Посібник для керівників щодо інвестування у штучний інтелект: розуміння ціннісної пропозиції у 2025 році

Бізнес

Посібник для керівників щодо інвестування у штучний інтелект: розуміння ціннісної пропозиції у 2025 році

L'AI automatizzerà 300M posti lavoro equivalenti globalmente, 92M eliminati entro 2030 (WEF), 60% lavori paesi alto reddito influenzati—ma saldo netto positivo: 170M nuovi ruoli emergeranno (+78M totale). Lavori più suscettibili: amministrativi 46% attività automatizzabili, back-office, call center, contabilità. Risultati settoriali già misurabili: finanza -40% costi operativi +40% efficienza gestione rischio, sanità -30-50% tempi diagnosi con scoperta farmaci da 5 anni a <1 anno (-60% costi), software -56% tempi sviluppo con +30-60% accelerazione time-to-market, manifattura -80% downtime con +8% profitti annui, marketing +30% conversioni con -30% costi acquisizione clienti. Polarizzazione salariale estrema: avvocati con competenze AI guadagnano +49% vs colleghi tradizionali. Italia caso demografico: gap 5.6M posti lavoro entro 2033, automazione 3.8M diventa necessità vs rischio. Competenze 2025: pensiero analitico, creatività, intelligenza sociale—94% responsabili marketing riporta impatto positivo vendite, 91% aziende con AI assumerà nel 2025. Questione centrale: non se AI sostituirà umani ma quali umani si adatteranno vs resisteranno cambiamento.

Фабіо Лоріа

Генеральний директор та засновник Electe‍

Підсумуйте цю статтю за допомогою ШІ

У міру того, як тенденції інвестування в ШІ розвиватимуться до 2025 року, керівники стикаються зі зростаючим тиском щодо прийняття стратегічних рішень про впровадженняШІ. Зі стрімким впровадженням інструментів штучного інтелекту компаніями - 22% впроваджують їх широко, а 33% використовують їх обмежено - розуміння того, як оцінювати та впроваджувати рішення штучного інтелекту, стало критично важливим для збереження конкурентних переваг. У книзі Ендрю Берджесса"Посібник для керівників зі штучного інтелекту" автор надав вичерпний посібник для керівників підприємств, які бажають зрозуміти та впровадити рішення зі штучного інтелекту у своїх організаціях.

‍

Ця книга була опублікована у 2017 році видавництвом Springer International Publishing і містить практичний огляд того, як компанії можуть використовувати штучний інтелект. Що змінилося сьогодні?

‍

Поточні інвестиційні тенденції в ШІ 2025

Сфера штучного інтелекту переживає безпрецедентне зростання, а організації роблять все більш значні інвестиції, щоб залишатися конкурентоспроможними.

Основи:

Берджесс підкреслив, що важливо починати з визначення чітких цілей, узгоджених з бізнес-стратегією - принцип, який залишається актуальним і сьогодні. У книзі він виділив вісім основних можливостей штучного інтелекту:

‍

Розпізнавання зображень
Розпізнавання голосу
Пошук та вилучення інформації
Кластеризація
Розуміння природної мови
Оптимізація
Прогнозування
Розуміння (сьогодні)

Еволюція з 2018 по 2025 рік:

З часу написання книги ШІ пройшов шлях від технології, що розвивається, до мейнстрімної технології. Здатність "Розуміння", яку Берджесс вважав футуристичною, зазнала значного прогресу з появою великих мовних моделей (LLM) і технологій генеративного ШІ, які ще не з'явилися у 2018 році.

стратегічні рамки для прийняття інвестиційних рішень у сфері ШІ

Чотири основні питання

Оцінюючи інвестиції в ШІ, дуже важливо зосередитися на цих важливих питаннях:

Визначення бізнес-проблеми
Показники успіху
Вимоги до впровадження
Оцінка ризиків

‍

Примітка: Ця система з чотирьох питань ґрунтується на сучасних знаннях і не представлена в книзі Берджеса в явному вигляді.

‍

Побудова ефективної стратегії штучного інтелекту

Система усиновлення:

Берджесс пропонує детальну структуру для створення стратегії ШІ, яка включає:

Узгодження з бізнес-стратегією - розуміння того, як ШІ може підтримати існуючі бізнес-цілі
Розуміння амбіцій НА - Визначте за бажанням:
- Удосконалення існуючих процесів
- Трансформація бізнес-функцій
- Створення нових послуг/продуктів
Оцінка зрілості НА - Визначте поточний рівень зрілості організації за шкалою від 0 до 5:
- Ручна обробка (рівень 0)
- Традиційна ІТ-автоматизація (рівень 1)
- Базова ізольована автоматизація (рівень 2)
- Тактичне впровадження засобів автоматизації (рівень 3)
- Тактичне впровадження різних технологій автоматизації (Рівень 4)
- Комплексна стратегічна автоматизація (Рівень 5)
Створення теплової карти НПА - визначення областей з найбільшими можливостями
Розробка бізнес-кейсу - оцінка "твердих" і "м'яких" переваг
Управління змінами - планування того, як організація буде адаптуватися
Розробка дорожньої карти внутрішнього аудиту - Створення середньо- та довгострокового плану

Еволюція з 2018 по 2025 рік:

Концепція Берджеса залишається напрочуд актуальною і сьогодні, але потребує доповнення міркуваннями щодо:

Етика та нормативно-правові акти зі штучного інтелекту (наприклад, Закон ЄС про штучний інтелект)
Екологічна стійкість НА
Відповідальні стратегії ШІ
Інтеграція з новими технологіями, такими як квантові обчислення

Вимірювання рентабельності інвестицій в ШІ

Визначальні фактори для повернення інвестицій:

Берджесс виділяє різні типи переваг ШІ, які поділяються на "тверді" та "м'які":

Жорсткі пільги:

Зниження витрат
Уникнення витрат
Задоволеність клієнтів
Відповідність
Зниження ризиків
Пом'якшення збитків
Пом'якшення втрат доходів
Отримання доходу

М'які пільги:

Культурні зміни
Конкурентна перевага
Ефект ореолу
Увімкнення інших переваг
Сприяння цифровій трансформації

‍

‍

__wf_зарезервовано_успадковувати — Вимірювання рентабельності інвестицій у ШІ стало більш досконалим, з'явилися спеціальні системи для оцінки впливу генеративного ШІ, яких не існувало, коли Берджесс писав книгу.

‍

Технічні підходи до впровадження ШІ

‍

Типи рішень:

Берджесс представив три основні підходи до впровадження АІ:

Готове програмне забезпечення для штучного інтелекту - Готові рішення
Платформи штучного інтелекту - надаються великими технологічними компаніями
Індивідуальна розробка ІА - Індивідуальні рішення

Для перших кроків він запропонував розглянути:

Підтвердження концепції (PoC)
Прототипи
Мінімальний життєздатний продукт (MVP)
Тест найризикованіших припущень (RAT)
Пілот

Що змінилося?

З 2018 року ми стали свідками:

демократизація інструментів ШІ за допомогою рішень без коду/з низьким рівнем коду
Кардинальне вдосконалення хмарних платформ штучного інтелекту
Зростання генеративного ШІ та таких моделей, як GPT, DALL-E тощо.
Поява рішень AutoML, які автоматизують частини процесу науки про дані

Врахування ризиків та викликів

‍

Ризики штучного інтелекту:

Берджесс присвятив цілу главу ризикам ШІ, зазначивши:

Якість даних
Відсутність прозорості - природа алгоритмів як "чорної скриньки
Ненавмисна упередженість
Наївність ШІ - межі контекстного розуміння
Надмірна залежність від ШІ
Неправильний вибір технології
Зловмисні дії

Еволюція з 2018 по 2025 рік:

З моменту написання книги:

Занепокоєння щодо упередженості алгоритму стало критичним питанням (на розгляді)
Безпека штучного інтелекту стає критично важливою зі зростанням загроз
Регулювання ШІ стало ключовим фактором
Ризики глибоких фейків і дезінформації, що генерується штучним інтелектом, стали значними
Занепокоєння щодо конфіденційності зросло з більш широким застосуванням штучного інтелекту

Створення ефективної організації внутрішнього аудиту

‍

З книги Берджеса (2018):

Берджес зробив пропозицію:

Побудова екосистеми штучного інтелекту з постачальниками та партнерами
Створення Центру досконалості (ЦД) зі спеціалізованими командами
Розгляньте такі ролі, як директор з питань даних (CDO) або директор з питань автоматизації (CAO)

Еволюція з 2018 по 2025 рік:

З тих пір:

Роль головного директора з питань штучного інтелекту (CAIO) стала звичним явищем
Зараз ШІ часто інтегрований по всій організації, а не ізольований в одному ЦПО
Демократизація ШІ призвела до більш розподілених операційних моделей
З'явилася важливість АІ-грамотності для всіх співробітників

Висновок

З книги Берджеса (2018):

На завершення Берджес наголосив на важливості:

Не вірте хайпу, а зосередьтеся на реальних бізнес-проблемах
Розпочніть шлях ІА якомога швидше
Забезпечення майбутнього компанії за допомогою розуміння ШІ
Прийняття збалансованого підходу між оптимізмом і реалізмом

Еволюція з 2018 по 2025 рік:

Заклик Берджеса "не вірити хайпу" залишається неймовірно актуальним і в 2025 році, особливо з огляду на надмірний ажіотаж навколо генеративного ШІ. Однак швидкість впровадження ШІ стала ще більш критичною, і компанії, які ще не розпочали свій шлях до ШІ, зараз опиняються у суттєво невигідному становищі порівняно з тими, хто дослухався до поради Берджеса розпочати його раніше (у 2018 році!).

‍

Ландшафт штучного інтелекту у 2025 році буде складнішим, більш зрілим і більш інтегрованим у бізнес-стратегію, ніж можна було передбачити у 2018 році, але основні принципи стратегічного узгодження, створення цінності та управління ризиками, які окреслив Берджесс, залишаються напрочуд актуальними.

Ресурси для розвитку бізнесу

9 листопада 2025 року

AI Trends 2025: 6 стратегічних рішень для безперешкодного впровадження штучного інтелекту

87% компаній визнають ШІ конкурентною необхідністю, але багато хто зазнає невдачі в інтеграції - проблема не в технології, а в підході. 73% керівників називають прозорість (Explainable AI) вирішальним фактором для залучення зацікавлених сторін, тоді як успішні впровадження слідують стратегії "починай з малого, думай про велике": цільові високоцінні пілотні проекти, а не тотальна трансформація бізнесу. Реальний кейс: виробнича компанія впроваджує предиктивне технічне обслуговування на основі штучного інтелекту на одній виробничій лінії, досягає зниження простоїв на 67% за 60 днів і каталізує впровадження в масштабах усього підприємства. Перевірені кращі практики: інтеграція через API/проміжне програмне забезпечення замість повної заміни для скорочення часу навчання; виділення 30% ресурсів на управління змінами з рольовим навчанням забезпечує +40% рівня впровадження та +65% задоволеності користувачів; паралельне впровадження для перевірки результатів ШІ в порівнянні з існуючими методами; поступова деградація з резервними системами; щотижневі оглядові цикли протягом перших 90 днів для моніторингу технічної продуктивності, впливу на бізнес, рівня впровадження, рентабельності інвестицій. Успіх вимагає балансу між технічними та людськими факторами: внутрішні чемпіони з ШІ, фокус на практичних вигодах, еволюційна гнучкість.

9 листопада 2025 року

Виграшна стратегія впровадження НА: план на 90 днів

87% команд підтримки помітили, що очікування клієнтів зросли, причому 68% пов'язують це з ШІ. Перші 90 днів важливі для того, щоб уникнути паралічу аналізу та почати досягати конкретних результатів. 3-етапний план охоплює від стратегічного узгодження до пілотного впровадження та вимірюваного розширення, уникаючи типових помилок і відстежуючи ключові показники, такі як ефективність і вплив на дохід. Завдяки спеціалізованій підтримці та постійному навчанню ви перетворите початкові успіхи на про-ІА культуру компанії.

9 листопада 2025 року

Розробники та штучний інтелект на веб-сайтах: виклики, інструменти та найкращі практики: міжнародна перспектива

Італія застрягла на позначці 8,2% впровадження ШІ (проти 13,5% в середньому по ЄС), тоді як у всьому світі 40% компаній вже використовують ШІ на практиці - і цифри показують, чому цей розрив є фатальним: чат-бот Amtrak генерує 800% рентабельності інвестицій, GrandStay економить $2,1 млн на рік, обробляючи 72% запитів автономно, Telenor збільшує доходи на 15%. У цьому звіті досліджується впровадження ШІ на веб-сайтах на практичних кейсах (Lutech Brain для тендерів, Netflix для рекомендацій, L'Oréal Beauty Gifter з 27-кратним залученням порівняно з електронною поштою) і розглядаються реальні технічні проблеми: якість даних, алгоритмічна упередженість, інтеграція з застарілими системами, обробка в режимі реального часу. Від рішень - передових обчислень для зменшення затримок, модульних архітектур, стратегій боротьби з упередженістю - до етичних питань (конфіденційність, бульбашки фільтрів, доступність для користувачів з обмеженими можливостями) та урядових кейсів (Гельсінкі з багатомовним перекладом за допомогою штучного інтелекту) - дізнайтеся, як веб-розробники перетворюються з кодерів на стратегів користувацького досвіду і чому ті, хто орієнтується в цій еволюції сьогодні, домінуватимуть в інтернеті завтра.

9 листопада 2025 року

Системи підтримки прийняття рішень зі штучним інтелектом: зростання ролі радників у корпоративному управлінні

77% компаній використовують ШІ, але лише 1% мають "зрілі" впровадження - проблема не в технології, а в підході: тотальна автоматизація vs інтелектуальна співпраця. Goldman Sachs з АІ-консультантом на 10 000 співробітників генерує +30% ефективності охоплення та +12% перехресних продажів, зберігаючи людські рішення; Kaiser Permanente запобігає 500 смертям на рік, аналізуючи 100 предметів на годину за 12 годин до початку, але залишає діагноз лікарям. Модель Advisor вирішує проблему дефіциту довіри (лише 44% довіряють корпоративному ШІ) завдяки трьом стовпам: зрозумілий ШІ з прозорою логікою, відкалібровані показники довіри, постійний зворотній зв'язок для вдосконалення. Цифри: $22,3 трлн до 2030 року, стратегічні співробітники, які використовують ШІ, побачать 4-кратну рентабельність інвестицій до 2026 року. Практична 3-етапна дорожня карта - навички оцінки та управління, пілотний проект з показниками довіри, поступове масштабування з безперервним навчанням - застосовується у фінансовій сфері (контрольована оцінка ризиків), охороні здоров'я (діагностична підтримка), виробництві (прогнозоване технічне обслуговування). Майбутнє - це не заміна людини штучним інтелектом, а ефективна організація людино-машинної співпраці.