоко встраиваются в конкретные рабочие процессы и нацелены на решение практических бизнес-задач. Об этом в беседе с «Известиями» 20 мая рассказал управляющий директор компании LANSOFT Сергей Таран.
«ИИ окупается там, где встроен в процесс с понятной экономикой, а не внедряется как технология ради технологии. Одним из наиболее устойчивых сценариев в ретейле остается прогнозирование спроса и управление товарными запасами. Использование алгоритмов позволяет учитывать сезонные колебания, промоактивности и внешние факторы, снижая дефицит товаров на полках и сокращая объемы списаний», — подчеркнул эксперт.
Сергей Таран также выделил в качестве перспективных направлений инструменты персонализации и динамическое ценообразование. Эти механизмы позволяют увеличивать конверсию и средний чек, но их эффективность напрямую упирается в наличие больших объемов качественной информации о клиентах.
Что касается промышленности, то здесь, по мнению эксперта, наибольшую отдачу демонстрируют системы предиктивного обслуживания техники и технологии компьютерного зрения. Предиктивная аналитика дает возможность отказаться от плановых ремонтов в пользу обслуживания, основанного на реальном состоянии оборудования, минимизируя вероятность аварий и внеплановых остановок. В свою очередь, компьютерное зрение активно задействуют для контроля качества продукции на конвейерах, особенно когда дефекты поддаются четкой формализации.
Помимо этого, алгоритмы помогают выстраивать логистику и производственные планы, однако успех здесь критически зависит от зрелости внутренних бизнес-процессов и уровня подготовки данных.
Таран назвал три ключевые ошибки, ведущие к финансовым потерям при внедрении ИИ. Во-первых, это отсутствие конкретной деловой цели и измеримых показателей результативности. Во-вторых, недооценка расходов на подготовку информации, которая нередко становится самой дорогой фазой проекта. И в-третьих, стремление к масштабированию системы без предварительной проверки гипотез в пилотном режиме.
Специалист отметил, что в промышленности оптимальной стратегией остаются короткие эксперименты длительностью в два-три месяца, по итогам которых уже принимается решение о тиражировании технологии. Отдельную опасность представляют завышенные ожидания бизнеса. Как пояснил эксперт, ИИ демонстрирует высокую результативность в повторяющихся сценариях с крупными наборами данных, но слабо проявляет себя в уникальных и плохо структурируемых ситуациях. В подобных обстоятельствах искусственный интеллект не подменяет специалиста, а служит лишь вспомогательным ресурсом, резюмировал Таран.
Ранее, 10 апреля, президент России Владимир Путин заявил, что технологии ИИ стремительно развиваются. По его словам, нейросети вместе с цифровыми экосистемами и автономными комплексами создают принципиально новую реальность для экономики, социальной сферы, государственной безопасности и обороны. Путин добавил, что лишь обладание собственными языковыми моделями ИИ может обеспечить обороноспособность страны.