● Ненадлежащая мощность. Наконец, организация может собрать данных больше, чем возможно обработать с помощью людей или компьютеров. Например, компания может располагать огромными объемами данных о цифровом поведении потребителей, но не может понять, что они означают и как применить эту информацию в стратегическом планировании. Для решения подобных проблем используется машинное обучение, ориентированное на такие группы задач, как таргетированная покупка цифровой рекламы или, в случае Cisco Systems и IBM, на создание десятков тысяч моделей потребительского поведения, чтобы определить, какие клиенты с какой вероятностью предпочтут те или иные товары.

Вторая оценка касается вариантов использования когнитивных приложений, которые принесут максимальную пользу и поспособствуют успехам в бизнесе. Начните с постановки ключевых вопросов, таких как: насколько важно для вашей общей стратегии решение конкретной проблемы? Насколько сложно в реализации предложенное решение на основе ИИ – как в техническом, так и в организационном плане? Окупят ли выгоды от запуска приложения затраты на его разработку и внедрение? Ответив на эти вопросы, установите приоритетность вариантов использования в соответствии с временным горизонтом каждого из них и учитывая возможность будущей интеграции в более широкую платформу или набор когнитивных инструментов для создания конкурентного преимущества.

Третья тема для проведения оценки – действительно ли инструменты ИИ, рассматриваемые для каждого варианта использования, соответствуют поставленной задаче. Например, чат-боты и интеллектуальные программы могут оказаться неподходящими, поскольку большинство из них пока умеют решать наиболее простые сценарии человеческих запросов (хотя и быстро развиваются). Другие технологии, такие как RPA, предназначенные для ускорения простых процессов вроде выставления счетов, могут на деле замедлять работу более сложных производственных систем. Или еще пример: системы визуального распознавания с глубоким обучением действительно распознают изображения на фотографиях и видео, но требуют большого количества маркеров и могут не справиться со сложным визуальным рядом. В будущем когнитивные технологии трансформируют бизнес-процессы, но сейчас разумнее предпринимать постепенные шаги с использованием доступных инструментов и планируя не столь отдаленные изменения. Когда-нибудь вы, возможно, решите передать взаимодействие с клиентами ботам, но сейчас, в качестве первого шага, более осуществимым и целесообразным будет автоматизация внутренней службы технической поддержки.

Поскольку разрыв между реальными возможностями ИИ и желаемыми не всегда очевиден, компании должны создавать пилотные проекты для когнитивных приложений, прежде чем внедрять их на всем предприятии.

Пробные пилотные решения особенно подходят для инициатив, которые имеют высокую потенциальную ценность для бизнеса или позволяют организации одновременно тестировать различные технологии. Постарайтесь избежать внедрения проектов теми руководителями, которые оказались под влиянием поставщиков технологий. Они всегда будут оказывать давление на руководителей и советы директоров, побуждая их сделать «что-нибудь когнитивное», но это не повод сделать это без «пилота». Проекты, внедренные таким образом, часто терпят неудачу, что, в свою очередь, может ограничивать всю ИИ-программу организации.

Если ваша фирма планирует запустить несколько пилотов, подумайте о создании когнитивного центра передового опыта или аналогичной структуры для управления ими. Такой подход помогает развить необходимые технологические навыки и компетенции в организации, а также упрощает перенос небольших пилотных проектов на производство, что окажет значительное влияние на процессы. Pfizer имеет более 60 проектов, которые используют те или иные формы когнитивных технологий; большинство из них на стадии пилота, но есть уже и внедренные.