CC BY
36Научная статья УДК 33:004
doi: 10.47576/2411-9520_2022_3_62
ПРЕИМУЩЕСТВА ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ФОРМЫ ИХ МОНЕТИЗАЦИИ В БИЗНЕСЕ
Ахмедова Милена Расуловна
Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия, [email protected]
Аннотация. В статье изучаются вопросы прогнозирования искусственного интеллекта, объемов инвестиций в стартапы в разных странах. Рассмотрена консолидация рынка искусственного интеллекта, проанализирован объем финансирования стартапов с использованием технологий искусственного интеллекта.
Ключевые слова: достижение; технологии; управление; бизнес; возможности.
Для цитирования : Ахмедова М. Р. Преимущества технологий искусственного интел -лекта и формы их монетизации в бизнесе // Инновационная экономика: информация, ана -литика, прогнозы. - 2022. - № 3. - С. 62-67. https://doi.org/10.47576/2411-9520_2022_3_62.
Original article
ADVANTAGES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES AND FORMS OF THEIR MONETIZATION IN BUSINESS
Akhmedova Milena R.
Kuban State University, Krasnodar, Russia, [email protected]
Abstract. The article studies the issues of predicting artificial intelligence, the volume of investments in start-ups in different countries. The consolidation of the artificial intelligence market is considered, the volume of funding for start-ups using artificial intelligence technologies is analyzed.
Keywords: achievement; technology; control; business; capabilities.
For citation: Akhmedova M. R. Advantages of artificial intelligence technologies and forms of their monetization in business. Innovative economy: information, analysis, prognoses, 2022, no. 3, pp. 62-67. https://doi.org/10.47576/2411-9520_2022_3_62.
С точки зрения экономики прогрессивность достижений в области искусственного интеллекта (ИИ) может или уменьшить стоимость прогнозов, или улучшить качество этих прогнозов, но с сохранением аналогичной цены. Множество аспектов в принятии решений зависят от прогнозирования. Но все же модифицированное, бюджетное и широкодоступное прогнозирование искусственного интеллекта может иметь трансформирующий эффект, потому что прогнозирование
является вкладом в преобладающую часть человеческой деятельности [4].
Вместе с тем, как только стоимость прогнозирования искусственного интеллекта уменьшилась, также представилось больше возможностей для использования этого прогнозирования, как ранее это уже было с компьютерами. Первичные приложения искусственного интеллекта длительное время относились к задачам прогнозирования. К примеру, машинное обучение предсказывает
невозврат кредита и его страховой риск. На протяжении того, как их стоимость снижается, различные виды деятельности человека превращаются в проблемы прогнозирования. Например, в процессе медицинской диагностики врач использует данные о симптомах пациента и заполняет недостающую информацию о том, что послужило причиной этих симптомов. В данном случае процесс использования данных для восполнения недостающей информации - это прогноз. Классификация объектов - это также проблема прогнозирования: глаза человека воспринимают данные в виде световых сигналов, а в это время мозг заполняет недостающую информацию.
Прогнозирование помогает принимать решения. К примеру, менеджеры принимают важные решения в отношении найма, инвестиций и стратегии, а менее важные решения - в отношении того, какие собрания посещать и что говорить во время этих встреч. Судьи принимают важные решения о виновности или невиновности, процедурах и назначении наказания, а также более мелкие решения по конкретному абзацу или ходатайству. Главной проблемой при принятии решений является неопределенность, и так как прогнозирование ее уменьшает, оно становится исходным материалом для всех этих решений и может открывать новые возможности.
Следующей экономической концепцией является замещение. В случае когда цена на какой-либо товар падает, люди не только покупают его больше, но и покупают меньше продуктов-заменителей. Так, пока машинное прогнозирование становится менее затратным, машины продолжают заменять людей в задачах прогнозирования. Это значит, что сокращение трудозатрат, которые связаны с прогнозированием, будет центральным фактором воздействия искусственного интеллекта на человеческий труд [7].
Аналогично тому, как компьютеры стали ознаменованием того, что теперь намного меньше людей будут выполнять арифметические операции как часть своей работы, так и искусственный интеллект в скором времени будет означать, что у гораздо меньшего числа людей будут задачи прогнозирования.
Многие последние разработки в области искусственного интеллекта напрямую зави-
сят от больших объемов цифровых данных, которые системы искусственного интеллекта могут прогнозировать. В целом, чем большее число примеров, тем точнее будут прогнозы. Таким образом, доступ к большим объемам данных является более ценным активом для организаций благодаря искусственному интеллекту. Стратегическую ценность данных сложно предсказать, так как она зависит только от того, полезны ли данные для прогнозирования чего-то важного для организации. Так, способность продолжать обучение с помощью новых данных может обеспечить компании устойчивое конкурентное преимущество [1].
Несомненно, внедрение искусственного интеллекта в организациях потребует дополнительных инвестиций и изменений в привычных процессах. У искусственного интеллекта есть отличный потенциал для значительного повышения производительности в более широком спектре секторов предприятий. В то же время эффект искусственного интеллекта может привести к изменению общей стратегии организации.
По экспертным оценкам, объем возможностей, осуществляемых с помощью более точных прогнозов, будет варьироваться в зависимости от компании и отрасли. Например, Yandex, Google, Baidu и другие крупные компании, которые основываются на цифровых платформах, смогут извлечь большую выгоду из крупных инвестиций в искусственный интеллект. Так как компании других секторов не полностью цифровизировали свои рабочие процессы, они не могут применять инструменты искусственного интеллекта непосредственно в существующих процессах. Но со временем эти предприятия будут осознавать возможности и, руководствуясь своими потребностями, они будут следовать за лидерами отрасли и инвестировать в искусственный интеллект [8].
В современном мире эра искусственного интеллекта и биотехнологий фактически является новым технологическим укладом. Значимость ее можно сравнить со значимостью эры полупроводников, когда стремительно начали развиваться компьютерные технологии, или же с изобретением двигателя внутреннего сгорания. То есть мы имеем дело с новой технической революцией, ведь все страны-мировые лидеры уже включи-
лись в эту гонку. Те страны, которые займут лидирующие позиции в этом технологическом соревновании, будут доминировать и определять вектор развития мировой экономики в течение десятилетий, а те люди, которые первыми адаптируются к стремительно меняющемуся миру, будут более востребованными и успешными.
В 2017 г. компании по всему миру получили 692 млрд дол. прибыли только потому, что использовали в своей деятельности технологии искусственного интеллекта. В 2018 г. доход вырос до 1,2 трлн дол., а к 2022 г. выгода будет измеряться почти 4 трлн дол. По оценкам аналитиков, повсеместное внедрение технологий искусственного интеллекта к 2030 г. увеличит объем глобального рынка товаров и услуг на 15,7 трлн дол. К 2022 г. сум -
марный объем рынка технологий искусственного интеллекта возрастет до 52,5 млрд дол., или в 4 раза по сравнению с уровнем 2017 г. (13,4 млрд дол.) [6].
В настоящее время крупные технологические компании стремительно приобретают стартапы в области искусственного интеллекта. По данным аналитиков, компании, которые приобрели больше всего стартапов в области искусственного интеллекта с 2010 г., это Google, Apple, Baidu, Facebook, Amazon, Intel, Microsoft, Twitter и Salesforce.
На стартапы, работающие в США, приходится большая часть вложений в капитал стартапов по всему миру (по количеству инвестиционных сделок и объемов инвестиций, которые составляют две трети от общей суммы инвестиций с 2011 г. (рис. 1) [5].
Рисунок 1 - Объем инвестиций в стартапы с использованием искусственного интеллекта в различных странах мира (2011-2018 гг.), млрд дол.
Данные, приведенные на рис. 5, показывают, что с 2016 г. в КНР имел место резкий рост инвестиций в стартапы в области искусственного интеллекта. Китай является вторым игроком в мире по объему вложений в капитал в области искусственного интеллекта. В 2017 г. китайские компании привлекли всего 3 % от общего объема прямых инвестиций в искусственный интеллект. В 2011-2018 гг. они составляли в среднем 21 %.
На Европейский Союз в 2017 г. приходилось 8 % глобальных инвестиций в капитал в области искусственного интеллекта. Для сравнения: в 2013 г. в странах ЕС удельный вес этих инвестиций был всего 1 %. В ЕС наибольший удельный вес инвестиций (55 %) имела Великобритания, 14 % - Германия, 13 % - Франция (рис. 2) [7].
В целом можно выделить три тенденции. Во-первых, малое число китайских стартапов,
но с крупными вложениями. Во-вторых, рост количества мелких инвестиций в стартапы стран-членов ЕС. Средний объем инвестиций вырос с 3,2 млн дол. в 2016 г. до 8,5 млн дол.
в 2018 г. В-третьих, рост количества крупных инвестиций в США. Среднее значение на одну инвестицию увеличилось с 9,5 млн дол. в 2016 г. до 32 млн дол. в 2018 г.
Рисунок 2 - Инвестиции в ИИ-стартапы в ЕС (2011-2018 гг.), %
По данным консалтинговой компании IDC, в 2019 г. российские компании вложили в технологии искусственного интеллекта 172,5 млн дол. [1]. Согласно экспертным оценкам, глобальные расходы на системы искусственного интеллекта сохранят устойчивую траекторию роста, поскольку предприятия продолжают инвестировать в проекты, использующие возможности программного обеспечения и платформ искусственного интеллекта. К 2023 г. расходы на системы искусственного интеллекта достигнут 97,9 млрд дол., что более чем в 2,5 раза выше значения 2019 г. (37,5 млрд дол.). Совокупный среднегодовой темп роста на прогнозный период 2018-2023 гг. составит 28,4 %.
Искусственный интеллект и машинное обучение сегодня являются приоритетом для большинства организаций, и ожидается, что они окажут разрушительное влияние на целые отрасли в течение следующего десятилетия.
В 2019 г. наибольшая доля инвестиций в технологии была направлена в сферу ИТ-услуг (рис. 3) [3]. При этом расходы на оборудование превысили расходы на программное обеспечение, поскольку компании создают свою инфраструктуру искусственного интеллекта, но к концу прогнозного периода закупки программного обеспечения и программных платформ искусственного интеллекта превысят затраты на аппаратное обеспечение.
Другие отрасли Сфера услуг Образование Пр омыпшенно сть Правительство ГТ-сфера
[ЗНАЧЕНИЕ]
32,00% 32,20% 32.80% 33,60% 33.70%
Рисунок 3- Совокупный среднегодовой темп роста по отраслям на прогнозный период 2018-2023 гг., %
В 2019 г. количество приобретений в сфере искусственного интеллекта достигло рекордного уровня на фоне роста волны консолидации. На ограниченном рынке талантов в области искусственного интеллекта поставщики нацелены на стартапы, чтобы развивать навыки и решения в области искусственного интеллекта у своих сотрудников. Так, например, компания ServiceNow начала 2020 г. с приобретением израильской компании Loom Systems, компании AlOps, которая
IPOs
использует искусственный интеллект, чтобы дать корпоративным пользователям представление о цифровых операциях и исправить ИТ-проблемы.
В 2019 г. консолидация рынка искусственного интеллекта достигла рекордных показателей. Согласно данным аналитической компании CB Insights, в 2019 г. компании искусственного интеллекта провели 231 сделку слияния и поглощения (M&A) и 10 первичных публичных размещений (IPO) (рис. 4) [4].
■MftA
2016
:о 17
2 013
2 0 15
Рисунок 4 - Количество сделок по слиянию и поглощению среди компаний с применением искусственного
интеллекта (2016-2019 гг.)
В 2020 г. эксперты прогнозируют продолжение процесса консолидации рынка искусственного интеллекта. Несмотря на рекордный объем сделок, хорошо финансируемая экосистема ИИ-игроков все еще находится
в стадии разработки. За последние пять лет финансирование ИИ-компаний увеличилось с 4,2 млрд дол. в 2014 г. до 26,6 млрд дол. в 2019 г. (рис. 5) [2].
22.1 26,6
16,8
4,2 5,8
2014 2)015 2016 2017 2018 2019
Рисунок 5 - Финансирование ИИ-стартапов (2014-2019 гг.), млрд дол.
Таким образом, технологии искусствен- ряются области их применения. Прогресс, ного интеллекта динамично растут и расши- достигнутый за последние несколько лет во
всем мире в области применения технологий искусственного интеллекта, значителен и в дальнейшем будет развиваться. Ключевыми направлениями развития являются создание искусственного разума на основе интеграции имеющихся систем искусственного
интеллекта в экосистему, а также решение проблем, направленных на приближение специализированных систем искусственного интеллекта к человеческим возможностям и их гармонизацию.
Список источников
1. Илющенко В.В., Балканов В.А., Сеньков И.В. Анализ инструментальных средств разработки экспертных систем // Повышение эффективности производства и использования электроэнергии в условиях Сибири : материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 2015. № 1.56c.
2. Коленов С. Китайские IT-гиганты объединяются для развития ИИ. URL: http://www.vestifinance.ru/articl (дата обращения: 12.09.2022).
3. Кошелев Д. А. Искусственный интеллект в информационных технологиях // Символ науки. 2016. № 1-2 (13). 22 c.
4. Ладов В. А. Язык в системе искусственного интеллекта: синтаксис и семантика // Гуманитарная информатика. 2014. № 1 (1). 20 c.
5. Лохин В. М., Захаров В. М. Интеллектуальные системы управления: понятия, определения, принципы построения // Мехатроника. 2018. № 2. 27-35 с.
6. Понкин И. В., Редькина А. И. Искусственный интеллект с точки зрения права // Вестник РУДН. Серия: юридические науки. 2018. № 1. С. 91-109.
7. Синьхун Чжан. Цифровая экономика: новая переменная роста трансформации Китая // Цзинцзи Жибао. URL: http://ru.theorychina.org/xsqy_2477/201701/t20170111_349538.shtml (дата обращения: 11.09.2022)
8. Kumar V., Rajan B., Venkatesan R., Lecinski J. 2019. Understanding the Role of Artificial Intelligence in Personalized Engagement Marketing. California Management Review, 61(4), 135-155.
References
1. Ilyushenko.V., In Balkanov.A., And Senkov.V. Analysis of tools for the development of expert systems. Improving the efficiency of production and use of electricity in Siberia : materials of the All-Russian Scientific and Practical Conference with international participation. 2015. No. 1.56 gr.
2. Kolenov S.giants unite for the development of AI THIS is giants unite for the development of AI. URL: http://www. vestifinance.ru/articl (accessed: 12.09.2022).
3. Koshelev D. A. Artificial intelligence in information technologies. Symbol of Science. 2016. No. 1-2 (13). 22 gr.
4. Ladov. A. In the artificial intelligence system Language: syntax and semantics. Humanitarian Informatics. 2014. No. 1 (1). 20 gr.
5. Lokhin V. M., Zakharov V. M. Intelligent control systems: concepts, definitions, principles of construction. Mechatronics. 2018. No. 2. 27-35 p.
6. Ponkin I. V., Redkina A. I. Artificial intelligence from the point of view of law. Bulletin of the RUDN. Series: Legal sciences. 2018. No. 1. pp. 91-109.
7. Xinhong Zhang. Digital Economy: A new growth variable of China's Transformation. Jingji Zhibao. URL: http:// ru.theorychina.org/xsqy_2477/201701/t20170111_349538.shtml (accessed: 11.09.2022)
8. Kumar V., Rajan B., Venkatesan R., Leczynski J. 2019. Understanding the role of artificial intelligence in personalized engagement marketing. California Management Review, 61 (4), 135-155.
Сведения об авторе
Ахмедова Милена Расуловна - кандидат экономических наук, доцент, Кубанский государственный университет, Краснодар, Россия, [email protected]
Information about the authors
Akhmedova Milena R. - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Kuban State University, Krasnodar, Russia, [email protected]
