Искусственный интеллект и бизнес: кто извлечет максимальную выгоду

Будущее, где человек идет рука об руку с искусственным интеллектом (ИИ), вдохновляет и пугает одновременно. Футурист думает о том, как облегчить жизнь человека, а обыватель — о том, как он будет зарабатывать, если на рабочем месте его заменит робот. Однако новое исследование PwC способно развеять некоторые опасения пессимистов. Да, ИИ негативно повлияет на некоторые секторы экономики, но в целом благодаря технологии появится столько же рабочих мест, сколько и исчезнет. На ближайшее десятилетие AI станет главной рыночной тенденцией и возможностью для бизнеса. Его вклад в глобальный ВВП оценивается в 15,7 трлн долларов — по прогнозам PwC, благодаря искусственному интеллекту этот показатель будет на 14% выше к 2030 году. На увеличение производительности придется до 6,6 трлн долларов, на рост потребления — 9,1 трлн долларов, полагают аналитики. Китай, который намерен стать лидером в сфере AI к 2030 году, почувствует наибольшую выгоду. Его ВВП может оказаться на 26% выше. Неплохой потенциал и у Северной Америки — до 14 дополнительных процентов к ВВП. Набольшую пользу от ИИ извлекут такие области, как розничная торговля, финансовые сервисы и здравоохранение. Речь идет об увеличении производительности, повышении качества и потребления. Если рассматривать ситуацию в целом, то ИИ находится на самой ранней стадии развития — хотя одни рынки и более продвинуты, чем другие. С макроэкономической точки зрения перед развивающимися странами открываются огромные перспективы: они могут совершить рывок и догнать более успешных соперников. В чем заключается экономический эффект ИИ и откуда возникнут те дополнительные 15,7 трлн долларов? 1. Увеличение продуктивности за счет автоматизации бизнес-процессов (включая использование роботов и самоуправляемого транспорта). 2. Усиление существующих рабочих ресурсов с помощью ИИ (интеллект, который помогает и расширяет возможности человеческого мозга). 3. Увеличение спроса благодаря доступности персонализированных и/или оснащенных ИИ товаров/услуг. Как уже было сказано, улучшение продуктов и услуг, его влияние на потребительский спрос, поведение и потребление внесут больший вклад в прирост ВВП, чем повышение продуктивности. Это связано с тем, что высокое качество и персонализация будут привлекать людей, а также сделают их жизнь лучше. Например, ИИ может избавить вас от необходимости управлять автомобилем по пути на работу. Еще один момент — рост потребления означает увеличение количества данных, а это больше инсайтов и больше возможностей для улучшения продукта. Изучив предпочтения своих клиентов и предложив им индивидуальный подход, бизнес тем самым способен нарастить свою долю на рынке. Особенно это касается здравоохранения, автопрома и финансового сектора. Несомненно, развитие ИИ приведет к вымиранию некоторых профессий. В ряде производственных цепочек человек будет больше не нужен. В то же время искусственный интеллект запустит создание собственных производственных связей. Сдвиги с производительности и потребительском спросе также приведут к появлению новых рабочих мест, уверены эксперты. Новый тип работников будет использовать креативное мышление и искать очередное применение ИИ. Кроме того, запуск, поддержка, управление и регуляция процессов, связанных с технологией, потребует наличия соответствующего персонала. Ключевым фактором успеха выступает оперативность: чем быстрее бизнес освоит технологию, тем больше преимуществ получит и тем меньше отстанет от конкурентов. Это касается и тех сфер, которые ИИ затронет сильнее (транспорт, логистика), и тех, где проникновение технологии происходит относительно медленно (энергетика). Аналитики PwC оценили потенциальное влияние ИИ на различные сферы. В первую очередь оценивалось, как скоро каждый сектор адаптируется и возьмет технологию на вооружение. Это может случиться в краткосрочной (менее 3 лет), среднесрочной (от 3 до 7 лет) и долгосрочной перспективе (не ранее чем через 7 лет). Наибольшее влияние ИИ окажет на сферу здравоохранения и автопром. Речь идет о поставщиках медицинских услуг, фармацевтике, страховании в первом случае — и о ремонте, поставке запчастей, производстве комплектующих, повышении мобильности за счет «автопилотов» во втором. У обоих AI Impact Index составляет 3,7. Меньшее влияние почувствуют финансовая сфера (3,3), транспорт/логистика (3,2), технологии/коммуникации/развлечения (3,1), ритейл (3), энергетика (2,2) и производство (2,2). Для здравоохранения искусственный интеллект означает обработку огромных объемов данных, постановку более точных и ранних диагнозов, назначение индивидуального плана лечения, эффективную профилактику, предотвращение эпидемий. В автопроме влияние ИИ сильнее всего проявится в каршеринге с использованием беспилотного транспорта, появлении полноценных ассистентов водителя, системах мониторинга за «внутренностями» авто. Финансовая сфера выиграет от появления персонального планирования, борьбе с мошенничеством и отмыванием денег, полной автоматизации процессов. Евгений Ломизе, директор по стратегическому развитию рекламных технологий «Яндекса» Несмотря на то, что искусственный интеллект в рекламных технологиях не будущее, а реальность, не все пока готовы к глубокому взаимодействию с AI. Маркетинг становится все более персональным, и искусственный интеллект помогает анализировать большой массив данных, забирая рутинную работу по обработке информации и поиску лучших решений для построения коммуникации с пользователем на себя. В конечном итоге выиграют те сегменты, которые будут использовать AI, а проиграют те, кто будет сопротивляться новым технологиям. Автоматизация в маркетинге уже идет, но это не значит, что роль маркетолога уходит на второй план. Скорее его роль конкретизируется. Он должен помочь сформулировать бизнес-цели рекламодателя, которые достигаются сейчас с помощью рекламной кампании, и транслировать эти бизнес-цели дальше в автоматизированные системы. Чем более совершенным становится алгоритм, тем более человечным он становится. Это приведет к тому, что маркетолог в будущем будет взаимодействовать с машиной таким же образом, как он взаимодействует с коллегами на работе. В этот момент умение четко формулировать цели бизнеса, доходчиво объяснить искусственному интеллекту задачи, будет играть решающее значение и влиять на конечный результат. Михаил Кузьминов, Исполнительный директор Skytec Media Это не революция, а эволюция, так что рынок никуда не денется и будет изменяться. Искусственный интеллект и машинное обучение вызывает высокий интерес уже сейчас. Селлеры, агентства, клиенты, площадки, разработчики уже инвестируют в эту область деньги, ресурсы, время. Чем дальше будет происходить погружение, тем быстрее будут приживаться по-настоящему эффективные и работающие решения для рынка. И рынок их безусловно примет на разных уровнях. Все сегменты выиграют однозначно в большей или меньшей степени. Диджитал уже активно использует технологии для повешения эффективности. Наружная реклама внедряет собственные технологии на основании AI. Следом можно ожидать видимых сдвигов на ТВ. Общий плюс для всех — сокращение времени на планирование, расчеты. Как следствие — сокращение издержек, увеличение эффективности размещений, конверсии, точности таргетингов. Уже сейчас технологии машинного обучения позволяют работать с нишевымм целевыми аудиториями, создавать и показывать пользователям релевантный креатив, создавать сайты. За этим последует полная автоматизация процесса медиапланирования в диджитале и наружной рекламе. Всей отрасли безработица не грозит. Полностью заменить людей будет невозможно. Но ландшафт непременно изменится раз и навсегда. В будущем, уверен, такой профессии, как медиапленер, в агентствах существовать не будет. Машинное обучение заменит традиционный человеческий подход к планированию. Безусловно, это не вопрос ближайших нескольких лет, но через 5−7 лет все это может стать обыденной реальностью. Владимир Морковин, Group Account Director MediaCom (холдинг GroupM ) Если коротко, то, на мой взгляд, искусственный интеллект является мощнейшим драйвером трех взаимосвязанных процессов в индустрии: усиливается интеграция коммуникационных и аналитических решений агентства в бизнес клиента; эти решения становятся все более высокотехнологичными, причем этот процесс подстегивают как предложения агентств, так и ожидания рынка; трансформируется роль агентств и компетенции их специалистов. Поэтому нет, безработица отрасли не грозит, так как с развитием технологий происходит и усложнение поставленных задач. Для меня очевидно, что ИИ станет обязательным и всеобъемлющим инструментом для индустрии. Очень скоро мы будем воспринимать эти технологии такими же само собой разумеющимися, как Интернет, персональный компьютер и электричество. Это кардинально изменит и сам рынок, и его процессы, поэтому невозможно сказать, кто выиграет больше. Однозначно можно ожидать, что аутсайдерами окажутся те, кто проявит излишний консерватизм и не успеет вписаться в новые реалии. Я вообще не сторонник рассматривать рекламную индустрию изолированно, в отрыве от маркетинга и от бизнеса в целом, а уж дискуссия о роли искусственного интеллекта делает такую изоляцию абсолютно несостоятельной. Лишь небольшой пример: Карта простуды Терафлю, проект, который MediaCom реализовал для GSK на базе Big Data и искусственного интеллекта. С одной стороны, это сервисный продукт для конечного пользователя, с другой — триггерная модель, позволяющая повысить эффективность медиаинвестиций. Кроме того, на уровне коммуникаций Карта призвана усилить атрибуты лидерства и экспертизы в имидже бренда, а еще прогноз нашей модели позволяет клиенту лучше управлять поставками. ИИ — гробовщик олдскульного маркетинга, который базировался на ТВ-рекламе, был очень простым и линейным. Как выглядел идеальный процесс раньше? Провели U&A раз в три года (ну или как повезет), сделали сегментацию, выбрали наиболее приоритетный сегмент, выявили его инсайт, описали соц-дем, придумали сообщение, сняли ролик, определили ЦА для планирования, спланировали кампанию, запустили, отслеживаем аффинити и охват. Если повезет, следим за brand health показателями, а раз в год — за сдвигом в имиджевых атрибутах. Теперь же мы хотим коммуницировать с разными сегментами, в разные моменты, транслируя сообщения, более релевантные разным барьерам и драйверам. Причем даже нарезать сегменты мы хотим в разных плоскостях одновременно, и данные использовать не только и не столько из собственного исследования, а все, что доступны на рынке. Мы хотим видеть вклад таких коммуникаций непосредственно в продажи, причем на лету, и в режиме реального времени вносить коррективы. Новые технологии дают нам такие возможности, но не отменяют маркетологов и рекламщиков, а предъявляют к ним новые требования и ставят более сложные задачи. Аналитика и прогнозирование выходят на принципиально новый уровень, дашборды и моделинг способны повысить качество управленческих решений. Вычислительные мощности и возможности персонификации делают реализуемыми дискриминационные стратегии, когда, например, двум разным потребителям предлагается купить один и тот же товар, но по разной цене, при этом каждый будет считать предложение удачной сделкой. Боты отлично справляются с ролью консультанта торгового зала (необязательно виртуального) и управляют репутацией бренда в сети. Пала последняя цитадель органического интеллекта — творчество. Теперь машины научились создавать баннеры, логотипы, писать тексты в заданной стилистике, придумывать ролики, сочинять музыку. Все это инструменты, которыми маркетолог и рекламщик должен быть вооружен, уметь пользоваться и решать все более сложные задачи, повышая свою ценность для бизнеса. Если нет, эти технологии работают против него. Стало ли рекламщиков меньше с появлением компьютеров? А с появлением Интернета? Стоит ли сожалеть о том, кто не смог себя реализовать в рекламе, из-за того, что отказывался пользоваться электричеством? Татьяна Ломтева, Business Development director в WaveMaker Скорее, актуален вопрос, готово ли человечество к новым реалиям. Пока мы живем обычной, человеческой жизнью, ходим на работу, отдыхаем на даче, а кому повезло больше — на побережье какого-нибудь океана. В массе своей мы воспринимаем ИИ как что-то, что позволяет чат-боту худо-бедно отвечать на наши вопросы или как «Каннский кейс» о том, как нейросеть создала рекламный ролик. И, на мой взгляд, такое положение вещей нам (людям) достаточно комфортно и мы еще долгое время не выйдем за рамки нашей «человечности». При всем этом нужно свыкнуться с мыслью, что технический прогресс не останавливается. В какой-то момент, по мнению некоторых ученых, технический прогресс станет настолько быстрым и сложным, что окажется недоступным для понимания. К этому моменту произойдет полная интеграция человека с вычислительными машинами. Собственно, мы сами и будем вычислительными машинами с многократно увеличенными возможностями мозга. Мы будем иметь ту же производительность, что и роботы, и нас вряд ли сократят. Вернемся к реальности и заметим, что ИИ (в том виде, в котором существует сейчас) очень широко применяется во многих областях человеческой деятельности: в промышленности, банковской, биржевой сферах, медицине и т. п. Все это несет абсолютную пользу человечеству: на фоне ухудшающейся демографической ситуации и старения населения нам необходимо выживать, и роботы нам помогают, взяв на себя трудоемкие и сложные задачи. Я не думаю, что в скором времени нас ожидает «Судный день от Sky Net». Технологии И И плавно входят в нашу жизнь и обиход в разных ипостасях, мы сами, как и индустрия, воспринимаем это как должное и должны извлекать максимум пользы из современных технических возможностей. Мы — люди, и я не думаю, что в ближайшем будущем наступит момент, когда робот-клиент и робот-медиадиректор агентства Х сядут вечерком в приятном кафе и выпьют по бокалу вина за обсуждением рабочих моментов. Юрий Лысенко, директор по организационному и стратегическому развитию коммуникационной группы Dentsu Aegis Network AI — независимо от индустрии, в которой его пробуют применить — решает две основные задачи: автоматизация рутинных операций и предсказание тех или иных событий. Причем наибольший эффект достигается при соединении этих двух направлений. Поскольку в рекламной индустрии доля человеческого труда в затратах на продукт больше 80%, а правильная персонализация предложения повышает вероятность конверсии в покупку, успешное применение AI позволит драматически сократить издержки процесса с одной стороны и ощутимо повысить результативность кампаний — с другой стороны. И даст возможность маркетологам сфокусироваться на более творческой части процесса, которую AI в ближайшие годы заменить не сможет. Стоит относиться к искусственному интеллекту не как к конкуренту, а как к союзнику. AI сделает работу человека проще, эффективнее и интереснее, как когда-то это сделали интернет и компьютеры. Как и в других индустриях, примерно половина эффекта от применения AI придется на повышение производительности труда: медиапланирование и закупка рекламы станут гораздо более эффективными, уйдут сверки, документооборот и сбор отчетности, часть аккаунтинга будет происходить при помощи ботов. Другую половину сформирует изменение модели потребления за счет высокой степени персонализации предложения, которую делает возможным применение AI. По сути, именно широкое применение AI позволит, наконец, сделать рыночную мантру marketing-of-one реальностью. Хотя разговоров о применении AI для решения задач рекламного рынка — как шума вокруг блокчейна полгода назад, успешных приложений пока не так много. В основном это предиктивная аналитика в CRM-системах, рекомендательные движки разного рода и автоматизация простых операций по генерации и модерации контента. Однако рекламный рынок обладает не менее высокой готовностью к применению AI, чем те же финансы или страхование. Так что ждем прорыва в ближайшие 3−5 лет, прежде всего в сегментах, связанных с созданием контента, перформанс рекламой и мобилити. Больше всего выиграют бренды, которые смогут соединить сразу несколько emerging технологий и реализовать по-настоящему персонализированные продукты — а также те игроки рекламного рынка, которые образуют с ними единую экосистему для сбора инсайтов о требуемых характеристиках продукта, продвижения его в подходящих именно этому покупателю каналах, конверсии в покупку и дальнейшее послепродажное сопровождение. Хочу отметить, что для AI крайне важны данные, на основании которых он учится и принимает решения. Тут вспоминается недавний эксперимент MIT, который показал, что нейросети так же легко учатся психопатии, как и распознаванию кошечек. Вопрос в обучающем датасете. Качественных датасетов все еще очень мало, а те, что есть, чаще всего в закрытом доступе. Поэтому настоящий ренессанс AI начнется тогда, когда локомотивы индустрий начнут публиковать открытые датасеты, чтобы молодые талантливые стартапы учили на них свои нейросети, проверяя гипотезы и предлагая решения, которые станут новыми отраслевыми стандартами. Мы в DAN активно экспериментируем с AI для автоматизации процессов: от медиапланирования до корпоративного бота, помогающего организовывать встречи, заказывать переговорки и пропуска. А наши офисы в Японии, США и Бразилии активно осваивают robotic process automation для того, чтобы освободить людей от рутины и бесконечных переработок.