Машинное обучение - красиво звучит, мало используется
Совместное исследование Mains Lab и НАФИ
Автоматизация бизнес-процессов получила широкое распространение в крупном бизнесе (80%), и в будущем уровень автоматизации продолжит расти. При этом технологии машинного обучения сейчас используются только на трети предприятий (33%).
Москва, 26 ноября 2019 года.

Машинное обучение уже применяется в государственном управлении, ритейле и торговле, промышленности и энергетике, а медицинские и фармацевтические компании только планируют начать его внедрение. Аналитический центр НАФИ и компания Mains Group, специализирующаяся на образовании и информационных технологиях, представляют результаты исследования востребованности технологий машинного обучения в крупном российском бизнесе.

Основные выводы исследования
1
Автоматизация процессов получила широкое распространение в крупном бизнесе
2
Несмотря на свою известность, технологии машинного обучения пока не используются на большинстве крупных предприятий
3
ИТ директора ожидают дальнейшего роста автоматизации бизнес процессов, в том числе за счет более широкого внедрения МО
4
В настоящий момент МО чаще всего используется в продажах
5
Наиболее востребованные направления для внедрения в будущем оптимизация производства, аналитика и исследования
6
Главный драйвер внедрения МО сокращение расходов, дополнительные драйверы повышение производительности труда и оптимизация взаимодействия подразделений
7
Наиболее распространенные барьеры необходимость перестройки бизнес процессов инеготовность персонала предприятия
95%
сотрудников, принимающих решения в сфере ИТ на крупных предприятиях, воспринимают машинное обучение как полезный инструмент, который будет все более востребован в будущем
Под автоматизацией организационных процессов в исследовании понимается перенос рутинных процедур или типовых задач под контроль цифровой информационной системы. Примеры автоматизации процессов: системы автоматизации взаимодействия с потребителями (CRM), системы автоматического управления складами, поставками, производством, бухгалтерией, человеческими ресурсами и т.п.

Под машинным обучением понимается процесс, в ходе которого система (искусственный интеллект) обрабатывает большое число примеров (кейсов), выявляет закономерности и использует их, чтобы анализировать и прогнозировать характеристики новых данных. Например, система может анализировать данные об обращениях в организацию и строить прогноз будущих обращений.

На большинстве крупных предприятий директора знают о машинном обучении в общих чертах или что-то слышали.
Это создает некий барьер для входа и активного применения технологии. Люди попросту не готовы активно применять неизвестную технологию.

Большинство крупных предприятий (80%), представители которых приняли участие в опросе, используют автоматизацию в бизнес-процессах, а на каждом пятом предприятии (20%) все бизнес-процессы автоматизированы. В будущем количество автоматизированных бизнес-процессов на предприятиях продолжит расти.

Несмотря на то, что автоматизированные бизнес-процессы применяются в большинстве компаний, участвовавших в исследовании, машинное обучение используется только на каждом третьем предприятии (33%).
Сумма ответов может превышать 100%, так как опрашиваемые могли выбрать несколько вариантов ответа.
Одна из ключевых причин медленного внедрения технологии - это отложенный эффект. Принимая во внимание, что модели на базе ИИ требуется время для обучения, а далее требуется довольно большой отрезок для внедрения и нормального применения, экономический эффект может проявиться лишь спустя период времени. В реалиях короткого горизинта планирования менеджмент компаний просто не может себе позволить ждать. Поэтому зачастую решения принимаются в пользу менее эффективных но быстрых решений, вплоть до найма большого количества нихкоквалифицированных кадров.
Готовность российских компаний к цифровой экономике растет. Это мы видим на примере собственных проектов по автоматизации крупного бизнеса на основе технологии машинного обучения. Вместе с тем, разрыв в уровне проникновения современных технологий в крупных и средних компаниях, может отличаться в несколько раз. В ходе исследования выяснилось, что лидерами по использованию технологии машинного обучения являются государственный сектор, финансы, промышленность, ритейл, медицина. Отставание других сегментов экономики отчасти связано со спецификой барьеров при внедрении цифровизации. Среди ключевых проблем, с которыми мы сталкиваемся при сотрудничестве с крупным бизнесом - проблема обработки неструктурированной информации, недостаточное бюджетирование, дефицит квалифицированных кадров. На основе полученных данных, мы предполагаем, что в течение ближайших 5-7 лет нас ожидает период активного перехода на использование машинного обучения, систематизации данных, накопления опыта
Сергей Худяков, CEO of Mainsgroup
Контакты для прессы:

+7 926 7821824
tp@mainsgroup.ru

Тимофей Плец, Советник по корпоративным коммуникациям