От предвидения к власти. Как ИИ-прогнозирование трансформирует экономику и как использовать его силу в своих целях - стр. 15

Пример с электричеством показывает, что нет никакого несоответствия между оптимизмом в отношении будущего ИИ и разочарованием в уже достигнутых результатах. Бриньолфсон, Рок и Сайверсон обратили внимание на этот парадокс эпохи. Следовало ожидать, что оптимизм в отношении будущего будет сосуществовать с разочарованием в том, что мы имеем сегодня. Действительно, есть веские глубинные причины ожидать таких противоречий, когда экономика переживает реструктуризацию, связанную с трансформационными технологиями.

На первом этапе внедрения электричества лампочки заменили свечи, а электродвигатели – паровые машины. Это были точечные решения, не требующие переворота в экономике.

ИИ находится в такой же ситуации. Он применяется как новый инструмент для предиктивной аналитики. Лишь немногие компании получают выгоду от улучшения прогнозирования – например, Verafin. Это те самые 11 % организаций, которые уже достигли финансовых результатов с помощью ИИ. Они и прежде занимались прогнозированием, но теперь делают это точнее, быстрее и с меньшими затратами. Точечные решения для ИИ находятся буквально под рукой и уже вовсю применяются.

Истинный потенциал электричества был реализован, только когда удалось понять и использовать преимущества распределенной генерации. Точно так же потенциал ИИ раскроется, только когда получится в полной мере задействовать его возможности в области прогнозирования. Для нас это означает, что прогнозирование играет важную роль в принятии решений. Мы покажем, что во многих случаях изменения будут настолько значительными, что потребуют от компаний перестроить всю систему принятия решений и обеспечивающие ее процессы. Только в этом случае внедрение ИИ станет действительно реальным.

Мы находимся в межвременье: колоссальный потенциал ИИ уже очевиден, но его трансформирующее воздействие на экономику еще не началось. Verafin входит в те 11 % крупных корпораций, которые добились успеха при внедрении ИИ. Их прогнозы вписались в существующую систему, а бизнес-процессы и организация труда оказались к этому приспособлены, так что значительных нововведений не потребовалось. Остальные 89 % компаний еще не готовы. Перспективы понятны, но как их реализовать, пока неясно. Необходимо найти способ использовать машинные прогнозы для повышения эффективности работы, то есть для принятия более эффективных решений. Благодаря ИИ люди смогут делать больше, поскольку будут принимать лучшие решения. Речь идет не только о технических аспектах прогнозирования (сборе данных, построении моделей, генерации прогнозов), но и об организационных – создании условий, позволяющих людям принимать правильные решения в нужное время. А стратегическая задача состоит в том, чтобы определить,