Зарубежное финансовое издание CFO поделилось на этой неделе любопытной точкой зрения двух экспертов на то, в какой фазе находится сейчас внедрение новейших технологий (таких как машинное обучение, предикативный анализ, искусственный интеллект, распределенные реестры и прочее) в практику.

Старший директор аналитической компании Prevedere Паван Мурти (Pawan Murthy) считает, что аналогию тут можно провести с известной моделью "Цикла рекламы" (или "Цикла ажиотажа"), разработанную исследователями из Gartner. Суть ее заключается в том, что сразу за появлением какой-либо новой технологии или просто перспективной разработки следует резкий подъем энтузиазма – или "хайпа", как сейчас модно говорить. Но неспособность быстро осмыслить все открывшиеся перспективы и преимущества приводят у многих к разочарованию и резкому падению популярности нового инструмента. Проходит время, и начинается более пологий подъем – этап "просветления", когда возможности начинают приоткрываться, и их внедряют в практику. А уже далее идет рост производительности.

Так вот, рассуждая на примере машинного обучения и предикативного анализа (как двух наиболее близких тем для его организации), Паван Мурти заметил, что период "разочарования", по-видимому, завершен, и сейчас как раз идет "просветление".

Однако никакая технология, сколь бы продвинутой она ни была, еще не дает организации конкурентного преимущества, а дает его способность грамотно ее использовать. Другой эксперт, финдиректор Tradesmen International Джон Гранато (John Granato), говорит то же самое, рассказывая о том, как его организация использует предикативный анализ в разработке сценариев реагирования на возможные ситуации. Говоря о цикле внедрения новых технологий в практику, он предлагает вспомнить времена "зари" компьютерной эры: поначалу персональные компьютеры были лишь у единиц. Многие из наших читателей, возможно, вспомнят даже чувства, какие в 80-е годы вызывало обладание такой машиной (а равным образом и чувства друзей и знакомых, которые приходили в гости). Однако уже несколько лет спустя персональные компьютеры стояли у всех, и значение приобрело не само их наличие, а умение ими пользоваться - компьютерная грамотность.

Так же и с машинным обучением, доступ к которому должен открыться всем или почти всем уже совсем скоро. Машинное обучение начнет применяться в продвинутом анализе данных, и это станет обыденностью. Что же тогда будет конкурентным преимуществом? По мнению Джона Гранато - все то же профессиональное суждение финансовых экспертов, их знания, профессиональное чутье, способность определять выигрышные стратегии. Наличие данных еще ничего не дает, а дает правильное их использование опытными менеджерами.