Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: преимущества и сложности

ВНЕДРЕНИЕ 
ИСКУССТВЕННОГО 
ИНТЕЛЛЕКТА 
В БИЗНЕС-ПРАКТИКУ

THE AI ADVANTAGE

H  P  A I
R  W

T H. D

The MIT Press
Cambridge, Massachusetts
London, England

ТОМАС ДЭВЕНПОРТ

ВНЕДРЕНИЕ 
ИСКУССТВЕННОГО 
ИНТЕЛЛЕКТА 
В БИЗНЕС-ПРАКТИКУ

ПРЕИМУЩЕСТВА
И СЛОЖНОСТИ

Перевод с английского

Москва
2021

УДК 65.011.56
ББК 32.813.5
 
Д94

ISBN 978-5-9614-3952-6 (рус.)
ISBN 978-0-2620-3917-8 (англ.)

© 2018 Thomas H. Davenport
© Издание на русском языке, 
перевод, оформление. 
ООО «Альпина Паблишер», 2021

УДК 65.011.56
ББК 32.813.5

Д94

Дэвенпорт Т.

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику: Преимущества и сложности / Томас Дэвенпорт ; 
Пер. с англ. — М. : Альпина Паб лишер, 2021. — 316 с.

ISBN 978-5-9614-3952-6

Ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и его применения 
в классическом бизнесе не утихает, но многие компании до сих пор 
не понимают, какую реальную выгоду принесет им внедрение новых 
технологий в их бизнес-процессы. Эксперт в области аналитики 
и больших данных, преподаватель в Гарвардской школе бизнеса 
Томас Дэвенпорт в своей книге покажет, как можно эффективно 
интегрировать ИИ и когнитивные технологии в текущую бизнесстратегию предприятия, чтобы сделать продукты привлекательнее, процессы совершеннее, а компанию успешнее. Он подробно 
рассматривает преимущества и сложности внедрения различных 
видов технологий: статистическое машинное обучение, нейронные 
сети, глубокое обучение, обработка естественного языка, экспертные 
системы на основе правил, роботы и роботизированная автоматизация процессов. И приводит примеры использования ИИ в разных 
компаниях: Amazon, Google, Facebook, GlaxoSmithKline, Uber, GE, 
цифровом банке DBS и др. 
Книга Томаса Дэвенпорта — дорожная карта для владельцев 
и руководителей компаний по внедрению решений на основе 
искусственного интеллекта и когнитивных технологий.

Все права защищены. Никакая часть этой книги не может быть воспроизведена 
в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами, включая размещение в сети интернет и в корпоративных сетях, а также запись в память ЭВМ для 
частного или публичного использования, без письменного разрешения владельца авторских прав. По вопросу организации доступа к электронной библиотеке издательства обращайтесь по адресу mylib@alpina.ru.

Переводчик  З. Мамедьяров

Содержание

Предисловие  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

1. Искусственный интеллект вступает 
в эпоху зрелости. Медленно  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2. ИИ на предприятии  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

3. Что сегодня делают компании?  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

4. Какова ваша когнитивная стратегия?. . . . . . . . . . . . . . . . 97

5. Задачи, организационные структуры 
и бизнес-процессы ИИ  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151

6. Профессии и квалификации 
в мире умных машин. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195

7. Технические подходы 
к когнитивным технологиям . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225

8. Управление организационными, 
социальными и моральными последствиями 
внедрения ИИ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257

Примечания . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295

Предисловие

Я давно интересуюсь искусственным интеллектом. В 1986 г. 
я возглавлял исследовательский центр по управлению технологиями PRISM (Центр партнерских исследований в области 
управления информационными системами). Работая в тесном 
сотрудничестве с ныне покойным профессором Массачусетского технологического института и гуру реинжиниринга 
бизнес-процессов Майклом Хаммером, в тот год мы исследовали множество тем, но одна из них заинтересовала меня 
особенно. Она называлась «Экспертные системы: перспективы 
и раннее развитие» и затрагивала быстрорастущую область 
искусственного интеллекта (ИИ) — так раньше называли 
сегодняшние когнитивные технологии. Экспертные системы 
были технологией ИИ, которая волновала бизнес в то время 
в наибольшей степени.
У PRISM было около 50 крупных корпоративных спонсоров, многие из которых тестировали пилотные версии 
экспертных систем. Казалось, технология вот-вот расцветет. 
Тогда я работал в районе Кендалл-сквер в Кембридже, 
Массачусетс, и там только и разговоров было, что об ИИ. 
Моя компания Index Systems преимущественно оказывала 
консалтинговые услуги, однако мы только что запустили 
стартап Applied Expert Systems (Apex), чтобы разработать 
экспертную систему для финансового планирования. Рядом 
с нами работала открытая MIT Лаборатория информатики 
и ИИ (CSAIL), которая существует и сегодня. На той же 

Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику

улице находилась штаб-квартира компании Symbolics — 
пионера в создании специализированных лисп-машин 
(лисп — язык программирования, хорошо подходящий для 
применения в сфере ИИ). Хоть это и не относится к делу, 
я помню, как 15 марта 1985 г. прочитал, что Symbolics 
только что зарегистрировала первый интернет-домен — 
Symbolics.com.
Десятки лет я интересовался технологиями и их применением в различных компаниях. В 1990-х и начале 2000-х гг. 
я в основном работал в сфере менеджмента и аналитики 
знаний (с конца 1990-х), в то время как ИИ переживал одну 
из «зим», характеризующихся низким коммерческим интересом к теме. Однако я все равно с любопытством следил, 
как ИИ используется в бизнесе. В тот период доминировала 
технология процессоров правил, и некоторые компании 
(включая Accenture, где я руководил исследовательским 
центром) зарабатывали на создании и использовании таких 
процессоров. Мы с моей коллегой по Accenture Джинн 
Харрис решили их изучить. В 2005 г. мы опубликовали 
статью «Автоматизированное принятие решений вступает 
в эпоху зрелости», где описали компании (по большей части 
из сферы финансовых услуг), которые извлекали значительную выгоду из этой технологии. Но эта статья не положила 
«зиме» конец. Если верить Google Scholar, по цитируемости 
она занимает 86-е место из всех моих публикаций — лишь 
99 смельчаков отважились упомянуть о ней в печати!
Поскольку на протяжении последней пары десятков лет 
я занимался в основном аналитикой и большими данными, 
я старался плыть в потоке, куда бы он меня ни направлял. 
В последние два-три года стало ясно, что он ведет меня к ИИ. 
В настоящей книге я утверждаю, что ИИ — это преимущественно аналитическая технология и для большинства 
организаций, работающих с ИИ, она представляет собой 

Предисловие

прямое продолжение того, что они делают с аналитикой 
и данными.
Я мог бы написать эту книгу о промышленном использовании ИИ и когнитивных технологий еще пару лет назад. Когда 
появляются новые технологии, я сразу обращаю внимание 
на предприятия: я писал книги о системах планирования 
ресурсов предприятия (ERP), менеджменте знаний, аналитике 
и больших данных. Но пару лет назад мне было не найти 
достаточного количества крупных предприятий, эффективно 
использующих ИИ. Я написал другую книгу (в соавторстве 
с Джулией Кирби) — о том, как ИИ повлияет на рабочих 
и профессии, а когда она вышла в свет в 2016 г., все больше 
предприятий стало внедрять системы ИИ. Совершенно 
очевидно, что мир готов прочесть книгу, которая очертит 
путь искусственного интеллекта и когнитивных технологий 
в классический бизнес. Вот моя попытка написать такую книгу.