Искусственный интеллект (ИИ), являющийся одним из самых значительных достижений в области технологий за последние годы, будет все больше и больше нарушать принципы работы отраслей в настоящее время и в будущем. Хотя мы все еще находимся в зачаточном состоянии технологии искусственного интеллекта, миллиарды долларов в настоящее время тратятся на исследования и разработки, помогая ускорить его рост. Международная корпорация (IDC) прогнозирует, что благодаря этим целенаправленным усилиям расходы на ИИ увеличатся более чем на 50% в годовом исчислении и достигнут 57 миллиардов долларов инвестиций к этому году.

С появлением новых приложений и возможностей, которые, кажется, появляются почти ежедневно, будущее влияние искусственного интеллекта обещает быть не чем иным, как преобразующим мир бизнеса. Некоторые из крупнейших отраслей, которые, вероятно, будут затронуты ИИ в будущем, включают:

Транспортный сектор

Транспорт – одна из основных отраслей, на которую в настоящее время влияет ИИ. Мы уже наблюдаем появление беспилотных автомобилей благодаря таким компаниям, как Tesla и Google, и, хотя транспортным средствам по-прежнему нужен водитель за рулем из соображений безопасности, поскольку оборудование становится все более сложным, полностью автономные автомобили, скорее всего, будут приняты. Ожидается, что к этому году 10 миллионов беспилотных автомобилей будут ездить по всему миру, и более 250 миллионов умных автомобилей, подключенных к высокотехнологичным сетям, будут делить с ними дорогу.

Автоматизированные автопарки

Согласно отчету Стэнфордского университета об искусственном интеллекте, усовершенствования более безопасного оборудования будут стимулировать инновации в течение следующего десятилетия. К 2030 году использование ИИ в типичном городе США не будет ограничиваться автомобилями, но, скорее всего, будет применяться также к грузовикам, поездам, автобусам и самолетам. Эти разработки заставят транспортные компании пересмотреть будущее своих автопарков и задуматься о том, когда люди должны сидеть за рулем, а не использовать ИИ для обеспечения безопасности и экономии средств.

Эти сбои уже принимаются новаторами. Шведский стартап Einride недавно создал прототип беспилотного грузовика, которым можно полностью управлять дистанционным оператором или управлять им автономно без вмешательства человека. А в 2016 году беспилотный грузовик Uber произвел первую поставку 50 тысяч бутылок пива, преодолев 120 миль самостоятельно.

Эти различные типы транспортных средств могут предоставить огромные объемы данных, которые мы могли бы использовать для повышения эффективности в будущем. От отслеживания трафика и оптимизации маршрутов доставки до обработки платежей и многого другого – из этих данных мы можем получить ряд важных сведений.

Автономные легковые и грузовые автомобили, самоорганизующиеся автопарки, интеллектуальные контейнеры и такси без водителя – вот лишь некоторые примеры того, чего ожидать от транспортной отрасли.

Транспортные услуги

Это нововведение повлияет на то, как мы будем взаимодействовать с транспортом разными способами. В будущем общественный интерес, скорее всего, сместится с владения автомобилем на использование автосервисов по запросу, что устранит необходимость владения автомобилем. Будущие технологии искусственного интеллекта могут позволить пользователям быстро планировать свои поездки с использованием различных транспортных средств и управлять всем процессом через свой смартфон. Такая гибкость организации поездок, наряду с более низкой стоимостью (благодаря более эффективному управлению автопарком), сделает подход «транспортировка как услуга» популярным выбором для передвижения.

С помощью сервисов совместного использования пассажиров клиенты смогут совместно использовать автономный автомобиль по оптимизированному маршруту. Это может обеспечить гораздо более дешевый, безопасный и потенциально даже более «социально оптимизированный» опыт, когда пользователи в автомобиле будут разделять схожие интересы – изменив способ передвижения людей на работу.

Медицина и здравоохранение

Искусственный интеллект, возможно, является самым большим импульсом для индустрии здравоохранения. Это освободит время врачей, взяв на себя выполнение черных задач, поможет в открытии новых лекарств и методов лечения, а также поможет предоставить индивидуальное медицинское обслуживание каждому пациенту в системе.

Внедрение ИИ может улучшить лечение и качество жизни миллионов людей в ближайшие годы. Отчет McKinsey, опубликованный в 2018 году, показал, что искусственный интеллект и робототехника открывают огромные возможности для отрасли здравоохранения.

Автоматизация задач медиков

ИИ становится все более способным автоматизировать множество рутинных и повторяющихся задач, с которыми сталкиваются врачи. Это может, например, сократить время, необходимое для анализа бактериального мазка, и порекомендовать подходящий антибиотик. Это дает врачу больше возможностей для выполнения обязанностей более высокого уровня, таких как обучение пациентов и клиническая оценка.
Все больше поставщиков медицинских услуг также используют возможности ИИ для автоматизации принятия решений и частей своих цепочек поставок, чтобы сделать финансовую и административную работу более эффективной. Тем не менее многие будущие приложения искусственного интеллекта все еще должны будут работать в тесном сотрудничестве с врачами и техническими специалистами. Когда дело доходит до здравоохранения, машины могут многое сделать, чтобы помочь врачу.

Улучшенные диагностические процедуры

Медицинские эксперты прогнозируют, что в будущем технология искусственного интеллекта может заменить потребность в образцах биологических тканей и инвазивных процедурах, используемых для их получения. Вместо этого он мог бы предоставить врачам такую же подробную информацию, собранную из реальных образцов тканей, предлагая им возможность охарактеризовать свойства опухолей, используя только диагностику на основе изображений. Это дало бы им лучшее представление о диагнозе без рисков, присущих биопсии тканей.

Маркетинг и обслуживание клиентов

Цифровой маркетинг уже использует ряд инструментов на базе искусственного интеллекта для информирования таких вещей, как прогнозы поведения потребителей, размещение рекламы и создание улучшенного контента. В течение следующих десяти лет, вероятно, эти инструменты будут все больше и больше полагаться на технологии искусственного интеллекта, поскольку они продолжают стремиться к персонализации. Следующее поколение маркетинговых инструментов будет использовать ИИ и машинное обучение, чтобы сделать коммуникацию более актуальной, чем когда-либо прежде, за счет индивидуального маркетингового процесса.

Индивидуальный маркетинговый процесс

Как никогда ранее, ИИ позволит маркетологам обращаться к потребителям с учетом их интересов и демографии. Искусственный интеллект в будущем упростит разделение клиентов на отдельные группы, что позволит добавить сегментацию к узконаправленным нишам. Таким образом, маркетологи смогут создавать более естественный маркетинговый контент, который будет отличаться для каждого целевого сегмента потребителей, вместо того чтобы создавать одну рекламную кампанию, которая, как они надеются, будет обращена к любому, кого она достигнет.

В будущем ИИ также сможет лучше отслеживать, какой тип контента наиболее интересен потребителям, что позволит настраивать сайт для каждого человека. Это увеличит конверсию, предложив клиентам индивидуальный подход к ним, от которого они получат максимальную выгоду.

Сегментация клиентской базы

Технология искусственного интеллекта также может помочь маркетологам разделить своих клиентов на отдельные личности в зависимости от их места в воронке продаж и точно понять, что их мотивирует.
Представьте себе использование возможностей искусственного интеллекта для составления карты пути, который прошел каждый клиент, чтобы достичь своего текущего сегмента. Анализируя клиентов на основе их перемещения между сегментами во времени, мы можем достичь динамической сегментации и очень точно предсказать будущее поведение. Такой подход может вывести сегментацию клиентов на новый уровень. Используя сегментацию, бренды могут лично общаться с каждым клиентом, оптимизируя их клиентский опыт и повышая лояльность.

Улучшение взаимодействия с клиентами

Чат-боты с искусственным интеллектом – отличный способ обеспечить персонализированное обслуживание клиентов. Эти виртуальные помощники становятся все более изощренными и могут помочь наладить более крепкие отношения с клиентами дешевым, эффективным и последовательным образом.
Чат-боты также все чаще используются не только для легкого обслуживания клиентов, но и для привлечения клиентов в процессе продаж.

Чат-боты могут использовать ИИ для отслеживания и прогнозирования поведения пользователей, и с этой информацией они могут реализовать персонализированные взаимодействия, чтобы сделать путешествие каждого клиента уникальным. Они также могут быстро и эффективно решать проблемы по мере их возникновения и работать круглосуточно, без выходных, чтобы улучшить обслуживание клиентов, когда это необходимо.

Финансовый сектор и страхование

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения обладают огромным потенциалом в финансовой индустрии. Эти алгоритмы самообучаются и могут быть чрезвычайно ценными как для клиента, так и для финансовой организации, если вводятся правильные данные.

Финансовые консультационные услуги

Согласно недавнему отчету PwC, в будущем мы можем ожидать появления большего количества роботов-консультантов. По мере того как на финансовые учреждения возрастает давление с целью снижения ставок комиссионных на индивидуальные инвестиции, машины могут делать то, чего не делают люди, – работать за один первоначальный взнос.

Еще одна область – это бионическое консультирование, которое объединяет машинные вычисления и человеческую интуицию, чтобы предоставить варианты, которые намного более эффективны, чем те, которые предоставляются в одиночку. По мнению некоторых экспертов в области ИИ, этот баланс и способность рассматривать ИИ как важный компонент при принятии решений – это будущее принятия финансовых решений.

Прогнозирование прибыли

Машины отлично подходят для прогнозирования будущего поведения, потому что они могут обрабатывать огромное количество данных за короткий промежуток времени, что делает их чрезвычайно ценными для торговли и инвестиций. Они также могут наблюдать закономерности в прошлых потоках данных и прогнозировать, как эти закономерности могут повториться в будущем. Хотя аномалии, такие как финансовый кризис 2008 года, действительно существуют в данных, машину можно научить изучать данные, чтобы находить «триггеры» этих отклонений, а также планировать их.