Що потрібно знати бізнесу в еру штучного інтелекту

Джанет Джордж — піонерка штучного інтелекту. Протягом кількох десятиліть вона обслуговує технологічних гігантів, включаючи Oracle, Intel, Apple, Yahoo! та eBay, створюючи комп'ютерні системи, що функціонують більше схоже на людський мозок. І вона зробила це, впроваджуючи штучний інтелект, машинне навчання, LLM та глибокі нейронні мережі.

«Мій досвід роботи зі штучним інтелектом сягає епохи, коли хмарні обчислення, глибоке навчання, величезні набори даних та розширені можливості графічних процесорів почали поєднуватися», — каже вона.

З 2025 року Джордж очолює Центр передового досвіду в галузі штучного інтелекту в Mastercard, де вона зосереджується на використанні передових технологій для вдосконалення, захисту та персоналізації платіжних систем. Вона також керує Mastercard на її шляху до того, щоб стати організацією, яка в першу чергу використовує штучний інтелект, — мету, яку вона заохочує для компаній будь-якого розміру.

Штучний інтелект розвивався стрімко протягом останніх двох років, що породжує очікування щодо його радикальної зміни способів ведення операцій компаній, розробки нових продуктів та взаємодії з клієнтами. Джордж вважає, що бізнеси, які відкриті до змін — і докладають зусиль для розуміння можливостей та обмежень штучного інтелекту — матимуть найкращі можливості для процвітання.

Ми запитали цього технологічного новатора, що потрібно знати бізнес-лідерам, щоб залишатися на крок попереду в нашому світі, де все більше використовується штучний інтелект. 

Джордж: По-перше, навчіться не звертати уваги на галас і зосередитися на масштабованій рентабельності інвестицій. Метою має бути вийти за рамки експериментів з генеративним штучним інтелектом і почати масштабувати його по всій організації. Керівникам потрібно визначити високоефективні та реалістичні варіанти використання, які дійсно підвищать цінність для клієнта за рахунок рентабельності інвестицій, а не просто прагнути інструментів підвищення продуктивності, оскільки щодня з'являється новий інструмент продуктивності.

Я також вважаю, що етичне та відповідальне впровадження штучного інтелекту є надзвичайно важливим. Це означає проактивне вирішення проблем упередженості, яка може вже існувати в операціях або операційних даних, забезпечення прозорості використання наших даних та підтримку довіри з клієнтами.

Технологічна вільність справді є надзвичайно важливою. Я не думаю, що лідерам потрібно самим писати код, але вони повинні розуміти складнощі, можливості та обмеження штучного інтелекту, зокрема, як зменшувати ризики та звертати увагу на неточності в даних або будь-які вразливості безпеки.

Тим не менш, штучний інтелект слід розглядати як інструмент, який доповнює, а не замінює людський інтелект. Заохочуючи прагнення до моделей, де штучний інтелект виконує рутинні завдання, лідери можуть дати своїм людям змогу зосередитися на креативності, емпатії та стратегічному мисленні.

Протягом останніх кількох років штучний інтелект зазнав разючої трансформації, відійшовши від машинного навчання першого та другого поколінь та вилучення ознак з алгоритмічним моделюванням градієнтного посилення до глибокого навчання з нейронними мережами з третім та четвертим поколіннями трансформаторного моделювання, з механізмами уваги та самонавчанням. Цей зсув ознаменувався появою дуже великих мовних моделей, таких як генеративні попередньо навчені трансформатори або GPT, які переосмислили можливості штучного інтелекту.

Ці інновації, що базуються на величезних ресурсах даних та прискоренні графічного процесора, дозволили штучному інтелекту досягти продуктивності людського рівня. Відбувся експоненціальний стрибок у тому, як технологія отримує інформацію, розуміє контекст і демонструє інтелект, особливо в області обробки природної мови та міркування. Тож сучасні автономні системи та агенти штучного інтелекту тепер розроблені для імітації людського мозку, включаючи такі елементи, як епізодична пам'ять та розвинені когнітивні здібності. Мене постійно вражає, наскільки біологічно натхненні всі наші наукові досягнення.

Штучний інтелект фундаментально змінює фінансову галузь та банківську справу. Вони еволюціонують від використання простої автоматизації до перетворення на генеративні інституції, що в першу чергу базуються на штучному інтелекті, діючи дуже рішуче та впроваджуючи сучасні технології штучного інтелекту.

І очікується, що все це дасть їм дуже значну конкурентну перевагу над тими, хто покладається на застарілі системи та ручні процеси. Опитування EY, проведене у 2025 році, показало, що 71% банків впровадили або здійснили м’який запуск можливостей штучного інтелекту (Gen-AI), причому 61% вже бачать значний вплив, а 89% бачать значний вплив у майбутньому протягом наступних двох років, починаючи від інструментів економії коштів і закінчуючи стимулюванням зростання доходів.

Ми вже давно використовуємо штучний інтелект для управління ризиками та виявлення шахрайства. Тепер агенти штучного інтелекту можуть відстежувати транзакції та закономірності в різних облікових записах і каналах, оцінюючи ризики за мілісекунди та позначаючи аномалії в місцезнаходженні та швидкості витрачання, які старі методи виявлення можуть легко пропустити. Генеративні агенти штучного інтелекту можуть значно зменшити кількість хибних спрацьовувань в операційному мережевому трафіку. Автономні агенти можуть розуміти, міркувати та діяти від імені банку для управління складними комплексними завданнями, такими як вирішення кредитних спорів. 

Джордж: Замість того, щоб покладатися переважно на веб-сайти брендів або традиційні пошукові системи, споживачі тепер використовують інструменти запитань і відповідей на основі штучного інтелекту, щоб керувати своїми рішеннями щодо покупок. Один нещодавній звіт показав, що 60% споживачів використовують штучний інтелект для покупок, і 46% з цих людей довіряють штучному інтелекту більше, ніж друзям, коли шукають поради щодо одягу — деякі з цих ідей стимулюють наші постійні інвестиції в агентську комерцію та розробку інструментів і послуг, таких як Agent Pay та Agent Suite.

Ми також бачимо більше підтримки клієнтів на базі штучного інтелекту. Споживачі зараз взаємодіють з агентами штучного інтелекту, на відміну від традиційних чат-ботів, на веб-сайтах роздрібної торгівлі, щоб Access миттєву цілодобову підтримку. Але неймовірно те, що ці агенти достатньо розвинені, щоб розуміти та керувати складними розмовами, адаптуючись до різних мовленнєвих моделей, тонів та акцентів.  

Малий бізнес впровадив генеративний штучний інтелект для автоматизації різноманітних рутинних бізнес-процесів — адміністративної роботи, планування зустрічей, контролю запасів та введення даних — що дозволяє виконувати ці завдання ефективніше та точніше.

Ми також спостерігаємо у сфері фінансового менеджменту зростання віртуальних фінансових директорів на базі штучного інтелекту, які дозволяють малому бізнесу отримувати аналіз даних своїх грошових потоків у режимі реального часу, виявляти потенційно шахрайську діяльність та посилювати кібербезпеку шляхом моніторингу транзакцій та мережевого трафіку.

Насамкінець, я б сказав, що однією з переваг для малого бізнесу є зниження витрат. Автоматизуючи рутинні та повторювані завдання, вони можуть значно скоротити витрати на робочу силу та досягти більшої ефективності, звільняючи час, який раніше витрачався на ручні завдання. Тепер власники бізнесу можуть зосередитися на стратегічному зростанні та конкурентній перевагі. Малий бізнес отримує можливість пропонувати якісніші та швидші послуги, що дозволяє йому ефективно конкурувати з більшими організаціями.