Обзор трендов в ИИ на 2019 год

Приближается Новый год, а вместе с ним — праздники и ворох прогнозов относительно ИИ в 2019 году. Поезд хайпа уже пришёл в движение, так что давайте посмотрим, что нас ожидает в новом году.

Следующие этапы цифровой трансформации будут подкреплены ИИ

В отличие от большинства прогнозов и рассуждений о том, как автономный транспорт и роботы в итоге повлияют на рынок труда — а они повлияют, но по организационным, политическим и социальным причинам на это потребуется время — я утверждаю, что главным трендом в ИИ станет цифровая трансформация, которая сделает существующие бизнес-системы умнее.

У доктора даже есть слово для этого тренда: «смартизация», которая будет подкрепляться искусственным интеллектом. Доктор Тунг Буй указывает на всё: от систем бронирования авиабилетов и отелей до веб-приложений, систем здравоохранения и других сфер, где предыдущие попытки цифрового преобразования были лишь почвой для предстоящих преобразований с помощью ИИ в 2019 и позже.

Я предвижу, что мы станем свидетелями тихой революции, подобной подводной приливной волне. В результате произойдёт сдвиг конкурентоспособности в пользу тех, кто эффективно внедрит ИИ в свои бизнес-системы.

RELX Group прогнозирует, что внедрение ИИ и машинного обучения будет иметь решающее значение для конкурентоспособности как государственных, так и частных организаций по мере развития цифровой трансформации. Тем не менее, в ходе недавнего опроса фирма обнаружила, что только 18 % руководителей имеют реальные планы увеличить инвестиции в технологии машинного обучения и ИИ.

Нехватка талантов в сфере ИИ

Есть ещё одна небольшая проблема: специалистов по ИИ (а также в смежных областях вроде машинного обучения) на сегодняшний день недостаточно.

Большинство организаций хотят использовать ИИ как часть своей цифровой трансформации, но у них нет разработчиков, экспертов ИИ и лингвистов для создания своих собственных решений или даже просто для обучения готовых механизмов, чтобы претворить эту мечту в жизнь.

Вендоры вроде фирмы Пэт Калхун, которые занимаются созданием виртуальных агентов поддержки (также называемых чат-ботами) для служб поддержки, делают ставку на разработку инструментов с ИИ, не требующих большого количества технических знаний для развёртывания и управления.

Однако для раскрытия всего потенциала ИИ в энтерпрайзе, того, что доктор Тунг Буй назвал подводной волной, определённо потребуются человеческие таланты, в том числе и на ранних этапах реализации.

Имея столько «интеллектуальных» решений, спроектированных для разных бизнес-задач, предприятиям пора начать лучше разбираться в чёрном ящике, который являет собой их ИИ-решение. Способ обучения и структурирования алгоритмов может сильно повлиять на выходной результат. Правильное уравнение для одной компании не будет правильным для другой.

Развитие внутренних навыков в ИИ

Джефф Рейл, EVP и CTO в LexisNexis Legal and Professional, говорит, что дальновидные IT-лидеры не будут ждать, пока квалифицированные кадры появятся сами; в 2019 они собираются заняться развитием необходимых навыков в существующих командах.

Ситуация с наймом экспертов в ИИ ничуть не лучше, чем в data science с их войнами за вербовку специалистов, а значит, те, кто уже пришёл на этот рынок, могут требовать себе чрезмерно большие зарплаты. Хорошо для них, но не всегда реалистично для вас. Но вы скорее умрёте, чем дождётесь адаптации рынка труда.

Компании будут сильно заинтересованы в обучении продвинутым технологиям вроде ИИ и машинного обучения. Умные компании направят штатных специалистов в университеты, чтобы те обучали студентов нужным технологиям. Впоследствии такие компании получат преимущество в найме и удержании талантливых кадров.

ИИ изменит существующие команды, а не заменит

Многие переживают, что роботы лишат нас рабочих мест и в конечном счёте поработят. И это не совсем безосновательно; как отметил доктор Тунг Буй, ИИ и связанные с ним технологии почти наверняка окажут значительное влияние на широкий спектр работ в будущем. Однако на данный момент ИИ скорее изменит или дополнит существующие роли и команды, чем заменит их полностью.

«Главный тренд, за которым стоит следить в 2019 году, — внедрение ИИ-решений, которые помогут существующим командам», — говорит Ноа Хортон, CEO в Unsupervised.com. В качестве примера он указывает на дата-инжиниринг и менеджмент; команды с ограниченными ресурсами всё чаще находят эти решения избыточными, поэтому здесь пригодится ИИ (мы ещё вернёмся к этому чуть позже).

В действительности, опытные IT-лидеры не хотят замены людей роботами; они хотят, чтобы ИИ помогал решать важные задачи, особенно когда не хватает людей.

ИИ — не серебряная пуля для избавления от нехватки навыков, но он является важной частью решения некоторых из наших наиболее сложных и трудоёмких задач. Я полагаю, что компании, которые будут придерживаться баланса между человеком и машиной — как изнутри, так и в составе продуктов, ориентированных на клиента, — добьются наибольшего успеха в ИИ в следующем году.

Вышеупомянутый опрос RELX Group поддерживает видение ИИ как вспомогательного средства, а не чего-то ужасного, что заберёт у вас работу. Согласно результатам опроса, три наиболее популярных применения ИИ и машинного обучения — увеличение эффективности или продуктивности сотрудника (51 %), помощь в принятии будущих бизнес-решений (41 %) и оптимизация процессов (39 %).

Безопасность будет сильнее полагаться на ИИ

По словам Томера Вейнгартена, CEO в SentinelOne, слишком много организаций по-прежнему используют устаревшие инструменты и процессы для борьбы с нынешними и будущими угрозами кибербезопасности. Эта проблема усугубляется нехваткой квалифицированных кадров.

Как выше сказал Кашьяп, ИИ и машинное обучение будут становиться всё более важной частью решения этой проблемы.

ИИ продолжит переосмысление того, как предприятия осуществляют программы кибербезопасности. В основе эффективной кибербезопасности лежит решение проблемы больших данных со скоростью машин — использование ИИ в этой области невероятно эффективно. По мере того, как киберзлоумышленники совершенствуют свои методы, и того, как разрыв между количеством обученных специалистов и спросом на них продолжает увеличиваться, ИИ и автоматизация начинают иметь первостепенное значение для защиты предприятий в 2019 году.

Несмотря на то, что разные люди и организации могут иметь разные представления на этот счёт, остаётся бесспорным то, что в будущем кибербезопасность снова будет автоматизирована, но не для избавления от людей, а для того, чтобы позволить им на равных тягаться с новыми угрозами.

Поскольку число угроз кибербезопасности растёт каждый день, как и количество оцифрованных активов и процессов, которые могут быть уязвимы к этим угрозам, люди уже практически не в состоянии их отслеживать и отсеивать сотни тысяч уязвимостей, чтобы определить, каким из них отдать приоритет. Даже самая большая команда безопасников, состоящая из высококвалифицированных IT-специалистов, не может эффективно выполнить эту задачу без помощи искусственного интеллекта.

Open-source ИИ-сообщество будет процветать

Многие из используемых сегодня облачных технологий выросли из open-source проектов, как, например, Kubernetes. Скорее всего, развитие ИИ, машинного обучения и связанных технологий пойдёт тем же путем.

На сегодняшний день появляется всё больше передовых разработок среди open-source проектов, чем когда-либо ранее, поэтому проприетарным проектам становится всё сложнее угнаться за стремительным развитием, которое предлагает open source. В сфере ИИ также появляется всё больше open-source проектов, которые объединяют многих разработчиков и организации.

В частности, Хаддад ожидает, что всё больше передовых компаний и сторонников open source выложат в открытый доступ их внутренние наработки по ИИ для стимуляции дальнейшего развития, как в случае с Google, который превратил Kubernetes из внутренней системы в open-source проект.

Мы предвидим, что всё больше компаний будут давать доступ к своим наработкам для создания сообществ на их основе. Это позволит компаниям и сообществам объединиться вокруг ряда критически важных проектов, которые вместе образуют исчерпывающий open-source стек в сфере ИИ, машинного обучения и глубокого обучения. Крупные компании, которые первыми вложили усилия в создание open-source ИИ, уже видят свои преимущества, и мы ожидаем, что их станет ещё больше.

ИИ предоставит возможности для анализа большего количества данных

Помните большие данные? Они всё ещё большие и продолжают расти. Это одна из причин, по которым компаниям было так сложно заполнить вакансии вроде data scientist. Также это было одной из давних проблем в big data и аналитике: информация ценна настолько, насколько вы её такой делаете.

«Ни одной компании не удаётся нанимать специалистов достаточно быстро, чтобы успевать за ростом своих данных. Проще говоря, количество данных удваивается каждый год, в отличие от бюджета и размера команд», — говорит Хортон из Unsupervised.com. Он ожидает, что компании будут всё больше полагаться на ИИ-решения в управлении и анализе данных в будущем.

В 2019 году всё больше компаний будут вкладываться в ИИ, который даст существующим командам ряд функций, позволяющих легко масштабироваться с большим количеством данных.

Дин Теффер, главный специалист по машинному обучению в JASK, ожидает, что, в частности, машинное обучение достигнет того уровня, чтобы помогать коммерческому сектору в работе с данными.

Самая большая тенденция, которую я наблюдаю в корпоративном ИИ в 2019 году, — это машинное обучение, которое, наконец, выходит за рамки использования готовых решений для классификации изображений и перевода текста и начинает помогать компаниям использовать огромный объём данных, которые они собирают и хранят годами.

Теффер поясняет, что он не имеет в виду одноразовый анализ или поиск путей для повышения эффективности. Вместо этого он ожидает, что всё больше организаций «будут проектировать потоки данных для выполнения утомительных задач по организации данных и моделированию, которые позволяют бизнес-пользователям по-настоящему взаимодействовать с появляющимися ИИ-системами на более совместной основе».

Это будет иметь нарастающий эффект, который увеличит видимость ролей управления данными.

Ключевой частью этой тенденции в 2019 году станет повышение роли управления корпоративными данными в организации, так как именно данные, а не алгоритмы, представляют собой ценность.

ИИ станет менее заметным

С точки зрения качества обслуживания клиентов — как внутренних, так и внешних — многие из основных технологических изменений за последние десятилетия были довольно заметны и ощутимы. Массовый переход к мобильным устройствам и приложениям? Мы все буквально держим в руках последствия этих изменений. Несколько этапов эволюции потребительского веба? Сейчас мы можем принимать это как должное, однако они привели к бесчисленным изменениям в том, как мы взаимодействуем с предприятиями и друг с другом. Многие из них очень заметны, даже очевидны для нас: например, вы можете делать покупки не выходя из машины или дома.

ИИ похожим образом повлияет на наши жизни, но большинство людей вряд ли будут указывать на что-то и говорить: «Это ИИ».

Самые большие изменения в ИИ в 2019 году могут быть просто незаметными для нас.

Это представляет определённую угрозу для бизнеса. Тот факт, что вы не видите, как ИИ меняет индустрию, рынки или бизнес-модели, не означает, что он этого не делает.

ИИ будет всюду — за кулисами, встроенный в приложения — поэтому пользователи скорее всего даже не будут подозревать, что он там. Любая технологическая компания, которая ожидает серьёзного отношения к ней, уже должна заниматься ИИ, а не просто быть заинтересованной им. Если они не используют ИИ, как они собираются быть конкурентоспособными?