К 2030 году в результате внедрения ИИ выручка компаний вырастет в среднем на 11,6%. При этом ИИ не уничтожит рабочие места – так считают две трети респондентов опроса, проведенного Hewlett Packard Enterprise (HPE) и Industry of Things World Conference.

Промышленные компании рассматривают искусственный интеллект как ключевой стимул роста их прибыли за счет повышения эффективности, гибкости и дифференциации. Однако недостаточное количество и качество данных, и нехватка экспертизы в этой области называют среди проблем, которые нужно преодолеть, чтобы обеспечить более широкое применение ИИ.

Опрос HPE также показал, что промышленные компании будут внедрять гибридную архитектуру, где инфраструктура ИИ будет распределена равномерно между периферийными объектами, центрам обработки данных или облачным хранилищам. Такой подход позволит обрабатывать данные на периферийных устройствах в режиме реального времени, а также проверять данные из разных источников с одновременным обучением моделей.

ИИ выходит из лабораторий и становится технологией, определяющей новые стандарты в скорости и эффективности решения рутинных, но достаточно сложных задач, считают в HPE. Помимо теоретического интереса к ИИ со стороны представителей промышленности есть ряд успешно реализуемых проектов, которые показали важность квалифицированной подготовки исходных данных.

Большинство респондентов (61%) уже занимаются развитием ИИ в своих компаниях, причем 11% уже внедрили эту технологию в основные функции или виды деятельности, 14% планируют сделать это в течение следующего года и 36% оценивают возможности внедрения.

В среднем респонденты рассчитывают, что в результате внедрения ИИ их выручка вырастет на 11,6% к 2030 году, а маржа – на 10,4%. Ожидается, что ИИ принесет выгоду практически на всех этапах производства, а также позволит дифференцировать продукты и услуги компаний. Подобные ожидания подогреваются высокими показателями успеха завершенных проектов с использованием ИИ: 95% респондентов, которые уже внедрили ИИ в своей компании, говорят, что они достигли, превысили или значительно превысили свои целевые показатели.

Участники опроса используют ИИ по всей цепочке создания стоимости, включая в научно-исследовательских работах (38% опрошенных), прогнозировании спроса (21%), планировании производства (18%), эксплуатации (32%), обслуживании (34%), продажах (20%) и предоставлении услуг (29%).

Среди ключевых целей внедрения ИИ были отмечены: «повышение эффективности эксплуатации, обслуживании и поставок» (согласно мнению 57% респондентов), «улучшение качества обслуживания клиентов» (45%), «повышение качества продукции и услуг за счет добавления новых возможностей» (41%), «быстрая и автоматическая адаптация к меняющимся условиям» (37%), «создание новых бизнес-моделей» (34%) и «повышение соответствия спросу и требованиям благодаря прогнозированию и планированию» (32%).

Результаты опроса демонстрируют, что гибридная архитектура для ИИ в ближайшие годы станет нормой: ожидается, что к 2030 году 55% респондентов будут использовать централизованные ресурсы в собственных либо в облачных ЦОД, при этом 52% респондентов также будут использовать периферийные устройства ИИ.

Говоря о проблемах, которые необходимо преодолеть для дальнейшего расширения применения ИИ, 47% респондентов отметили «недостаточное количество и качество данных для использования моделей ИИ», и 34% − «отсутствие управления данными и архитектуры корпоративных данных». Еще один вызов, стоящий на пути повсеместного внедрения ИИ − «нехватка аналитических навыков и знаний об ИИ» (42 %).

Российский рынок ИТ неплохо насыщен специализированным программным обеспечением собственной разработки. А так как модели ИИ для каждого производства тоже представляют из себя специализированный продукт, можно ожидать, что задача подготовки данных для систем ИИ будет решаться отечественными специалистами самостоятельно, без массовой адаптации готовых моделей иностранного происхождения. Hewlett Packard Enterprise планирует развивать сотрудничество с российскими разработчиками в качестве поставщика аппаратных платформ для систем ИИ.