Типы и технологические основы искусственного интеллекта по состоянию на 2024 год


Оригинал: AI Tributaries & Types for 2024
Автор: Джим Сайнур (Jim Sinur)

Полезно понимать не только что такое ИИ, куда он движется, в чем его преимущества и недостатки, но и его технологические основы. У них есть как сильные стороны, которые могут способствовать достижению бизнес-эффекта, так свои сложности внедрения и эксплуатации. Я собрал наиболее распространенные технологии искусственного интеллекта и коротко описал, где их использовать, а где лучше избегать или чем-то подкрепить. Зачастую для достижения и автоматического поддержания желаемых результатов организации объединяют несколько технологий. Имейте в виду, что эти технологии развиваются быстро и независимо, поэтому для достижения более значимых результатов организации понадобится соединить несколько из них. Я надеюсь, что этот перечень будет полезен при планировании бюджет на искусственный интеллект в 2024 году.

Логические

Машинное обучение (machine learning)

  • Определение. Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта, не включающего определенные заранее формулы или наборы правил, а обучающегося на опыте, представленного данными и информацией. Алгоритм машинного обучения он адаптивно повышает свою эффективность с увеличением объема данных, тем самым ускоряя процесс обучения.

Искусственный интеллект и BPM


Оригинал: AI and BPM
Автор: Сэнди Кемсли (Sandy Kemsley)

Самая горячая тема в BPM сейчас – искусственный интеллект. За прошедший месяц я побывала на нескольких конференциях, встречалась с вендорами, и область пересечения между AI и BPM у всех вызывает большой интерес. Но где конкретно они пересекаются? Ответов будет больше одного, потому что точек пересечения между ИИ и процессами больше одной.

Мечта одних и кошмар других – ИИ берет на себя управление процессами: определяет, каким должен быть процесс, затем автоматизирует и выполняет все шаги процесса. Реальность одновременно и слабее, и сильнее этого.

Рассмотрим некоторые сценарии использования ИИ в BPM. Начнем с выявления и проектирования процессов, где для технологии ИИ открываются большие возможности.


Лучшие практики управления изменениями’2023


Компания Prosci является признанным авторитетом в управлении изменениями — ей принадлежит модель ADKAR, описывающая стадии, через которые последовательно проходит вовлеченный в изменения человек.

На протяжении 25 лет компания проводит исследования лучших практик в управлении изменениями. Последнее, 12-е по счету исследование, опубликовано на сайте компании, доступен также русский перевод.

Компания выделяет 7 лучших практик управления изменениями:

  1. Активная и явная поддержка со стороны высшего руководства
  2. Систематический подход к управлению изменениями
  3. Вовлечение рядовых сотрудников
  4. Частые и откровенные обсуждения
  5. Вовлечение проектных команд и интеграция с управлением проектами
  6. Выделение ответственных за управление изменениями
  7. Вовлечение и поддержка линейных руководителей

1. Активная и явная поддержка со стороны высшего руководства

Наличие руководителя, оказывающего активную поддержку на протяжении всех стадий жизненного цикла изменений, было и остается главным фактором успеха.


Топ-10 стратегических технологических трендов 2023 года по версии Гартнер


Оригинал: Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2023

Ваш бизнес нуждается в сокращении расходов, увеличении прибыльности или реинвестировании? Или ваше предприятие стремится вырасти? Может быть, вы хотите сделать крутой поворот и полностью переосмыслить бизнес-модель. А может, кто-то поставит галочки против каждого пункта?

Тренды, которые мы рассмотрим ниже, помогут руководителям бизнеса и ИТ оценить потенциал технологий применительно к стратегии вашей компании, такой как увеличение продаж, ускорение цифровизации, извлечение максимальной пользы из данных или укрепление и развитие бренда.

Вы сможете создать дорожную карту внедрения технологий с учетом как рисков, так и новых возможностей, которые они с собой несут. Выбирая момент, когда тот или иной тренд станет для вас наиболее актуальным, и понимая, что не обязательно делать все одновременно, вы сможете определить собственную траекторию.

Достижению каких бизнес-целей помогут технологические тренды 2023 года?

Мы ожидаем, что тренды 2023 года будут определять развитие стратегии в течение следующих трех лет по следующим направлениям:


Девять необходимых шагов по выработке стратегии цифровой трансформации


Оригинал: 9 Vital Steps To Create A Digital Transformation Strategy
Автор: Бернард Марр (Bernard Marr)

Очевидно, что развитие генеративного искусственного интеллекта, метавселенной и технологии web3 меняют облик бизнеса. Чтобы остаться современными и сохранить конкурентоспособность в условиях непрерывно изменяющегося технологического ландшафта, компаниями необходимо осуществить цифровую трансформацию.

Цифровая трансформация это не просто внедрение новых технологий – это переосмысление бизнес-процессов, улучшение клиентского опыта и внедрение инноваций. Рассмотрим шаги по созданию стратегии цифровой трансформации.


Кто боится искусственного интеллекта?


Оригинал: Who is Afraid of AI?
Автор: Джим Синур (Jim Sinur)

Поток новостей, объявлений и откровений представителей технологических гигантов относительно искусственного интеллекта не уменьшается, и было бы странно, если бы обошлось без подспудных разговоров о «большом и ужасном ИИ». Если честно, сам я испытываю одновременно и страх, и радостное предвкушение. Безусловно, в ближайшее время ничего плохого не случится, но все мы опасаемся того, на что ИИ способен в долгосрочной перспективе. Чтобы разобраться со всем этим, я составил личный список из десяти пугающих и десяти воодушевляющих сторон искусственного интеллекта. (А если хотите узнать о трех наступающих эрах ИИ, нажмите сюда.)

Десять пугающих сторон ИИ

ИИ поработит мир


Десять областей применения искусственного интеллекта в бизнесе


Оригинал: How Is AI Used in Business? 10 Ways ИТ Can Help
Автор: Бет Кемптон (Beth Kempton)

 

Мы все чаще видим, как искусственный интеллект меняет рабочие процессы в различных отраслях и бизнес-функциях, от маркетинга до управления персоналом. ИИ помогает автоматизировать задачи, по максимуму использовать аналитику данных, быстрее и лучше принимать решения.

Сейчас в тренде инструменты на основе генеративного ИИ и NLP, такие как ChatGPT, а также машинное обучение и глубокое обучение. Согласно исследованию Accenture, большие языковые модели типа ChatGPT уже способны оказать воздействие на 40% суммарных трудозатрат.

ИИ не заменяет людей, а берет на себя рутинные операции, повышает производительность и помогает сотрудникам по максимуму использовать свой потенциал.

Как искусственный интеллект можно применить в бизнесе

ИИ находит множество применений в различных отраслях и областях бизнеса. Согласно данным McKinsey, от 50% до 60% компаний уже внедрили те или иные инструменты и ресурсы ИИ. Ниже приведены некоторые наиболее популярные способы использования ИИ в бизнесе.


На смену цифровой трансформации приходит адаптивность


Оригинал: Why adaptability is the new digital transformation
Автор: Николас Д. Эванс (Nicholas D. Evans)

Молодые компании с новыми подходами подрывают привычные устои бизнеса – это уже не исключение из правил, а норма. В таких условиях руководителям ИТ подразделений надо пересмотреть свой подход к цифровой трансформации и сделать выбор в пользу стратегий, предусматривающих адаптивность как составляющую каждодневных операций.

Последние десять лет в ИТ все вращалось вокруг цифровой трансформации. Под эгидой цифровой трансформации фокус ИТ-инициатив сместился на клиента – на человека, а не на технологии. Это было сделано для того, чтобы пересмотреть основные принципы работы и гарантировать, что бизнес будет поспевать за изменениями, справится с возникающими трудностями и сможет использовать любые возможности себе во благо.

Но проблема в том, что многие компании упражняются в трансформации годами, а некоторые больше десяти лет.


iBPM’2023 – путеводитель по интеллектуальному управлению бизнес-процессами


Оригинал: Intelligent Business Process Management (iBPM): The 2023 Guide
Автор: Эбби Данэм (Abby Dunham)

Последние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) переформатируют целые отрасли. Согласно июньскому отчету McKinsey за 2023 год, генеративный ИИ сможет приносить дополнительно 400–660 миллиардов долларов в год только в сферах розничной торговли и потребительских товаров.

Одним из источников экономии, к которому сейчас обращаются компании, является повышение эффективности бизнес-процессов. В результате новым направлением развития управления бизнес-процессами (BPM) стало интеллектуальное управление бизнес-процессами (iBPM, Intelligent Business Process Management).


Пять ключевых тенденций цифровизации строительства


Автор: Пол Стоун (Paul Stone)
Оригинал: 5 Key Trends For Digitalization In The Construction Industry

В цифровизации строительства идет гонка. Отрасль быстро осваивает новые технологии — от автоматизации до BIM и инструментов аналитики. Однако при большом количестве предлагаемых программных продуктов бизнесу сложно понять, во что именно стоит инвестировать.

Внедрение оптимальных инструментов, оборудования и программного обеспечения может стать для строительных компаний решающим фактором. Перед отраслью стоит множество уникальных вызовов, таких как:

  • срывы сроков проекта
  • нехватка рабочей силы
  • комплаенс
  • производительность труда
  • непрозрачная и недостоверная отчетность
  • рост стоимости материалов

Цифровая трансформация в строительной отрасли не так проста, как в некоторых других отраслях. Строительные проекты сложны, подрядчики и субподрядчики привлекаются на краткосрочной основе и у них нет времени на изучение новых инструментов, а строительство происходит в локациях, где бывает сложно внедрять новые технологии.

Несмотря на эти проблемы, цифровизация в строительной отрасли движется вперед. Лидеры отрасли внедряют инструменты цифрового строительства и видят отдачу от инвестиций. Какие же технологии оказались наиболее эффективными и как они меняют к лучшему строительные проекты?


Приложения для полевых работников становятся все более востребованными


Оригинал: Frontline worker apps on the rise 
Автор: Линда Розенкранс (Linda Rosencrance)

За время пандемии появилось множество бизнес-приложений для видеоконференций, управления проектами и совместной работы. Они призваны помочь офисным сотрудникам эффективно выполнять свою работу в офисе, удаленно и в гибридном формате. Однако многие сотрудники проводят рабочее время отнюдь не за офисным столом.

В здравоохранении, в гостиничном бизнесе, строительстве, коммунальных службах, производственных, ремонтных, транспортных и логистических компаниях и в розничной торговле таких сотрудников принято называть полевыми или мобильными работниками. Многие из них общаются с клиентами напрямую, и их можно назвать лицом организации. Другие работают за кулисами, решая важные задачи и обеспечивая бесперебойную работу бизнеса.

В этих и других отраслях полевых работников значительно больше, чем сотрудников, работающих в офисе за компьютером. По данным Gartner, во всем мире насчитывается около 2,7 миллиарда полевых работников, что более чем в два раза превышает количество офисных сотрудников. Вместо того, чтобы заваливать все новыми приложениями офисных работников, компании теперь нацеливаются на инструменты, предназначенные для мобильных сотрудников.

Зачастую работодатель не обеспечивает полевых работников компьютерами, и они могут не иметь доступа к внутренним порталам. Поэтому для них разрабатываются мобильные приложения, которые можно использовать на телефонах, планшетах или умных часах — своих собственных или предоставляемых компанией.

Выход за рамки узкоспециализированных приложений

«Исторически сложилось так, что подобные приложения создавались для конкретной отрасли или вида деятельности», — говорит Эндрю Хьюитт (Andrew Hewitt), старший аналитик Forrester Research. Например, в туалетах аэропортов используются умные приложения с датчиками, которые считают количество посетителей. Когда это количество достигает определенного числа — скажем, 300 — система отправляет на смарт-часы или планшеты сотрудников клининговой службы оповещение о том, что пора провести уборку.


Рейтинг российских low-code платформ автоматизации бизнес-процессов по версии Сколково


Фонд «Сколково» опубликовал исследование «Российские Low-code платформы 2023», призванное помочь заказчикам в выборе платформ для автоматизации бизнес-процессов.

Оценка выполнялась в три этапа:

  1. На российском рынке был обнаружен 31 вендор, им были отправлены анкеты.
  2. Прислали заполненные анкеты 24 участника. По информации из анкет эксперты проставили первичные оценки по трем группам критериев: функциональность, технический потенциал, организационный потенциал.
  3. По сумме первичных оценок были отобраны 12 финалистов. С каждым из финалистов были проведены онлайн-встречи с демонстрацией продуктов в реальном времени, вопросами и ответами. По результатам демонстраций эксперты проставили свои оценки.

Итоговая оценка рассчитывалась как произведение первичной оценки и оценки экспертов:


Как нам реорганизовать процесс управления дебиторской задолженностью


Оригинал: How To Streamline Your Accounts Receivable Process
Автор: Мелисса Хьюстон (Melissa Houston)

В мире бизнеса властвуют деньги, и вам не обойтись без системы управления денежными средствами. Один из главных компонентов контроля движения денежных средств — управление дебиторской задолженностью. Это обременительный процесс, особенно для небольших компаний. К счастью, есть инструменты и методы, позволяющие его реорганизовать и уменьшить частоту просрочек.

Это может показаться нудным, но налаживание процесса управления дебиторской задолженностью — важный шаг, который окажет благотворное влияние на состояние вашего банковского счета. Существуют проверенные способы сделать этот процесс более эффективным. Уменьшить число просрочек и улучшить ситуацию с денежными средствами позволяют автоматические напоминания о просроченных счетах и вариантах быстрой оплаты.

Рассмотрим несколько способов контроля дебиторской задолженности:

1. Установите четкие условия и правила оплаты


Программное обеспечение BPM в эпоху генеративного ИИ


Оригинал: Business process management (BPM) in the age of generative artificial intelligence (AI)
Автор: Доминик Вандерхейген (Dominik Vanderhaeghen)

Если вы можете что-то себе представить, cможет ли генеративный ИИ это изобразить?

Если вы следите за новостями в области технологий или сидите в социальных сетях, то вас, скорее всего, завалило горой постов и статей о генеративном искусственном интеллекте (ИИ) и его потенциальном влиянии на бизнес. Многие считают, что генеративный ИИ станет рычагом для достижения нового уровня производительности, и что он уже совсем скоро ворвется в реальность всех компаний и организаций. Популярные сервисы генеративного ИИ, такие как ChatGPT от OpenAI, Google Bard, Claude 2 от Anthrophic, а также ИИ для генерации изображений, например, Midjourney, уже сейчас позволяют представить множество применений для ИИ в бизнесе. На волне повсеместной популярности ИИ все больше компаний, разрабатывающих бизнес-приложения, встраивают генеративный ИИ в свои продукты — и чтобы удовлетворить потребности пользователей, и чтобы раскрутиться за счет хайпа вокруг этой технологии.

Компании-лидеры со всего мира изучают, как генеративный ИИ поможет им получить конкурентное преимущество. В контексте бизнес-трансформации и BPM ключевыми для максимизации конкурентоспособности станет нахождение возможных точек синергии между BPM — описанием, оптимизацией и исполнением процессов, как внутренних, так и взаимодействующих с внешним миром, — и генеративным ИИ, способным создавать полезный для заинтересованных сторон контент.


Семь платформ low-code с функциями искусственного интеллекта


Оригинал: 7 low code platforms embracing AI
Автор: Мартин Хеллер (Martin Heller)

Многие платформы low-code, no-code и RPA уже используют возможности ИИ, в основном на базе той или иной версии GPT. Помимо AI Builder от Microsoft, расширившего возможности Power Apps и Power Automate специализированным и генеративным ИИ, а также машинным обучением, возможности ИИ появляются в продуктах ряда других вендоров low-code, no-code и RPA.

Причем мы здесь не рассматриваем low-code и no-code средства разработки ИИ и машинного обучения, такие как Amazon SageMaker, DataRobot, Google Cloud AutoML и Dataiku; это продукты из другой оперы.

Airtable AI (beta)

Компания Airtable, продукт которой я исследовал в 2022 году, ранее в этом году заявила, что в продукт добавятся некие функции на базе ИИ. В июне новые функции стали доступны отдельным клиентам в рамках бета-тестирования. На данный момент продукт Airtable AI работает с базовыми генеративными моделями от OpenAI, разработчика GPT.

Представители Airtable поясняют: «Продуктовые команды могут использовать функции ИИ в приложении для планирования разработки, чтобы мгновенно создавать спецификацию продукта. Маркетинговые команды могут подключить ИИ, чтобы он писал продуманные, детальные и креативные брифы, ускоряя передачу заданий исполнителям. А команды по управлению персоналом могут автоматически создавать описания вакансий, просто добавив ИИ в приложение для набора сотрудников».

Appian

Платформа Appian для автоматизации бизнес-процессов объединяет возможности ИИ и low-code.


Почему цифровая трансформация так тяжело дается промышленным предприятиям


Оригинал: Why is Digital Transformation So Difficult for Industrial Companies?
Автор: Мэттью Андерсон (Matthew Anderson)

Все мы знаем, что в технологиях промышленного производства сейчас происходят значительные изменения. Четвертая промышленная революция стала возможна благодаря достижениям в таких технологиях, как облачные вычисления, машинное обучение, интернет вещей и так далее. В конечном итоге эти достижения разрушат старые схемы работы промышленных предприятий.

Выживут компании, которые смогут адаптироваться к изменениям. Но почему для многих компаний переход к новым технологиям оказывается столь сложным, несмотря на то, что они понимают возможности, которые те открывают?

Негибкие процессы

В мире промышленного производства основное внимание сконцентрировано на двух целях: стабильно производить продукт высокого качества и минимизировать риск, что что-то пойдет не так. Эти цели всегда на первом месте из-за высоких рисков и высокой цены потери клиента.


Три препятствия на пути аджайл-трансформации и как их преодолеть


Оригинал: Agile transformation: 3 obstacles and how to overcome them 
Автор: Ленка Пинко (Lenka Pincot)

Масштабные проекты трансформации стали новой нормой. Компании развивают способность реагировать на возникающие вызовы, на проблемы в мировой экономике, рост социальной и экономической напряженности.

В недавнем опросе IDG, проведенном по заказу Insight Enterprises, 87% респондентов сообщили, что в их компаниях в том или ином виде идет цифровая трансформация. При этом 46% сказали, что речь идет об инициативах корпоративного масштаба.

Организации ожидают, что цифровая трансформация позволит им стать более гибкими, живее реагировать на растущие ожидания клиентов и четко следовать стратегии и приоритетам компании на уровне подразделений и команд. Другими словами, позволит стать гибкими на корпоративном уровне.

Однако это стремление к большей гибкости зачастую наталкивается на укоренившиеся в корпоративной культуре традиции, которые грозят свести все усилия на нет. Ниже мы рассмотрим три основных препятствия на пути аджайл-трансформации и способы их преодоления.


Взрывной прогресс технологий искусственного интеллекта — это реальность


Оригинал: The AI singularity is here
Автор: Мэтт Асей (Matt Asay)

В предыдущей статье я был неправ, признаю. Прорыв в области искусственного интеллекта (ИИ) состоялся. Нравится нам это или нет, но ИИ — это не то, что может повлиять на разработку программного обеспечения в отдаленном будущем. ИИ используется в разработке ПО уже сегодня. Сегодня! Конечно, не каждый разработчик использует большие языковые модели (large language models, LLM) для создания или тестирования кода. На самом деле, таких пока меньшинство. Но у тех, кто доверяет ИИ, способ создания программного обеспечения меняется кардинально. Думаю, вам полезно будет узнать, как можно использовать LLM, такие как ChatGPT, чтобы значительно повысить собственную эффективность и эффективность команды разработчиков.

Амбиции, основанные на искусственном интеллекте

Одним из самых ярых сторонников разработки с использованием LLM является Саймон Уиллисон (Simon Willison), основатель проекта Datasette с открытым исходным кодом. По словам Уиллисона, искусственный интеллект «позволяет ему быть более амбициозным в своих проектах». Каким образом? «ChatGPT (а также GitHub Copilot) экономят мне массу времени, позволяя не задумываться об элементарных вещах. Для таких вещей, как написание цикла for в bash или формирование междоменного CORS-запроса в JavaScript, мне больше не нужно прибегать к поиску — я могу спросить ИИ и в 80% случаев получить правильный ответ.»

Для Уиллисона и других разработчиков экономия времени на рутинных действиях означает, что они могут не заниматься отладкой стандартных фрагментов методом проб и ошибок, а уделить больше внимания разработческим задачам более высокого уровня.


Low-code и no-code проверят пределы возможностей ИТ-поддержки


Оригинал: Low and no-code software may soon test the limits of IT hand-holding
Автор: Джо МакКендрик (Joe McKendrick)

Волна популярности low-code и no-code инструментов, охватившая множество компаний, не снижается, причем ими пользуются как «гражданские», так и профессиональные разработчики. Возможности платформ low-/no-code постоянно расширяются, и вопрос лишь в том, насколько глубоко и широко они в итоге распространятся – только для небольших локальных приложений или и для приложений корпоративного масштаба.

Например, компания Gartner считает, что low-code инструменты дозреют до корпоративных приложений уже через год (о no-code речь пока не идет). Как прогнозирует аналитик Gartner Марк Драйвер (Mark Driver), к этому времени среди тех, кто использует инструменты low-code, доля разработчиков вне ИТ-отдела составит как минимум 80% — по сравнению с 60% в 2021 году. Эксперт добавляет, что low-code платформы быстро эволюционируют, и в ближайшие годы в них появится функционал гиперавтоматизации. Кроме того, low-code инструменты будут тесно интегрированы с «коробочными» приложениями.


Пять разочарований, которые ИТ-директор доставит своему генеральному в 2023 году


Оригинал: 5 ways CIOs will disappoint their CEOs in 2023
Автор: Боб Льюис (Bob Lewis)

Исследования с опросами – это конечно здорово, но если речь идет о расставлении приоритетов в ИТ, то они выполняют функцию зеркала заднего вида, а не лобового стекла. Поэтому CIO Survival Guide придумал альтернативу: составьте список того, что вы пообещали генеральному директору на 2023 год плюс его ожидания, сформированные бизнес-экспертами, к которым он прислушивается.

Получится список потенциальных разочарований вашего генерального директора в этом году. Скорее всего он окажется похож на наш список ниже. Ваш основной приоритет – предпринимать шаги, которые предотвратят разочарование.

Обещание №1: Облака сэкономят деньги

Разочарование: этого никогда не было и в этот раз тоже не будет

Почему: вы покупаете сервера по той же цене, по какой их покупают облачные провайдеры, но они добавляют к ним наценку на свои услуги.

Что нужно обещать вместо этого: