Что нужно знать бизнесу для эпохи ИИ

Джанет Джордж — пионер ИИ. В течение нескольких десятилетий она оказывает услуги технологическим гигантам, включая Oracle, Intel, Apple, Yahoo! и eBay, разрабатывая компьютерные системы, которые функционируют больше как человеческий мозг. И она сделала это, внедрив искусственный интеллект, машинное обучение, большие языковые модели и глубокие нейронные сети.

«Мой опыт работы с ИИ восходит к эпохе, когда начали сходиться облачные вычисления, глубокое обучение, обширные наборы данных и расширенные возможности графического процессора», — говорит она.

С 2025 года Джордж возглавляет Центр передового опыта в области ИИ в Mastercard, где она сосредоточена на использовании передовых технологий для усовершенствования, защиты и персонализации платежных систем. Она также направляет Mastercard на пути к тому, чтобы Become организацией, ориентированной на ИИ — цель, к которой она призывает бизнес любого размера.

ИИ стремительно развивался в течение последних двух лет, порождая ожидания, что он радикально трансформирует то, как компании управляют операциями, разрабатывают новые продукты и взаимодействуют с клиентами. Джордж считает, что предприятия, которые открыты к изменениям — и прилагают усилия, чтобы понять возможности и ограничения ИИ, — будут в наилучшем положении для процветания.

Мы спросили этого технологического первопроходца, что руководителям компаний необходимо знать, чтобы оставаться на шаг впереди в нашем мире, все больше основанном на ИИ. 

Джордж: Во-первых, научитесь игнорировать шумиху и сосредоточьтесь на масштабируемом ROI. Цель должна состоять в том, чтобы выйти за рамки экспериментов с генеративным ИИ и начать его масштабирование во всей организации. Руководителям необходимо определять высокоэффективные и реалистичные варианты использования, которые действительно повышают ценность для клиентов с окупаемостью инвестиций, а не просто гнаться за инструментами для повышения производительности, потому что каждый день появляется новый инструмент для повышения производительности.

Я также считаю, что внедрение ИИ этично и ответственно крайне важно. Это означает проактивное устранение предвзятости, которая может уже существовать в операционной деятельности или операционных данных, обеспечивая прозрачность в использовании наших данных и сохраняя доверие клиентов.

Технологическая грамотность крайне важна. Я не думаю, что лидерам нужно писать код самим, но они должны понимать сложности, возможности и ограничения ИИ, включая то, как снижать риски и выявлять неточности в данных или любые виды уязвимостей безопасности.

Тем не менее, ИИ следует рассматривать как инструмент, который дополняет, а не заменяет человеческий интеллект. Когда ИИ берет на себя рутинные задачи, руководители дают сотрудникам возможность сосредоточиться на творчестве, эмпатии и стратегическом мышлении.

За последние несколько лет ИИ претерпел значительные изменения, отказавшись от машинного обучения и извлечения признаков первого и второго поколения с помощью алгоритмического моделирования градиентного бустинга в пользу глубокого обучения с нейронными сетями третьего и четвертого поколений трансформерного моделирования, с механизмами внимания и самообучением. Этот сдвиг был отмечен появлением очень больших языковых моделей, таких как генеративные предварительно обученные трансформеры, или GPT, которые переопределили возможности ИИ.

Эти инновации, основанные на огромных ресурсах данных и ускорении графических процессоров, позволили ИИ достичь человеческого уровня производительности. Произошел стремительный скачок в том, как технологии извлекают информацию, понимают контекст и демонстрируют интеллект, особенно в области обработки естественного языка и логического вывода. Таким образом, современные автономные системы и ИИ-агенты теперь призваны имитировать мозг человека, включая такие элементы, как эпизодическая память и развитые когнитивные способности. Меня постоянно поражает, насколько все наши научные достижения были вдохновлены биологией.

ИИ в корне меняет финансовую отрасль и банковское дело. Они эволюционируют от использования простой автоматизации до того, чтобы стать учреждениями, ориентированными в первую очередь на генеративный ИИ, решительно действуя и внедряя современные ИИ-технологии.

И все это, как ожидается, даст им очень значительное конкурентное преимущество по сравнению с теми, кто полагается на устаревшие системы и ручные процессы. Опрос EY 2025 года показал, что 71% банков уже внедрили или запустили в тестовом режиме возможности генеративного ИИ, при этом 61% уже отмечают значительное влияние, а 89% ожидают значительного влияния в ближайшие два года — от инструментов для экономии затрат до стимулирования роста выручки.

Мы давно используем ИИ для управления рисками и обнаружения мошенничества. Теперь агенты ИИ могут отслеживать транзакции и паттерны в различных учетных записях и каналах, оценивая риски за миллисекунды и выявляя аномалии в местоположении и скорости трат, которые старые методы обнаружения легко могут пропустить. Генеративные ИИ-агенты могут значительно сократить количество ложных срабатываний в операционном сетевом трафике. Автономные агенты способны понимать, рассуждать и действовать от имени банка для управления сложными сквозными задачами, такими как урегулирование кредитных споров. 

George: Вместо того чтобы полагаться в основном на веб-сайты брендов или традиционные поисковые системы, потребители теперь используют инструменты для вопросов и ответов на базе ИИ, чтобы направлять свои решения о покупках. Один из недавних отчетов показал, что 60% потребителей используют ИИ для покупок, а 46% из них доверяют ИИ больше, чем друзьям, когда ищут советы по выбору нарядов — это некоторые из выводов, которые стимулируют наши постоянные инвестиции в агентную коммерцию и разработку таких инструментов и сервисов, как Agent Pay и Agent Suite.

Мы также видим все больше служб поддержки клиентов на основе ИИ. Потребители теперь взаимодействуют с ИИ-агентами, в отличие от традиционных чат-ботов, на розничных веб-сайтах, чтобы Access мгновенную круглосуточную поддержку. Но что невероятно, так это то, что эти агенты достаточно сложны, чтобы понимать и вести сложные диалоги, адаптируясь к различным речевым моделям, тонам и акцентам.  

Малые предприятия внедрили генеративный ИИ для автоматизации различных рутинных бизнес-процессов — административной работы, планирования встреч, контроля запасов и ввода данных, — что позволяет выполнять эти задачи более эффективно и точно.

В области финансового управления мы также наблюдаем появление виртуальных финансовых директоров на базе ИИ, которые помогают малому бизнесу получать анализ денежных потоков в режиме реального времени, выявлять потенциально мошеннические действия и повышать кибербезопасность путем мониторинга транзакций и сетевого трафика.

Наконец, я бы сказал, что одним из преимуществ для малого бизнеса является снижение затрат. Автоматизируя рутинные и повторяющиеся задачи, они могут значительно сократить трудозатраты и повысить эффективность, высвобождая время, ранее затрачиваемое на ручную работу. Теперь владельцы бизнеса могут сосредоточиться на стимулировании стратегического роста и конкурентного преимущества. Малые предприятия получают возможность предлагать лучшие и более быстрые услуги, что позволяет им эффективно конкурировать с более крупными организациями.