Консалтинговая компания Axenix при экспертной поддержке Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта (ИИ) МГУ имени М.В. Ломоносова представила исследование «ИИ-агенты в действии: экономика, риски и эволюция организационных моделей» (имеется в распоряжении Forbes) на конференции AI Journey 20 ноября. Исследователи впервые посчитали изменения организационной модели бизнеса при внедрении ИИ-агентов. По их расчетам, затраты на внедрение ИИ-помощников в бизнес в течение трех лет составят в зависимости от его масштаба от 5 млн рублей до 950 млн и выше, а суммарная экономия от таких изменений в зависимости от отрасли — 15–40%.
Это первое в России исследование такого масштаба, в котором рассматриваются свойства и функции ИИ-агентов (автономные системы, использующие ИИ для самостоятельного выполнения задач и принятия решений), перспективы и сложности их применения, а также методология оценки экономических эффектов и целесообразности внедрения, сообщили Forbes в компании Axenix.
Совокупная структура капитальных и операционных затрат при внедрении ИИ-агентов зависит от размера компании, отмечают исследователи. Так, для корпораций за три года затраты на ИИ-помощников могут составить более 950 млн рублей, для крупного бизнеса — 200–300 млн рублей, для среднего бизнеса — около 30–60 млн рублей, для небольших компаний — около 5–15 млн рублей.
По расчетам экспертов, суммарная экономия компании при внедрении ИИ-агентов в зависимости от отрасли может составить от 15 до 40%. Экономические эффекты от внедрения ИИ-агентов высоки, особенно на большом масштабе, отмечается в исследовании. Например, в финансовом секторе, где прогнозируется наибольшая эффективность ИИ-агентов, рост прибыли может быть достигнут за счет ускорения процессов на 25–45%, снижения количества ошибок на 15–30%, экономии на ФОТ (фонд оплаты труда) в 10–35%. В госсекторе особенно сильное положительное влияние ИИ окажет на ускорение процессов (до 30%), а в здравоохранении — на снижении ошибок (до 40%).
Авторы исследования также обращают внимание на косвенные и нематериальные эффекты внедрения ИИ-агентов. Например, динамическое ценообразование и персонализация предложений ведет к росту конверсии в ретейле на 10–25%, экономия времени врачей за счет ИИ-агентов (на 10–20%) позволяет более качественно прорабатывать силами людей сложные случаи, а внедрение data-driven подходов повышает привлекательность бизнеса, позволяя получать на 15–30% больше инвестиций. В компании рассказали, что анализировали источники (более 1000 открытых источников и 250 реализованных кейсов — часть из них приведена в отчете), делали моделирование, в результате которого получали предположения про те или иные цифры и потом валидировали их, анализируя кейсы или проводя глубинные интервью с участниками рынка (проверяли, работают ли модели в реальности).
По структуре капитальных и операционных затрат была сформирована базовая модель затрат на единицу функциональности, включающая капитальные и операционные статьи расходов. Затем эта базовая модель была масштабирована к размерам компаний. Важный результат моделирования — коэффициенты масштабирования (функция их зависимости от размера компаний — малый-средний-крупный бизнес и корпорации), отметили в Axenix.
Для оценки экономических эффектов было собрано множество оценок из открытых источников. Оценки были разделены по отраслям и типам решений и посчитан доверительный интервал. При этом у оценки есть важное ограничение — она построена на успешных кейсах внедрения и оценивает долгосрочные эффекты.
В России новые технологии больше всего осваиваются и масштабируются в финансовом секторе, ретейле и ИТ-сфере, отмечают исследователи. При этом российский рынок ИИ-агентов сегодня составляет 1,5% от общемирового. Для сравнения, у США этот показатель 29,7%, у Китая, Канады, Великобритании и Германии — от 6 до 8%. Наиболее выдающиеся результаты демонстрируют США и Китай, где ИИ-агенты уже участвуют в ключевых бизнес-процессах многих отраслей либо активно внедряются.
«Искусственный интеллект — неотъемлемый инструмент повышения эффективности современного бизнеса. Достижения в области ИИ позволяют нам прогнозировать его дальнейший бурный рост, массовое распространение ИИ-агентов, а затем и мультиагентных систем», — сказала управляющий директор практики «Данные и прикладной ИИ» Axenix Лариса Малькова. Она добавила, что бизнес, который игнорирует возможности ИИ, рискует оказаться в стороне от передовых технологий и процессов в ближайшем будущем. В Axenix уверены, что исследование поможет компании любого масштаба и сферы деятельности глубже познакомиться с ИИ-агентами и определить для себя необходимость их применения с оценкой требуемых ресурсов и потенциальным экономическим эффектом.