Согласно опросу и анализу Gartner*, на рынке повсеместно растет интерес к искусственному интеллекту (ИИ или AI в англоязычных текстах), подогреваемый шумихой вокруг этого термина. И это заставляет ведущих разработчиков программных продуктов включать элементы AI в свою продуктовую стратегию, что часто лишь вносит существенную путаницу. Аналитики прогнозируют, что к 2020 г. AI-технологии виртуально будут присутствовать практически во всех новых программных продуктах и сервисах.
Если 2016 г. термин «искусственный интеллект» не входил в топ 100 запросов на сайте gartner.com, то в мае 2017 г. этот термин в рейтинге занял позицию No. 7. Это явно указывает на популярность темы и рост интереса к ней со стороны клиентов компании, которые хотят понять, как они могут использовать AI в своей цифровой бизнес-стратегии. По прогнозу Gartner, к 2020 г. для более чем 30% CIO организаций направление AI войдет в топ 5 наиболее приоритетных по инвестициям.
AI действительно предоставляет для бизнеса огромные возможности, но, к сожалению, большинство вендоров просто фокусируются на создании и продаже продуктов на базе AI, хотя прежде надо было бы определить потребности, потенциальные возможности использование и ценность элементов искусственного интеллекта для заказчиков, полагают аналитики.
Для успешного внедрения средств AI их поставщикам нужно понять, как удовлетворить трем главным позициям:
1. Отсутствие дифференциации вызывает неразбериху и затягивает сроки принятия решения о закупке
AI-продукты предлагает огромное количество и крупных вендоров, и стартапов, причем без всякой их дифференциации (сейчас свыше 1000 вендоров со своими приложениями и платформами позиционируют себя как AI-компании), и это лишь запутывает покупателей. Ярлык AI навешивается на продукт чересчур огульно, считают в Gartner. Если вендоры хотят добиться доверия организаций - конечных пользователей, им нужно предъявить им набор примеров удачного использования AI, причем с конкретными количественными показателями.
2. Проверенные и не слишком сложные возможности машинного обучения могут привлечь множество конечных пользователей
Много шумихи наблюдается вокруг последних достижений в области AI, таких, как глубинное обучение, однако зачастую они отвлекают от более простых и проверенных подходов. Поэтому Gartner рекомендует вендорам предлагать самые простые из возможных подходов, которые могут выполнить задачу с использование передовой AI-технологии.
3. Организациям недостает профессионального опыта для оценки, создания и внедрения AI-решений
Более половины респондентов опроса, проведенного Gartner в 2017 г. по стратегиям AI-разработок*, указали, что главной их проблемой при использовании AI в их организации было отсутствие нужных профессионалов в этой сфере.
Результаты опроса показали, что организации ищут AI-решения, которые бы улучшили процессы принятия решений и автоматизации бизнес-процессов. И если бы существовал выбор, большинство их них предпочли бы встроенные AI-решения или AI-пакет, а не пытались бы создать заказное решение.
* Онлайн-опрос, проведенный 5-21 апреля 2017г. среди членов обследуемой Gartner группы (Gartner Research Circle), которая состояла из 83 компаний.