Цифрове майбутнє британської економіки: коли штучний інтелект стане економічною необхідністю

Британське диво штучного інтелекту має одну заковику: йому (досі) бракує людей, які могли б його впровадити.

Британська економіка переживає фундаментальну трансформацію, повний масштаб якої стане очевидним лише в найближчі роки. Хоча компанії десятиліттями експлуатували інфраструктури даних на основі реактивного обслуговування, швидкий розвиток штучного інтелекту змушує змінювати парадигму, яка вплине на кожен сектор. Традиційний підхід, коли команди обробки даних вирішують проблеми в міру їх виникнення, все частіше замінюється інтелектуальними системами, які навчаються, адаптуються та діють проактивно. Цей розвиток більше не є технологічним трюком для новаторів, а став економічною необхідністю для будь-якої компанії, яка хоче залишатися конкурентоспроможною на світовому ринку.

Ринок управління даними на основі штучного інтелекту у Великій Британії переживає виняткове зростання, яке перевершує навіть найоптимістичніші прогнози. Цифри говорять самі за себе та демонструють динаміку цього розвитку. З 1,44 мільярда доларів США у 2023 році, за прогнозами, ринок управління даними на основі штучного інтелекту у Великій Британії зросте до 6,2 мільярда доларів США до 2030 року, що становить середньорічні темпи зростання 23,2 відсотка. Велика Британія відіграє провідну роль у Європі та є ключовим рушієм цього розвитку. Маючи 5,6 відсотка частки світового ринку у 2023 році, економіка Великої Британії позиціонує себе як основного гравця на світовому ринку штучного інтелекту.

Готовність міжнародних технологічних гігантів інвестувати підкреслює їхню впевненість у британському ринку. Microsoft оголосила про безпрецедентні інвестиції у розмірі 22 мільярдів фунтів стерлінгів, найбільші для компанії за межами Сполучених Штатів. Google також пообіцяла 5 мільярдів фунтів стерлінгів на дослідницьку інфраструктуру штучного інтелекту, тоді як Nvidia разом з партнерами планує інвестувати до 11 мільярдів фунтів стерлінгів в інфраструктуру штучного інтелекту у Великій Британії. Ці інвестиції загалом перевищують 31 мільярд фунтів стерлінгів у рамках так званої Угоди про технологічне процвітання між Великою Британією та США. Компанії інвестують не з технологічного ентузіазму, а тому, що економічні аргументи є переконливими.

Між інновацією та необхідністю

Економічна реальність стикається з технологічною революцією, яка впливає на всі сектори економіки. Платформи управління даними на базі штучного інтелекту обіцяють не лише підвищення ефективності, але й фундаментальне переосмислення того, як компанії керують своїм найціннішим ресурсом. Вони автоматизують повторювані завдання, виявляють аномалії до того, як вони стануть проблемами, і перетворюють статичні системи правил на динамічні, навчальні інфраструктури. У 2024 році в економіку Великої Британії було інвестовано 2,9 мільярда фунтів стерлінгів у компанії, що займаються штучним інтелектом, із середньою вартістю угод 5,9 мільйона фунтів стерлінгів. Ці інвестиції вже дали відчутний економічний вплив. Британські компанії, що займаються штучним інтелектом, зараз вносять 11,8 мільярда фунтів стерлінгів в економіку Великої Британії, що вдвічі більше, ніж у 2023 році. Зайнятість у секторі штучного інтелекту вже перевищила 86 000 робочих місць.

Рівень впровадження значно відрізняється в різних секторах економіки, що відображає різні рівні цифровізації та інвестиційних можливостей. Хоча близько 15 відсотків усіх британських компаній впровадили принаймні одну технологію штучного інтелекту у 2023 році, цей показник зріс до 39 відсотків до 2025 року. Цей розвиток демонструє прискорене впровадження, але також підкреслює, що більшість компаній все ще перебувають на початку свого шляху в галузі штучного інтелекту. Рівень впровадження тісно пов'язаний з розміром компанії. У той час як 68 відсотків великих компаній використовують технології штучного інтелекту, цей показник становить 34 відсотки для середніх компаній і лише 15 відсотків для малих компаній. Ця невідповідність підкреслює необхідність ширшої доступності та кращого розуміння технологій штучного інтелекту серед менших організацій.

Але хоча обіцянки грандіозні, британські компанії стикаються зі складним завданням інтеграції цих технологій в існуючі системи, дотримання суворих вимог до відповідності та підтримки контролю над своїми даними. Проблеми численні, починаючи від проблем технічної інтеграції та нестачі кваліфікованих кадрів і закінчуючи проблемами якості даних та управління. Вартість низької якості даних у Великій Британії оцінюється в 200 мільярдів фунтів стерлінгів щорічно, при цьому компанії втрачають в середньому від 10 до 15 мільйонів фунтів стерлінгів на рік через неадекватні дані. Ця економічна реальність робить інтелектуальні системи управління даними не варіантом, а необхідністю.

Фінансова галузь як піонер трансформації

Вплив управління даними на базі штучного інтелекту особливо помітний у фінансовій галузі Великої Британії, секторі, який традиційно є одним з найбільш інтенсивних з точки зору обсягу даних. Трансформація відображається у вражаючих цифрах. Спільне опитування Банку Англії та Управління з фінансового контролю показало, що 75 відсотків фінансових установ вже використовують штучний інтелект, а ще 10 відсотків планують впровадити його протягом наступних трьох років. Це свідчить про різке зростання порівняно з 2022 роком, коли лише 58 відсотків використовували штучний інтелект. Базові моделі зараз становлять 17 відсотків випадків використання штучного інтелекту, що підкреслює їхню зростаючу важливість у стандартизації та масштабуванні програм у всьому секторі.

Фінансові установи щодня обробляють мільярди транзакцій, повинні відповідати складним вимогам до дотримання нормативних вимог та одночасно виявляти шахрайство в режимі реального часу. Системи управління даними на базі штучного інтелекту автоматизують перевірку даних про транзакції, постійно контролюють дотримання нормативних вимог та виявляють аномалії, які можуть свідчити про шахрайську діяльність. Автоматизоване прийняття рішень відіграє важливу роль у впровадженні штучного інтелекту, причому 55 відсотків випадків використання стосуються автоматизованого прийняття рішень. Однак повністю автономне прийняття рішень залишається рідкісним і становить лише 2 відсотки, що відображає обережний підхід сектору та перевагу збереження людського нагляду в критично важливих процесах.

Зростання продуктивності є вимірним та значним. Опитування, проведене Lloyds Banking Group серед понад 100 керівників фінансових установ Великої Британії, показало, що 59 відсотків установ повідомляють про підвищення продуктивності завдяки впровадженню штучного інтелекту, що є різким зростанням порівняно з лише 32 відсотками у попередньому році. Третина установ покращує обслуговування клієнтів, а ще третина отримує глибше розуміння потреб клієнтів. 21 відсоток каже, що штучний інтелект безпосередньо стимулює зростання бізнесу, порівняно з лише 8 відсотками у 2024 році. Цей імпульс сприяє зміні настроїв, і 91 відсоток установ зараз розглядають штучний інтелект як можливість, а не як загрозу, що є зростанням порівняно з 80 відсотками у 2024 році.

Відповідно зростає готовність інвестувати. Понад половина установ планують збільшити свої інвестиції у штучний інтелект протягом наступних дванадцяти місяців, тоді як ще 22 відсотки збережуть поточний рівень витрат. Установи розглядають ШІ як стратегічний важіль: 54 відсотки очікують конкурентних переваг, 53 відсотки передбачають економію коштів, 52 відсотки вважають, що це стимулюватиме зростання бізнесу, а 50 відсотків кажуть, що це допоможе створити більш технологічно кваліфіковану робочу силу. Для підтримки цього майже половина установ створили спеціальні команди зі ШІ, тоді як 20 відсотків співпрацюють із зовнішніми постачальниками ШІ для пришвидшення впровадження.

Вимір дотримання вимог є особливо важливим для фінансових установ і є ключовим фактором інвестицій у системи на базі штучного інтелекту. Ризики, пов'язані з даними, домінують у сучасному середовищі, а занепокоєння щодо конфіденційності даних, якості, безпеки та упередженості входять до п'яти основних ризиків. Це відображає значну залежність сектору від точних і безпечних даних для живлення систем штучного інтелекту. Очікується, що нові ризики, такі як залежність від сторонніх моделей штучного інтелекту та підвищена складність застосувань штучного інтелекту, зростатимуть, що порушуватиме питання щодо прозорості та контролю. Кібербезпека продовжує вважатися найвищим сприйнятим системним ризиком і залишатиметься важливою протягом наступних трьох років. Однак очікується, що критичні залежності від третіх сторін становитимуть найбільше зростання системного ризику, що підкреслює необхідність посилення нагляду за зовнішніми постачальниками штучного інтелекту.

Виробнича промисловість між традиціями та технологічним авангардом

Британська обробна промисловість переживає відродження продуктивності завдяки управлінню даними на основі штучного інтелекту, що має потенціал для фундаментального посилення її міжнародної конкурентоспроможності. Оскільки 53 відсотки британських виробників вже впроваджують машинне навчання або штучний інтелект у своїх виробничих цехах, Велика Британія значно випереджає середній показник по Європі, який становить 30 відсотків. Це лідерство виходить за рамки простих темпів впровадження та включає складні стратегії розгортання та вимірювані бізнес-результати. Вражаючі 98 відсотків виробників вже використовують генеративний штучний інтелект або планують його впроваджувати, що підкреслює трансформаційний потенціал цієї технології для цього сектору.

Впровадження в різних секторах значно варіюється, що відображає різні рівні зрілості цифровізації та інвестиційної спроможності. Автомобільна промисловість лідирує з 60-відсотковим рівнем впровадження та рівнем зрілості 5 з 5, далі йдуть електроніка та високотехнологічні компанії з 55 відсотками. Аерокосмічний та оборонний сектор демонструє 50-відсоткове впровадження, тоді як фармацевтичні та біотехнологічні компанії показують 40-відсотковий рівень впровадження. Такі компанії, як Jaguar Land Rover, використовують аналітику на базі штучного інтелекту на 128 об'єктах для виявлення виробничих аномалій у режимі реального часу, демонструючи практичні переваги широкомасштабного впровадження ШІ.

Американські та британські виробники використовують ці системи для аналізу даних машин у режимі реального часу, забезпечення прогнозного обслуговування та автоматизації контролю якості. Впровадження прогнозного обслуговування на основі штучного інтелекту може знизити витрати на обслуговування до 30 відсотків та зменшити кількість відмов обладнання на 45 відсотків. Це пряме підвищення продуктивності безпосередньо перетворюється на конкурентні переваги. Приклад з харчової промисловості ілюструє економічний вплив. Заводи Frito-Lay настільки скоротили незаплановані простої, що змогли збільшити виробничу потужність на 4000 годин. Таке підвищення ефективності безпосередньо впливає на прибутковість та позиції на ринку.

Готовність до інвестування відповідно висока: 75 відсотків британських виробників планують збільшити свої інвестиції у штучний інтелект наступного року. Ці інвестиції зосереджені на різних сферах, від управління енергією та скорочення відходів до оптимізації процесів та контролю якості. Однак існує значний прогалину в знаннях, оскільки лише 16 відсотків вважають себе обізнаними щодо потенціалу штучного інтелекту. Як результат, лише третина компаній використовує штучний інтелект саме у своїх виробничих операціях. Впровадження робототехніки також залишається слабким, незважаючи на глобальні можливості автоматизації. Це свідчить про те, що, хоча впровадження зростає, Великій Британії потрібно змінити свій підхід до автоматизації, інакше вона ризикує втратити трансформаційні підвищення продуктивності.

Роздрібна торгівля в умовах цифрового переосмислення

Роздрібний сектор Великої Британії переживає фундаментальну трансформацію завдяки інтелектуальному управлінню даними, де системи штучного інтелекту революціонізують персоналізацію та управління запасами. Впровадження є вражаючим: 99 відсотків осіб, які приймають рішення у сфері роздрібної торгівлі у Великій Британії, повідомляють про певну форму досвіду в галузі штучного інтелекту у своїй організації, тоді як 88 відсотків вважають, що штучний інтелект надає місцевим роздрібним торговцям конкурентну перевагу над світовими гігантами роздрібної торгівлі. Те, що колись було корисним виключно для технологічно орієнтованих компаній, тепер є чудовим вирівнювачем роздрібної торгівлі. Штучний інтелект дозволяє місцевим роздрібним торговцям пропонувати динамічне ціноутворення, персоналізований маркетинг та покращену видимість ланцюга поставок, що має вирішальне значення для задоволення очікувань клієнтів та швидкої адаптації до змін.

Штучний інтелект став мейнстрімом у роздрібній торгівлі Великої Британії, і майже всі респонденти підтвердили його використання в процесі прийняття рішень. Понад половина з них встановили керівні посади та створили команди зі штучного інтелекту у своїх організаціях. Роздрібні торговці використовують системи штучного інтелекту для інтеграції даних клієнтів у різних точках контакту, прогнозування поведінки покупців та оптимізації запасів. Проблема полягає у величезній складності потоків даних. Великий роздрібний торговець обробляє дані з систем точок продажу, платформ електронної комерції, карток лояльності, соціальних мереж та систем ланцюга поставок. Управління даними на базі штучного інтелекту гарантує, що ці дані керуються відповідно до правил, одночасно забезпечуючи аналітику в режимі реального часу, яка підтримує персоналізовану взаємодію з клієнтами.

Дискусії щодо агентів ШІ часто спрямовані в майбутнє, але у роздрібній торгівлі Великої Британії ці системи вже впливають на ключові функції та справляють значний вплив. 38 відсотків покупців Великої Британії вже використовують ШІ в роздрібній торгівлі, причому 60 відсотків хочуть отримувати оновлення доставки на основі ШІ, такі як відстеження в режимі реального часу. 57 відсотків вважають, що ШІ може підвищити ефективність виконання замовлень. Незважаючи на ці переваги, дослідження виявляють поширений скептицизм щодо довіри та використання даних. Лише 46 відсотків покупців Великої Британії довіряють ШІ рекомендувати товари на основі історії своїх покупок, і половина опитаних залишаються неоднозначними щодо того, чи може ШІ покращити покупки, не ставлячи під загрозу конфіденційність. Важливо, що більшість із 94 відсотків вважають вкрай важливим, щоб інструменти ШІ були прозорими як у своїх операціях, так і в обробці даних.

Переваги впровадження штучного інтелекту незаперечні. Роздрібні торговці повідомляють про зниження витрат завдяки підвищенню ефективності, збільшення доходів завдяки кращому розуміння потреб клієнтів та персоналізованому досвіду, покращення процесу прийняття рішень завдяки прогнозній аналітиці та конкурентну перевагу завдяки чудовому досвіду клієнтів. Успішні команди використовують штучний інтелект для доповнення існуючих систем, зменшення тертя та підтримки свого робочого навантаження. Наступні кроки зрозумілі: британські роздрібні торговці, які не тільки виживуть, але й процвітатимуть, будуть тими, хто перетворить свої бізнес-дані та дані про клієнтів на дієву аналітику. Створення міцної основи даних та розгортання повністю контрольованих агентів штучного інтелекту будуть важливими для довгострокового комерційного та операційного успіху.

5G, штучний інтелект та енергетика: Британська дорожня карта для цифрової інфраструктури – Зображення: Xpert.Digital

Охорона здоров'я між інноваціями та перевантаженням системи

Система охорони здоров'я Великої Британії, і зокрема Національна служба охорони здоров'я (NHS), стикається з безпрецедентним викликом задоволення зростаючого попиту за обмежених ресурсів. Штучний інтелект вважається необхідним для задоволення цього попиту NHS. Уряд представив 10-річний план охорони здоров'я, в якому окреслено три фундаментальні зміни для NHS: від лікарні до громади, від аналогового до цифрового зв'язку та від хвороб до профілактики. В основі цієї трансформації лежить прагнення інтегрувати штучний інтелект у схеми медичного обслуговування, а додаток NHS слугуватиме єдиним цифровим шлюзом для пацієнтів. Заявлена ​​мета — зробити NHS найбільш оснащеною штучним інтелектом системою охорони здоров'я у світі.

Найбільше у світі випробування штучного інтелекту в охороні здоров'я, в якому взяли участь понад 30 000 співробітників Національної служби охорони здоров'я (NHS), продемонструвало, як нова технологія може забезпечити безпрецедентну економію часу для персоналу NHS та покращити догляд за пацієнтами. Новаторське пілотне проєктування Microsoft 365 Copilot у 90 організаціях NHS показало, що адміністративна підтримка на основі штучного інтелекту може заощадити персоналу NHS в середньому 43 хвилини на людину на день або більше, що еквівалентно п'яти тижням на людину щорічно. Результати випробування показують, що повне впровадження може заощадити до 400 000 годин роботи персоналу на місяць, що становить мільйони годин щороку, дозволяючи персоналу ефективніше зосереджуватися на догляді за пацієнтами першої лінії. NHS оцінює, що ця технологія може заощаджувати мільйони фунтів стерлінгів щомісяця, виходячи зі 100 000 користувачів, що потенційно призведе до економії коштів на сотні мільйонів фунтів щорічно.

Найближче майбутнє зосереджене на впровадженні перевірених технологій, таких як асистенти транскрипції на основі штучного інтелекту, під керівництвом нового керівництва NHS England, прискоренні впровадження діагностичного штучного інтелекту завдяки оцінкам ранньої вартості NICE та тестуванні нового штучного інтелекту як медичного пристрою в контрольованій пісочниці MHRA AI Airlock. Системи на базі штучного інтелекту автоматизують кодування клінічних даних з точністю 96%, витягують структуровану інформацію з неструктурованих клінічних записок та автоматично ідентифікують захищену медичну інформацію для цілей анонімізації. Прогнозується, що британський ринок штучного інтелекту в охороні здоров'я досягне вражаючих темпів зростання з 13,26 мільярда доларів США у 2024 році, зі сукупним річним темпом зростання 36,76 відсотка.

Однак, існують також значні занепокоєння. Лікарі та студенти-медики на спеціальному засіданні Британської медичної асоціації висловили серйозне занепокоєння щодо цифрових та технологічних прагнень у 10-річному плані уряду. Лікарі попередили про потенційні ризики, пов'язані з масовим розширенням цифровізації в системі охорони здоров'я, яка вже має проблеми із застарілою ІТ-інфраструктурою, та з просуванням погано вивчених технологій штучного інтелекту. Один сімейний лікар попередив, що цей план наражає професію на небезпечно серйозні ризики, пов'язані з ІТ, і що країна ризикує стати мимовільним піддослідним кроликом для технології, яку належним чином не розуміють її творці, не кажучи вже про медичну професію. Уряд, схоже, переймає менталітет Кремнієвої долини, який полягає в швидкому просуванні речей та їх руйнуванні, що недоречно під час капітального ремонту складної системи охорони здоров'я.

Телекомунікації як основа цифрової інфраструктури

Телекомунікаційна галузь стикається з унікальними викликами в управлінні мережевими даними, водночас відіграючи вирішальну роль як рушійна сила всієї трансформації штучного інтелекту. З розширенням мереж 5G та зростанням кількості пристроїв Інтернету речей обсяги даних стрімко зростають. BT Group, яка керує найбільшою мобільною мережею у Великій Британії через свою дочірню компанію EE, успішно розгорнула доступ до 5G для понад 75 відсотків населення Великої Британії, що є значним досягненням у мобільному ландшафті країни. Запуск автономних послуг 5G у 15 містах Великої Британії знаменує собою поворотний момент, оскільки ця технологія нарешті здатна виконати обіцянки 5G, про які галасували понад десять років.

Стрімке зростання використання застосунків на основі штучного інтелекту, схоже, є ключовим фактором для стимулювання додаткового зростання доходів від послуг 5G. BT та Assembly Research оцінюють, що покращене покриття 5G SA може принести економіці Великої Британії до 230 мільярдів фунтів стерлінгів до 2035 року завдяки автоматизації, підключенню та модернізації енергетичної мережі. BT оцінює, що промислове використання таких технологій, як штучний інтелект та машинне навчання, що стало можливим завдяки 5G SA, може принести понад 88 мільярдів фунтів стерлінгів економічної цінності. Від розширення сільських районів та автономного транспорту до дронів та медіа, вдосконалені мережі можуть розблокувати мільярди в багатьох секторах, як тільки будуть усунені бар'єри, пов'язані зі спектром та плануванням.

Телекомунікаційні компанії впроваджують системи на базі штучного інтелекту для оптимізації продуктивності мережі, прогнозування перебоїв до їх виникнення та динамічного розподілу ресурсів. Шістдесят п'ять відсотків телекомунікаційних компаній планують збільшити свої бюджети на інфраструктуру штучного інтелекту у 2025 році, причому планування та експлуатація мережі є найвищим інвестиційним пріоритетом на рівні 37 відсотків. Vodafone UK та Ericsson успішно знизили щоденне споживання енергії радіопристроями 5G до 33 відсотків у вибраних місцях Лондона. Це стало можливим завдяки тестуванню з використанням передових програмних рішень Ericsson на основі штучного інтелекту та машинного навчання. Пакет програм Ericsson Service Continuity AI з функцією інтелектуальної енергоефективності динамічно регулює споживання енергії в мережі залежно від попиту, що призводить до зниження експлуатаційних витрат та викидів вуглецю без шкоди для продуктивності.

Енергетичний аспект цієї трансформації інфраструктури стає критичним економічним та політичним питанням. Уряд Великої Британії створив Раду з питань енергетики штучного інтелекту (ШІ) для управління зростаючими енергетичними потребами ШІ та центрів обробки даних, одночасно досягаючи цілей у сфері чистої енергії. Рада має на меті скерувати те, як розширення ШІ може бути узгоджено з амбіціями країни стати світовим лідером у сфері чистої енергії. На її першому засіданні 8 квітня було розглянуто, як країна може підвищити енергоефективність та стійкість своєї інфраструктури ШІ та центрів обробки даних. З огляду на амбітну мету уряду збільшити потужності громадських обчислень у Великій Британії в двадцять разів протягом наступних п'яти років, енергетичні наслідки є значними та вимагають скоординованого планування в усіх секторах. Частково відповідь полягає в створенні Зон зростання ШІ – центрів у районах, здатних підтримувати щонайменше 500 МВт електроенергетичних потужностей, що приблизно достатньо для живлення двох мільйонів будинків.

Логістика та ланцюги поставок у перехідному періоді

Логістика та галузь ланцюгів поставок у Великій Британії переживають радикальну трансформацію, і на передовій цієї революції стоять штучний інтелект та автоматизація, що дозволяє підприємствам оптимізувати операції, покращувати процес прийняття рішень та підвищувати загальну ефективність ланцюгів поставок. Якщо ваші нещодавні поставки здавалися швидшими, точнішими та більш сталими, ви спостерігаєте тиху революцію, що відбувається за лаштунками. До 2025 року розумні технології більше не будуть на горизонті; вони будуть повністю вбудовані в повсякденні операції, від автономних транспортних засобів доставки в центрах міст до прогнозних систем, які допомагають роздрібним торговцям уникати вузьких місць.

Штучний інтелект зараз відіграє центральну роль у плануванні та здійсненні доставок. Від планування маршрутів до прогнозування дорожнього руху, інтелектуальні системи допомагають постачальникам логістичних послуг приймати швидші та більш обґрунтовані рішення. Доставка не тільки швидша, але й надійніша, з меншою кількістю затримок та кращим використанням транспортних засобів і палива. Безпілотні транспортні засоби доставки та автоматизовані системи вже використовуються в окремих районах Великої Британії, особливо для доставки на короткі відстані або «останньої милі». Ці автономні технології зменшують залежність від ручної праці та знижують витрати, а також забезпечують нові способи обслуговування важкодоступних районів.

Склади та розподільчі центри також зазнали цифрової трансформації. Ручні завдання, такі як сортування, пакування та перевірка запасів, все частіше беруть на себе роботи, тоді як програмне забезпечення на основі штучного інтелекту контролює та керує запасами в режимі реального часу. Цифрові симуляції, відомі як цифрові двійники, дозволяють менеджерам з логістики тестувати різні сценарії, такі як різке зростання попиту або перебої в ланцюжку поставок, не впливаючи на операції. Це полегшує підготовку до неочікуваних подій та виявлення нових способів підвищення ефективності. Такі компанії, як Simarco, використовують передові інструменти, такі як SnapFulfil WMS, для підключення систем як внутрішньо, так і безпосередньо до клієнтів, забезпечуючи видимість та контроль запасів і замовлень у режимі реального часу від отримання до доставки.

Однак, нові дослідження показують, що лідери у сфері ланцюгів поставок та транспорту у Великій Британії очікують автономного майбутнього зі штучним інтелектом, але стикаються зі значними перешкодами щодо навичок та інтеграції даних. Майже половина опитаних організацій не має достатньої видимості даних для проактивного коригування маршрутів доставки. Сорок п'ять відсотків заявили, що не можуть вжити коригувальних заходів до того, як постачання будуть затримані або перервані. Цей розрив між технологічними прагненнями та операційною реальністю посилюється значними внутрішніми проблемами. Сорок два відсотки респондентів вказали на брак навичок у своїх організаціях, тоді як 39 відсотків назвали фрагментовані дані на різних платформах та рішеннях серйозною перешкодою. Незважаючи на ці поточні перешкоди, існує тверда впевненість у майбутньому, керованому штучним інтелектом, оскільки 63 відсотки організацій очікують впровадження повністю автономного, агентного ШІ або мінімального людського контролю протягом наступних п'яти років.

Фармацевтика та науки про життя на передовій інновацій

Фармацевтична галузь та галузь наук про життя Великої Британії перебувають на передовій інновацій у сфері штучного інтелекту, а моделі на основі штучного інтелекту все частіше використовуються фармацевтичними та біотехнологічними компаніями для пришвидшення розробки ліків шляхом прогнозування молекулярних взаємодій, оптимізації дизайну клінічних випробувань та виявлення потенційних проблем безпеки на ранніх етапах процесу розробки. Це прискорення є особливо перспективним для вирішення незадоволених медичних потреб та розробки методів лікування складних захворювань. Генеративний штучний інтелект має різні застосування в контексті розробки ліків, включаючи швидкий аналіз геномних даних та терапевтичних кандидатів in silico.

Уряд Великої Британії активно підтримує інновації в цій галузі та нещодавно пообіцяв виділити 82 мільйони фунтів стерлінгів на підтримку британських проектів, включаючи PharosAI та Bind Research, що використовують штучний інтелект для розробки нових моделей лікування та терапевтичних засобів для таких захворювань, як хвороба Альцгеймера та рак. Новаторський суперкомп'ютер вартістю 225 мільйонів фунтів стерлінгів, Isambard-AI, має революціонізувати медичну галузь, використовуючи штучний інтелект для розробки нових ліків та вакцин. Розташований у Брістолі, цей сучасний об'єкт стане найпотужнішим суперкомп'ютером Великої Британії, коли він повністю запрацює цього літа. Частини системи Isambard-AI вже функціонують, і зараз тривають проекти, що досліджують нові методи лікування таких захворювань, як хвороба Альцгеймера, хвороби серця та різні види раку.

Британський консорціум OpenBind використовуватиме експериментальні технології для створення найбільшої у світі колекції даних про те, як ліки взаємодіють з білками – будівельними блоками організму. Ця колекція буде у 20 разів більшою за будь-що, зібране за останні 50 років, і закріпить позиції Великої Британії як глобального центру розробки ліків на основі штучного інтелекту. Це сприятиме навчанню нових моделей штучного інтелекту, здатних виявляти перспективні нові препарати, що надасть дослідникам безпрецедентну можливість відкривати нові горизонти в боротьбі з хворобами. Витрати на розробку будуть скорочені до 100 мільярдів фунтів стерлінгів, а також будуть стимульовані інновації та економічне зростання, що лежать в основі урядового Плану змін.

Біофармацевтична промисловість Великої Британії дедалі більше шукає таланти зі штучним інтелектом та навичками роботи з даними, щоб залишатися конкурентоспроможною, оскільки цифрові технології стимулюють інновації. Фармацевтична промисловість дедалі частіше впроваджує нові цифрові інструменти, такі як штучний інтелект та аналітика великих даних, для підтримки розробки та відкриття інноваційних ліків, але багато компаній мають труднощі з пошуком та залученням кваліфікованих працівників. Уряд Великої Британії застосував проінноваційний підхід до регулювання ШІ, балансуючи необхідність нагляду зі сприянням подальшому зростанню галузей, що базуються на ШІ. Велика Британія активно працює над вивченням етичного та ефективного впровадження технології ШІ в програмах, спрямованих на покращення результатів лікування пацієнтів та оптимізацію надання медичної допомоги.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Дійте швидко: ось як окупається управління даними за допомогою штучного інтелекту – Зображення: Xpert.Digital

Проблема якості даних та управління

Незважаючи на всі технологічні досягнення, якість даних залишається постійною проблемою, яка фундаментально впливає на успіх впровадження штучного інтелекту. Якість даних є найбільшою проблемою для цілісності даних в організаціях і стала ще більш поширеною. У 2024 році 64 відсотки респондентів заявили, що якість даних була їхньою найбільшою проблемою щодо цілісності даних, порівняно з 50 відсотками у 2023 році. Це призвело до відсутності довіри до даних, причому 67 відсотків респондентів заявили, що вони не повністю довіряють даним, які вони використовують для прийняття рішень, що є значним збільшенням порівняно з 55 відсотками попереднього року. Хоча проблеми з якістю даних не є чимось новим, вплив цих проблем на бізнес-результати більший, ніж будь-коли.

Це пов'язано зі швидкістю розвитку передової аналітики, бізнес-аналітики та штучного інтелекту. Неможливо приймати обґрунтовані рішення на основі даних, маючи погані дані, а коли ці дані забезпечують роботу аналітики та моделей штучного інтелекту, негативний вплив може бути швидким і серйозним. Рейтинги якості даних організацій цього року знизилися на 11 процентних пунктів. Минулого року 66 відсотків респондентів оцінили якість своїх даних як середню або гіршу. Цього року 77 відсотків кажуть, що якість їхніх даних у кращому випадку середня. Респонденти повідомляють, що перешкодою номер один, яка заважає їм досягти високої якості даних, є неадекватні інструменти для автоматизації процесів забезпечення якості даних (49 відсотків). Неузгоджені визначення та формати даних продовжують турбувати організації (45 відсотків). Не дивно, що обсяг даних зріс як проблема, причому 43 відсотки назвали це головною проблемою порівняно з 35 відсотками у 2023 році.

Британські компанії визнають критичну роль, яку ефективне управління даними відіграє в сучасній економіці, але вказують на притаманні перешкоди для впровадження цих практик на практиці. Результати дослідження показують, що 8 з 10 британських компаній визнають, що управління даними більше не повинно бути другорядним питанням і може дати їм стратегічну перевагу. Ще 86 відсотків погодилися, що управління даними стане важливішим протягом наступних п'яти років. Оскільки штучний інтелект трансформує способи ведення бізнесу та розглядається як ключовий фактор диференціації, майже три чверті також заявили, що управління даними є основою для кращого штучного інтелекту. Однак труднощі з інтеграцією та масштабованістю, а також низька якість даних є ключовими викликами, з якими стикаються компанії, коли йдеться про ефективне та відповідальне управління даними протягом усього їхнього життєвого циклу.

Трьома найпоширенішими перешкодами для належного управління даними є вбудовування управління даними в існуючі методи роботи та процеси (72 відсотки), покращення якості та масштабованості даних (71 відсоток) та забезпечення того, щоб воно відповідало існуючим технологіям та бізнес-моделям (71 відсоток). Майже кожна опитана компанія планує інвестувати у свої підходи до управління даними протягом наступних двох років. Це включає інвестиції у високоякісні технології та інструменти, а також підвищення внутрішньої грамотності та навичок у сфері даних. Вісімдесят один відсоток стикається з проблемами розподілених даних – даних, які розподілені по багатьох системах та місцях розташування, – тоді як 77 відсотків кажуть, що їхні поточні інструменти не можуть впоратися з обсягом даних, які вони обробляють. Понад три чверті називають законодавство щодо даних та галузеві норми основною проблемою, а 75 відсотків повідомляють про нестачу кваліфікованих аналітиків.

Дефіцит кваліфікованих кадрів як критичне вузьке місце

Розрив у навичках у сфері даних та штучного інтелекту стає однією з найбільших перешкод для успішного впровадження інтелектуальних систем. За оцінками, впровадження штучного інтелекту призведе до зростання економіки Великої Британії на 400 мільярдів фунтів стерлінгів до 2030 року завдяки покращенню інновацій та продуктивності робочого місця. Однак новий звіт виявляє серйозні проблеми з підвищенням кваліфікації в різних секторах. Штучний інтелект трансформує робочі місця в економіці, але роботодавці намагаються встигати за цим та використовувати його можливості. Уряд запровадив три нові інструменти для підтримки ширшого та більш відповідального впровадження штучного інтелекту: систему навичок у сфері ШІ, шлях впровадження та контрольний список для роботодавців.

Попит на посади, пов'язані зі штучним інтелектом, значно перевищує пропозицію кваліфікованих фахівців. За даними Лондонської школи економіки та політичних наук, поточний ринок праці у сфері технологій у Великій Британії зараз чітко зосереджений на посадах, пов'язаних зі штучним інтелектом. Серед них інженери зі штучного інтелекту та машинного навчання очолюють список найбільш затребуваних посад. Посади хмарних архітекторів, які вже користувалися високим попитом до нещодавнього сплеску розвитку штучного інтелекту та автоматизації, зараз вдвічі складніше заповнити. Це пояснюється тим, що хмарна інфраструктура є ще більш важливою для будь-якої компанії, яка впроваджує такі технології, як штучний інтелект та автоматизація. Нестача фахівців з обробки даних визначається як одна з найбільших перешкод для впровадження штучного інтелекту, і по всьому світу налічується майже 2,9 мільйона вакансій, пов'язаних з даними.

Аналіз витрат і вигод інвестицій у ШІ ускладнюється цією нестачею кваліфікованих кадрів. Директор з обробки даних у Великій Британії заробляє від 175 000 до 350 000 фунтів стерлінгів на рік, менеджери з управління даними – від 120 000 до 180 000 фунтів стерлінгів, а спеціалізовані розпорядники даних – від 85 000 до 130 000 фунтів стерлінгів. Ці значні витрати на персонал зазвичай становлять від 40 до 50 відсотків від загальної вартості впровадження ШІ. Згідно з опитуваннями, 97 відсотків організацій, які зіткнулися з інцидентами, пов’язаними зі ШІ, не мають належного контролю доступу до ШІ, а 63 відсотки не мають політик управління ШІ. Ці прогалини в управлінні – це не просто теоретичні ризики; вони перетворюються на конкретних фінансових втратах та регуляторних санкціях.

Галузеве партнерство має на меті допомогти. Очікується, що 7,5 мільйона британських працівників отримають необхідні навички роботи зі штучним інтелектом до 2030 року завдяки галузевому партнерству з NVIDIA, Google, IBM та Microsoft. Skills England використовує новий звіт для розробки навчальних матеріалів. Дві третини британських компаній вже повідомляють про значне покращення продуктивності завдяки штучному інтелекту, але лише 45 відсотків пропонують навчання робочої сили, що підкреслює розрив у навичках, незважаючи на вражаючі досягнення. Зі зростанням впровадження штучного інтелекту Великій Британії необхідно змінити напрямок використання штучного інтелекту та автоматизації, інакше вона ризикує втратити трансформаційні досягнення в продуктивності та відстати в міжнародній конкуренції.

Регуляторний ландшафт між інноваціями та наглядом

Велика Британія запровадила проінноваційний підхід до регулювання штучного інтелекту, балансуючи необхідність нагляду зі сприянням сталому зростанню в галузях, що базуються на штучному інтелекті. Управління з фінансового контролю (FCA) підтвердило, що його орієнтований на результат підхід до регулювання та нагляду однаково застосовується і до штучного інтелекту. Це означає, що FCA спирається на існуючі регуляторні та законодавчі рамки для пом'якшення багатьох ризиків, пов'язаних з використанням штучного інтелекту у фінансових послугах та на ринках Великої Британії. FCA розглядає це як регулювання, яке сприяє інноваціям. Зосереджуючись на результатах, а не на жорстких правилах, FCA надає компаніям певну гнучкість у впровадженні нових технологій, таких як штучний інтелект, водночас забезпечуючи їм відповідальність за справедливе ставлення до клієнтів та стійку діяльність.

9 вересня 2025 року FCA запустило новий веб-сайт під назвою «Штучний інтелект та FCA: наш підхід», зміцнюючи свою позицію щодо безпечного та відповідального впровадження ШІ на фінансових ринках Великої Британії. FCA також оголосило про тестування ШІ в реальному часі, нову ініціативу в рамках своєї Лабораторії ШІ, яка дозволяє компаніям безпосередньо співпрацювати з регулятором та отримувати індивідуальну підтримку для розробки, оцінки та впровадження систем ШІ в реальному часі на фінансових ринках Великої Британії. Відгуки були дуже позитивними, і FCA розглядає тестування ШІ в реальному часі як спосіб підвищення прозорості, подолання розриву між теорією та практикою, а також зменшення регуляторної невизначеності, яка часто зупиняє проекти ШІ.

У вересні 2025 року Комітет з питань фінансів Палати громад надіслав листа шести великим технологічним компаніям з проханням роз'яснити їхню роль у наданні послуг штучного інтелекту фінансовому сектору Великої Британії. Ці листи є частиною поточного розслідування впливу штучного інтелекту на банки, пенсійний фонд та ринки. Запитання охоплюють широкий спектр тем, включаючи стратегії цих компаній щодо штучного інтелекту, заходи прозорості, зменшення упередженості, планування на випадок надзвичайних ситуацій та взаємодію з FCA та Банком Англії. Зокрема, комітет запитує, як ці компанії відреагують, якщо їх буде визначено як критично важливих третіх сторін, що може накласти посилені регуляторні зобов'язання та вимоги до стійкості.

Прогнозується, що середня вартість витоку даних у 2025 році становитиме 4,4 мільйона доларів, тоді як мега-витоки даних, що торкнуться понад 50 мільйонів записів, коштуватимуть в середньому 375 мільйонів доларів. Штрафи GDPR досягнуть 5,65 мільярда євро до березня 2025 року, при цьому окремі штрафи для таких компаній, як Uber та Meta, коливаються від 250 до 345 мільйонів євро. Середня вартість дотримання GDPR для середніх компаній становить 1,4 мільйона доларів. Системи управління даними на базі штучного інтелекту зменшують ці ризики завдяки постійному моніторингу відповідності, автоматизованому контролю доступу та комплексним журналам аудиту. Шістдесят чотири відсотки ІТ-керівників стурбовані потенційними штрафами через невідповідність даних, тоді як 80 відсотків визнають, що підтримка даних, що відповідають вимогам, є критично важливою для отримання конкурентної переваги.

Шлях уперед між можливостями та викликами

Найближчі роки будуть вирішальними для економіки Великої Британії та її здатності реалізувати весь потенціал управління даними на основі штучного інтелекту. Ті компанії та організації, які успішно впровадять управління даними на основі штучного інтелекту, отримають значні конкурентні переваги завдяки швидшим інноваціям, кращому прийняттю рішень та ефективнішій роботі. ОЕСР оцінює, що штучний інтелект може підвищити продуктивність до 1,3 процентних пунктів щорічно, що еквівалентно 140 мільярдам фунтів стерлінгів. До 2030 року впровадження штучного інтелекту може збільшити економіку Великої Британії на цілих 400 мільярдів фунтів стерлінгів. Ці цифри свідчать про величезний економічний потенціал, який стоїть на кону.

Однак, значні виклики залишаються. Успішне впровадження управління даними на основі штучного інтелекту вимагає більше, ніж просто технологічної експертизи; воно вимагає фундаментальної переорієнтації організаційних пріоритетів та процесів. Організації повинні перейти від захисної до сприятливої ​​позиції щодо управління даними. Культурна трансформація є такою ж важливою, як і технологічна. Команди обробки даних повинні навчитися еволюціонувати від реактивних вирішувачів проблем до стратегічних архітекторів, які керують інтелектуальними системами, а не виконують ручні процеси. Незважаючи на всі технологічні досягнення, якість даних залишається постійною проблемою, оскільки 67 відсотків організацій не повністю довіряють даним, які вони використовують для прийняття рішень.

Рішення про інвестиції в управління даними на основі штучного інтелекту передбачає складний економічний розрахунок. Компанії повинні враховувати не лише витрати на ліцензування платформи, які зазвичай коливаються від 50 000 до 500 000 фунтів стерлінгів щорічно, але й витрати на впровадження, які часто перевищують вартість програмного забезпечення, а також необхідні інвестиції в персонал. Ці значні початкові інвестиції необхідно зважити з вартістю бездіяльності. За оцінками, низька якість даних коштує британським компаніям 200 мільярдів фунтів стерлінгів щорічно. Ці абстрактні цифри перетворюються на конкретні бізнес-збитки, неефективні маркетингові бюджети та невдалі стратегічні рішення.

Питання вже не в тому, чи буде впроваджено управління даними на основі штучного інтелекту, а в тому, наскільки швидко та ефективно організації зможуть керувати цією трансформацією. Економічні стимули зрозумілі, технологічні рішення дозрівають, а конкурентний тиск посилюється. Завдяки своїй лідируючій позиції в Європі, значним інвестиціям від міжнародних технологічних гігантів та проінноваційній регуляторній позиції, Велика Британія має сильну стартову позицію. Успішне балансування між інноваціями та відповідальним впровадженням, економічним зростанням та конфіденційністю даних, а також технологічною трансформацією та людським наглядом визначатиме, чи досягне Велика Британія своєї мети стати світовим лідером в економіці, що базується на штучному інтелекті. У цьому контексті стратегічні рішення, прийняті в найближчі роки, формуватимуть конкурентний ландшафт економіки Великої Британії протягом наступного десятиліття та цілком можуть визначити успіх чи невдачу цілих галузей.

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn