Искусственный интеллект в компаниях примеры

Все мировые технологические гиганты от Alibaba до Amazon борются за то, чтобы стать мировыми лидерами в области искусственного интеллекта (ИИ). Эти компании являются первопроходцами ИИ и используют ИИ для предоставления продуктов и услуг следующего уровня. Вот 10 лучших примеров того, как эти компании используют искусственный интеллект на практике.

1. Alibaba
Китайская компания Alibaba является крупнейшей в мире платформой электронной коммерции, которая продает больше, чем Amazon и eBay вместе взятые. Искусственный интеллект (ИИ) –неотъемлемая часть повседневной деятельности Alibaba и используется для прогнозирования покупок клиентов. При обработке на естественном языке компания автоматически создает описания продуктов для сайта. Еще один способ, которым Alibaba использует искусственный интеллект, – это проект City Brain для создания умных городов. В проекте используются алгоритмы искусственного интеллекта, для того, чтобы помочь уменьшить пробки, отслеживая каждое транспортное средство в городе. Кроме того, Alibaba через свое подразделение облачных вычислений Alibaba Cloud помогает фермерам отслеживать урожай, чтобы повысить урожайность и сократить расходы с помощью искусственного интеллекта.

2. Alphabet – Google
Alphabet – материнская компания Google. Waymo, подразделение компании, специализирующееся на технологиях для самостоятельного вождения, начинало как проект Google. Сегодня Waymo привносит в мир технологии самостоятельного вождения не только перемещение людей, но и уменьшение количества аварий. Его автономные транспортные средства в настоящее время курсируют по Калифорнии на самостоятельных такси. Еще одно нововведение ИИ от Google — Google Duplex. Используя обработку естественного языка, голосовой интерфейс AI может делать телефонные звонки и планировать встречи от вашего имени.

3. Amazon
Amazon не только использует ИИ в цифровом голосовом помощнике Alexa, но также ИИ является частью многих аспектов его бизнеса. ИИ Amazon собирает данные о покупательских привычках клиентов и составляет рекомендации покупок с помощью прогнозной аналитики. В то время, когда многие обычные магазины пытаются выяснить, как оставаться актуальными, крупнейший американский интернет-магазин предлагает новую концепцию круглосуточных магазинов под названием Amazon Go. В отличие от других магазинов, оформление заказа не требуется. В магазинах есть технология искусственного интеллекта, которая отслеживает, какие товары вы выбираете, а затем автоматически взимает плату за них через приложение Amazon Go на вашем телефоне.

4. Apple
Apple использует искусственный интеллект и машинное обучение в iPhone, где он включает функцию FaceID, или в таких продуктах, как интеллектуальные колонки AirPods, Apple Watch или HomePod, где используется умный помощник Siri. Apple также расширяет предложение своих услуг и использует AI, чтобы рекомендовать песни в Apple Music, помочь вам найти вашу фотографию в iCloud или перейти к следующей встрече с помощью карт.

Настырные и законопослушные: проекты, меняющие российский рынок LegalTech

5. Baidu
Китайский аналог Google, Baidu, использует искусственный интеллект во многих аспектах. У них есть инструмент под названием Deep Voice, который использует искусственный интеллект и глубокое обучение, которому требуется всего 3,7 секунды звука для клонирования голоса. Они используют эту же технологию для создания инструмента, который читает книги вам голосом автора.

6. Facebook
ИИ встроен в механизм понимания текста, чтобы автоматически понимать и интерпретировать содержание и эмоциональные чувства тысяч постов (на нескольких языках), которые пользователи публикуют каждую секунду. С DeepFace гигант социальных сетей может автоматически идентифицировать вас по фотографии, размещенной на их платформе. Компания также использует искусственный интеллект, чтобы автоматически удалять порно-изображения.

7. IBM
IBM была на первом месте в сфере искусственного интеллекта в течение многих лет. Прошло более 20 лет с тех пор, как компьютер IBM Deep Blue стал первым, кто победил чемпиона мира по шахматам среди людей. Последнее достижение IBM в области искусственного интеллекта — Project Debater. Этот ИИ является механизмом когнитивных вычислений, который конкурировал с двумя профессиональными участниками дебатов и формулировал аргументы.

Подайте иск через PLATFORMA, если ваши права нарушены: инициируйте новый коллективный иск на нашем сайте или присоединяйтесь к уже открытому иску.   

8. JD.com
JD.com – это китайская версия Amazon. Его основатель Ричард Лю стремится к тому, чтобы его компания была на 100% автоматизирована в будущем. Прямо сейчас его склад уже полностью автоматизирован, и последние четыре года они делают беспилотные посылки. JD.com ведет бизнес с революцией в области искусственного интеллекта, большими данными и робототехникой, одновременно создавая инфраструктуру розничной торговли для 4-й промышленной революции.

9. Microsoft
Искусственный интеллект – это термин, который фигурирует в заявлении Microsoft о намерениях, который иллюстрирует стремление компании сделать интеллектуальные машины центральными для всего, что они делают. Microsoft  использует интеллектуальные возможности для всех своих продуктов и услуг, включая Cortana, Skype, Bing и Office 365, и является одним из крупнейших в мире поставщиков программного обеспечения для AI (AaaS).

10. Tencent
Китайская компания Tencent включила искусственный интеллект практически во все свои продукты. Приложение WeChat насчитывает 1 миллиард пользователей, оно расширило охват игр, цифровых помощников, мобильных платежей, облачных хранилищ, потокового вещания, спорта, образования, фильмов и даже автомобилей с автоматическим управлением. Один из лозунгов компании — «ИИ во всем». Tencent получает огромные объемы информации  и использует данные о клиентах в интересах компании.

—— Translated by PLATFORMA team

Ваши права нарушены, но не хватает финансов для судебных тяжб? Добавьте дело на сайт PLATFORMA и найдите инвестора и юриста!

Реальные кейсы применения нейросетей в бизнесе с видео-инструкциями: консультации по бизнесу, работа с негативными отзывами, помощь с продвижением в сети и прочее.

Видео-версия подборки, для тех, кто любит смотреть (13 минут)

Как думаете, сколько на данный момент вариантов применения ИИ в вашем бизнесе? 5? 10? 100? На самом деле никто не знает точно, потому что ИИ – это кроличья нора, глубину которой мы еще не познали.

Зачем нырять в эту нору уже сейчас?

Начнем с вещей, которые просто взрывают мозг и перейдем к более насущным прикладным вопросам.

Я вообще был в блаженном неведении, пока пару недель назад мой друг не скинул мне скрин с кодом программы, которую для него написала эта нейросетка. Чего? Нейросеть пишет программы? Ага, но речь сейчас пойдет не о замене программистов, а о применении ИИ в бизнесе.

Идея 1. Нейросеть – бизнес-консультант

Итак, свеженький ChatGPT, который обсуждает весь интеренет, может заменить вам советника при ведении бизнеса. Это ваш Джарвис, а вы с ним Железный Человек, серьезно. Он накопил в себе столько инфы про создание и развитие бизнеса, особенно в онлайне, что может позавидовать любой Аяз Шабутдинов с Тони Робинсоном вместе взятые.

Ответит на вопросы о выборе ниши, порекомендует как начать продвижение, оценит результаты вашего рекламного размещения, выберет наиболее прибыльный рекламный канал, подправит тексты для сайта, подскажет, где его создать самостоятельно с нуля, а главное даст инструкцию КАК.

Вести диалог можно прямо в чате и ChatGPT будет осознавать контекст вашей беседы от начала и до конца. Вопросы задавать можно в любой форме, он вас поймет, ну или переспросит. Это ваш личный консультант!

Самое главное – правильно задавать вопросы и давать реальные вводные для нейросети:

Есть по крайней мере три ограничения ChatGPT

Первое – он обучен на результатах до 22 года и не может проводить для вас маркетинговый анализ текущих трендов, поэтому пока что вот так – ждем свеженькой версии GPT-4 в этом году.

Второе – он лучше понимает по-английски. Он быстрее работает на английском и полностью заканчивает мысль на этом же языке, когда как на русском – тупит и обрывает фразы, поэтому приходится писать ему «Продолжай».

Третье – для россиян недоступна регистрация на российскую симку и по российскому IP.

Третье ограничение можно обойти и расскажу как, но только чуть позже в конце статьи, когда дойдем до нужной темы.

Реальные задачи бизнеса, которые может решить ИИ

Итак, мы переходим к насущным, прикладным вещам, от простого к сложному, от уровня начинающего к продвинутому и будем использовать разные сервисы и даже телеграм ботов, основанных на нейросетях.

Продвижение! Да, вау, робот поможет тебе продвигаться! Причём продвигаться бесплатно. Я сейчас расскажу о паре способов, которые я нашел.

Идея 2. ИИ пишет комментарии, а ты получаешь клиентов

Есть такой бесплатный легальный способ продвижения в соцсетях и вообще везде, где есть общение между пользователями – «комментинг» .

Вы создаете аккаунт в нужной соцсети с вашей аудиторией и начинаете активно оставлять комментарии под чужими постами, где есть ваша целевая аудитория. Люди, которым понравился ваш комментарий (в том числе и автор поста) будут переходить на ваш аккаунт и возможно конвертируются в подписчиков или сразу в клиентов – человек напишет в личку или перейдет на ваш сайт из описания профиля. Речь не о спаме с саморекламой в комментах, за такое быстро можно словить бан от площадки, а про комментарии в тему: поддерживающие, вдохновляющие при этом использующие материал из этого же поста.

Так вот перейдем к нейросетям – уже есть бот, который может придумать на лету 3 варианта таких комментариев на основе поста, а вы можете взять один из них и вставить как есть или слегка подправить.

И вот комментинг становится уже гораздо проще, а эффект достигается в 10 раз быстрее. Раньше вас хватало бы на 5-10 таких комментариев, а с этим ботом на все 50! Только не забудьте оформить свой профиль для того, чтобы потенциальные клиенты и подписчики не приходили на голую страничку. Ссылка на бота.

Появляются также специализированные приложения, которые помогают быстро сочинять комментарии в том же Твиттере и LinkedIn – Replai.so.

Идея 3. ИИ пишет статью, а тебе приходят новые заявки

Это уже чуть посложнее, но и выхлопа может дать больше. Напишите статью на vc.ru или на другую подобную площадку, куда может прийти любой и запостить свой контент.

Создать публикацию можно через удобный интерфейс сервиса Gerwin AI. Это отечественный продукт, который превосходно заточен под русский текст.

Сначала надо накидать план будущей статьи:

Далее этот план преобразуем в статью:

Ну и куда мы без броского заголовка для привлечения внимания:

Обязательно стоит вставить в сгенерированные куски текста ваш личный опыт, иначе это будет провал и аудитория не воспримет публикацию должным образом. Все-таки нейросеть выдает довольно общие тексты: уникальные с точки зрения поисковиков, но банальные с читательской точки зрения.

Как только денег у компании становится больше, от бесплатных способов продвижения можно переходить к платной рекламе, например, в таргете. Тут вам не надо изощряться, только придумать сам рекламный посыл.

Идеи 4 и 5. Нейросеть придумывает тебе рекламу для таргета

Снова открываем Gerwin и создаем пост по известной рекламной формуле AIDA из соответствующего шаблона:

или, если вы фанат сторителлинга и оригинальных заходов через личную историю идете в шаблон «Интересная история» и задаете вводные туда – на выходе текст, с которым можно дальше поработать:

Идея 6. ИИ генерирует описания товаров для маркетплейсов

Ок вы не продвигаетесь в таргете, а выкладываете товар на маркетплейс. Тут тоже поможет старый товарищ Gerwin.

Описание товара генерируется в отдельном шаблоне по вводным данным и на выходе есть текст, который можно сразу же вставить в карточку товара в вашем интернет-магазине:

Идея 7. Нейросеть отвечает на негативные отзывы

Далее, ваш бизнес растет, появляются клиенты, они пишут отзывы на ваши товары или услуги, чтобы быстро отвечать и делать это в индивидуальной форме мы идем в уже знакомого бота и просим вежливо ответить на рекламацию:

Идея 8. Нейросеть рисует иллюстрации для статьи, поста или рекламы

Для крутых результатов, что статье на vc.ru, что рекламе в VK нужны крутые иллюстрации и тут уже на сцену выходят нейросети, рисующие картинки по тексту.

Популярный Midjorney может помочь создать уникальные картинки для оформления любой публикации. Для этого нужно скачать мессенджер Discord, найти сервер Midjorney через поиск и в одном из новичковых чатов Newbies дать задачу нейросети через команду /imagine:

Обложку для этой статьи я получил именно через Midjourney после нескольких итераций.

Причём, сам промпт (подсказку) для нейросети мне помог сделать ChatGPT, так как нейросети понимают друг друга лучше нас, кожаных мешков. Я просто написал в чат:

Create three different prompts for the Midjorney neural network to draw an illustration for a post about a successful startup founder

И получил несколько вариантов на выбор, в том числе такой:

A startup founder standing in front of a group of investors, with a determined expression on their face and a chart showing their company’s rapid growth displayed on a screen behind them

Потом добавил к нему параметры, найденные в сети через спецсимволы «::» :

A startup founder standing in front of a group of investors, with a determined expression on their face and a chart showing their company’s rapid growth displayed on a screen behind them:: photo-realistic, unreal engine, motion view, cinematic lightning, volumetriv light, ultra detailed, shallow depth of field, 8k —v 4

Больше разных настроек можно найти на сайтах:

Идея 9. Нейросеть отвечает на вопросы твоих пользователей в телеграм

Помните, в начале статьи я говорил, что можно обойти ограничение для российских пользователей. В каком-то смысле это сделала команда сервиса Albato, которая представила своего бесплатного телеграмм-бота, под капотом имеющего нейросеть GPT-3 от OpenAI.

Ребята даже выложили в свой блог пример того, как при помощи их конструктора можно создать своего аналогичного бота, но уже с полным функционалом и без обрыва фраз со стороны ИИ.

Идея 10. ИИ автоматизирует работу в команде

Также команда Albato показала, как производить автоматизацию постановки задач в команде на примере Google Sheets и планировщика задач YouTrack.

Вы пишите короткую формулировку задачи, а ИИ преобразует ее в полноценный таск и даже снабжает пояснениями и нужными ссылками:

Сервисы из материала

Заключение

Этот и еще далеко не предел возможностей нейросетей, сейчас наверняка начнется их повальное добавление в разные продукты. Хотя мы уже давно пользуемся сервисами на основе нейросетей, например, дорожными навигаторами, но при этом до этого момента ИИ всегда было в тени.

Сейчас же многие пишут «нейросеть сгенерировала» или «нейросеть нарисовала», хотя любой программе до сих пор нужен человек, который будет давать вводные данные, настраивать параметры и оценивать результат, исходя из своего жизненного опыта.

ИИ всегда будет помощником, а не заменителем, но надо учиться применять этого помощника, чтобы не плестись в хвосте прогресса.

Понравился материал? Поделитесь им с друзьями и коллегами. Также буду благодарен за подписку на мой телеграм или YouTube-канал, а можно и на оба разом. Там я пишу об ИТ-сервисах и рынке в целом.

Гости выпуска:

Александр Ханин, руководитель МТС AI. Александр рассказал, как правильно нанимать роботов на работу и почему искусственный интеллект не заменит человека.

Рамиль Кулеев, руководитель Института искусственного интеллекта Университета Иннополис. Рамиль объяснил, как сохранять конфиденциальность персональных данных, которые собирают нейросети.

Ведущий подкаста — искусственный интеллект из будущего специально для РБК Трендов.

Как брать искусственный интеллект на работу

Технология искусственного интеллекта развивается быстрее всех существующих технологий, рассказывает Рамиль Кулеев. Университет Иннополис, как компания-разработчик технологии, больше всего ощущает на себе эти скорости, поскольку и сама активно использует ИИ. Например, существует технология автоматизированного машинного обучения, которая позволяет ускорить разработку алгоритмов, или платформа low-code, которая заменяет специалиста-датасайентиста и оптимизирует его работу. В ближайшее время мы придем к тому, что часть простых задач по созданию решений в области ИИ будет выполнять сам ИИ.

Искусственный интеллект помогает компании экономить и зарабатывать. Например, автоматизация call-центров при использовании роботов вместо сотрудников может сэкономить от десятков до сотен млн рублей в месяц. Это дешевле с точки зрения эксплуатации: робот никогда не устанет, не станет грубить, не уйдет в отпуск и четко отработает скрипт.

Любое внедрение нейросетей начинается с оцифровки самого предприятия. При этом важно соблюдать несколько принципов:

1. Не заниматься всеми видами искусственного интеллекта сразу, а применять и разрабатывать те технологии, которые могут помочь бизнесу стать лидером.
2. Делать продукты, которые понятны широкому кругу потребителей.
3. Сохранять объективность, оценивая свои результаты в цифрах.

Кроме этого, эксперты подчеркивают, что инфраструктура компании должна быть готова к внедрению ИИ. Данных должно быть достаточно, они должны быть качественными и полными, также требуется наладить процессы работы с данными. У искусственного интеллекта есть потенциал в тех сферах, где работа связана с большими объемами данных и повторяющимися рутинными операциями. Например, технологии могут обрабатывать пространственные данные в онлайн-режиме. На их основе создаются продукты для отраслей лесного хозяйства, сельского хозяйства, экологии. Еще один пример — обработка данных для выявления дефектов трубопроводов.

В медицине и фармацевтике нейросети помогают проводить эксперименты с новыми материалами. Традиционным способом создания препаратов является проведение большого количества исследований, чтобы отобрать те вещества, которые обладают заданными свойствами и могут быть использованы в производстве лекарств. ИИ позволяет существенно упростить эти процессы.

Ошибки нейросетей и проблемы безопасности

Кулеев считает, что за ошибки, совершенные роботами, должна отвечать компания-разработчик. Но этот вопрос пока не регламентирован, и в последние 2–3 года активно ведутся разговоры об этических аспектах использования ИИ. В работе с искусственным интеллектом важно придерживаться ряда принципов: справедливость, отсутствие дискриминации, непредвзятость, прозрачность использования данных. Это позволит максимально избежать инцидентов, когда нужно выяснять, кто виноват в промахе нейросети.

Любая система подвержена ошибкам. Они бывают ложноположительными и ложноотрицательными — на профессиональном сленге их называют ошибками первого и второго рода. Например, когда телефон с Face ID или разблокировкой по отпечатку пальца не снимает блокировку с первого раза — это ложноотрицательная ошибка. Бывает и наоборот — система принимает чужого человека за владельца телефона. Это ложноположительная ошибка. В них нет ничего страшного — к тому же, вероятность, что ошибку совершит человек, гораздо выше, чем у робота на аналогичной должности.

Еще один вопрос, касающийся искусственного интеллекта в компаниях — как сохранить конфиденциальность данных, которые собирают нейросети. Для этого нужно соблюдать ряд правил: защита данных определяется с помощью правильного построения архитектуры самого решения — как правило, это изолированный контур, плюс ряд сервисов кибербезопасности. Можно построить работу так, чтобы персональные данные оставались на стороне заказчика. В медицинской отрасли, например, это можно обеспечить с помощью анонимизации или усреднения данных.

Займут ли нейросети рабочие места

Александр Ханин утверждает, что страх того, что ИИ заберет все рабочие места, не имеет оснований. Отчеты показывают, что к 2025 году число рабочих мест, которые будут созданы ИИ составит около 100 млн, при этом работу потеряет гораздо меньше человек. В мире существует тренд — горизонтальный карьерный рост в компании. Например, те люди, которые работали в call-центрах и физических продажах уже имеют ряд навыков, которые пригодятся в других сферах. С помощью переквалификации они получат новые рабочие места.

Уже сейчас существуют компании, где почти не работают люди. Это возможно там, где процессы и технологии максимально регламентированы. В китайском городе Дунгуань есть завод по сборке мобильных телефонов, который роботизирован на 90%. Но любой компании требуются люди, которые будут заниматься обслуживанием оборудования, внедрением технологий, технической поддержкой.

Прогнозы на будущее

Гости выпуска считают, что в ближайшие годы искусственный интеллект заменит людей на тех должностях, где много рутины. Уже сегодня водители такси, метро и другого транспорта заменяются на ИИ. Перспективными отраслями являются строительство и сельское хозяйство. Так, в Иннополисе есть компания, которая занимается созданием роботов-строителей, которые могут выполнять типовые операции на высоте, поднимать грузы. Еще одна область — обработка больших данных с последующим принятием решений. В этих сферах человек плохо конкурирует с компьютерами: среди них финансовая сфера, трейдинг, бухгалтерия, банковские операции. Лидеры по внедрению искусственного интеллекта сейчас — банки, ретейл и e-commerce.

Читать по теме:

1. Работа для робота: сможет ли искусственный интеллект заменить человека
2. Ждать или внедрять: как и когда запускать новые технологии в компании
3. На что способен искусственный интеллект сегодня и каков его потенциал
4. Мы в ответе за тех, кого обучили: нужны ли нейросетям права
5. Услышать будущее: семь полезных подкастов об искусственном интеллекте

Введение

Актуальность темы. В ХХI веке
сбывается давняя мечта человечества о создании умной машины, которая, если не
решит все проблемы, то станет верным помощником человеку. По мнению экспертов,
к 2023 г. элементы искусственного интеллекта (ИИ, Artificial Intelligence, AI)
будут присутствовать во всех новых программных продуктах и сервисах [20]. ИИ станет
приоритетом для инвестиций свыше 1/3 компаний в мире и основой для роста
мирового внутреннего валового продукта (ВВП) [1, 4, 21] (Arkhipov, 2020;
Babich, Kirillova, 2019; Alizada,
Muradli, 2020).

Задачи, на решение которых человек раньше тратил довольно
продолжительное время, искусственный интеллект может выполнить за несколько
секунд. Уже сегодня с помощью ИИ в десятки раз быстрее открывают банковские
счета и проводят закупки, разрабатывают новые лекарства, инвестируют на
фондовом рынке и могут с точностью до минут определить время задержки рейса.
Искусственный интеллект называют «новым электричеством»: он меняет целые
отрасли бизнеса, а в будущем, возможно, изменит и облик всей цивилизации. Согласно
формулировке профессионального
медийного ресурса Techtarget.com, искусственный интеллект – это способность
технологий имитировать интеллектуальную деятельность, например, обучаться на
основе информации и заданных правил, делать логические выводы и корректировать
свои решения. ИИ применяется для создания экспертных систем, обработки данных
на естественном языке, распознавания речи и машинного зрения и т.п. [1]
В связи с вышеизложенным тема произведенного исследования приобретает еще
большую актуальность.

Цель работы – проанализировать
результаты использования высокоинтеллектуальных решений в различных сферах
бизнеса и определить перспективные направления внедрения алгоритмов
искусственного интеллекта в бизнес-процессы.

Научная новизна исследования
заключается в изучении результатов внедрения программ и сервисов искусственного
интеллекта в различные сферы бизнеса, что позволило определить основные
направления дальнейшего развития систем искусственного интеллекта, а также
обозначить основные проблемы, риски и угрозы, связанные с широким
использованием искусственного интеллекта и информационных технологий в жизни
общества, человека и государства.

Гипотеза: основная цель внедрения
сервисов искусственного интеллекта заключается не в полной замене человека в
технологических и бизнес-процессах, но в повышении эффективности труда человека и показателей бизнеса в целом.

Основная часть. Внедрение сервисов искусственного интеллекта в бизнес-сферу

Объем информации, созданной человечеством за
последние 30 лет, равен объему за
предыдущие 3 тысячелетия и продолжает стремительно расти, формируя, таким
образом, огромные массивы данных (Big Data), которые не могут быть
эффективно использованы без применения возможностей искусственного интеллекта
(ИИ) [1, 4] (Arkhipov, 2020; Babich,
Kirillova, 2019).

Включение в жизнедеятельность человека алгоритмов ИИ в качестве
помощника с дополнительными возможностями и опциями позволяет получить основное
преимущество такой интеграции – это не только ускорить процесс принятия
решений, но и существенно повысить их качество [6] (Gorodnova, 2021).

Стремительное развитие систем ИИ позволяет ему самосовершенствоваться на
основе нейронных сетей глубокого обучения. Это подтверждается ростом количества
ИИ-стартапов,
число которых в период с 2015 по 2018 г. увеличилось в пять раз и составило 3465 млрд долл. США,
причем в Соединенных Штатах – 1393 млрд долл. США. Наибольшее количество таких ИИ-компаний
в 2017 г. было зарегистрировано именно в США, их на тот момент насчитывалось
2905 ед. По данным информационного портала DataProt, к 2027 г. мировой
рынок искусственного интеллекта достигнет 267 млрд долл. США. При этом сегодня
37% компаний применяют алгоритмические сервисы и ИИ-технологии. Это
свидетельствует о том, что возможности использования новых
высокоинтеллектуальных технологий в будущем будут неуклонно возрастать [9] (Zhilin,
Safaryan, 2020).

Большинство компаний, работающих на рынке ИИ, вкладывают средства
в разработку приложений для машинного обучения. Объем инвестиций в разработки
на основе искусственного интеллекта в 2020 г. составил 67,9 млрд долл. США. [2]
Доля частных инвестиций в развитие технологий ИИ интеллекта в 2020 г.
показала рост на 9,3% и составила 40 млрд долл. США [3].
Также
гигантские денежные ресурсы вкладываются в программы, способные распознавать
человеческую речь. Этот сегмент, по данным аналитиков, в 2020 г. составлял
свыше 12,5 млрд долл. США. [4]

Объемы выручки от применения BigData и сервисов бизнес-аналитики в
мире на 2018 г. составляли 168,8 млрд долл. США. По прогнозу, уже в 2022 г.
данный показатель превысит отметку в 274,3 млрд долл. США [1] (Arkhipov,
2020).

Сегодня ядром сервисов искусственного интеллекта, применяемых в
бизнес-сфере, являются ИИ-рекомендации онлайн-магазинов и виртуальные ассистенты
(например, Alex, Cortan и Siri) [3] (Bukhtiyarova, 2019). Искусственный
интеллект сортирует контент по предпочтениям и популярности пользователей, распознает,
понимает и самостоятельно пишет тексты, фильтрует и блокирует СПАМ, распознает человеческую
речь, идентифицирует людей по фотографии, селфи, сетчатке глаза и другими
способами. Это приводит экономистов и экспертов к противоречивым выводам по
вопросу влияния ИИ на рынок труда вследствие ограниченных данных о негативных
последствиях такого воздействия [6, 23] (Gorodnova, 2021; Kitzmann, Yatsenko,
Launer, 2021).

В целях коммуникации с клиентами ИИ-компании используют чат-боты,
которые вступают во взаимодействие и отвечают на вопросы. Системы
искусственного интеллекта активно применяются при оказании телекоммуникационных
услуг, в автомобильной промышленности и финансовом секторе. Указанные
технологии внедряются и в розничных сетях, при производстве FMCG (пер. с англ.
fast moving consumer goods – товары повседневного спроса), медийном бизнес и
пр. [13, 19] (Leksin, 2020; Fedorchenko, 2020).

Технологии искусственного
интеллекта широко используются в таких разных сферах бизнеса, как ритейл,
строительство, информационные технологии, образование и т.д. В каждой из указанных
бизнес-сфер применяются технологии управления поведением потребителей, изучения
будущих тенденций рынка и автоматизации различных рутинных процессов.
Рассмотрим сектора применения возможностей искусственного интеллекта.

1. Транспорт. Беспилотные автомобили, использующие алгоритмы искусственного
интеллекта с возможностью полного автономного вождения без вмешательства
человека, могут существенно трансформировать транспортную систему. Машины с
использованием ИИ анализируют трафик и альтернативные маршруты, сокращая время
в пути [5].

2. Производство. Применение высокопроизводительных роботов способствует быстрому
и качественному выполнению задач, более эффективной, чем у человека,
деятельности. Благодаря использованию 3D-технологий и машинного зрения роботы
способны в разы ускорить процесс производства в любой сфере.

3. Здравоохранение. Автономные хирургические роботы, виртуальные помощники медицинского
персонала и автоматическая диагностика изображений – это новейшие разработки,
благодаря которым искусственный интеллект начинает играть решающую роль в технологическом прогрессе сферы здравоохранения,
а также в развитии услуг телемедицины в трансграничном режиме [8] (Ermakova,
Kovyazin, 2002).

4. Сфера развлечений. Машинное обучение на нейронных сетях позволяет предсказывать сценарии
поведения пользователя и предоставлять рекомендации по подбору фильмов, музыки,
телешоу и другого интересующего потребителя контента. ИИ в зависимости от
предпочтений пользователя осуществляет персонализированный подбор рекламы, что способствует
повышению эффективности маркетинга в аспекте таргетированной рекламы и
увеличению объемов продаж.

5. Спорт.
Предиктивный анализ и автоматизация, осуществляемая алгоритмами искусственного
интеллекта, применяются в целях принятия бизнес-решений, продажи билетов и прогнозирования результатов спортсменов.

Искусственный интеллект,
применяемый в бизнесе, способствует улучшению показателей во всех сферах. К
примеру, к процессам, в рамках которых ИИ решает определенные узконаправленные задачи,
следует отнести следующие:

1. Ценообразование. Искусственный интеллект
осуществляет изучение статистики и выполняет прогностические функции,
обрабатывая гигантские массивы информации в целях подбора наиболее оптимального
распределения цен на конкретный вид продукции. Это позволяет в несколько раз
повысить объемы выручки и доходов компании.

2. Безопасность. Самообучающиеся нейронные сети анализируют поведение клиентов и вычисляют
подозрительные операции, существенно снижая таким образом негативные
последствия действий кибермошенников и киберпреступников, что приводит к
значительному снижению финансовых потерь, повышенной защищенности системы и росту
доверия пользователей [7] (Dudin, Shkodinskiy, 2021).

3. Маркетинговая сфера. Системы
искусственного интеллекта на основе изучения предыдущих продаж и глубокого изучения
рынков осуществляют прогнозирование сценариев развития событий. Алгоритмами
изучаются контактные данные клиентов, суммы сделок
и приобретенные ими товары или услуги [20] (Shkor, Sevzyuk, 2020). Кроме того, ИИ анализирует поведение конкурентов в целях
сопоставления эффективных и неудачных решений и действий. Это позволяет
компании разрабатывать и реализовывать грамотную маркетинговую стратегию,
которая с высокой степенью вероятности завершится финансовым успехом.

4. Скорость обработки данных. Big Data (большие данные) – это основной
инструмент работы искусственного интеллекта. ИИ позволяет быстро и эффективно анализировать
большие объемы информации, разрабатывать пути реакции, а также осуществлять
построение стратегического планирования. В качестве примера можно привести
применение систем искусственного интеллекта при реализации биржевых операций.
Следует отметить, что традиционные программные алгоритмы не в состоянии
самостоятельно адаптироваться к быстро меняющимся условиям и данным без
предварительного обучения. Алгоритмы искусственного интеллекта предоставляют
такую возможность и повышают продуктивность работы на бирже [4] (Babich,
Kirillova, 2019).

5. Процессы автоматизации. Существует большое количество факторов, вызывающих возможные
ошибки в работе персонала. Искусственный интеллект, у которого отсутствуют
эмоции и чувства, характерные для человека (человеческий фактор), используя
данные, функции и технологии, позволяет осуществлять безошибочную и точную
работу [12] (Lapaev, Morozova, 2020). Однако следует отметить, что уже сегодня
ведется ряд исследований, которые позволяют ИИ выявлять сарказм и двойной смысл
человеческих сообщений. В частности, американскими учеными из Университета
Центральной Флориды на основе тренировок и обучения нейронных сетей создан
искусственный эмоциональный интеллект (Emotional AI). Это перспективная подсистема ИИ, которая способна распознавать
и интерпретировать проявления человеческих эмоций. Благодаря этому достигается более
естественное и непринужденное взаимодействие человека и ИИ [6].

6. Виртуальные помощники.
Чат-боты, Siri
и Ok Google – это не единственные примеры [21] (Alizada, Muradli, 2020).
К примеру, чат-бот Олег, применяемый в приложении интернет-банка Тинькофф, с
помощью распознавания
речи общается
с клиентами банка посредством цифровых устройств и выполняет стандартные
банковские операции, например, осуществляет денежные переводы. Эти же функции
осуществляются первым в мире семейством виртуальных ассистентов «Салют»
экосистемы «Сбер» [7].

Использование виртуальных
помощников – это один из ИИ-инструментов, который со временем будет более
широко внедряться в бизнес-процессы и повседневную жизнь современного человека.
По статистике Facebook, более 10 тысяч компаний занимаются разработкой
чат-ботов [8]. К примеру, Juniper Research отмечается
высокая популярность применения виртуальных помощников. Использование чат-ботов
в финансовом секторе и медицине способно сэкономить до 20 млн долл. США в год, к
2022 г. такая экономия составит около 8 млрд долл. США. [9]
Постоянный контроль и мониторинг инфраструктуры различных компаний – это еще
одно направление применения искусственного интеллекта. К текущему моменту
времени на мощностях французской энергетической компании Engie успешно
применяются дроны с программами распознавания
изображений на основе машинного обучения, которые следят за
оборудованием и изучают инфраструктуру в целях предотвращения технологических и
иных нарушений.

ИИ-системы контроля и
мониторинга широко используются и в городской среде. Наиболее простой пример –
система распознавания автомобильных номеров с помощью камер видеослежения, применяемая муниципальными
организациями. Кроме того, подобные алгоритмы применяются для систем распознавания
лиц [17] (Porokhovskiy, 2020).

Искусственный интеллект
способен снижать риски износа и повреждения оборудования, а также создавать
систему безопасности для различных компаний. Автоматизация ручного труда также
является важной и неоднозначной темой, поскольку использование алгоритмов искусственного
интеллекта в промышленности способно вытеснить из этой сферы человеческий
труд. Автоматизированные технологии выполняют сложные процессы быстрее и
качественнее, чем человек, они способны работать 24 часа в сутки. Следует
подчеркнуть, что основная цель внедрения высокоинтеллектуальных решений сегодня
– это не полная замена человека в производственных и бизнес-процессах, но
повышение эффективности человеческого труда. К примеру, японская страховая
компания Fukoku Mutual Life Insurance установила программу от IBM-Watson Explorer AI.
Данная система анализирует данные медицинских полисов по операциям и процедурам
в целях вычисления размеров страховых выплат. По расчетам представителей
Fukoku, внедрение искусственного интеллекта позволит им увеличить
производительность на 30%.

Еще одно направление
применения алгоритмов искусственного интеллекта – это предиктивная аналитика.
ИИ-алгоритмические технологии способны обрабатывать огромные массивы данных,
выявлять закономерности и осуществлять прогностические функции. В одном из
R&D-проектов разрабатывают систему
рекомендаций для крупной розничной сети супермаркетов. Система анализирует характеристики
покупателей и товаров и на основании данного анализа автоматически составляет качественные
рекомендации [18] (Sergeev, 2020).

Другой
пример применения искусственного интеллекта в бизнесе – это Expedia,
крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий. В рамках этой
платформы осуществляется целый ряд процедур от бронирования отелей до аренды
транспорта. Компанией довольно эффективно используется сеть машинного обучения
для персонализации процесса планирования поездки каждого клиента. В отличие от
традиционных типов прогнозирования, предиктивная аналитика легко адаптируется к
изменениям поведения, используя массивы вновь поступающих данных.

В результате применения
возможностей анализа неструктурированных данных с помощью ИИ-сервисов в
процессе распространения
мобильного контента, в частности сообщений в мессенджерах, электронных писем, фото
и видео, осуществляется структурирование сгенерированных данных и сведений в
целях получения возможностей их дальнейшей обработки. Указанный принцип заложен
в основе работы сервиса Siri, который с помощью алгоритмов программы позволяет
обрабатывать и структурировать человеческую речь, обеспечивая тем самым ее
подготовку к проведению дальнейшего анализа. В системах анализа
неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и
ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают массивы смешанной информации
в течение долгого периода времени. Такой анализ способен облегчить работу
инженеров, в том числе сэкономить время на сортировку и организацию данных
перед тем, как оценить их и выявить важные взаимосвязи.

Кроме того, искусственный
интеллект – это возможность делегировать роботам утомительные и трудоемкие для
человека задачи. Например, роботизированный онлайн-ритейлер Ocado разработал
систему компьютерного зрения и сеть роботов в целях замены процесса
сканирования баркодов на своих торговых складах. Это позволяет ускорить поиск и
выдачу нужных товаров [21] (Alizada, Muradli, 2020).

Внедрение искусственного интеллекта
в различные бизнес-сферы начинается, как было показано выше, со сбора и обработки
необходимых данных, трансформирования и систематизации их в нужный структурированный
вид. Следующим шагом является разработка ИИ-алгоритмов, которые будут способны
к самообучению. Здесь необходимы квалифицированные ИТ-специалисты, которые
смогут научить систему искусственного интеллекта всем необходимым для компании
или бизнеса действиям. Сегодня на рынке создано достаточно большое количество
готовых ИИ-решений, которые помогут настроить алгоритмы искусственного
интеллекта быстрее и качественнее. После получения необходимой информации от
системы искусственного интеллекта осуществляется перестройка всех технологических
и бизнес-процессов, на которые оказывают влияние алгоритмы ИИ. На этом этапе,
бесспорно, требуется участие не только машин, но и человека. Однако в
дальнейшем ИИ с помощью нейронных сетей способен оптимизировать свою работу
самостоятельно.

Применение цифровых
продуктов и моделей искусственного интеллекта в компаниях по нефтепереработке

В качестве примера применения возможностей искусственного
интеллекта в различных сферах бизнеса в данном исследовании представлены результаты
работы IT-компании DD, функционирующей в г. Екатеринбурге (Свердловская область). Указанная
компания занимается созданием моделей оптимизации процессов принятия ИИ-решений
с 2018 г.

Магистральным
направлением деятельности рассматриваемой компании является разработка и внедрение
ряда цифровых продуктов, позволяющих получить решения ключевых проблем
непрерывного производства нефтеперерабатывающих и нефтехимических циклов в
целях повышения их экономической эффективности. В основе цифровых систем,
разрабатываемых и внедряемых в проектах нефтепереработки, лежит цифровая
платформа dataCORE. Этот объект интеллектуальной собственности создан
непосредственно IT-специалистами
компании [10].
Рассматриваемый цифровой продукт dataCORE представляет собой систему базовых IT-моделей,
посредством которых возможно описание кинетических, физико-химических и
термодинамических процессов, происходящих в производственных установках
нефтеперерабатывающего цикла. Следует отметить, что сегодня dataCORE содержит в
себе как отдельно функционирующие IT-элементы,
так и готовые модули установки. При этом заказчик в качестве итогового
цифрового продукта получает IT-решение,
представляющее собой цифровую систему, которая решает конкретную проблему, но
не набор кодов. К основным свойствам и характеристикам указанной цифровой
системы следует отнести следующие:

1)
запрограммированный
и ограниченный функционал;

2)
решение
конкретной актуальной проблемы;

3)
возможность
модификации системы в зависимости от изменения входных параметров и факторов.

Базовый
вариант системы dataCORE позволяет решать наиболее распространенные на
сегодняшний день проблемы. Основные направления подготовленных решений для
функционирующих технологических установок нефтеперерабатывающих предприятий приведены в таблице 1.

Таблица
1

Примеры
разрабатываемых IT-решений
для наиболее распространенных технологических установок нефтеперерабатывающих
комплексов

Источник: составлено автором по: Передовая
математика для производства. DataData. –
[Электронный ресурс]. – режим доступа: https://datadata.ru/#solution (дата обращения
14.05.2021 г.).

Специалистами компании DD даются прогнозы следующих экономических
показателей, представленных в таблице 2.

Таблица 2

Прогнозируемые экономические показатели деятельности компании DD по состоянию на 2025 год [11]

На рисунке, представленном ниже, приведены прогнозные значения
ожидаемой компанией DD валовой прибыли до 2025 года.

Рисунок. Прогнозируемая валовая прибыль компании DD

Источник: составлено автором по: Компания DataData, – [Электронный ресурс]. – режим доступа: https://datadata.ru/ (дата обращения:
17.05.2021 г.).

Объемы
валовой прибыли спрогнозированы на основе уже реализуемых
в настоящее время цифровых проектов в сфере нефтепереработки.

На
современном этапе компания DD
сотрудничает с такими гигантами отрасли, как «Газпромнефть», «Сибур», «Роснефть»,
«Башнефть», выстраивает взаимовыгодное партнерство с Schneider
Electric и Инфосистемы Jet.
Анализ показателей нефтеперерабатывающих производств
с применением продуктов указанной IT-компании DD за 2018–2020 гг. свидетельствует о повышении эффективности деятельности
компаний в целом на 5–10%.

Перспективные направления
развития искусственного интеллекта в бизнес-сфере

Перспективными направлениями
применения искусственного интеллекта являются те процессы, в которых отслеживаются и
повторяются действия человека. Подчеркнем, разработка и внедрение таких технологий
на сегодня не развиты до такого уровня, чтобы заменить человека абсолютно во
всем.

Крупными технологическими
компаниями получены впечатляющие результаты, связанные с созданием
компьютерного зрения, модулей управления движением, понимания речи, организации
и предоставления доступа к информации с помощью компьютерного обучения [17] (Porokhovskiy,
2020). Среди
наиболее популярных применений систем с ИИ следует отметить системы
распознавания образов (face recognition), обработки естественного языка
и синтеза речи (natural language processing), а также автоматизированные
аналитические системы для прогнозирования результатов (predictive analytics). Несмотря на это,
современные компании не обладают достаточно надежными интеллектуальными технологиями,
которые могут воспроизводить точность работы человеческих глаз или отдельных зон
мозга, ответственных за речь [11, 14] (Karpova, Evtodieva, 2020; Lyubimov, 2020).

ИИ открывает новые
возможности для решения экологических проблем планеты. Основные риски в этой
области связаны с безопасностью технологий и контролем за ними. Также
необходимо учитывать этические вопросы и социально-экономические последствия
применения ИИ. Несмотря на это, новые технологии способны помогать людям
контролировать состояние растений и животных и оказывать влияние на
климатические условия.

Медицина – это еще одна
отрасль, в которой применение ИИ пока не может быть
полноценным и полностью замещающим участие человека. Однако уже сейчас искусственный
интеллект оказывает врачам огромную помощь в аналитических и прогностических
сферах медицины [8] (Ermakova, Kovyazin, 2002). В таблице 3
представлены перспективные направления применения возможностей искусственного
интеллекта в крупных цифровых компаниях.

Таблица 3

Перспективы применения
искусственного интеллекта в цифровых компаниях

Источник: составлено автором по: [10, 13, 16] (Zhukov, 2020; Leksin, 2020; Morozova, Korobeynikova, Korobeynikov, Glazova, 2020).

Следует отметить, что
компанией Facebook разработан новый метод хранения информации в нейронных сетях,
получивший название Expire-Span [12]. В основу метода положен принцип присвоения
срока годности отдельным фрагментам данных в зависимости от их актуальности и
важности. Поскольку системы ИИ пока неспособны различать уровень важности и
второстепенности различных сведений, внедрение новой модели позволит нейронным сетям
повысить избирательность в систематизации и хранении информации, осуществляя тем
самым существенную экономию вычислительных ресурсов алгоритмов [9] (Zhilin,
Safaryan, 2020).

В бизнесе применяется так называемый слабый искусственный
интеллект, умеющий решать только узкие специализированные задачи с помощью
методов BigData и алгоритмов машинного обучения. Сильный
искусственный интеллект, способный к многозадачности, – это обладание когнитивными способностями и возможностями,
аналогичными человеческим. Его функционал решения задач одновременно в нескольких
контекстах практически не ограничен: игра в шахматы, сочинение стихов, решение
математических задач, бизнес-аналитика и осознание своего интеллекта как
отдельной личности. Сильный ИИ, по прогнозам специалистов, появится в интервале
2040–2075 гг.

Следует отметить, что
развитие ИИ и BigData тесно связано между собой. Для машинного
обучения необходимы огромные массивы данных [1, 9] (Arkhipov, 2020; Zhilin, Safaryan, 2020). Умение правильно подбирать
исходные данные для процесса обучения нейросетей является одной
из специфических компетенций профильных специалистов,
но не единственной. Процесс обучения ИИ также необходимо контролировать
и корректировать. Например, если в результате работы нейронных сетей
получены неверные или сомнительные результаты, требуется изменение наборов исходных
данных и «переучивание» системы. Процесс обучения тоже не всегда может
быть полностью автоматизирован, для большинства задач наряду с «машинным
обучением» требуется еще и «экспертное», в ходе которого человек вручную
указывает системе искусственного интеллекта, какие решения для данной
задачи являются правильными, а какие таковыми не являются [15] (Morgunova,
2020). Как видно, необходима отладка, которая выглядит совершенно иначе,
чем в процессе привычного программирования. Разумеется, созданный
результат необходимо тщательно тестировать, как и любую другую систему. Практика использования искусственного
интеллекта, его внедрения в различных компаниях представлена в таблице 4.

Таблица 4

Практика применения
возможностей искусственного интеллекта

Источник: составлено автором
по [2, 22] (Afanasev, 2019; Clauberg, 2020).

Сегодня
искусственный интеллект, постепенно заменяя возможности суперкомпьютеров в
интеграции с нейросетями на основе глубокого обучения, также широко применяется
в метеорологии (климатической информатике), в решении экологических проблем, в
сельском хозяйстве, в системах эффективного управления пространством мегаполиса
[6] (Gorodnova, 2021).

Тем не менее существует и негативный
опыт применения ИИ. К примеру, онлайн-ритейлер «Амазон» использовал алгоритмы ИИ
в подборе кандидатов при приеме на работу. В целях оценки претендентов был разработан алгоритм, который обучался на
анкетах ранее принятых в компанию сотрудников. В результате сотрудников-мужчин в штате компании стало гораздо больше, чем
женщин, поскольку ИИ принимал решения и делал определенное предпочтение. Разработчиками
были предприняты попытки осуществить корректировку программных алгоритмов, но
полной уверенности в отсутствии дискриминации по каким-либо другим признакам достигнуто
не было, и в 2017 г. руководство «Амазона» в процессе подбора сотрудников
вынуждено было отказаться от применения систем ИИ.

Применение систем искусственного интеллекта порождает ряд проблем,
которые требуют устранения или дополнительного контроля со стороны человека. Во-первых, требуется формирование
новой нормативно-правовой базы (цифрового права) и определение ответственной перед законом стороны за возможные
ошибки роботов (проектировщик, разработчик, создавший алгоритм или сотрудник,
бухгалтер, оператор, не проверивший результат).

Во-вторых, необходимо
определить, каким образом будет соблюдаться конфиденциальность данных и
обеспечиваться экономическая безопасность, если машины будут анализировать
здоровье, пол, возраст, распознавать лица автоматически, не запрашивая согласия
человека. Кроме того, остается проблемой качество баз данных, на которых строятся
модели и машинное обучение, поскольку огромный массив данных после очистки и
предобработки может существенно сократиться и оказаться недостаточного объема для
целей построения качественной модели для решения первоначальной задачи [22] (Clauberg,
2020).

В-третьих, быстрое устаревание
исходных баз данных, что может стать причиной получения неверных выводов и
некорректных результатов при машинном обучении.

В-четвертых, наличие
человеческого фактора, поскольку люди (человек) становятся посредниками, автоматизаторами,
контролерами для систем ИИ, и этот процесс неизбежно приводит к сокращению
рабочих мест. Еще одна проблема, связанная с человеческим фактором, – это рост
числа желающих
работать в данной области и заниматься Data Science, однако простого знания
теории на фоне отсутствия понимания тонкостей и специфики сферы, для которой
решаются задачи, явно недостаточно.

Развитие информационных
технологий и взятый высокий темп включения в повседневную жизнь общества
возможностей искусственного интеллекта ставят одну из сложнейших проблем по защите
государства и социума в современных напряженных геополитических и экономических
реалиях [5, 10] (Bykov, 2020; Zhilin, Safaryan, 2020). В этой связи на проводимом
2–5 июня 2021 г. Петербургском международном экономическом форуме (ПМЭФ) в
рамках сессии «Цифровой суверенитет и кибербезопасность» главой Минцифры были
обозначены серьезные опасения в связи с недостаточной защищенностью российских
организаций и госкорпораций от киберугроз, в связи с чем необходимо
своевременное совершенствование российской законодательной базы в сфере
функционирования сети Интернет и IT-технологий. Кроме того, в целях сохранения
цифрового суверенитета России приоритетной задачей государства является защита
прав граждан и государственно важной инфраструктуры [13].

Заключение

Процесс развития инновационных
цифровых технологий XXI века является стимулом для экономического роста благодаря автоматизации,
точности и наличию других возможностей повышения эффективности управления
бизнесом. Цифровая трансформация и алгоритмы искусственного интеллекта
применимы к различным бизнес-процессам, поскольку способствуют устранению
некоторых системных противоречий и конфликтов путем целенаправленного
использования специфических индивидуальных ресурсов. Это дает основание для
устойчивого экономического развития, роста производительности труда и дальнейшей
оптимизации бизнес-процессов.

Сегодня вполне реально применять
алгоритмы ИИ в малом и среднем бизнесе при наличии достаточного объема и
качества данных, которые обеспечат построение процесса эффективного обучения ИИ.
В этих целях существует ряд доступных платформ, которые предоставляют свои
мощности и инструменты для машинного обучения, примерами являются Amazon (Azure), Yandex, Mail.ru, узкоспециализированные площадки и т.п. С
помощью алгоритмов ИИ возможно получение персональных предложений от банков и
магазинов, информации в поисковых системах с учетом индивидуальных предпочтений,
обращение к онлайн-доктору и пр.

По данным британской Gartner,
в 2022 г. в системы искусственного интеллекта будут инвестировать 1/3 от
общемирового количества компаний. Благодаря использованию ИИ глобальный валовый
внутренний продукт (ВВП) к 2030 г. увеличится на 14% и составит 15,7 трлн долл.
США [14]. Ожидается рост объемов
промышленного производства на 900%.

В ходе исследования сделан основной вывод, что современный бизнес,
технологии, сервис широко применяют возможности искусственного интеллекта. Экспертами
прогнозируется рост числа ИИ-стартапов и различных мобильных приложений на
основе машинного обучения, одни рабочие места будут замещаться
совершенно новыми рабочими местами, осуществляя перераспределение задач, творческие и
сложные виды деятельности останутся за человеком. В процессе работы нашла свое
аргументированное подтверждение гипотеза автора о том, что роботизированные
комплексы и алгоритмы искусственного интеллекта должны стать не оппонентами, но
партнерами для человека. Таким образом, технологический прорыв в сфере ИИ станет решением
наблюдаемой в настоящее время глобальной проблемы экономической рецессии.

[1] TechTarget. Данные о намерениях покупки для
корпоративных технологий продаж и маркетинга. – [Электронный ресурс]. – Режим
доступа: https://www.techtarget.com/
(дата обращения: 10.06.2021 г.).

[2]Искусственный интеллект. Мировой
рынок. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусственный_интеллект_(мировой_рынок) (дата обращения: 09.06.2021 г.).

[3] Там же.

[4] Там же.

[5] Автопилот. Беспилотный автомобиль.
– Электронный ресурс. – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Автопилот_(беспилотный_автомобиль) (дата обращения: 05.06.2021 г.).

[6] Корелина А. Ученые научили
искусственный интеллект определять сарказм в постах пользователей. –
Электронный ресурс. – Режим доступа: https://secretmag.ru/technologies/uchyonye-nauchili-ii-opredelyat-sarkazm-v-postakh-polzovatelei.htm (дата обращения 07.06.2021 г.).

[7] Официальный сайт Сбер. Салют. –
[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://salute.sber.ru/ (дата обращения 10.06.2021 г.).

[8] Сергеева
Ю. Вся статистика Интернета на 2020 год – цифры и тренды в мире и в России. –
[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.web-canape.ru/business/internet-2020-globalnaya-statistika-i-trendy/ (дата обращения
05.06.2021 г.).

[9] Research, Forecasting & Consultancy for Digital Technology
Markets. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.juniperresearch.com/home (дата обращения 09.06.2021 г.).

[10]
Составлено
автором по: DataData, официальный сайт. – [Электронный ресурс]. – режим доступа: https://datadata.ru/ (дата обращения
07.06.2021 г.).

[11] Составлено
автором по: DataData, официальный сайт. – [Электронный ресурс]. – режим доступа: https://datadata.ru/ (дата обращения:
16.05.2021 г.).

[12] Суворов А. Исследователи из Facebook
научили искусственный интеллект забывать ненужную информацию. – Электронный
ресурс. – Режим доступа: https://secretmag.ru/technologies/issledovateli-iz-facebook-nauchili-ii-zabyvat-nenuzhnuyu-informaciyu.htm (дата обращения: 08.06.2021 г.).

[13] Разчиков А. Эксперт назвал
главные направления защиты цифрового суверенитета России. – [Электронный ресурс].
– Режим доступа: https://vz.ru/news/2021/6/4/1102744.html (дата обращения: 07.06.2021 г.).

[14] PwC в России. – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.pwc.ru/ (дата обращения
10.06.2021 г.).

Только за последние 30 лет человечество создало столько информации, сколько не смогло произвести за предыдущие три тысячелетия! И это только начало. Специалисты уже физически не могут обработать столь значительный объем данных. 

Чтобы оставаться конкурентоспособными, малый и крупный бизнес активно внедряет в свою деятельность возможности искусственного интеллекта (ИИ, AI) — нейросети, машинное обучение, интернет вещей, BigData. Сайт https://lindeal.com/ подготовил полный обзор синтеза бизнеса и ИИ со свежими фактами, цифрами и кейсами, преимуществами и рисками такового развития.

Что это такое и почему популярен Искусственный Интеллект

ИИ — структура, машина, способная имитировать человеческое поведение или решения для запуска поставленных задач. Что отличает AI от других электронных систем, так это способность самообучаться. По своей природе не является функцией или форматом.

Artificial intelligence — это название для способности машины анализировать и принимать решения. Искусственный разум не заменяет людей — он создан, чтобы расширить, углубить наши возможности и способности. Отчего и является ценным для бизнеса:

• автоматизирует повторяющиеся процессы поиска и обучения;
• теоретически способен сделать любой продукт интеллектуальным, усовершенствовать его (повысив в несколько раз стоимость);
• постоянно адаптируется под меняющийся мир;
• производит более структурный анализ данных, чем сотрудник, так как способен воспринять огромный объем информации.

И отдельная причина внедрения AI для стартаперов и владельцев микрофирм — для эффективной работы электронному интеллекту нужен небольшой набор сведений.

Как используется в бизнесе Искусственный Интеллект

Как искусственный интеллект помогает бизнесу? Позволяет решить несколько важных насущных задач:

1. Моментальный анализ и скорое реагирование. Если деятельность связана, например, с торгами на биржах, главный компонент успеха — скорость реакции. Способный к самообучению, AI моментально адаптируется к изменяющимся данным, характеристикам и условиям.
2. Сведение к нулю влияния человеческого фактора. Даже у высокопрофессиональных работников бывают неудачные дни. Но только не у робота, которому чужды и эмоции, и настроения.
3. Разработка стратегии рекламы и продвижения. Учитывает и предыдущий опыт продаж, и настоящие цели компании, и ситуацию на рынках, и решения конкурентов, и прогнозы будущего отрасли.
4. Работа с клиентами. Чат-боты — «колл-центры будущего». Они готовы консультировать клиентов круглосуточно, без перерыва на выходные и праздники. Это не просто «роботы-попугаи», а самообучающиеся алгоритмы, быстро совершенствующиеся на собственных ошибках.
5. Противодействие мошенничеству. Разумная машина изучает типичное поведение пользователей, быстро реагирует на нестандартные транзакции, способна выработать алгоритм, предотвращающий возникновение незаконных ситуаций и делающий всю систему менее уязвимой.
6. Автоматизация. ИИ забирает скучную, монотонную и рутинную работу себе — робота можно сделать секретарем или администратором.
7. Управление терабайтами данных. Машина способна собрать, систематизировать, анализировать и сохранить в памяти настолько впечатляющий объем сведений, что для обычного человека является невозможным.
8. Ценообразование. Электронный мозг, в секунду проанализировав список конкурентов и их предложения, предлагает оптимальную стоимость продукта.
9. Прогнозирование. Чтобы давать точные и объективные бизнес-прогнозы, их автор должен быть беспристрастен и непричастен к происходящему. Лучше компьютера с этим вряд ли кто справится. AI может переработать для достоверного результата огромные блоки данных, что недоступно эксперту человеку.

Безопасность, реклама и пиар, повышение продуктивности, автоматизация процессов — это только «верхушка айсберга» для бизнеса.

8 областей применения Искусственного Интеллекта в компаниях

«Это только для ИТ-сферы и высоких технологий!» Нет, в реальном мире он будет полезен для следующих отраслей коммерческой деятельности:

1. Торговля: изучение целевой аудитории, анализ эффективности рекламных стратегий, разработка персонализированных программ лояльности, проведение закупок по графику.
2. Банки: чат-боты для помощи клиентами, долгосрочные прогнозы, контроль над рисками.
3. Транспорт: автомобили-беспилотники, умные навигаторы, анализирующие трафик, строящие альтернативные маршруты для сокращения времени в дороге, GPS-контролеры людей-водителей.
4. Кибербезопасность: разработка действенных алгоритмов для предотвращения мошенничества, изучение и анализ природы старых угроз и нивелирование новых, создание общей базы данных для противодействия злоумышленникам.
5. Медицина: диагностика пациентов по «аватарке», электронная документация, роботы-хирурги, виртуальные медсестры.
6. Промышленность: контролирование конвейерных процессов, оптимизация производства, диагностирование оборудования, учет заявок по поломкам, профилактика, автоматизация ручного труда.
7. Спорт: предиктивный анализ для лучшей продажи билетов на мероприятия, прогнозирование результатов атлетов для ставок.
8. Сфера развлечений: электронные советчики и ассистенты, которые подскажут вам лучший фильм, музыкальный альбом, выставку, концерт или шоу, основываясь на предпочтениях.

AI призван разгрузить и владельца бизнеса, и его команду. Людям больше не приходится тратить время на рутинные задачи, тяжелый ручной труд. Они могут посвятить себя творческой деятельности, планированию, масштабированию бизнеса.

Как используют искусственный интеллект в мировых компаниях?

Первыми распробовали преимущества глобальные корпорации с внушительными бюджетами. И это ожидаемо, ведь «последнее слово техники» обходится в большую копеечку:

1. «Гугл». Проект health.google, совместная работа людей и ИИ, помогает диагностировать состояние здоровья пользователя, напоминает о приеме медикаментов, выстраивает маршруты до клиник и позволяет оценить, насколько много вы сегодня позанимались в спортзале. Medical Brain приносит не меньшую пользу: анализируя состояние больного, искусственный разум способен давать прогнозы течения патологии и оценить вероятность летального исхода.
2. «Фейсбук». Если вы нечаянно моргнули на фото, ничего страшного! Система «откроет» глаза на снимке так, что никто не заметит подвоха. Ведь система учтет все важные факторы от разреза глаз, национальности, возраста до освещения, наклона головы и ваших изображений на иных фотографиях. В общем и целом Facebook соткан электронным мозгом. Где используется искусственный интеллект? Нейросети предлагают таргетированную рекламу, распознают лица и смысл текста публикаций. Все это позволяет предложить релевантный (востребованный) контент и даже предсказать предпочтения.
3. «IBM». Первоначально виртуальный помощник IBM Watson был научно-исследовательским проектом для обработки естественного языка. Сегодня же к его помощи обращаются разные сферы: в лондонской больнице он консультирует пациентов, а на Уимблдонском турнире монтирует ролики с захватывающими моментами игр.
4. «Netflix». Сервис известен миру точной системой рекомендации фильмов. Но это далеко не единственное применение искусственного мозга. Он позволяет создавать те кадры-миниатюры, что видны пользователю при пролистывании видеофильмов. AI оптимизирует качество потоковой передачи контента и помогает кинематографистам Нетфликс выбирать захватывающие места для съемок.
5. «Сбер». Выдать вам кредит или нет, решает бесстрастный ИИ. Нейросеть анализирует биометрию, кредитную историю, соотношение трат и доходов, а затем выносит вердикт. Если вы пользуетесь удобным банковским приложением «Сбербанк Онлайн», знайте, что, прежде чем предложить вам тот или иной пакет информации и услуг, «большой брат» проанализирует личность по 1000 характеристикам. А тех, кто хочет устроиться в крупнейший российский банк, нужно готовиться к собеседованиям с роботом. Умная машина задаст несколько вопросов, исследует ответы. Если кандидат подходит по базовым параметрам, его переключают на живого HR.
6. «Adidas». В коллаборации с умной платформой Findmine производитель одежды разработал алгоритм, который дает покупателям персонализированные советы по выбору костюмов. Притом с настолько изысканным вкусом, что люди не отличают бота от человека-стилиста.
7. «Amazon». Компания представила виртуальный ассистент Alexa, который может «общаться» с владельцем, воспроизводить по голосовой команде музыку, подкасты, книги, настраивать будильник, вести списки дел и пр. «Секретарь» встроен в колонки Amazon Echo и Amazon Echo Dot.
8. «Apple». Один из примеров — умные часы Apple Watch, что отвечают на звонки, отслеживают сердечный ритм, запускают приложения, отправляют рисунки, воспроизводят музыку, строят маршруты, помогают найти потерянный айфон и делают целый список полезных вещей.

Среди других гигантов, задействующих автоматический интеллект — «Майкрософт», «Самсунг», и пр.

Реальные кейсы применения Искусственного Интеллекта в бизнесе

Искусственный интеллект в экономике и производстве — уже реальность. Только не следует забывать о главных сложностях — актуальных данных, на которых строится и машинное обучение, и автоматические модели. Такая информация должна пройти строгую и скрупулезную проверку, чтобы по итогу вся система функционировала.

Если у маленькой компании недостаточно своих наработок, она легко может взять необходимое из открытых источников. Другой вариант — обратиться к глобальным платформам, готовым представить свои инструменты для машинного обучения — «Мэйл.ру», «Яндекс», «Амазон» и пр.

«Додо-Пицца»: автоматизация контактного центра

Рассмотрим кейс по составляющим:

• В чем проблема: в колл-центре трудились 150 операторов на удаленке, обрабатывая заказы клиентов. Так как людям приходилось принимать до 250 тыс. звонков ежемесячно и они работали по скриптам, общение с заказчиками стало напоминать разговор с машиной, от пользователей посыпались минусовые отзывы.
• Что решили: вместо переобучения сотрудников отдать работу с частыми запросами (жалобы на курьеров и качество блюд, отмену заказа, просьбу изменить формат оплаты) роботам. Людям — только решение нестандартных проблем.
• Что было самым сложным: машину сложно научить переводить живую речь в читабельный текст. Робот не может переспросить неуслышанное слово, поэтому «оператора» запишет как «императора», а «Оксану» назовет «Алисой». Как оказалось, логические цепочки вопросов-ответов быстро устаревают, поэтому их приходится постоянно обновлять.

Несмотря на трудности, «Додо-Пицца» довольна экспериментом: автоматизация 250 000 звонков обернулась для компании экономией в 500 000 рублей в месяц. ИИ успешно определил цель обращения 67 % заказчиков, из которых справился с обработкой 97 % звонков.

Mobifitness: анализ и сортировка отзывов клиентов

Услугами ИТ-компании пользуются более 3000 владельцев фитнес-клубов, которым важно автоматизировать «бумажную» работу:

• В чем проблема: менеджеры спортклубов вынуждены отслеживать через сайт, соцсети и приложения поступление отзывов. Каждый обрабатывался вручную, по выявленной проблеме направлялся в соответствующий отдел. Как показала практика, в рутинном потоке нередко терялись важные жалобы и обращения.
• Что решили: на базе сотен реальных сообщений от людей нейросеть научили определять важность отзыва, его позитивную или негативную тональность и даже степень раздражительности клиента, его написавшего. В зависимости от этого ИИ присваивал месседжу соответствующий значок-смайлик.
• Что было самым сложным: посетители тренажерных залов не доверяли роботам, считая, что живой работник быстрее ответит на запрос.

По итогу, машина сумела верно определить суть отзыва в 90 % случаев. На самые важные послания менеджеры могли отреагировать молниеносно — они выделялись на фоне остальных. Специалисты по работе с клиентами были разгружены сразу на полставки, а владельцы бизнеса получили возможность отследить, насколько справляются с работой управляющие — по соотношению позитивных и негативных комментариев посетителей.

«Северсталь» и НИУ ВШЭ: поиск новых трендов на рынке металлургии с помощью автоанализа текстов

Чтобы не быть в убытке, металлургическое предприятие должно производить востребованную на своем рынке продукцию. Эксперты Высшей школы экономики решили использовать текстовой автоанализ данных для поиска востребованных направлений производства:

• В чем проблема: вручную изучать тексты отраслевых СМИ, научных статей и патентных заявок сложно. Процесс занимает много времени, требует включения в работу целого отдела.
• Что решили: разбить текст на ключевые термины, для каждого понятия составить описание и отношение к определенной технологии. Словосочетания, найденные ИИ в статьях, визуализировали в виде двух схем: тренд-карта — перспективные направления развития отрасли (от самых слабых и только зарождающихся до стимулирующих и зрелых), семантическая карта — каждая точка на графике является термином, близкие по смыслу понятия объединяются в кластеры, популярные — в топы. Из всего вышесказанного вывели итоговый документ, где по каждому выявленному тренду выходил пример развития технологий, использования материалов.
• Что было самым сложным: чтобы машина искала только то, что требуется, нужно научить ее распознавать все формы, падежи и значения слов, исходя из контекста. Дабы ИИ тщательно проверил и изучил тексты, ему потребовалось немало времени — 6 месяцев.

«Северсталь» нашла 36 новых перспективных направлений, 4 из которых стали темами научно-исследовательских работ ученых НИУ ВШЭ. В целом продолжительность поиска и изучения трендов уменьшилась на 10 %.

Искусственный Интеллект для малого бизнеса: как применять

«Это дорого!» Главный аргумент небольших компаний против AI. На деле все иначе: чем больше фирм начнут использовать искусственный разум, чем выше конкуренция среди его разработчиков, тем меньше издержки. В этом ключе можно выделить пять доступных технологий искусственного интеллекта для малого бизнеса:

1. Найм. У крупных игроков есть специальные отделы кадров и вербовки. Как с ними конкурировать стартаперам? Взять на работу AI. Машина узнает, где вы нашли самых успешных сотрудников, как устанавливали с ними контакты, какие методы рекрутинга оказались эффективными. Она подскажет, как привлечь перспективного кандидата, оценить, насколько он подходит для выполнения работы.
2. Решение второстепенных задач. Пока люди занимаются творческими проектами и нестандартными проблемами, искусственный коллега берет на себя базовое планирование и бухучет, логистику, целый ряд монотонных и рутинных действий.
3. Новое лицо пиара. Бизнесу не нужно тратиться на армию маркетологов — к его услугам рекламные площадки «Гугла» и «Фейсбука», где умная система может настроить выгодную промо акцию.
4. Повышение качества сервиса, Внедрение чат-бота, виртуального помощника на сайте — настоящая палочка-выручалочка для начинающих коммерсантов. На первых порах они не могут содержать круглосуточную службу поддержки, поэтому робот, функционирующий 24/7, — тот самый шанс не потерять клиента.
5. Сбор и анализ информации. 96 % владельцев предприятий уверены, что ИИ в течение 5 лет научится справляться с рядовыми исследовательскими задачами, а 63 % считают: в ближайшее 10-летие он полностью заменит собой статистический анализ (исследование Qualtrics). Искусственный разум позволяет получить важные выводы даже из скромного объема данных, делает такие сложные вещи, как регрессионный статистический анализ, понятными и доступными бизнесменам с ограниченным бюджетом. Вкупе это позволяет получить максимум характеристик целевой аудитории для привлечения новых клиентов, узнать, почему заказчики стали постоянными покупателями, отыскать новые сферы развития.

Все это ведет к резюме — маленькие компании должны взять на вооружение AI уже сейчас, чтобы не быть оттиснутыми на обочину гигантами.

Развитие сферы Искусственного Интеллекта в течении 5-10 лет

Представляем долгосрочный прогноз на грядущую пятилетку:

• Рутинные общественные и конвейерные работы станут прерогативой роботов и автоматических систем.
• На дорогах начнут курсировать умные автомобили-беспилотники.
• Повсеместно граждане будут использовать возможности «умного дома».
• Начнут активно развиваться приложения-рекомендаторы. Электронный мозг посоветует, что сегодня надеть, какую комплекс упражнений сделать в фитнес-зале и куда лучше инвестировать накопления.
• ИИ поможет в борьбе с ковид-пандемией, так как значительно снижает число и продолжительность офлайн-контактов.
• Телемедицина и виртуальные медсестры станут повседневным явлением.
• Домашний быт от уборки и стирки до заказа еды и приготовления блюд окажется в заботливых руках роботов-помощников.
• Искусственный разум окажется явлением таким же будничным, как в наши дни интернет. Он охватит все сферы жизни общества.

Изменится не только предпринимательская и технологическая сфера, но и сами люди. Для «зумеров» цифровой мир станет естественной средой обитания. Они уже спокойно относятся ко многим вещам, воспринимаемым старшим поколением как фантастические, — доктору роботу, самолету беспилотнику или электронному стилисту.

Статистические данные об Искусственном Интеллекте

Представим несколько последних статистических данных для полноты картины:

• Инвесторы с начала пандемии коронавируса увеличили объем вложений в сферу AI на 30 %.
• Объем рынка электронного мозга к 2027 году будет оцениваться в $266,92 млрд. Напомним, что в 2019 эта цифра равнялась $27,23 млрд.
• 48 % россиян доверяют искусственному разуму, а 42 % считают его внедрение ненужным и даже опасным.
• 9 из 10 (91,5 %) глобальных компаний инвестируют в ИИ.
• Только 14,6 % фирм на планете сегодня активно используют в своей деятельности возможности искусственного интеллекта. 
• 54 % владельцев предприятий признаются, что внедрение AI привело к общему увеличению производительности.
• До 15 % клиентов во всем мире обслуживаются не работниками людьми, а искусственным интеллектом.
• Каждая четвертая (23 %) организация задействует в работе чат-бота.
• 54 % маркетинг отделов «пригласили» к сотрудничеству электронный мозг.
• 44 % компаний говорят, что их коммерческие издержки после внедрения ИИ сократились.

Уже к 2023 году общее количество умных голосовых помощников превысит 8 млрд.

Чем мы рискуем, доверяя Искусственному Интеллекту

Стоит ли верить Илону Маску и Стивену Хокингу с их зловещими предупреждениями, что искусственный разум уничтожит род людской? Представим объективно возможные риски:

• «Буква закона». Машины, как и мы, ошибаются: сбои системы, хакерские атаки, неверно выстроенные алгоритмы могут привести к фатальным последствиям. Робот за свои проступки в силу природы отвечать не может. Так кто же явится виновным? Разработчик, выпустивший битую программу? Оператор, не проверивший работоспособность машины? Или сотрудник, пропустивший ошибку?
• «Человеческий фактор никто не отменял». Люди все равно останутся посредниками, контролерами, тестировщиками, проектировщиками. Их помыслы, ошибки, недочеты будут сказываться на работе беспристрастных детищ.
• «Ничего личного». Чтобы полноценно работать, ИИ должен постоянно анализировать все вокруг. Включая население. Автоматически, «не задумываясь» узнать о согласии. Готово ли население, что нечто (пусть даже искусственное) будет знать о нем все? И что случится, если робота взломают, а информация попадает не в те руки?
• «Плохой ученик». Так как информация стареет и становится неактуальной в секунды, это негативным образом сказывается на машинном обучении. ИИ просто обречен сделать на основе устаревших данных неправильные выводы, представить ни к чему не годные результаты.
• «Мы лишние». ИИ не просит повышения оклада, не уходит в отпуск, не болеет и не берет внезапно декрет. Он готов неустанно трудиться 24/7 без перерыва на обед. Работодатели будут заинтересованы в замене работников людей умными автоматами. Это может стать причиной массовой безработицы и нищеты.

Как ту же самую атомную энергию, идею искусственного интеллекта можно использовать и для блага, и для пользы, и в мирных, и в разрушительных целях. Конечно, восстание машин из ужастиков про апокалипсис пугает, но человечество в силах этого не допустить.

Приятный бонус: фильм «Искусственный интеллект»

Занимаясь делами, не стоит забывать и о досуге — рекомендуем к просмотру ленту «Superintelligence» (2020). Суперинтеллект, ставя эксперимент над нами, выбирает в качестве «подопытного кролика» с виду заурядную женщину (героиню Мелиссы Маккарти). Только из-за того, как поведет себя Кэрол, зависит, оставит ли «большой брат» население Земли в живых…

Это легкая и добрая комедия с талантливыми актерами смотрится буквально на одном дыхании. Но среди шуток про смартфоны и современные технологии режиссер дает зрителям возможность порассуждать над серьезными вопросами: если ваши желания вмиг исполнятся, что вы будете делать? О чем станете мечтать, когда узнаете о наступлении конца света?

Героиня сталкивается с огромной неуправляемой силой, которая, кажется, может все. В том числе, уничтожить мир. И женщина решает на своем примере показать — мы на самом деле замечательные и хорошие, надо дать людям еще шанс. Но можно ли считать «хорошим» того, который хотел извести все живое, но в последний момент передумал?

Заключение

Несмотря на все вышесказанное, эксперты считают, что даже крупные бизнес компании используют неограниченные возможности ИИ довольно слабо. В основном, автоматический разум решает узкие или конвейерные задачи, используя БигДата или несложные алгоритмы машинного обучения.

Однако уже в обозримом будущем компании и предприятия задействуют сильный искусственный интеллект, способный создавать уникальные иллюстрации, художественные тексты, решать математические задачи, проводить аналитику от и до, без помощи человека. Все это ждет нас в обозримом будущем — к 2040-2075 гг. Чтобы прочить больше полезных историй успеха, новостей — https://lindeal.com/ переходите по ссылке.

По теме: