Що таке цифрові близнюки і як їх використовують для прогнозування майбутнього

Цифрові двійники змінюють способи прийняття рішень і ведення бізнесу, а саме — дозволяють організаціям прогнозувати реальні сценарії, розробляти стратегії з меншим ризиком та покращувати досвід клієнтів, — вважають експерти компанії PricewaterhouseCoopers (PwC) Брет Грінштейн (Bret Greenstein) і Ананд Рао (Anand Rao).

Штучний інтелект (AI) швидко перетворюється на найважливіший бізнес-імператив. AI та машинне навчання (ML) вже не просто приємна дрібниця, а необхідний бізнес-інструмент для далекоглядних організацій, що допомагає їм приймати кращі рішення, підвищувати операційну ефективність та покращувати якість обслуговування клієнтів.

Зокрема, за останні кілька років підприємства широко впровадили цифрові двійники (digital twins) — віртуальні моделі, що імітують реальність, — вони дозволяють створювати цифрові копії реальних систем, середовищ, продуктів та інфраструктур для більш глибокого розуміння операційної діяльності.

Когнітивні цифрові двійники, які моделюють окремих споживачів, підприємства чи навіть національні уряди, дозволяють організаціям робити стратегічний вибір та готувати нові бізнес-моделі. А тепер, у міру розвитку технологій AI/ML, а також завдяки масштабам та економічності хмари, що зробило великі комп’ютерні середовища більш ефективними, використання цифрових двійників почало прискорюватися та розширюватися. Як свідчить дослідження PwC "2022 AI Business Survey", 96% американських підприємств планують використовувати AI-моделювання цього року.

Цифрові двійники використовуються для моделювання та надання докладної інформації про поточну продуктивність у режимі реального часу. Але багато організацій хочуть піти далі, фактично моделюючи та прогнозуючи людську поведінку у спробі оцінити майбутні сценарії. Для цього вони поєднують наукові обчислення, промислове моделювання та AI для створення імітаційного інтелекту, вбудованого в операційні системи. Еволюція цифрових двійників в імітаційний інтелект, вбудований безпосередньо в бізнес-аналітику та IT-системи, дозволяє проводити високошвидкісне, макро- і багатомасштабне моделювання та моделювання дуже складних економічних, біологічних, промислових та планетарних систем.

Уявіть собі, що було б, якби людські здібності дозволяли робити оцінки ситуацій на льоту та прогностичний аналіз того, що може статися далі в масштабах хмари. За допомогою цифрового двійника та моделювання ви можете вивчити всі можливі варіанти рішень, щоб знайти оптимальний результат. Ви не обмежені часом та вартістю експериментів у реальному світі.

Впровадження AI-моделювання вже сьогодні

Колись імітаційні AI-моделі були плодами фантазії письменників-фантастів і кінематографістів, а сьогодні вони змінюють способи ведення бізнесу в реальному світі.

За даними опитування PwC, імітаційні AI-моделі використовуються для прогнозування ринкових умов (про це повідомили 57% керівників в області AI та 34% решти), поліпшення ланцюжків поставок (54%, 33%), вивчення нових ринків (54%, 38%) та оптимізації найму (39%, 35%).

Однак AI-моделювання може вийти за рамки здатності цифрових двійників відображати реальні умови у цифровому середовищі. Паралельне моделювання величезної кількості потенційних сценаріїв та застосування до них людського критичного мислення високого рівня дозволяє імітаційним AI-рішенням прогнозувати ймовірні події та «програвати» реальні дії без ризику, властивого експериментам у реальному світі. Це є величезною перевагою у сучасному гіперконкурентному, динамічному бізнес-середовищі.

Ключем до успіху, однак, є здатність впроваджувати імітаційні AI-моделі у масштабах, необхідних для забезпечення цінності. Для цього компаніям потрібно включити моделювання в загальну аналітичну архітектуру та хмарний/ІТ-стек, створити високопродуктивні середовища розробки та виробництва, які можуть працювати паралельно та використовувати динамічні, масштабовані гібридні обчислювальні потужності.

Є наступні три бізнес-причини для впровадження AI-моделювання у цьому році.

1. Прогнозування сценаріїв реального світу

AI-моделювання дозволяє організаціям зрозуміти поведінку людей і систем, спрогнозувати їхню майбутню поведінку, оцінити потенційні зміни в їх поведінці та оцінити результати цих змін — і все це в режимі реального часу.

Це можна застосувати до розвитку захворювань, поведінки клієнтів, економічних трендів та інших складних систем. Фактично, деякі компанії використовують AI-моделювання для прогнозування того, як зміна клімату та різні рівні успіху, досягнуті світом у досягненні певних цілей сталого розвитку, вплинуть на їхні доходи, витрати та ставлення клієнтів.

2. Вивчення бізнес-стратегій із меншим ризиком

Запуск продукту або вихід на новий ринок завжди пов’язані з ризиком, але AI-моделювання може зняти його частину. Це пов’язано з тим, що AI може допомогти організаціям визначити найкращу бізнес-стратегію, аналізуючи, як можуть бути реалізовані різні бізнес-рішення.

У даний час 60% компаній планують використовувати AI для допомоги у формулюванні бізнес-стратегії, а 57% — AI-моделювання для прогнозування ринкових умов. Наприклад, організації використовують імітаційні AI-моделі для визначення того, як різні рівні впровадження 5G на певних ринках впливають на поведінку та очікування клієнтів. А також для прогнозування того, чи зможуть безпілотні таксі вийти на ринок у певних містах.

Можливість "розігрувати" різні сценарії допомагає компаніям формулювати бізнес-стратегію та приймати реальні рішення без реального ризику. Ми називаємо це "гейміфікацією стратегії".

3. Поліпшення клієнтського досвіду

Одним із найцікавіших сценаріїв використання AI-моделювання є надання високоякісного досвіду занурення у реальність.

Так, 61% компаній планують використовувати AI для покращення клієнтського досвіду в 2022 році. Деякі бренди вже застосовують комп’ютерний зір, розпізнавання мови та глибоке навчання у метавсесвіті для взаємодії з клієнтами новими, образними способами, які допомагають краще провести людей через процес покупки — від першого контакту до післяпродажного обслуговування та підтримки.

Здатність складати сценарії на основі реальних взаємодій та прогнозувати очікувані реакції дозволить брендам взаємодіяти з клієнтами, створюючи потужний досвід — корисний, надійний та зручний.

Перетворення вашого бізнесу за допомогою AI-моделювання

AI-моделювання змінює способи прийняття рішень та ведення бізнесу, дозволяючи отримати уявлення про найбільш ймовірні бізнес-результати без необхідності ризикувати в реальному світі.

Це дає можливість далекоглядним організаціям визначати вплив мінливих ситуацій на їхню діяльність, оцінювати бізнес-стратегії та їх ймовірні результати, а також підвищувати якість обслуговування клієнтів за допомогою людиноподібного інтелекту в масштабі.

Майбутнє штучного інтелекту вже тут. І воно захоплююче.

За матеріалами "What are Digital Twins and How Are They Used to Predict the Future?", Techopedia.

Ілюстрація: yokogawa.com