CC BY
74Научная статья
УДК 33:004.82
doi: 10.47576/2313-2086_2022_4_6
ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БИЗНЕСЕ
Глазунова Елена Зулфаровна
Самарский университет, Самара, Россия, [email protected] Черная А. В.
Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Самара, Россия, [email protected]
Аннотация. В статье рассматривается понятие искусственного интеллекта в широком смысле. Приводятся примеры задач, которые может выполнять искусственный интеллект в сетевом маркетинге, производственных отделах, логистике, послепродажном обслуживании. Проанализирован объем мирового рынка технологий. Выявлены популярные области использования программного обеспечения искусственного интеллекта, а именно видеонаблюдение, мониторинг и управление сетью / IT-операциями, клиентское обслуживание и маркетинг, распознавание голоса и речи, обнаружение транспортных/машинных средств и др.
Ключевые слова: искусственный интеллект; технологии; данные; системы; компания; развитие.
Для цитирования: Глазунова Е. З., Черная А. В. Тенденции развития искусственного интеллекта в бизнесе // Прикладные экономические исследо -вания. 2022. № 4. С. 6-10. https://doi.org/10.47576/2313-2086_2022_4_6.
Original article
TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN BUSINESS
Glazunova Elena Z.
Samara University, Samara, Russia, [email protected] Chernaya A.V.
Volga State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia, [email protected]
Abstract. The article deals with the concept of artificial intelligence in a broad sense. Examples of tasks that artificial intelligence can perform in network marketing, production departments, logistics, after-sales service are given. The volume of the global technology market is analyzed. Popular areas of use of artificial intelligence software have been identified, namely video surveillance, network / IT operations monitoring and management, customer service and marketing, voice and speech recognition, vehicle / machine detection, etc.
Keywords: artificial intelligence; technology; data; systems; company; development.
For citation: Glazunova E. Z., Chernaya A.V. Trends in the development of artificial intelligence in business. Applied economic research, 2022, no. 4, pp. 6-10. https://doi.org/10.47576/2313-2086_2022_4_6.
Искусственный интеллект, созданный в воображении писателей-фантастов и кинопродюсеров, стал фактом повседневной жизни. Существует множество определений искусственного интеллекта, и каждое из этих определений со временем пересматривалось. В широком смысле искусственный интеллект - технология, которая способна решать сложные когнитивные проблемы, связанные с человеческим интеллектом; распознавать проблемы и создавать решения на благо технологий, людей и общества. Вместе с робототехникой она меняет операционную модель компаний во всех основных функциях [1].
Искусственный интеллект уже оказывает значительное влияние на процессы и услуги различного спектра задач, например:
- сетевого маркетинга посредством анализа поведения пользователей в сетях и создания профилей пользователей, на которые ориентированы предложения продуктов и услуг;
- на производственные отделы, управляя техническим обслуживанием предсказуемым образом, автоматизируя контроль качества и обнаруживая аномалии в производственных линиях до того, как возникнут проблемы;
- на логистические процессы, рассчиты-
вая эффективные маршруты, пересчитывая новые маршруты на основе непредвиденных событий и поддерживая контакт с клиентом и поставщиком логистических услуг плавным и автоматическим способом;
- на послепродажное обслуживание, анализируя мнение клиентов о продуктах и услугах, оценивая уровень их удовлетворенности и возможные сбои или улучшения, которые могут применяться к продуктам/услугам [2].
Подрывные знания и технологии - это эле -менты, которые генерируют важные изменения в производственных структурах, в обществе и в общем знании, делая предыдущие структуры устаревшими. В двадцатом веке искусственный интеллект прошел путь от отрасли знаний в области компьютерных наук с ограниченным применением и ограничениями возможностей аппаратного обеспечения того времени до жизненно важного элемента для развития промышленности и услуг 21 века.
Бизнес-индустрия не могла не заметить колоссальные возможности, которые открывают перед ней искусственный интеллект для разработки новых продуктов и услуг, а также увеличения продаж. Этим объясняется большая заинтересованность данной технологией по всему миру.
Рисунок 1 - Объем мирового рынка технологий искусственного интеллекта в 2013-2022 гг.
НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИИ ЖУРНАЛ
7
Международная консалтинговая компания Frost & Sullivan 15 января 2019 г. опубликовала исследование мирового рынка искусственного интеллекта (рис. 1), по результатам которого к 2022 г. суммарный объем данной технологии увеличится до $52,5 млрд, или в 4 раза по сравнению с уровнем 2017 г. ($13,4 млрд).
Примечательно, что в топ-10 популярных областей использования программного обеспечения искусственного интеллекта
вошли: системы мониторинга и управления ИТ-сетями и операциями, клиентское обслуживание и маркетинг, распознавание голоса и речи и т. д. При этом наибольшую выручку приносили и в будущем по прогнозам аналитической компании Тгасйса принесут системы видеонаблюдения (рис. 2). В отчете также указывалось, что данные технологии на конец 2018 г. используются в более 200 областях [3].
Video surveillance
Network/IT operations monitori и g and manag «леи! Customer service Я, marKeting VüAs
Voice/Speech recognition
Ma en i nefv ehf си I ar oDject a etecti on' tde nti tic at i on I av о i <Ja ne e
Paient research and analysis
Querying image content Medical i mage analysis F'atient data processing
Pred iCLrv в main Tern un ce
у*^*
Рисунок 2 - 10 самых популярных областей использования программного обеспечения с элементами искусственного интеллекта в 2017-2025 гг.
Искусственный интеллект решает широкий спектр задач в разных областях жизни общества, его столь быстро развивающийся темп дает основания многим экспертам определять данную технологию не как очередное технологическое новшество, а как еще одну платформу промышленной революции. С быстрым развитием таких технологий, как облачные вычисления, большие данные и Интернет вещей, появление различных приложений в интернет-пространстве привело к взрывному росту масштабов данных. Ключевой задачей стало быстрое и эффективное получение ценной информации из различных сложных данных. Такие задачи решает технология глубокого обучения, или deep learning. Технология совершила прорыв в обработке изображений, понимании естественного языка и распознавании речи. Она может сопоставлять разные данные с одним и тем же скрытым пространством, выполняя ав-
томатическое изучение признаков из разнородных данных из нескольких источников, а затем получает обобщенное представление данных.
Технологии и системы искусственного интеллекта становятся еще эффективнее в сочетании с другими технологиями: большие данные, прогнозная аналитика, блокчейн, машинное обучение и т. п. В четвертом ежегодном бизнес-опросе PwC большинство компаний, работающих с искусственным интеллектом, сообщают о широкой интеграции данной технологии в свою деятельность (36 % руководителей против 20 %). Они примерно в два раза чаще сообщают о существенной ценности от инициатив искусственного интеллекта для повышения производительности, принятия решений, качества обслуживания клиентов, инноваций в продуктах и услугах, опыта сотрудников и много -го другого [4].
В недавнем исследовании МсК^еу (от 25 августа 2022 г.) компания называет прикладной искусственный интеллект одной из наиболее значимых технологических тенденций на рынке. Прикладной искусственный интеллект основан на проверенных и развитых технологиях и потому ближе к широкому внедрению по сравнению с остальными тенденциями. К нему относят решение конкретных интеллектуальных задач: разработка приложений, автоматизирование систем оплаты, упрощение учета товаров и т. д. Согласно результатам опроса, лидирующие позиции по внедрению искусственного интеллекта заняли технологические отрасли. За 2021 г. доля организаций, внедривших искусственный интеллект, составляет 56 % вместо 50 % в 2020 г. Несмотря на невероятные перспективы прикладного искусственного интеллекта, эксперты отмечают ряд нюансов, которые необходимо принять во внимание, чтобы в будущем усовершенствовать, а именно ки-берпреступность, проблемы финансирования и пр. [5]
Одной из самых перспективных технологий искусственного интеллекта является разработка систем когнитивных вычислений. Когнитивные системы пытаются имитировать аспекты человеческого мышления, добавляя способность обрабатывать большие объемы информации и беспристрастно оценивать ее. Такие технологии необходимы для решения проблем с данными, применяя несколько технологий, чтобы обеспечить понимание
обширных, разрозненных источников данных в одном решении. Первой удачной попыткой создать когнитивный компьютер стал Watson фирмы IBM для экспериментальных исследований в области перепрофилирования лекарств. Результаты показывают, что Watson может ускорить идентификацию новых кандидатов в лекарства, используя потенциал больших данных, а значит, потенциал у технологии есть. Согласно компании IDC, расхо -ды на когнитивные системы и системы искусственного интеллекта достигнут 77,6 млрд долларов в 2022 г., что более чем в три раза превышает прогноз на 2018 г. в 24 млрд долларов [6].
Таким образом, можно сказать, что мир находится на пороге революции во многих секторах с помощью искусственного интеллекта и анализа данных. Несмотря на колоссальные затраты на развитие и внедрение интеллектуальных технологий, искусственный интеллект все еще на начальной стадии развития и экспертам по всему миру еще предстоит автоматизировать с его помощью терабайты данных. Предприниматели крупнейших компаний активно вкладывают средства для увеличения экономических и социальных выгод от внедрения в технологии по основным направлениям развития искусственного интеллекта: технологии глубокого обучения, интеграционные технологии, прикладной искусственный интеллект и когнитивные данные.
Список источников
1. Choi J. J., Ozkan B. Innovation and disruption: Industry practices and conceptual bases. URL: https://www.emerald.com/insight/publication/doi/10.1108/S1569-3767201920 (дата обращения: 01.09.2022).
2. Plastino E., Purdy M. Game changing value from artificial intelligence: Eight strategies. Strategy & Leadership.
3. Искусственный интеллект (мировой рынок) // Tadviser: Государство. Бизнес. Технологии. URL: https://www.tadviser.ru/index.php (дата обращения: 01.09.2022).
4. Прогнозы ИИ: шесть приоритетов ИИ, которые нельзя игнорировать // Article «AI Predictions: Six AI priorities you can't afford to ignore». URL: https://www.pwc.com/us/en/services/ consulting/library/artificial-intelligence-predictions-2019.html (дата обращения: 01.09.2022).
5. Искусственный интеллект (рынок России) // Tadviser: Государство. Бизнес. Технологии. URL: https://www.tadviser.ru/index.php (дата обращения: 01.09.2022).
6. Лукьянов И. В. Инновационная экономика и искусственный интеллект как движущие факторы четвертой промышленной революции // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2019. № 9. С. 215-224.
НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ
9
References
1. Choi J. J., Ozkan B. Innovation and disruption: Industry practices and conceptual bases. URL: https://www.emerald.com/insight/publication/doi/10.1108/S1569-3767201920 (accessed: 01.09.2022).
2. Plastino E., Purdy M. Game changing value from artificial intelligence: Eight strategies. Strategy & Leadership.
3. Artificial intelligence (world market). Tadviser: The State. Business. Technologies. URL: https:// www.tadviser.ru/index.php (accessed: 01.09.2022).
4. AI Predictions: Six AI priorities that cannot be ignored. Article "AI Predictions: Six AI priorities you can't afford to ignore". URL: https://www.pwc.com/us/en/services/consulting/library/artificial-intelligence-predictions-2019.html (accessed: 01.09.2022).
5. Artificial intelligence (Russian market). Tadviser: The State. Business. Technologies. URL: https://www.tadviser.ru/index.php (accessed: 01.09.2022).
6. Lukyanov I. V. Innovative economy and artificial intelligence as driving factors of the fourth Industrial Revolution. Economy: yesterday, today, tomorrow. 2019. No. 9. Pp. 215-224.
Сведения об авторах
ГЛАЗУНОВА ЕЛЕНА ЗУЛФАРОВНА - кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и организации производства, Самарский университет, Самара, Россия, [email protected]
ЧЕРНАЯ А. В. - студент кафедры цифровой экономики, Поволжский государственный уни -верситет телекоммуникаций и информатики, Самара, Россия, chernayaalenatchernaya@ yandex.ru
Information about the authors
GLAZUNOVA ELENA Z. - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Department of Management and Organization of Production, Samara University, Samara, Russia, [email protected]
CHERNAYA A. V. - student of the Department of Digital Economics, Volga State University of Telecommunications and Informatics, Samara, Russia, [email protected]
