Каково происхождение и история ИИ?

Искусственный интеллект относится к компьютерным системам, созданным для выполнения задач, которые традиционно требуют человеческого интеллекта, таких как обучение, рассуждения, распознавание шаблонов, решение проблем и принятие решений. ИИ лежит в основе многих из самых революционных цифровых технологий — от перевода в реальном времени и рекомендаций до автоматизации, голосовых ассистентов и прогнозной бизнес-аналитики.

Видение интеллектуальных машин имеет корни в философии и математике. Термин «искусственный интеллект и кво» возник в 1956 году на научной конференции, проходившей в Дартмутском колледже. Один из отцов-основателей ИИ, Марвин Минский, описал его как «науку делать машины, которые требуют интеллекта, если это делают люди». Современный ИИ быстро ускорился благодаря таким пионерам, как Алан Тьюринг, который представил «тест Тьюринга» для машинного интеллекта, и Джону Маккарти, который ввёл термин «искусственный интеллект» и заложил его исследование как научную область в 1950-х годах. С тех пор достижения в области вычислений, данных и проектирования алгоритмов превратили ИИ из теории в практику, преобразуя практически каждую отрасль и аспект повседневной жизни.

Типы и уровни ИИ

Искусственный интеллект приходит в нескольких формах, каждая из которых определяется его возможностями и способами, которые он поддерживает людей в решении реальных проблем. Современные самые мощные решения на базе ИИ для бизнеса, такие как приложения SAP, ориентированы на узко определенные задачи, включая прогнозирование спроса, распознавание изображений и автоматизацию повторяющихся процессов. Эти системы работают вместе с сотрудниками, повышая производительность, сокращая число ошибок и предоставляя информацию, необходимую для принятия обоснованных решений.​

ИИ по возможности

Более общие или автономные формы ИИ, которые теоретически могут соответствовать или превосходить широкий интеллект человека, остаются предметом научных исследований и ответственных дебатов. Понимание того, как искусственный интеллект дополняет сильные стороны человека, может помочь организациям ответственно внедрять эти технологии и достигать значимых результатов. В таблице ниже приведены основные типы и уровни ИИ, показывающие, где современные возможности обеспечивают проверенную бизнес-ценность.​

Ограничить ИИ

Наиболее распространенным типом, встречающимся в повседневной жизни и бизнесе, является узкий ИИ, также известный как слабый ИИ. Эти системы решают конкретные задачи, такие как распознавание речи, анализ изображений и составление рекомендаций. В бизнесе узкие чатботы, прогнозная аналитика и интеллектуальная автоматизация позволяют повысить эффективность и точность сложных процессов.​

Общий ИИ

Общий ИИ представляет собой теоретическое будущее, в котором машины могут легко адаптироваться, учиться и рассуждать в любой области, сопоставляя широту человеческого интеллекта. Пока продолжающееся исследование исследует, что может быть возможно, общий ИИ сегодня не существует. Напротив, достижения в области глубокого обучения и интеграции данных продолжают расширять возможности специализированных систем ИИ.​

Типы функций ИИ

ИИ также можно классифицировать по способу обработки информации: от простых реактивных систем на основе правил до адаптивных агентов с функциями памяти, прогнозирования и совместной работы. Каждый тип приносит различные сильные стороны и сценарии использования в отрасли, от автономных роботов в производстве до расширенного обнаружения мошенничества в финансах.

В следующей таблице поясняется, как эти типы и уровни ИИ применяются сегодня в практических бизнес-приложениях.

*В первую очередь теоретически сегодня.

Как работает искусственный интеллект?

ИИ использует большие наборы данных для выявления закономерностей, изучения опыта и принятия обоснованных решений. В бизнес-контексте данные собираются и используются для обучения модели ИИ; затем обученная модель развертывается для вывода ИИ, то есть применяется к новым, невидимым данным для быстрого, точного и адаптируемого создания прогнозов или решений в реальных условиях.

Машинное обучение

Модели машинного обучения обучаются на основе исторических данных и со временем совершенствуются, выявляя тренды и делая прогнозы.

Глубокое обучение

Глубокое обучение использует сложные нейронные сети для распознавания закономерностей в изображениях, речи или других данных, позволяя приложениям, таким как распознавание изображений и голосовые ассистенты.

Нейронные сети

Нейронные сети — это особый тип архитектуры машинного обучения, который отлично справляется с обработкой обширных и сложных наборов данных. Они предлагают комплексные решения для прогнозирования, анализа клиентов, анализа рисков и персонализации.

Обработка данных на естественном языке (NLP)

NLP позволяет компьютерам понимать человеческий язык и реагировать на него, облегчая развитие интеллектуальных чат-ботов и систем перевода.

Генеративный ИИ

Генеративный ИИ создает новый контент, такой как текст, изображения или код, на основе подсказок, обеспечивая креативность и продуктивность следующего поколения.

Вывод ИИ

Вывод ИИ — это процесс применения обученной модели ИИ к свежим реальным данным для создания прогнозов или классификаций в бизнес-потоках операций. Например, после обучения нейронной сети по историческим данным продаж или транзакций она может получить вероятные результаты для новых потенциальных возможностей продаж или обнаружить аномалии по мере их возникновения, повышая операционную эффективность и повышая качество принимаемых решений.

Приложения ИИ

Искусственный интеллект обеспечивает широкий спектр приложений, позволяя компаниям работать быстрее, умнее и устойчивее благодаря автоматизации, прогнозированию и улучшенному взаимодействию с клиентами.​

Повседневные примеры

Эти моменты демонстрируют, как ИИ уже появляется в повседневных инструментах и сервисах, используемых людьми дома и на работе, часто без их понимания того, что это поддерживается ИИ.

• Цифровые ассистенты
  Инструменты на основе голоса, такие как Siri, Alexa и Google Assistant, помогают с напоминаниями, расписанием и управлением устройствами без помощи рук, оптимизируя как работу, так и домашние процедуры.​
• Персонализированные рекомендации
  Потоковые платформы (Netflix, Spotify) и онлайн-ритейлеры используют ИИ для анализа прошлого поведения, предлагая продукты и предложения контента, адаптированные к каждому пользователю.​
• Распознавание изображений и OCR
  Системы ИИ распознают объекты, переводят уличные знаки, осуществляют распознавание лица в целях безопасности и извлекают текст/данные из фотографий или отсканированных документов.​
• Автономные системы
  Функции самопарковки и поддержки водителя в автомобилях, складских роботах и дронах доставки используют искусственный интеллект, чтобы интерпретировать свое окружение и реагировать в реальном времени.​
• Чат-боты и виртуальные агенты
  Многие веб-сайты и приложения используют чат-боты на базе ИИ для ответа на вопросы, решения проблем с поддержкой и круглосуточной обработки рутинных потребностей клиентов.​
• Интеллектуальная домашняя автоматизация
  Термостаты, освещение и системы безопасности настраиваются автоматически, обучаясь от ежедневного поведения, способствуя удобству, комфорту и экономии энергии.​

Основные бизнес-функции

Следующие пункты описывают, как ИИ поддерживает основные бизнес-процессы, помогает командам работать быстрее, сокращает число ошибок и принимает более обоснованные решения.

• Финансы. Автоматизируйте сопоставление счетов, мониторинг транзакций, выявление мошенничества, оценку рисков и финансовое прогнозирование. Модели машинного обучения оптимизируют циклы закрытия и поддерживают соответствие требованиям аудита.​
• Цепочка поставок и логистика. Прогнозирование спроса, управление запасами в реальном времени, оптимизация маршрутов доставки, контроль качества и диагностическое обслуживание для предотвращения дефицита, избытка и дорогостоящих простоев.​
• Закупки. Повышайте эффективность поставщиков и нормативное соответствие, автоматизируйте выбор поставщиков и оптимизируйте анализ расходов с помощью интеллектуальных рекомендаций и обнаружения аномалий на базе ИИ.​
• Продажи и маркетинг. Персонализация пути клиентов, определение целевых кампаний и оптимизация моделей ценообразования за счет анализа больших объемов данных о клиентах и рынках.​
• Управление персоналом. Ускорьте привлечение талантов с помощью отбора кандидатов на основе ИИ, прогнозируйте текучесть кадров, поддерживайте вовлеченность сотрудников и персонализированное обучение.​
• Клиентский опыт. Внедряйте диалоговый искусственный интеллект, чат-боты и механизмы рекомендаций, чтобы обеспечить быструю и персонализированную помощь и повысить удовлетворенность.​

Отраслевые примеры

Эти примеры иллюстрируют, как различные отрасли применяют ИИ для решения проблем, связанных с доменами, от надежности оборудования до ухода за пациентами.

• Производство
  Прогнозируйте неисправности оборудования до их возникновения, оптимизируйте производственные линии, обеспечивайте планирование спроса и предложения в реальном времени и повышайте отслеживаемость благодаря компьютерному зрению и искусственному интеллекту с поддержкой Интернета вещей.​
• Розничная торговля
  Обеспечение максимально персонализированных предложений продуктов, автоматизация пополнения запасов и анализ обратной связи от клиентов для постоянной оптимизации.​
• Здравоохранение
  Диагностика поддержки, планирование ресурсов и персонализированные рекомендации по лечению с помощью анализа данных пациентов на базе ИИ.​
• Энергетика и ЖКХ
  Прогнозирование спроса, сокращение простоев, оптимизация распределения энергии и анализ инфраструктурных условий для принятия решений.​

Ежедневные корпоративные приложения

Приведенные ниже моменты посвящены общим сквозным сценариям использования ИИ, которые можно развернуть практически в любой организации для оптимизации работы с знаниями и операций.

• Обработка документов
  ИИ может извлекать и классифицировать данные из счетов-фактур, контрактов и отчетов, сокращая объем ручного ввода, повышая точность и ускоряя проверки соответствия.
• Интеллектуальный поиск и интеллектуальное извлечение данных
  Мгновенное обнаружение нужной информации и файлов в обширных цифровых архивах, позволяющее быстрее принимать более взвешенные решения по всем бизнес-функциям.
• Автоматизированное управление инцидентами и ИТ-операциями
  ИИ постоянно отслеживает системы, выявляет аномалии и автоматически обрабатывает инциденты для поддержания стабильности и безопасности критически важных бизнес-приложений в круглосуточном режиме.
• Запросы на естественном языке
  Пользователи могут просто задавать бизнес-вопросы на простом языке (например, "Показать наиболее эффективные продукты за последний месяц") и получать мгновенный анализ или визуализации, упрощая доступ к аналитике.
• Обнаружение аномалий
  ИИ определяет необычные закономерности в транзакциях, системных журналах или поведении пользователей, поддерживая предотвращение мошенничества, управление рисками и ранние предупреждения для операционных групп.
• Автоматизация потока операций
  От переадресации запросов клиентов к ведению календарного планирования расширенная ИИ автоматизация обеспечивает бесперебойное выполнение правильных процессов с минимальным контролем вручную.

Эти приложения обеспечивают более интеллектуальные, быстрые и надежные результаты, позволяя людям сосредоточиться на более ценной, творческой и стратегической работе.

Преимущества ИИ

Искусственный интеллект обеспечивает значительную ценность для всех отраслей, преобразуя производительность, процесс принятия решений, качество клиентского опыта и операционные результаты:​

• Автоматизация и производительность
  ИИ автоматизирует рутинные задачи, такие как ввод данных, обработка счетов-фактур и создание отчетов, позволяя сотрудникам сосредоточиться на более эффективной стратегической работе и повысить эффективность бизнеса.
• Улучшенное принятие решений
  Улучшенная аналитика и прогнозные модели ИИ позволяют быстрее и точнее принимать решения по прогнозированию спроса, финансовому планированию и управлению рисками, позволяя организациям прогнозировать рыночные изменения и оперативно реагировать на них.
• Улучшение клиентского опыта
  Интеллектуальные чатботы, механизмы рекомендаций и персонализированные интерфейсы повышают вовлеченность, ускоряют реагирование на обслуживание и помогают брендам выстраивать более прочные отношения с клиентами.
• Экономия и эффективность
  Благодаря оптимизации таких операций, как управление логистической цепочкой, управление персоналом и закупки, искусственный интеллект помогает сократить операционные затраты, минимизировать отходы и повысить эффективность распределения ресурсов.
• Инновации и гибкость
  ИИ позволяют организациям быстро экспериментировать, поддерживать запуск новых продуктов и быстро адаптировать процессы в ответ на меняющиеся рыночные потребности и потребности клиентов.
• Сотрудничество и обмен знаниямиИнструменты с расширенным ИИ упрощают сотрудничество между группами, обеспечивая доступность критически важной информации и аналитики для всех ключевых стейкхолдеров.

Этика и проблемы ИИ

Поскольку искусственный интеллект становится все более интегрированным в компании и повседневную жизнь, он приносит как возможности, так и обязанности. Соблюдение этических принципов ИИ необходимо для того, чтобы технологии оставались надежными, справедливыми и безопасными. Ответственный дизайн ИИ отвечает на ключевые вопросы, такие как «Является ли ИИ безопасным?» и «Каковы основные этические аспекты бизнеса и общества по мере развития ИИ?»

Принятие ИИ представляет собой несколько сложных этических соображений и практических проблем для бизнеса и общества:​

• Предвзятость и справедливость
  Модели ИИ могут увековечивать и усиливать существующие предубеждения в данных обучения, потенциально приводя к несправедливым результатам при найме, кредитовании или распределении ресурсов. Устранение предвзятости требует непрерывного тестирования, различных источников данных и прозрачных методов разработки.
• Прозрачность и объяснимость
  Многие алгоритмы ИИ, особенно модели глубокого обучения, работают в виде черных ящиков, что затрудняет понимание пользователями способов принятия решений. Построение систем с четкими пояснениями помогает обеспечить доверие и соблюдение нормативных требований.
• Конфиденциальность и безопасность данных
  Системы ИИ часто полагаются на огромные объемы данных, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности, согласия и информационной безопасности. Компании должны создавать надежные структуры управления данными и соблюдать региональные нормативные требования к данным.
• Безопасность и дипфейки
  Мощный генеративный ИИ может создавать гиперреалистичные, но поддельные изображения, аудио или видео (дипфейки), подпитывая дезинформацию и риски для конфиденциальности, демократии и репутации бренда.
• Регулирование и соблюдение
  Законы и стандарты, регулирующие ИИ, продолжают развиваться в глобальном масштабе. Преодоление нормативных требований помогает защитить бизнес от юридического воздействия и усиливает этическое использование.

Организации должны формировать культуру ответственного ИИ, внедрять справедливые, прозрачные и подотчетные практики, проактивно отслеживать риски и постоянно адаптироваться к прогрессу технологий и меняющимся общественным ожиданиям.

Подробнее о решениях SAP на базе ИИ

Узнайте, как корпоративный искусственный интеллект SAP ускоряет трансформацию в самых важных областях. Воспользуйтесь этими функциональными решениями, которые помогут вам масштабировать аналитику, повысить эффективность и уверенно вести себя:

SAP Business AI

Принимайте более взвешенные решения и ускоряйте автоматизацию процессов с помощью встроенных функций машинного обучения, прогнозной аналитики и аналитики в реальном времени по всем направлениям бизнеса. SAP Business AI позволяет вашим командам оптимизировать операции, персонализировать клиентский опыт и опережать конкурентов на динамичных рынках.

Узнайте, что можно сделать с помощью SAP Business AI.​

Агенты Joule и Joule

Знакомьтесь с агентами SAP на базе искусственного интеллекта и совместной работы, разработанными как цифровые партнеры по команде, которые автоматизируют сложные задачи и объединяют решения по финансам, цепочке поставок, управлению персоналом и т. д. Joule Agents используют глубокий опыт SAP в области процессов и бизнес-данные для достижения надежных результатов, повышения производительности, быстрого внедрения инноваций и оказания поддержки командам, которые уделяют особое внимание высокоэффективной работе.

Узнайте, как Joule может изменить ваш подход к работе.​

Сценарии использования ИИ для направлений бизнеса

Ознакомьтесь с более чем 200 реальными встроенными сценариями использования ИИ — от более эффективного сопоставления счетов в закупках и диагностического обслуживания в цепочке поставок до автоматизированного управления талантами и инструментов привлечения клиентов. Каждый сценарий использования обеспечивает измеримую ценность для бизнеса и помогает вашей организации гибко адаптироваться.

Ознакомьтесь с индивидуальными решениями на базе ИИ по направлениям бизнеса.

Часто задаваемые вопросы