Хайп навколо штучного інтелекту: що з цього є реалістичним для автомобільної галузі?

Автомобільні компанії мають великі очікування і вкладають мільярди в проекти штучного інтелекту. Очікувані вигоди від підвищення ефективності ще не помітні. Для прориву чогось не вистачає.

Вони розумні, швидкі та беземоційні: у найближчі роки нові колеги з штучного інтелекту візьмуть на себе багато завдань у виробників, постачальників компонентів та послуг і займуть чимало робочих місць. Кожен другий офісний працівник може бути замінений штучним інтелектом, нещодавно заявив глава Ford Джим Фарлі (Jim Farley). Цікаве і для багатьох тривожне питання: коли це станеться?

Джуліан Кірхер (Julian Kirchherr), партнер консалтингової компанії McKinsey, також бачить величезні зміни, що насуваються на економіку. Однак він більш обережний у своїх оцінках. «За нашим аналізом, до 2030 року може зникнути до 30 відсотків робочих годин, якщо генеративний штучний інтелект буде використовуватися на повну потужність».

Однак практика показує, що поки що це не так. Кірхер додає: «Звільнені години не можна безпосередньо перетворити на робочі місця».

Стрибок у розвитку ШІ в найближчі три роки

Одне є очевидним: компанії покладають величезні надії на штучний інтелект. Згідно з опитуванням консалтингової компанії Horváth, топ-менеджери автомобільної галузі очікують, що завдяки ШІ продуктивність праці зросте в найближчі три роки на 12% (у сфері управління персоналом) до 16% (у сфері ІТ та цифровізації).

Найбільший потенціал вони бачать у торгівлі та сфері послуг, але й виробники також розраховують на хороші перспективи.

«У сфері штучного інтелекту відбулося багато змін. Уже в найближчі один-два роки очікується справжній стрибок у розвитку нових застосувань штучного інтелекту в усіх бізнес-процесах», — каже партнер Horváth Френк Геллер.

Bosch інвестує 2,5 мільярда євро в штучний інтелект

Багато виробників сподіваються на підвищення ефективності та зниження витрат. Для цього вони витрачають чималі кошти: в середньому автомобільна галузь інвестує близько 0,31 % свого обороту в штучний інтелект. У виробників цей показник становить 0,83% (у попередньому році — 0,6%), що значно більше, ніж у постачальників — 0,11% (у попередньому році — 0,09%).

Технологічний концерн Robert Bosch оголосив, що до 2027 року інвестує понад 2,5 мільярда євро в штучний інтелект. Це має зробити продукти більш інноваційними, а процеси — ефективнішими.

«Однак генеративний штучний інтелект не може замінити співробітників з багаторічним досвідом, фаховими знаннями та знанням процесів – він лише допомагає та підтримує у виконанні простих, повторюваних завдань, щоб залишити більше часу для більш складних завдань», – зазначає представниця Bosch. Щоб співробітники підтримали цю ініціативу, Bosch вже навчив понад 65 000 співробітників у своїй «AI Academy (ШІ Академії)».

Багато проектів з штучного інтелекту окуповуються вже через короткий час

Це дуже важливий момент. Адже якщо проекти з штучного інтелекту зустрічають опір з боку співробітників, їх важко реалізувати з бажаним успіхом. Тому не дивно, що більша частина інвестицій йде на навчання та тренінги.

Партнер McKinsey Кірхерр під час впровадження проектів штучного інтелекту дотримувався правила 70-20-10: «Десять відсотків часу займає програмування, 20 відсотків — технічна інтеграція. Решта 70 відсотків потрібні для реорганізації процесів і організаційної структури та навчання співробітників».

Якщо команда підтримує це, впровадження ШІ часто окуповується вже через короткий час. Кірхер: «Як правило, інвестиції в ШІ окуповуються вже через 18 місяців – два роки. В цьому випадку рентабельність інвестицій є позитивною».

Найбільший потенціал ШІ мають п’ять сфер

Консультант з питань управління та його команда вже супроводжували різні проекти з ШІ. У відділах кадрів віртуальні помічники допомагають у попередньому відборі кандидатів і перевіряють їхні резюме.

У відділах продажів вони пропонують, з ким слід зв’язатися в рамках певної акції, і відразу ж пропонують розсилку.

«Три чверті потенціалу штучного інтелекту розподіляються між п’ятьма сферами діяльності «білих комірців», — каже Кірхерр. Окрім обслуговування клієнтів, маркетингу та продажів, це розробка програмного забезпечення, НДДКР, а також загальні адміністративні функції, такі як закупівлі.

Але потенціал набагато ширший. «ШІ допомагає не тільки в роботі «білих комірців», але й «синіх комірців», — каже Кірхерр. Прикладом цього є діагностика пошкоджень і пошук несправностей у майстернях.

Автомобільна галузь ще перебуває на експериментальному етапі

При цьому розвиток ще перебуває на початковій стадії. «Автомобільна галузь ще перебуває на експериментальному етапі. Існує ще великий потенціал для масштабного використання ШІ», — каже Кірхерр.

У галузевому рейтингу автомобільна промисловість посідає четверте місце після високих технологій, роздрібної торгівлі та банківської справи. Однак з точки зору застосування вона перебуває скоріше в нижній третині. В інших галузях, таких як банківська справа, експериментують значно більше.

Навіть у порівнянні з іншими галузями Кірхерр не бачить європейських виробників і постачальників на передовій. Європейці «відстають від своїх конкурентів із США та Китаю у використанні штучного інтелекту». Питання щодо захисту даних та дискусії з профспілкою спочатку загальмували багато проектів.

Інновації потребують часу, щоб утвердитися

Незважаючи на те, що зараз ця тема набуває все більшої актуальності, Кірхер переконаний: «Потрібно ще багато років, щоб штучний інтелект утвердився в компаніях». Він посилається на впровадження інших технологій: Інтернет був відкритий для комерційного використання в 1990 році. Лише через десять років більшість компаній мали свою присутність в мережі.