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.

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:

  1. Розпізнавання зображень
  2. Розпізнавання голосу
  3. Пошук та вилучення інформації
  4. Кластеризація
  5. Розуміння природної мови
  6. Оптимізація
  7. Прогнозування
  8. 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:

  1. Визначення бізнес-проблеми
  2. Показники успіху
  3. Вимоги до впровадження
  4. 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:

  1. Узгодження з бізнес-стратегією - розуміння того, як ШІ може підтримати існуючі бізнес-цілі
  2. Розуміння амбіцій НА - Визначте за бажанням:
    • Удосконалення існуючих процесів
    • Трансформація бізнес-функцій
    • Створення нових послуг/продуктів
  3. 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)
  4. Створення теплової карти НПА - визначення областей з найбільшими можливостями
  5. Розробка бізнес-кейсу - оцінка "твердих" і "м'яких" переваг
  6. Управління змінами - планування того, як організація буде адаптуватися
  7. 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:

  1. Готове програмне забезпечення для штучного інтелекту - Готові рішення
  2. Платформи штучного інтелекту - надаються великими технологічними компаніями
  3. 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:

  1. Якість даних
  2. Відсутність прозорості - природа алгоритмів як "чорної скриньки
  3. Ненавмисна упередженість
  4. Наївність ШІ - межі контекстного розуміння
  5. Надмірна залежність від ШІ
  6. Неправильний вибір технології
  7. 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

Повний посібник з програмного забезпечення для бізнес-аналітики для МСП

60% італійських МСП визнають, що мають критичні прогалини в підготовці даних, 29% навіть не мають спеціальної цифри - в той час як італійський ринок бізнес-аналітики зросте з $36,79 млрд до $69,45 млрд до 2034 року (CAGR 8,56%). Проблема не в технології, а в підході: малі та середні підприємства тонуть у даних, розкиданих між таблицями CRM, ERP, Excel, не перетворюючи їх на рішення. Це стосується як тих, хто починає з нуля, так і тих, хто хоче оптимізувати. Критерії вибору, які мають значення: зручність використання без місяців навчання, масштабованість, яка зростає разом з вами, інтеграція з існуючими системами, повна сукупна вартість володіння (впровадження + навчання + обслуговування) порівняно з вартістю самої лише ліцензії. 4-крокова дорожня карта - вимірювані SMART-цілі (зменшити відтік на 15% за 6 місяців), чисте мапування джерел даних (сміття на вході = сміття на виході), навчання команди культурі даних, пілотний проект з безперервним циклом зворотного зв'язку. ШІ змінює все: від описової BI (що сталося) до доповненої аналітики, яка виявляє приховані закономірності, предиктивної, яка оцінює майбутній попит, прескриптивної, яка пропонує конкретні дії. Electe демократизує цю силу для МСП.
9 листопада 2025 року

Система охолодження Google DeepMind AI: як штучний інтелект революціонізує енергоефективність центрів обробки даних

Google DeepMind досягає -40% енергії на охолодження центру обробки даних (але лише -4% загального споживання, оскільки охолодження становить 10% від загального) - точність 99,6% з похибкою 0,4% на PUE 1.1 завдяки 5-рівневому глибокому навчанню, 50 вузлам, 19 вхідним змінним на 184 435 навчальних вибірках (дані за 2 роки). Підтверджено на 3 об'єктах: Сінгапур (перше розгортання у 2016 році), Емшавен, Рада Блаффс (інвестиції у розмірі $5 млрд). PUE флоту Google 1,09 проти середнього по галузі 1,56-1,58. Модель Predictive Control прогнозує температуру/тиск на наступну годину, одночасно керуючи ІТ-навантаженням, погодою, станом обладнання. Гарантована безпека: дворівнева верифікація, оператори завжди можуть відключити ШІ. Критичні обмеження: нульова незалежна перевірка з боку аудиторських фірм/національних лабораторій, для кожного дата-центру потрібна індивідуальна модель (8 років не комерціалізована). Впровадження займає 6-18 місяців і потребує мультидисциплінарної команди (наука про дані, ОВіК, управління об'єктами). Застосовується не лише в дата-центрах: промислові підприємства, лікарні, торгові центри, корпоративні офіси. 2024-2025: Перехід Google на пряме рідинне охолодження для TPU v5p, що вказує на практичні межі оптимізації ШІ.
9 листопада 2025 року

Чому математика - це складно (навіть якщо ви штучний інтелект)

Мовні моделі не вміють множити і запам'ятовувати результати так, як ми запам'ятовуємо число пі, але це не робить їх математиками. Проблема структурна: вони навчаються за статистичною схожістю, а не за алгоритмічним розумінням. Навіть нові "моделі мислення", такі як o1, не справляються з тривіальними завданнями: вони правильно рахують "r" у слові "полуниця" після декількох секунд обробки, але не можуть написати абзац, де друга буква кожного речення складає слово. Преміум-версія за 200 доларів на місяць витрачає чотири хвилини на те, що дитина робить миттєво. DeepSeek і Mistral у 2025 році все ще неправильно рахують літери. Яке рішення з'являється? Гібридний підхід - найрозумніші моделі з'ясували, коли потрібно викликати справжній калькулятор, а не намагатися обчислити самостійно. Зміна парадигми: ШІ не повинен знати, як робити все, а лише організувати правильні інструменти. Останній парадокс: GPT-4 може блискуче пояснити вам теорію меж, але неправильно виконує множення, які кишеньковий калькулятор завжди виконує правильно. Для навчання математики вони чудові - пояснюють з безмежним терпінням, адаптують приклади, розбивають складні міркування. Для точних розрахунків? Точно на калькулятор, а не на штучний інтелект.