Огромный потенциал технологии машинного обучения в обеспечении автоматизации производства и в совершенствовании процесса принятия решений, что в совокупности позволит преодолеть трудности в цифровой трансформации бизнеса, в полной мере захватил воображение IT-директоров компаний, сообщает The Enterprisers Project. Вместе с тем, необходимость диджитализации бизнеса требует ответа на такие вопросы: каким образом ваши коллеги используют технологии машинного обучения, каковы их планы на будущее и с какими проблемами они сталкиваются? Ответы на эти вопросы дает недавнее исследование ServiceNow and Oxford Economics, основанное на опросе 500 IT-директоров, представляющих 25 отраслей экономики 11 стран.

По мнению Chris Bedi, IT-директора компании ServiceNow, технологии машинного обучения (ТМО) в бизнесе могут быть использованы для определения рейтинга, выявления рэнкинга и осуществления прогноза. В настоящее же время применение ТМО в повседневной работе бизнеса, например, при определении приоритетов лидов продаж, уже приносит результаты.

Vijay Raghavan, исполнительный директор компании LexisNexis Risk Solutions, отмечает, что машинное обучение – это не приложение и не технические приемы, а пакет инструментов, которые могут быть использованы совершенно различными способами в компаниях в зависимости от их бизнес-целей. Vijay Raghavan считает, что осознание необходимости применения ТМО в бизнесе приходит как с пониманием проблем, которые необходимо решать, так и с оценкой потенциала машинного обучения в решении выявленных проблем. Vijay Raghavan приводит в качестве примера такие проблемы бизнеса как рост доходов, сокращение расходов, выход на рынок, снижение рисков и т.д., то есть всеми вопросами, которые задаются приоритетами вашей компании.

Исследование ServiceNow and Oxford Economics выявило, что IT-директора наращивают инвестиции в технологии машинного обучения, но рост производительности и доходов сдерживается наличием ряда барьеров. В исследовании подчеркивается, что до тех пор, пока IT-директора не обратят внимание на поддержку талантливых кадров и изменение бизнес-процессов и бизнес-культуры, а не только на обновление технологий, весь потенциал машинного обучения не может быть реализован.

Что показали результаты исследования ServiceNow and Oxford Economics?

Какую роль играют технологии машинного обучения в процессе цифровой трансформации?

  • 72% опрошенных IT-директоров руководят процессами цифровизации бизнеса, а 53% ставят во главу угла данного процесса диджитализации именно технологии машинного обучения.
  • Почти 90% респондентов считают, что повышение степени автоматизации позволит ускорить процесс принятия решений и их точность.
  • В течение следующих трех лет число респондентов, которые инвестируют в ТМО, почти удвоится и достигнет 64%.

Как изменится IT-персонал в эпоху машинного обучения?

  • 27% IT-директоров примут в штат новых сотрудников, имеющих опыт работы в сфере машинного обучения.
  • Но только 40% числа опрошенных подготовили описание должностных инструкций и обязанностей с акцентом на работу с умными машинами.
  • 41% респондентов отметили недостаток квалификации персонала для работы с умными машинами, а 47% указали на ограничения бюджета для повышения квалификации IT-персонала.

Каковы барьеры на пути внедрения технологий машинного обучения?

  • 51% опрошенных IT-директоров считают, что основной проблемой для внедрения ТМО является качество данных, а 48% респондентов в качестве основного препятствия видят устаревшие бизнес-процессы.
  • На вопрос, каким образом обнаруживаются ошибки, сделанные машинами, только 45% числа опрошенных ответили о разработанных ими методах мониторинга таковых ошибок.

Что делают иначе IT-директора лидирующих компаний?

Избранная группа IT-директоров, названная в исследовании «первопроходцами», оказалась на шаг впереди от своих коллег в практическом применении технологий машинного обучения, изменении бизнес-процессов и IT-персонала.

  • Более 70% IT-директоров группы первопроходцев уже разработали дорожную карту для планируемых изменений бизнес-процессов. В остальной группе на долю тех, кто также разработал аналогичную дорожную карту, приходится только 33%.
  • Свыше 75% избранной группы разработали должностные инструкции с учетом работы с машинами против 35% в остальной группе IT-директоров.

Следует отметить, что первопроходцы сделали акцент на росте доходов, а не только на сокращении расходов. Около 90% членов группы первопроходцев ожидают, что автоматизация процессов принятия решений поддержит устойчивый рост доходов против 67% респондентов из остальной группы IT-директоров.

Мнения IT-директоров компаний о машинном обучении
Оценка