Мысли вслух

Технологические тренды и действительность

| 16.11.2020
Сергей Кедров

Сергей Кедров

Основатель fabrique.ai

В конце октября Gartner опубликовала ежегодный доклад с обзором технологических трендов 21-го года – “Top Strategic Technology Trends for 2021”. Совершенно предсказуемо многие тренды связаны с AI. И по очевидным причинам на тренды сильное влияние оказывает COVID-19, который поменял мир в 20-м, продолжит менять в 21-м году, и, похоже, что изменения становятся необратимы.


Девять трендов объединены в три группы: People Centricity, Location Independence, Resilient Delivery. Из названий понятно, что первая группа выделяет тренды с фокусом на человеке, вторая группа трендов мотивирована пандемией, третья группа нацелена на эффективность бизнеса.

Третью группу образуют тренды “Intelligent Composable Business”, “AI Engineering” и “Hyperautomation”. О них и поговорим.

Долго, дорого…

Два-три года назад, когда корпорации только делали первые шаги во внедрении алгоритмов AI в бизнес-процессы, речь скорее шла о сборе идей, первоначальном исследовании данных, создании прототипов, R&D, формировании команд Data Science и попытках вписать их в существующую структуру.

Сегодня это этап, и встает вопрос о том, как поставить на промышленные рельсы процессы отработки гипотез, аккумулирования знания, организации работы, интеграции алгоритмов в реальные бизнес-процессы, обеспечения требуемой производительности, масштабируемости, интерпретируемости, надежности предсказаний.

Gartner отмечает, что для многих корпораций данный процесс стал серьезным испытанием. Проекты терпели неудачи, так и не дойдя до промышленной эксплуатации, внедрения растягивались на многие месяцы и годы, а завышенные ожидания на этапе идей не оправдывались в реальной эксплуатации.

Gartner напоминает, что AI зарабатывает, только когда он в в промышленной эксплуатации. Идеи, прототипы, инфраструктура, процессы – это «косты». А что бизнес делает с «костами» в тяжелые времена? Правильно! Поэтому лучше, чтобы затрат было поменьше, путь от идеи до внедрения покороче и побыстрее, а конверсия из идей во внедрение – выше.

А что, времена действительно тяжелы?..

COVID-19 самым серьезным образом влияет на мир. Люди теряют работу, переходят на удалёнку, перестают путешествовать, уезжают из городов, офлайн-бизнес испытывает давление, покупки перемещаются в онлайн, меняются предпочтения и способы коммуникации, онлайн-бизнес растет.

В офлайне люди готовы ждать. В онлайне – нет, все привыкли получать сервис «по клику».

Что это значит для бизнеса? Как минимум два следствия:

●     История теряет актуальность. Еще три месяца назад это был успешный бизнес, а сегодня – на грани выживания. Еще месяц назад человек ходил в рестораны, в кино, ездил в путешествия, а сегодня сидит дома, делает покупки и смотрит кино онлайн. Мир меняется каждый день.

●     Конкуренция в онлайне была высокой, а станет выше. Те траты, что раньше совершались офлайн, перемещаются в онлайн. Если раньше бизнес рассматривал онлайн в качестве еще одного канала, то сейчас он чуть ли не единственный. Кто быстрее, удобнее, способен индивидуальнее учитывать потребности и предпочтения, тот заберет клиентов.

Другими словами, к намекам Gartner о том, что пора бы AI перестать тратить и начать зарабатывать, добавляются требования суровой действительности о необходимости быстрой адаптации к изменениям и скорости принятия решений в условиях растущей конкуренции.

Тут стоит вспомнить, что AI-модели как раз учатся на истории, а применяются к реальности. Что делать, если история больше не релевантна действительности и стремительно устаревает? Модели теряют предсказательную силу, а бизнес – деньги. Быстрее изменения – выше риски.

И как бизнесу стать еще быстрее, удобнее и индивидуальнее, когда время сжимается?

Мыши, станьте ежиками…

Gartner не дает прямого ответа. Под AI Engineering подразумевается необходимость использовать лучшие практики DataOps, MLOps, DevOps. Под Intelligent Composable Business подразумевается уход от монолитов к модульности. Hyperautomation – понятно из названия: все должно быть автоматизировано.

Если бы не скорость изменений и давление пандемии, то хорошие и правильные советы, реализация которых могла бы потребовать не одного года. Но, возможно, этого времени у бизнеса нет...

А что вы предлагаете?..

Ответ лежит в самих ожиданиях бизнеса. Если бизнесу важно, чтобы AI был в эксплуатации сегодня, а не через месяцы, то должен быть сегодня. Если понятно, что история быстро теряет актуальность, значит, нужно переходить к непрерывному переобучению, учиться оглядываться на недавнюю историю и в реальном времени контролировать надежность предсказаний. Если требуется быть быстрее, то переходить к принятию решений в реальном времени.

Есть отличия у подходов к принятию решений в реальном времени от подходов, когда задержка допустима. Есть отличия в организации работы с данными и алгоритмами AI. Но кажется, что сегодня действительность сильнее инерции. Значит, бизнесу предстоят изменения.

Журнал: Журнал IT-Expert, Подписка на журналы


Поделиться:

ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Livejournal Liveinternet Mail.Ru

Другие материалы рубрики

Компании сообщают

Мероприятия