Արհեստական բանականությունը (ԱԲ), հատկապես իր գեներատիվ ձևով, հեռավոր խոստումից վերածվել է գործարար աշխարհում իրականության։ Չնայած վերջերս թեման ավելի մեծ տարածում է գտել, դրա զարգացումը հանկարծակի չէ. այն ներկայացնում է տասնամյակների ընթացքում մշակված տեխնոլոգիայի հասունացումը, որն այժմ գործնական կիրառություն է գտնում տնտեսության գրեթե բոլոր ոլորտներում։
Մարքեթինգում արհեստական բանականության ազդեցությունը ակնհայտ է։ Արդյունաբերությունը, որը երկար ժամանակ առաջնորդվում էր ինտուիցիայով և ռեպերտուարով, վերջին երկու տասնամյակների ընթացքում անցել է ավելի տվյալների վրա հիմնված մոտեցման։ Այս շարժումը ստեղծել է միջավայր, որը հատկապես նպաստավոր է արհեստական բանականության վրա հիմնված տեխնոլոգիաների ներդրման համար։ Սպառողների վարքագծի, արշավների արդյունավետության և շուկայական միտումների վերաբերյալ տեղեկատվության զանգվածային կուտակման հետ մեկտեղ, անհրաժեշտ է դարձել ունենալ գործիքներ, որոնք կարող են մշակել, խաչաձև հղումներ կատարել և մեկնաբանել տվյալները իրական ժամանակում։
Գեներատիվ արհեստական բանականությունն օգտագործվել է ոչ միայն տվյալների վերլուծության, այլև ստեղծագործական գործընթացը արագացնելու համար: Այսօր հնարավոր է մոդելավորել սպառողների պրոֆիլները, փորձարկել տարբեր ստեղծագործական ուղիներ և կանխատեսել արշավի արձագանքը, նախքան այն նույնիսկ հրապարակվի: Առաջադրանքները, որոնք նախկինում պահանջում էին շաբաթներ կամ նույնիսկ ամիսներ տևող որակական հետազոտություններ տարբեր շուկաներում գտնվող ֆոկուս խմբերի հետ, այժմ կարող են իրականացվել ընդամենը մի քանի օրվա ընթացքում՝ տեխնոլոգիայի աջակցությամբ:
Սա չի նշանակում, որ ավանդական հետազոտությունները հնացած են։ Տեղի է ունենում փոխլրացում. արհեստական բանականությունը թույլ է տալիս փորձարկման և վավերացման նախնական փուլ անցկացնել՝ գործընթացը դարձնելով ավելի ճկուն, արդյունավետ և ծախսարդյունավետ։ Տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացումը դառնում է ստեղծագործականության դաշնակից, այլ ոչ թե փոխարինող։
Մարքեթինգից դուրս, արհեստական բանականության կիրառումը ընդլայնվում է նաև այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են նյութագիտությունը, կոսմետիկան և կենդանիների բարեկեցությունը: Կենդանիների վրա հիմնված թեստերը փոխարինվում են բարդ համակարգչային սիմուլյացիաներով, որոնք կարող են բարձր ճշգրտությամբ կանխատեսել քիմիական ռեակցիաները և միացությունների միջև փոխազդեցությունները: Այս դեպքում արհեստական բանականությունը հանդես է գալիս որպես թե՛ էթիկական, թե՛ տեխնիկական փոփոխությունների կատալիզատոր:
Ավելին, քան պարզապես ինքնուրույն գործիք, արհեստական բանականությունը դարձել է մի տեսակ «գործիքավորող» այլ զարգացող տեխնոլոգիաների համար: Երբ այն համակցվում է ավտոմատացման, եռաչափ մոդելավորման, մեծ տվյալների և իրերի ինտերնետի (IoT) հետ, այն հարթում է ճանապարհը նախկինում անհավանական լուծումների համար, ներառյալ նոր նյութերի ստեղծումը և ամբողջ արտադրական շղթաների վերակազմավորումը:
Այժմ մարտահրավերը այլևս այն չէ, թե «արդյո՞ք» արհեստական բանականությունը կներառվի ընկերությունների առօրյա գործունեության մեջ, այլ այն, թե «ինչպես» դա կարվի պատասխանատու, թափանցիկ և ռազմավարական եղանակով: Տեխնոլոգիայի վերափոխող ներուժը անհերքելի է, բայց դրա ներդրումը պահանջում է խնամք, էթիկական ուղեցույցներ և շարունակական ուսուցում:
Հակառակ տարածված կարծիքի, արհեստական բանականությունը չի փոխարինում մարդկային բանականությունը, այլ բարելավում է այն։ Եվ այն բիզնեսները, որոնք հաջողությամբ կհասնեն այս հավասարակշռությանը, կունենան մրցակցային առավելություն ավելի ու ավելի դինամիկ և պահանջկոտ շուկայում։
