У Oracle есть пакет интеллектуальных приложений Adaptive Intelligent Applications. У Salesforce есть встроенный AI-движок Einstein. Добавьте сюда еще немного машинного обучения и упоминаний об AI (искусственный интеллект, ИИ) со всеми этими IBM Watson, Microsoft Cortana, SAP HANA и прочая — и вот уже не нужно быть когнитивным киборгом, чтобы понять: нас ждет неконтролируемое распространение этих технологий.
Наши старые добрые друзья-провайдеры корпоративного ПО, между прочим, имеют доступ к ощутимой части наших корпоративных данных. А теперь они еще и хотят снабдить нас аналитическими знаниями, полученными с помощью искусственного интеллекта, перечисляя на первый взгляд бесчисленное количество громких имен: Watson, Einstein, Alexa, Siri, Cortana. Все это звучит круто и профессионально, и, если повезет, за этими именами даже скрываются реально автоматизированные цифровые процессы.
Уверяю вас, попасться на громкие слова гораздо легче, чем действительно извлечь пользу из автоматизации.
Для тех, кто в танке по части AI-тенденций: оцените недавнюю демонстрацию системы Einstein от компании Salesforce и ее совпадение по времени со вступительным докладом технического директора Oracle Ларри Эллисона на конференции OpenWorld в Сан-Франциско.
Salesforce рассчитывает запустить в фоновом режиме AI-платформу Einstein и скармливать ей все CRM-данные и прочую информацию, генерируемую при контакте с клиентами. Их идея состоит в том, чтобы все мы почувствовали себя специалистами по обработке данных.
Как по команде, Эллисон тут же заметил, что в Oracle хранится столько же данных о потребителях, сколько в соцсети Facebook. Он утверждает, что без реальных данных нельзя создать интеллектуальные приложения или облачные инструменты. Тут-то на сцене и появляются «данные как сервис» (data-as-a-service) — сервис, предоставляемый Oracle на базе купленной ею платформы цифрового маркетинга BlueKai, и строятся планы по интеллектуализации всех подряд приложений.
Вот что сказал Эллисон: «Существует две огромные базы данных, следящих, так сказать, за поведением потребителей и обладающих массой информации о них. Одна достаточно известная. Называется она Facebook. Вторая менее известна. Это облако Data Cloud от Oracle. На самом деле у нас в информационном облаке числится больше потребителей, чем в базе данных Facebook».
Спустя несколько часов в Oracle озвучили стратегию интеграции сторонних данных, корпоративных данных и поведенческой аналитики в их приложения, охватывающие большую часть бизнес-функций. Это новое поколение облачных сервисов окрестили Adaptive Intelligent Applications (адаптивные интеллектуальные приложения). Они используют данные из платформы Data Cloud от Oracle, в которой хранится коллекция более чем 5 млрд. профилей конечных потребителей и корпоративных клиентов. Неудивительно, что на этом празднике данных центральным источником выступает база данных Oracle.
В Oracle ожидают, что к их информационному облаку припадут и финансисты, и кадровики, и отделы маркетологов, и менеджеры поставок.
Не будем забывать, что на тему аналитики, машинного обучения и аналитических выводов сегодня распространяется любой облачный вендор. По этому пути пошли SAP, Workday и многие другие компании. В облачной платформе Azure от Microsoft есть множество процедур, связанных с AI и машинным обучением. Facebook и Google незаметно поспособствовали повсеместному распространению AI и машинного обучения.
Но с запуском системы Einstein от Salesforce и вступлением в действие стратегии от Oracle термины «AI» и «машинное обучение» теперь попадут в служебный словарь на любом предприятии. Даже если раньше ИТ-лидеров не успели расспросить об их AI-стратегиях — обязательно начнут расспрашивать. Вскоре AI и машинное обучение войдут в повестку дня на заседаниях директоров. Уважаемый технический директор, как там у нас обстоят дела с AI-стратегией?
Данные прокладывают дорогу для AI. В свою очередь AI прокладывает дорогу для еще более интенсивной автоматизации труда. Ну а автоматизация, роботы и программы, заменяющие персонал, ведут к снижению расходов, устранению необходимости нанимать людей на работу и упрощенному масштабированию.
Остается неясно, так ли полезно иметь приложения, заключающие в себе корпоративные данные — речь, скажем, об интеллектуальных приложениях Oracle, подключенных к их базе данных, или о платформе HANA, работающей от ERP-данных, собранных SAP. Пожалуй, разумнее всего будет с помощью AI и машинного обучения извлекать пользу сразу из нескольких систем. Чтобы там ни говорили ИТ-вендоры об уникальности именного своего стека технологий, в этой сфере существует множество систем. Возможности Einstein от Salesforce так или иначе ограничены. А бизнес-аналитика Oracle не особо пригодится, если у вас SAP-система.
Модуль Watson от IBM собирает данные путем покупки других компаний, таких как B2B-подразделение фирмы Weather Company, но он также старается тянуть данные буквально отовсюду. Недавно я пообщался на профессиональные темы с Гарриет Грин, главным управляющим направления Интернета вещей, коммерческой и образовательной деятельности в подразделении IBM Watson. Она рассказала, что IBM и, в частности, Watson IoT нацелены на расширение экосистемы и обучение системы Watson приемам фильтрации структурированных и неструктурированных данных. «Люди генерируют так много данных, но у них нет способа быстро их сопоставить и сделать из них рациональные выводы на естественном языке, — пояснила Грин. — Watson решает фундаментальную задачу».
А вот лондонская компания Blue Prism, занимающаяся роботизированной автоматизацией процессов, решает более детальные проблемы, однако и их идеи касаются того, что в конечном счете будут обеспечивать и Salesforce, и Oracle, и многие другие — автоматизацию работы. Blue Prism является партнером IBM, и за этой компанией стоит понаблюдать.
«Роботизированная автоматизация процессов (robot process automation, RPA) устраняет необходимость в человеке-посреднике, — объяснил генеральный директор Blue Prism Элистер Батгейт. — Если у вас скопилось две тысячи устаревших систем, никто не будет тратить свое время на то, чтобы разбираться с ними. Роботизированную автоматизацию невозможно продемонстрировать на экране. Она повторяет действия обычного человека».
Он считает, что роботы не заменят людей на работе, однако со временем станут их дополнять. «Перевести все с человеческого на искусственный интеллект — неправильно. Нужно сначала обзавестись электронными сотрудниками, — говорит Батгейт. — На сегодняшний день RPA — это наилучший способ применения AI на предприятии».
Подведем итоги: у ИТ-компаний вот-вот случится передозировка рекламы искусственного интеллекта. В этой ситуации разумнее всего будет осмотреться, обдумать задачу со всех сторон и сформулировать, каким образом внедрить автоматизацию и AI в ваши корпоративные системы. В противном случае мы скоро столкнемся с неконтролируемым распространением AI-технологий.
