25 апреля 2018 года аналитическое агентство Gartner опубликовало результаты исследования, показывающие, сколько компании в мире заработали денег благодаря использованию технологий искусственного интеллекта.

Эксперты оценили коммерческую ценность ИИ-систем в компаниях, представляющих различные отрасли. Сумма складывается из дополнительной выручки, объема сокращенных расходов, а также доходов, полученных в результате повышения качества обслуживания клиентов благодаря внедрению таких технологий.

Итак, в 2017 году компании по всему миру получили 692 млрд. долларов только потому, что использовали искусственный интеллект. В 2018-м доход вырастет до 1,2 трлн. долларов, а к 2022 году выгода будет измеряться почти 4 трлн. долларов, прогнозируют исследователи.Итак, в 2017 году компании по всему миру получили 692 млрд. долларов только потому, что использовали искусственный интеллект. В 2018-м доход вырастет до 1,2 трлн. долларов, а к 2022 году выгода будет измеряться почти 4 трлн. долларов, прогнозируют исследователи, сообщает tadviser.ru.

« Искусственный интеллект обещает стать самым прорывным классом технологий в течение 10 лет из-за достижений в области вычислительной мощности, объемов, разнообразия и скорости увеличения данных, а также по причине развития глубокий нейронных сетей, — говорит вице-президент по исследованиям Gartner Джон-Дэвид Лавлок (John-David Lovelock). — Одним из крупнейших агрегированных источников для продуктов и услуг, использующих ИИ, для компаний в период с 2017 по 2022 годы станут нишевые решения, позволяющие очень хорошо решать определенную задачу. Руководители будут инвестировать в такие продукты, полученные от тысяч узкоспециализированных поставщиков, предлагающих специфичные ИИ-приложения. »

По словам аналитика, сначала основной доход бизнеса от использования искусственного интеллекта будет поступать за счет улучшения обслуживания клиентов, поскольку компании уже видят влияние таких технологий на увеличение и удержание заказчиков. Кроме того, организации ищут возможности использования ИИ для повышения эффективности бизнес-процессов, чтобы улучшить принятие решений и автоматизировать больше задач, добавил Лавлок.