Стоимость разведки падает: как предприятия могут конкурировать?

15.7 триллиона долларов.

Это больше, чем совокупный годовой объем производства Японии, Германии, Индии и Великобритании вместе взятых. Неудивительно, что это также то, что По оценкам PwC, к 2030 году искусственный интеллект внесет вклад в мировую экономику.. Ни для кого не секрет, что стоимость разведки неуклонно снижается уже много лет. Фактически, в 2020 году треть предприятий сообщили, что стоимость ИИ снизилась на 20% почти во всех отраслях.

В 1965 году Гордон Мур предсказал, что количество транзисторов на чипе будет удваиваться каждые два года, что позволит добиться соразмерного прогресса в вычислительной мощности, хранении данных и алгоритмической эффективности. Вслед за этим прогнозом почти экспоненциальный рост облачных технологий и модели оплаты по мере использования теперь означает, что даже небольшие организации теперь имеют доступ к высоко масштабируемой вычислительной инфраструктуре по относительно низкой цене. Это устранило необходимость крупных предварительных инвестиций в вычислительную инфраструктуру и позволило небольшим организациям конкурировать с более крупными на равных.

Более того, резкий рост объема данных сыграл решающую роль в снижении стоимости разведки. С развитием Интернета и распространением датчиков теперь доступно множество данных для анализа. Это позволило обучать алгоритмы машинного обучения на больших наборах данных, что привело к повышению точности и производительности. Кроме того, движение за открытый исходный код позволило разработчикам получить доступ к большим наборам данных и использовать их бесплатно, снизив барьеры для входа в разработку интеллектуальных систем. Наконец, достижения в области алгоритмической эффективности также способствовали снижению стоимости разведки. Исследователи разработали новые методы обучения и оптимизации алгоритмов машинного обучения, что позволяет создавать более быстрые и точные модели. Это позволило разрабатывать интеллектуальные системы с меньшими вычислительными ресурсами, снижая стоимость разработки и развертывания.

В эпоху повсеместного распространения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения мы можем ожидать значительных изменений в том, как предприятия работают и внедряют инновации в разных отраслях. Например, в финтехе гибкие стартапы используют ИИ для предоставления всего: от STP для KYC клиентов и адаптации до финансовой и бюджетной информации. А в сфере здравоохранения это позволяет небольшим технологическим стартапам прогнозировать симптомы пациентов с помощью данных, поступающих от носимых устройств, и оказывать своевременные услуги неотложной помощи.

Создание подключенного предприятия имеет решающее значение

Подключенные предприятия имеют гораздо больше возможностей для использования падающей стоимости интеллекта, чем их традиционные коллеги. Отчасти причина в том, что подключенные предприятия используют цифровые технологии для связи с клиентами, сотрудниками, поставщиками и партнерами в режиме реального времени. Они также используют облачный подход к инфраструктуре, помогая им легко обрабатывать большие объемы данных с мобильных устройств, социальных сетей и других инструментов для оптимизации процессов и получения информации о поведении клиентов. На самом деле большинство подключенных предприятий построены на трех основных столпах.

Усиленный человеческий потенциал: Часто на подключенных предприятиях царит культура инноваций, гибкости и сотрудничества. Высокая степень автоматизации и сквозная цифровизация означают, что сотрудники освобождаются от тирании повторяющихся ручных задач и имеют больше времени для творческого решения проблем и работы более высокого порядка. На самом деле наличие цифровой инфраструктуры для поддержки инновационной культуры так же важно, как и создание самой культуры.

Сети ценности: Руководители подключенных предприятий понимают, что линейная цепочка поставок изжила себя, и вместо этого инвестируют в экосистемы поставщиков технологий, агрегаторов, дистрибьюторов и стартапов. Соединения с малой задержкой в ​​этих экосистемах или сетях ценности означают, что каждая заинтересованная сторона имеет доступ к потоку информации в режиме реального времени для принятия решений, оптимизации процессов и ускорения доставки продукта. Наглядным примером является то, как автостраховщики сотрудничают с производителями и телематическими компаниями для запуска моделей с оплатой по мере вождения, когда с держателей полисов взимается более низкая премия, если они постоянно демонстрируют безопасное поведение за рулем. В то же время информация, собранная бортовой системой телематики, помогает аварийно-спасательным службам быстро отследить место происшествия, а также передать важные данные производителям, чтобы они могли оптимизировать компоненты безопасности.

Когнитивные операции: В сегодняшнюю эпоху «культура инноваций» хороша настолько, насколько хороши данные, которые ее подпитывают. Подключенные предприятия более децентрализованы и гибки, чем традиционные организации, с распределенными командами и ориентированы на результаты, а не на процесс. Гибкие методологии, управляемые искусственным интеллектом процессы, требующие минимального вмешательства человека, и высокая степень внутренней связи являются отличительными чертами успешных подключенных предприятий. Это означает, что данные беспрепятственно передаются по всей системе, и заинтересованные лица могут мгновенно получать доступ к информации, которая имеет решающее значение для их работы, без узких мест, которые часто возникают при разрозненных операциях.

Что влечет за собой воздействие на реальный мир?

Присутствуя более чем в 20 странах Азии, Ближнего Востока и Африки, быстрорастущая FMCG-компания стремилась укрепить свои позиции в нескольких регионах. Однако, несмотря на свой успех, компания изо всех сил пыталась задействовать весь свой региональный потенциал продаж из-за фрагментарности розничной торговли на развивающихся рынках. В частности, компании было сложно получить представление о спросе и увеличить свою долю рынка из-за сильной зависимости от ручных процессов. С точки зрения решения, первым шагом было использование платформы на базе ИИ для автоматизации операций и отображения критически важных операционных данных. Следующим шагом было создание информационной панели для их торговых представителей и территориальных менеджеров, которая помогла им составить карту географического проникновения, выявить пробелы в территории и разработать стратегию эффективного охвата торговых точек. Всего за несколько месяцев они увидели 15-процентное увеличение стоимости каждого размера, 15-процентное повышение производительности торговых представителей и 50-процентный скачок ECO.

Точно так же, когда пандемия была в самом разгаре, компания CPG отслеживала распространение COVID в разных районах и передала эту информацию на платформу искусственного интеллекта, чтобы предсказать, какие торговые точки больше всего пострадают от дефицита товаров. Используя эту информацию в сочетании с цифровой дистрибьюторской сетью, они смогли пополнить запасы своей продукции всего за пару дней, в то время как на полках не было брендов конкурентов.

Этика и ловкость интеллекта

Эти истории иллюстрируют, как небольшие организации, использующие доступные им инструменты и таланты ИИ, могут оказывать влияние, которое более крупные, более традиционные предприятия с трудом могли бы воспроизвести. Чтобы оставаться устойчивой в мире, где каждая организация имеет доступ к передовым инструментам аналитики и анализа, совершенно необходимо превратиться в подключенное предприятие.

Но помимо создания большей экономической ценности, у предприятий есть явная возможность выделиться среди своих конкурентов, если они привержены этичному использованию ИИ. Это означает не только использование технологии для решения экологических и социальных задач, но и обеспечение того, чтобы их модели ИИ учитывали культурные особенности, не предвзято относились к взглядам меньшинств и использовались в соответствии с правилами конфиденциальности. По мере того, как ИИ все больше внедряется в деятельность предприятий, перемещение рабочей силы также становится ключевой проблемой, которую руководители могут решить с помощью программ повышения квалификации и эффективного управления изменениями.