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

Регулювання штучного інтелекту для споживчих додатків: як підготуватися до нових правил 2025 року

2025 рік знаменує собою кінець ери "Дикого Заходу" для ШІ: Закон ЄС про ШІ набув чинності в серпні 2024 року, зобов'язання щодо ШІ-грамотності - з 2 лютого 2025 року, управління та GPAI - з 2 серпня. Каліфорнійські першопрохідці з SB 243 (народився після самогубства Сьюелла Сетцера, 14-річного підлітка, який розвинув емоційні стосунки з чат-ботом) накладають заборону на системи нав'язливої винагороди, виявлення суїцидальних думок, нагадування кожні 3 години "Я не людина", незалежний громадський аудит, штрафи в розмірі $1 000 за порушення. SB 420 вимагає проведення оцінки впливу "автоматизованих рішень з високим рівнем ризику" з правом на оскарження з боку людини. Реальне правозастосування: Noom назвав 2022 рік для ботів, які видавали себе за тренерів-людей, виплативши 56 мільйонів доларів. Національна тенденція: Алабама, Гаваї, Іллінойс, Мен, Массачусетс класифікують неповідомлення чат-ботів зі штучним інтелектом як порушення UDAP. Трирівневий підхід до критично важливих систем (охорона здоров'я/транспорт/енергетика): сертифікація перед розгортанням, прозоре розкриття інформації для споживачів, реєстрація загального призначення + тестування безпеки. Регуляторна клаптикова ковдра без федеральних преференцій: компанії з різних штатів повинні орієнтуватися у змінних вимогах. ЄС з серпня 2026 року: інформувати користувачів про взаємодію зі штучним інтелектом, якщо вона не очевидна, вміст, створений штучним інтелектом, має бути позначений як машинозчитуваний.
9 листопада 2025 року

Регулювання того, що не створюється: чи ризикує Європа залишитися технологічно неактуальною?

Європа залучає лише десяту частину світових інвестицій у штучний інтелект, але претендує на те, щоб диктувати глобальні правила. Це "Брюссельський ефект" - встановлення правил у планетарному масштабі за допомогою ринкової влади без стимулювання інновацій. Закон про штучний інтелект набуває чинності за поетапним графіком до 2027 року, але транснаціональні технологічні компанії реагують на це креативними стратегіями ухилення: посилаючись на комерційну таємницю, щоб уникнути розкриття даних про навчання, створюючи технічно сумісні, але незрозумілі резюме, використовуючи самооцінку, щоб знизити клас систем з "високого ризику" до "мінімального ризику", шукаючи країни-члени з менш суворим контролем. Парадокс екстериторіального авторського права: ЄС вимагає від OpenAI дотримуватися європейських законів навіть для навчання за межами Європи - принцип, який ніколи раніше не зустрічався в міжнародному праві. Виникає "подвійна модель": обмежені європейські версії проти просунутих глобальних версій тих самих продуктів ШІ. Реальний ризик: Європа стає "цифровою фортецею", ізольованою від глобальних інновацій, а європейські громадяни отримують доступ до гірших технологій. Суд ЄС у справі про кредитний скоринг вже відхилив захист "комерційної таємниці", але інтерпретаційна невизначеність залишається величезною - що саме означає "достатньо детальне резюме"? Ніхто не знає. Останнє питання без відповіді: чи створює ЄС етичний третій шлях між американським капіталізмом і китайським державним контролем, чи просто експортує бюрократію в сферу, де вона не конкурує? Наразі: світовий лідер у регулюванні ШІ, маргінал у його розвитку. Величезна програма.
9 листопада 2025 року

Винятки: де наука про дані зустрічається з історіями успіху

Наука про дані перевернула парадигму з ніг на голову: викиди більше не є "помилками, які потрібно усунути", а цінною інформацією, яку потрібно зрозуміти. Один викид може повністю спотворити модель лінійної регресії - змінити нахил з 2 до 10, але його усунення може означати втрату найважливішого сигналу в наборі даних. Машинне навчання представляє складні інструменти: Isolation Forest ізолює викиди шляхом побудови випадкових дерев рішень, Local Outlier Factor аналізує локальну щільність, Autoencoders реконструює нормальні дані і повідомляє про те, що вони не можуть відтворити. Існують глобальні викиди (температура -10°C в тропіках), контекстуальні викиди (витрати 1000 євро в бідному районі), колективні викиди (синхронізовані сплески трафіку в мережі, що вказують на атаку). Паралельно з Гладуеллом: "правило 10 000 годин" оскаржується - Пол Маккартні сказав: "Багато гуртів провели 10 000 годин у Гамбурзі без успіху, теорія не є безпомилковою". Азійський математичний успіх є не генетичним, а культурним: китайська система числення більш інтуїтивна, вирощування рису потребує постійного вдосконалення на відміну від територіальної експансії західного сільського господарства. Реальні застосування: британські банки відшкодовують 18% потенційних збитків завдяки виявленню аномалій у реальному часі, виробництво виявляє мікроскопічні дефекти, які не помічає людина, охорона здоров'я перевіряє дані клінічних випробувань з чутливістю виявлення аномалій понад 85%. Останній урок: оскільки наука про дані переходить від усунення відхилень до їх розуміння, ми повинні розглядати нестандартні кар'єри не як аномалії, які потрібно виправляти, а як цінні траєкторії, які потрібно вивчати.