OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению
OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению

Проекты в области внедрения средств искусственного интеллекта вызвали наибольший интерес у участников конференции


13:31 19.11.2018   |  Дмитрий Гапотченко |  Computerworld Россия

Рубрика Предприятие |   789 прочтений



Среди основных областей применения средств машинного обучения в нашей стране — составление прогнозов и работа с клиентами.

 

В ходе практической конференции «Технологии машинного обучения», проведенной издательством «Открытые системы» (см. «Искусственный интеллект пришел в бизнес», Computerworld Россия, 12 октября 2018), аналитическое агентство OSP Data провело анкетирование участников. Нас интересовала степень вовлеченности их компаний в проекты по внедрению средств искусственного интеллекта, их направленность, планы по развитию.

Распределение респондентов по отраслям

Как всегда были активны представители ИТ-компаний и финансовые структуры. Однако почти половина участников опроса представляли реальный сектор — промышленность, строительство, сельское хозяйство.

Распределение респондентов по должностям

Поскольку семинар был практическим, то начальства наиболее высокого уровня (владельцы, топ-менеджмент) среди респондентов было менее 10%. Основную массу составили руководители среднего уровня (функциональных подразделений и проектов, команд разработки) и собственно разработчики, преимущественно старшего звена (ведущие специалисты, архитекторы).

Область применения систем искусственного интеллекта

Почти у трети респондентов уже внедрены системы (31%), использующие искусственный интеллект. В остальных ведется изучение вопроса. Самое популярные направления (или будущего применения) — прогнозная аналитика, управление процессами в реальном времени и работа с клиентами (текущее обслуживание, изучение предпочтений).

Доклады на какие темы вызвали наибольший интерес

Наибольший интерес вызвали обработка больших данных и практические примеры успешного применения средств машинного обучения, особенно ценные для тех, кто только раздумывает над включением систем искусственного интеллекта в корпоративный ландшафт. Да и обладателям действующих решений полезно узнать о чужих пробах, ошибках и достижениях.

Что касается проблем с внедрением решений в области искусственного интеллекта, то самыми главными признаны организационно-кадровые (отсутствие инициатив со стороны топ-менеджмента, недостаток специалистов), их назвали 46%. На отсутствие подходящих решений указали 23%, еще 15% — на финансовые (недостаток средств, невозможность обосновать выгоду от внедрения).


Теги: Искусственный интеллект Машинное обучение OSP Data AI2018
На ту же тему: