ОБ AI ПО ГАМБУРГСКОМУ СЧЕТУ

   Уже не раз писал, что о перспективах технологий нельзя судить по статьям ученых, вендоров и журналистов. Слишком они противоречивы и ангажированы.
Лишь экспертный анализ бизнес-консультантов с высокой репутацией способен оценить положение и перспективы по гамбургскому счету – независимо от сиюминутных обстоятельств и корыстных интересов, максимально реалистично, практично и точно.
И сегодня такая возможность появилось с выходом отчета McKinsey Global Institute.

Желающие могут скачать отчет здесь (PDF 3MB, 80 стр.)

Я же попробую отжать в сухой остаток ключевые тезисы и визуализировать их.

1️⃣ Мы в самом начале AI-революции:
— инвестиции уже колоссальные и быстро растут;
— понимания, что и как с этим делать, пока, к сожалению, мало;
— реальной отдачи в бизнесе – еще меньше;
— главное поле битвы пока что не бизнес, а патенты и интеллектуальная собственность.

2️⃣ Однако, реальную отдачу от AI для бизнеса уже получают ранние внедренцы - «по жизни цифровые индустрии». Например:
— Netflix получает $1 млрд в год только за свой уникальный рекомендательный сервис, удерживающий клиентов от ухода к конкурентам;
— Amazon сократил интервал времени «Заказ-Отгрузка» с 70 мин. до 15 мин., сократив этим затраты на 20% и увеличив емкость складов на 50%.

3️⃣ США и Китай ушли в отрыв. Даже Европе (не говоря уж о России) практически нечего ловить.
— только Baidu и Google уже тратят по $20-$30 млрд внутренних инвестиций в год на AI;
— 90% идет на R&D и лишь 10% на M&A (т.е. рынок еще в пеленках);
— основные внешние инвестиции (от внешних инвесторов) вкладываются в Машинное обучение, хотя этот сегмент неотвратимо растворяется в других.

4️⃣ Перспективы траектории «спрос-предложение» сильно отличаются для разных индустрий
— финансы, хай-тек, телеком съедят больше половины AI пирога;
— обучение (увы!) застрянет, почти как строительство.

5️⃣ Ключевые вызовы на пути AI-революции и Цифровой трансформации – не массовая безработица и «бунт машин», а вот что:
— понять, как учить и переучивать людей;
— создать культуру кооперации с роботами (чтоб не гнобить и не подсиживать их);
— понять, как решать вопросы ответственности, доверия и правового обеспечения при сосуществовании и кооперации человека и AI - тут пока что ВООБЩЕ КОНЬ НЕ ВАЛЯЛСЯ И НИЧЕГО НЕ ПОНЯТНО
- - - - -
Как видите, AI по гамбургскому счету не сильно похож на то, что о нем пишут ученые, вендоры и журналисты. На то он и гамбургский счет 😳

#McKinsey #AI #МашинноеОбучение