За последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью многих технологий. Сегодня практически каждый разработчик включает ИИ и алгоритмы машинного обучения (МО) в свои услуги по разработке приложений.
ИИ находит применение в промышленных роботах для выполнения сложных задач, финансовых приложениях, электроавтомобилях, хирургическом оборудовании, а также в стриминговых сервисах, киноплощадках и т.д.
По данным Statista, к концу 2024 года объём рынка ИИ достигнет $184 миллиардов с ежегодным темпом роста в 28,46%.
И казалось бы, каждая компания, стремящаяся укрепить свои позиции, просто обязана внедрить искусственный интеллект в свои процессы. Однако, согласно данным Forbes, большинство людей не полностью доверяют ИИ: 67% не хотят, чтобы ИИ принимал решения о жизни и смерти, 64% не одобряют ИИ в качестве присяжных на судебном заседании, и 57% не готовы доверить роботу управление самолетом.
Люди также считают, что в ряде сфер человек справится с задачами намного лучше, чем искусственный интеллект. К таким направлениям относятся расследование коррупции, голосование, медицинская помощь, написание законов и т.д.
Это мнение во многом подтверждается тем, что многие компании используют ИИ скорее как маркетинговый ход, хотя на практике их инструменты не работают так, как ожидается.
Так стоит ли вкладывать значительную часть бюджета в дорогостоящие ИИ-приложения? Как рассчитать, окупятся ли они? И окупятся ли вообще? Давайте разбираться.
Что стоит за ИИ? Действительно ли ИИ работает?
В основе работы ИИ лежат несколько ключевых технологий, главной из которых является машинное обучение. Оно позволяет системам обучаться на основе данных, вместо того чтобы получать инструкции для каждой конкретной ситуации.
Такие системы распознают закономерности в огромных массивах данных и делают прогнозы или выводы на их основе. Например, машинное обучение может рекомендовать товары, исходя из истории покупок, или выявлять мошенничество в международных транзакциях.
Далее идут нейронные сети — технология, смоделированная по аналогии с работой человеческого мозга. Они состоят из «узлов», которые передают информацию, что помогает системе, например, распознавать изображения или понимать речь.
Ещё один важный компонент ИИ — компьютерное зрение, которое позволяет машинам буквально «видеть» изображения и видео.
И, конечно, всё это было бы невозможно без больших данных, которые обеспечивают ИИ необходимой информацией для обучения и совершенствования. Чем больше данных у системы, тем лучше она выполняет задачи.
Что такое приложения на базе искусственного интеллекта? Чем они отличаются от обычных приложений?
ИИ-приложение (AI приложение) — это тип программного обеспечения, который использует искусственный интеллект для выполнения задач, обычно требующих человеческих умственных способностей.
Например, оно может распознавать эмоции на фотографиях, понимать устную речь или предлагать товары, которые могут понравиться человеку, исходя из его прошлого опыта покупок.
Главное отличие ИИ-приложений от обычных заключается в их способности запоминать сложные понятия и адаптироваться к определенным условиям.
Обычные мобильные и настольные приложения следуют фиксированным инструкциям и никогда не меняются. ИИ-приложения могут запоминать новые данные и принимать собственные решения, демонстрируя практическую смекалку.
В чём проблема ИИ-приложений?
Одной из основных проблем ИИ остаются ошибки, которые он все еще допускает. В ноябре 2021 года компания Zillow решила закрыть свою программу Zillow Offers и уволить 25% своего персонала, что составляло около 2000 работников, потому что их алгоритм машинного обучения для прогнозирования цен на жилье делал ошибки.
Не углубляясь в детали, программа, направленная на покупку, ремонт и быструю перепродажу жилья, переоценила свои возможности, что привело к убыткам в размере $304 млн.
Zillow в итоге закрыла программу, а её генеральный директор Рич Бартон заявил, что исправление алгоритма было слишком рискованным.
Ещё одна проблема ИИ — это цена. Сколько стоит разработка ИИ-приложения? Открыто говоря, много. Разработка индивидуального программного обеспечения всегда обходится дорого как на этапе внедрения, так и в процессе поддержания, особенно если требуется много данных или сложная технология.
Наконец, интеграция ИИ в существующие системы может быть настоящей проблемой. Запустить интеллектуальное приложение в работу с уже имеющейся инфраструктурой может быть непросто и потребовать дополнительных знаний или доработок.
Что компании могут получить, разработав ИИ-приложение?
Создание ИИ-приложения может помочь компаниям в нескольких аспектах. Во-первых, это экономия времени за счет автоматизации однотипных задач, которые обычно занимают много времени.
Например, ИИ-чат-бот может круглосуточно отвечать на вопросы клиентов, что снижает необходимость в большом количестве сотрудников службы поддержки.
Кроме того, ИИ-приложения способны формировать бизнес-прогнозы и выявлять тренды, помогая компаниям лучше понимать потребности клиентов и корректировать свои стратегии.
Наконец, внедрение ИИ-приложений может обеспечить конкурентное преимущество, предлагая инновационные услуги, такие как прогнозирование возможных поломок оборудования или улучшение маркетинговых сообщений для конечных потребителей.
3 причины, почему инвестиции в ИИ-приложение полностью оправданы
Если вы задумываетесь о внедрении ИИ, это может оказаться весьма оправданным при определенных обстоятельствах.
Например, если ваши сотрудники имеют дело со множеством однотипных задач, которые забирают большую часть их времени, или же если у вас накоплено много данных, но вы не знаете, как их эффективно использовать, или у вас нет времени на их обработку.
ИИ-приложение сможет автоматизировать выполнение задач, проанализировать информацию и предоставить ценные инсайты для более взвешенных решений. Наконец, если вы стремитесь предложить своим клиентам более персонализированный подход, ИИ может помочь сформировать уникальные рекомендации и целевую рекламу.
Как создать ИИ-приложение и снизить инвестиции в искусственный интеллект
Менеджеры ИИ-проектов часто неверно оценивают полную стоимость систем ИИ. При расчёте общей стоимости проекта необходимо учитывать множество факторов. Один из них — выбор между созданием собственных моделей или использованием готовых решений.
Если вам нужна быстрая и недорогая модель, стоит обратить внимание на уже готовые варианты. Они могут быть более доступными по цене, но иногда уступают в точности. Если же вам нужны более точные и сложные алгоритмы, лучше обратиться к компании по разработке ИИ, такой как СКЭНД.
Не забывайте, что для успешного завершения проекта потребуются как время, так и финансовые ресурсы. Если вы планируете проектирование и создание запросов для модели, это также увеличит затраты и сроки.
А если вы собираетесь разрабатывать RAG-приложение или любое другое решение на его основе, потребуется еще больше времени на реализацию. Хотя начальные инвестиции могут быть значительными, они помогут избежать проблем в процессе разработки и снизить затраты в долгосрочной перспективе.
Чтобы уменьшить нагрузку на бюджет, рекомендуется начать с небольшого проекта (создав минимально жизнеспособный продукт, MVP) и расширять его по мере получения положительных результатов.
Конечно, для каждой компании «малый проект» будет иметь своё значение, но в любом случае такой подход позволит лучше контролировать расходы на проект.