В последние несколько лет область создания и изучения искусственного интеллекта (ИИ) сильно прогрессировала. Сейчас мы переживаем третью волну интереса к данной теме (первые две пришлись на 50–60 гг. и 80–90 гг. XX в. соответственно). Но, если 20–30 лет назад, рассуждая о нейронных сетях, эксперты предполагали, что через 10 лет будет создана система, которая могла бы сравниться или даже превзойти человеческий мозг, то на сегодняшний день прогнозы намного скромнее. По словам Дэвида Вернона, признанного специалиста в области создания и изучения ИИ: «Сейчас мы находимся на уровне ньютоновской механики в области искусственного интеллекта, однако действительно сложным искусственным когнитивным системам понадобится эквивалент теории относительности или квантовой механики» (https://postnauka.ru/talks/44431).

Несмотря на то, что ученым так и не удалось в полной мере искусственно воссоздать человеческий мозг, ИИ прочно вошел в нашу жизнь (вплоть до бытовых сфер: «умные» пылесосы, стиральные машины и т. д.). Наибольшее распространение он получил в медицине (например, на основе компьютерных моделей нейросетей создаются имплантаты в нейропротезировании).

Жесткая конкуренция и, как следствие, необходимость анализа огромного количества информации и быстрого принятия решений делают ИИ незаменимым в сфере бизнеса.

Уже сегодня существуют так называемые экспертные системы – программы на основе ИИ, применяющиеся для управления предприятиями и контроля над ними. Анализ проводится по таким параметрам, как экономическая ситуация, уровень спроса и предложения, активность рынка, курс валют, движение процентных ставок и т. д.

И если сотрудник для ответа на вопрос «Почему в том или ином регионе „просел“ рынок?» потратит большое количество времени на анализ, составление графиков, схем и т. д., то компьютер достаточно быстро выдаст конкретный ответ, лишенный каких-либо объяснений или комментариев. Это позволяет сэкономить время. Потенциал ИИ в ускорении принятия решений огромен, но поскольку мы говорим об интеллекте искусственном, то его качество зависит от информации, которую он обрабатывает.

В тех же экспертных системах (которые используются не только в бизнесе) все алгоритмы поведения завязаны на информационных данных, предоставленных специалистами различных областей, и прописаны они вручную человеком.

Чтобы не допустить ошибочных выводов ИИ, необходимо:
1. Регулировать объемы: лишняя информация только затруднит работу компьютера. Данные должны быть очищены и структурированы.
2. Проверять источники. Важны такие параметры, как аутентичность, точность и ценность контента в рамках той отрасли, в которой предстоит осуществлять деятельность.
3. Отслеживать ответы с целью постоянной модернизации системы.

Несмотря на то, что ИИ «умеет» самообучаться, без постоянного контроля со стороны человека ему не обойтись.

Внедрение программ на основе ИИ в бизнес способно преобразовать все направления работы. Но только крупные корпорации в IT-индустрии, такие как Google, Microsoft, Facebook и т. д., могут позволить себе тратить колоссальное количество времени и средств на создание, исследования и внедрение новых технологий в области ИИ. Остальные компании занимают выжидательную позицию.

Тем не менее, многие предприятия для улучшения своих показателей внедряют ботов. Это имеет смысл, если требуется решать большое количество повторяющихся задач, не требующих высоких вычислительных навыков ни от человека, ни от машины. Не стоит ставить знак равенства между искусственным интеллектом и ботом, поскольку более сложные боты обладают ИИ, другие – нет. Боты легки в написании и управлении. Существенным недостатком является то, что для их написания используется хардкод, а это значит, что они имеют жесткий алгоритм принятия решений. Если для компании отсутствие гибкости в работе бота является недопустимой, то, естественно, необходимо задуматься о внедрении полноценного ИИ. Также это актуально, если в автоматизированном диалоге с клиентом необходимы развернутые контекстуальные ответы, поскольку бот отвечает хоть и своевременно, но довольно-таки шаблонно.

Проблемой для бота могут стать и различные системы хранения информации на предприятии, поскольку боты хорошо ориентируются только в рамках одной базы данных. Для анализа разветвленных структур хранения необходима более развитая система искусственного интеллекта.

Но, несмотря на некоторые недостатки, боты в ближайшее время будут играть значимую роль в бизнесе, станут наиболее привычной и доступной формой взаимодействия с клиентами. Более того, ажиотаж вокруг ботов, искусственного интеллекта, их практического применения в различных сферах человеческой жизни, скорее всего, выведет индустрию информационных технологий на новый уровень, что приведет к существенным изменениям и в сфере бизнеса.