Текст книги "Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии"

Удовлетворенность

Удовлетворенность клиентов способствует их лояльности, положительным отзывам, увеличению доли рынка и прибыльности. Неудивительно, что маркетологи уделяют много внимания ее оценке. Но представьте себе мир, в котором надежные данные об удовлетворенности потребителей легче получить не от них самих, а от платформ ИИ.

Платформа обслуживает клиентов, постоянно прогнозируя их потребности. Для этого она должна собрать детальные данные о структуре их покупок и использовании продуктов, а затем попытаться понять цели покупателей. Интересует ли их здоровое питание, стремятся ли они приобретать энергопродукты, оказывающие минимальное воздействие на окружающую среду, хотят ли повысить доходы в долгосрочной перспективе с помощью соответствующих финансовых продуктов? Или им важнее вкус, низкая цена и быстрая прибыль? Более того, усовершенствованные платформы ИИ выяснят, на какие компромиссы потребители готовы пойти. Сколько они согласны платить за более полезный продукт? Могут ли пожертвовать местом в машине, чтобы снизить расход топлива? Платформы искусственного интеллекта будут знать даже то, способны ли потребители менять свои предпочтения в зависимости от ситуации, например, сделает ли человек, соблюдающий диету, исключение ради праздника и съест ли десерт.

Благодаря этому платформы ИИ смогут предсказывать, какая комбинация функций, цены и качества нужна конкретному покупателю в данный момент. В конечном счете ИИ-помощники будут удовлетворять потребности клиентов лучше, чем они сами. Пока механизмы рекомендаций довольно примитивны, но они уже движутся в этом направлении, предлагая книги, фильмы и музыку, которые нравятся потребителям неожиданно для них самих.

Платформы ИИ приведут к более эффективным сортировке и сравнению предложений рынка. К примеру, потребителям, которые предпочитают отели Four Seasons, неперспективно предлагать бронирование в гостинице сети Trump Hotels через платформы. Поэтому бренды будут стремиться к более четкому позиционированию, чтобы оно было учтено платформами.

Удержание

Маркетологи считают повторные покупки показателем удовлетворенности клиентов и признаком лояльности к бренду. Тем не менее многие люди продолжают покупать продукт не потому, что он удовлетворяет их потребности, а по причине нехватки времени для поиска альтернатив, если бренд в целом справляется с задачей. Проще говоря, у большинства потребителей есть дела поважнее, чем оценивать состав моющих средств. Другое дело – ИИ-помощник: он способен регулярно пересматривать все бренды в любой категории, будь то ноутбуки или жевательная резинка, и рекомендовать новые, которые могли бы лучше служить покупателю. Некоторые потребители, возможно, захотят изменений просто ради разнообразия, поэтому помощники будут периодически предлагать им новые продукты, которые смогут их заинтересовать.

Такой пересмотр покупок заставит успешные бренды постоянно стремиться к удержанию своих позиций на рынке, а также откроет возможности для новых компаний. Конкуренция станет более интенсивной.

Действующие участники рынка должны будут внедрять инновации, чтобы удерживать потребителей. Кроме того, они смогут покупать у платформ информацию, которая поможет им убедить клиентов не переходить на другие продукты. Например, если компания узнает, что покупательница думает о переходе на продукцию конкурента (так как она сообщила об этом желании своему помощнику), то сможет сразу оценить, стоит ли ее удерживать. При необходимости бренд может тут же сделать клиентке индивидуальное предложение, соответствующее ее запросам. От этого выигрывают и компания, и потребитель: первая сохранит клиента, а второй получит более выгодные условия. Платформа ИИ выполняет роль посредника, обслуживая обоих и создавая ценность для каждого, не забывая и о своем доходе.

Новые компании смогут использовать информацию, получаемую от платформ, для привлечения клиентов. Конечно, лидеры и другие участники рынка представляют угрозу для начинающих фирм. Для того чтобы выделиться на фоне конкурентов, им придется постоянно разрабатывать предложения, соответствующие изменяющимся запросам потребителей. Именно на этом будет сосредоточена инновационная деятельность брендов наряду с улучшением качества продуктов.

Обязательные требования к платформам

ИИ-платформы будут успешными, только если потребители в них поверят. Как сказал один из руководителей подразделения Google, ответственного за платформу компании, «укрепление доверия – самое важное из того, что мы делаем». Чтобы потребители могли полагаться на платформы, последние должны обладать тремя качествами: точностью, открытостью и конфиденциальностью.

Точность

Постоянно изучая индивидуальные желания и требования клиентов, алгоритмы оттачивают способность платформ удовлетворять их потребности. Если платформа научится рекомендовать покупателю продукты альтернативных брендов и они понравятся ему больше, чем те, которыми он пользовался раньше, то потребитель начнет больше доверять платформе, чем тому или иному бренду.

Открытость

Работа платформ изначально подразумевает конфликт интересов, на который необходимо обратить особое внимание. С одной стороны, они должны сосредоточиться на удовлетворении запросов потребителей, поскольку в противном случае потеряют их доверие. С другой стороны, договоры с компаниями-поставщиками будут предполагать привилегии в размещении определенных брендов и предоставление им данных о потребителях. Если клиенты почувствуют, что помощник предлагает им бренд (продвижение которого оплачено), не соответствующий их запросам, то перестанут доверять платформе. Одним из решений может стать прозрачность в отношениях между платформой и брендами, как это происходит сегодня в Google, когда некоторые результаты поиска помечаются как реклама. Другое решение – одновременно предлагать товары обоих видов: рекламные и обычные. Например, если потребитель спрашивает ИИ-помощника, как лучше удалить пятна от травы, ему можно порекомендовать отбеливатель, продвижение которого оплачено, и вместе с ним другие универсальные средства, которые могут быть столь же эффективными. Бренд получает свою рекламу, а помощник демонстрирует потребителю, что заслуживает доверия.

Как ИИ-платформы создают ценность

Конфиденциальность

Владельцам платформ и маркетологам необходимо будет найти баланс между использованием персональной информации и эффективностью ИИ. Чем больше данных собирает платформа, тем точнее ее рекомендации, но потребители при этом могут почувствовать себя уязвимыми. Одно из решений этой проблемы – предлагать индивидуальные настройки конфиденциальности, как это делает сейчас Facebook, предоставляя пользователям возможность самим решать, какую информацию они готовы раскрыть. Другое, не столь удачное, решение может состоять в том, чтобы, подобно Google, гарантировать конфиденциальность на основании обработки данных машинами без вмешательства человека.

Потребители давно готовы раскрывать персональную информацию и даже отказываться от конфиденциальности ради удобства. ИИ-помощники сделают их жизнь гораздо комфортнее, но при этом будут требовать гораздо больше личных данных, чем любое используемое в настоящее время программное обеспечение.

____________________________________

Все фирмы, ориентированные на потребителя, могут ожидать, что ИИ-платформы радикально изменят их отношения с клиентами. Традиционно важные активы, такие как производственные мощности и бренды, станут менее значимыми, поскольку внимание потребителей переключится на ИИ-помощников, а ценность данных о клиентах и прогнозирующая способность ИИ возрастут. Push-маркетинг (использование платформ для реализации и продвижения продукта) станет более актуальным, а pull-маркетинг (убеждение потребителей в необходимости продукта) – менее. При построении бренда усилия будут направлены на потребителя, но при стимулировании пробных и повторных покупок более действенным станет маркетинг на основе ИИ-платформ. Хотя эффективность рынка повысится, компании столкнутся с сильным давлением, так как должны будут постоянно предлагать потребителям выгодные условия, соответствующие их предпочтениям, определенным ИИ.

Три вопроса, которые должны задать себе бренды

1. Для кого работает платформа?

Сначала ответим на вопрос, для кого предназначены традиционные платформы, например принадлежащие компаниям, выпускающим кредитные карты, или ритейлерам. И те и другие связывают покупателей и продавцов друг с другом и выполняют определенные функции: обеспечивают удобство и эффективность, снижают риски. ИИ-платформы также работают для многих заинтересованных сторон, включая бренды. Но нужно иметь в виду, что если они не будут служить интересам потребителя, то не станут востребованными. И наоборот, чем больше потребители доверяют им, тем более они эффективны в качестве источника данных и канала сбыта для маркетологов. Как и в случае с любой хорошо функционирующей платформой, создание ценности для обеих сторон создает ценность и для самой платформы.

2. Чего мы хотим от платформы?

Очевидный, но неполный ответ: мы хотим, чтобы она продавала нашу продукцию. Однако маркетологи не должны относиться к платформе только как к каналу продаж, в первую очередь это источник информации. За определенную плату ИИ-платформы будут предоставлять детальные данные о поведении потребителей и их мотивах, и настолько подробную информацию нельзя получить ни в одном из существовавших когда-либо источников. Это позволит компаниям изменить каждый аспект маркетинга – от сегментации аудитории до установления цен на товары и рекламных предложений – чтобы лучше удовлетворять запросы потребителей. Платформы, в свою очередь, будут продвигать улучшенные продукты и станут еще более совершенным каналом продаж, который так ищут маркетологи.

3. Как можно убедиться, что платформа предлагает наши продукты?

Здесь бренды будут иметь два рычага влияния. Один – оплатить более выгодное размещение на платформе. Другой (и, вероятно, самый мощный) – постоянно обновлять свои предложения на основе полученных от платформ данных, чтобы они соответствовали явным и скрытым потребностям клиентов. Для этого брендам понадобится более четкая дифференциация, они должны будут конкурировать за счет скорости, качества и цены, а также уметь распознавать малейшие изменения во вкусах потребителей и быстро реагировать на них.

В течение долгого времени компании, производящие товары широкого потребления, экономили за счет роста масштабов производства. Для них был важен один стратегический вопрос: «Сколько еще продукции мы сможем продать?» Платформы искусственного интеллекта дадут нам совершенно иную возможность – наладить глубокие взаимоотношения с потребителем, предлагая ему широкий спектр продуктов, то есть экономия будет осуществляться за счет их разнообразия. Инвестиции в создание доверительных отношений между клиентами и их ИИ-помощниками окупятся, как только мы начнем задавать себе вопрос: «В чем еще нуждается этот потребитель?» Основная маркетинговая стратегия по-прежнему будет актуальна – фирмы должны приобретать, удовлетворять и удерживать потребителей в мире ИИ, но то, что ее составляет, вероятно, существенно изменится.

Впервые опубликовано в выпуске за май – июнь 2018 года.

Почему каждой организации нужна стратегия дополненной реальности?

Майкл Портер, Джеймс Хеппельманн

СУЩЕСТВУЕТ ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ РАЗОБЩЕННОСТЬ МЕЖДУ изобилием цифровых данных, доступных нам, и физическим миром, в котором мы их применяем. В то время как реальность трехмерна, многочисленные данные, формирующие наши решения и действия, заперты в ловушке двух измерений страниц и экранов. Эта пропасть между реальным и цифровым мирами ограничивает нашу способность использовать поток информации и идей, создаваемых миллиардами интеллектуальных, объединенных в сеть умных устройств по всей планете.

Дополненная реальность (augmented reality, или AR) – набор технологий, которые накладывают цифровые данные и изображения на физический мир, – обещает заполнить этот пробел и раскрыть не использованные ранее уникальные человеческие возможности. Хотя AR все еще находится в зачаточном состоянии, тем не менее она готовится стать частью мейнстрима; согласно одной из оценок, расходы на технологии AR в 2020 году составят $60 млрд. AR окажет влияние на компании всех отраслей и другие типы организаций, от университетов до общественных объединений. В ближайшие месяцы и годы эта технология изменит то, как мы учимся, принимаем решения и взаимодействуем с физическим миром. Она изменит и то, как предприятия обслуживают клиентов, обучают сотрудников, разрабатывают и производят продукты, управляют цепочками создания ценности, и то, как они конкурируют.

В этой статье мы расскажем о том, что такое AR, как развиваются ее технологии и приложения, и о том, почему она так важна. По мере распространения умных устройств ее значение будет расти в геометрической прогрессии, поскольку она усиливает их способность создавать ценность и менять конкурентные условия. AR станет новым интерфейсом между людьми и машинами, соединяя цифровой и физический миры. Несмотря на то что проблемы в ее развертывании остаются, такие новаторские организации, как Amazon, Facebook, General Electric, Mayo Clinic и ВМС США, уже внедряют AR и отмечают ее заметное влияние на качество и производительность. Здесь мы предложим дорожную карту развертывания AR в компаниях и рассмотрим ключевые моменты, с которыми они столкнутся, интегрируя ее в стратегию или процессы.

Что такое дополненная реальность?

Технология AR существует уже несколько десятилетий, но только недавно появились возможности для раскрытия ее потенциала. По сути, AR преобразует массивы данных и аналитику в изображения или анимацию, которые накладываются на реальный мир. Сегодня большинство AR-приложений доступны на мобильных устройствах, но все чаще они предлагаются для таких гаджетов, как шлем-дисплей и смарт-очки. Хотя многие знакомы с простыми развлекательными приложениями AR, такими как фильтры Snapchat и игра Pokémon Go, дополненная реальность развивается и в более серьезных направлениях – как потребительской сферы, так и B2B. Например, «путеводные» дисплеи дополненной реальности, которые показывают маршрут, предупреждают об аварийных ситуациях и выводят прочую информацию в поле зрения водителя, доступны уже в десятках моделей автомобилей. Носимые AR-устройства для промышленных рабочих, которые накладывают инструкции по производству, сборке или обслуживанию, уже апробируются в тысячах компаний. АR все чаще приходит на помощь или даже на замену традиционным учебным пособиям и методам обучения.

Идея вкратце

Проблема

В то время как физический мир трехмерен, бóльшая часть данных отображается на двухмерных экранах и страницах. Эта пропасть между реальным и цифровым мирами ограничивает нашу способность максимально эффективно использовать доступные объемы данных.

Решение

Дополненная реальность решает эту проблему путем наложения цифровых изображений и данных на реальные объекты. Поместив информацию непосредственно в контекст ее применения, мы повышаем свою способность воспринимать ее и действовать в соответствии с ней.

Итог

Новаторские организации, в том числе GE, Mayo Clinic и ВМС США, используют AR, чтобы улучшить производительность, качество, а также для обучения. Сочетая сильные стороны людей и машин, AR значительно увеличит создаваемую ценность.

В более широком смысле AR обеспечивает новую парадигму доставки информации, которая, как мы полагаем, сильно повлияет на структурирование, управление и доступ к данным в интернете. Хотя сеть изменила способы сбора, передачи и доступа к информации, ее модель хранения и постраничного вывода данных на плоских экранах имеет серьезные ограничения: она требует, чтобы люди мысленно переводили 2D-информацию в подходящую для использования в 3D-мире. Это не так-то просто, спросите у любого, кто пользовался инструкциями по ремонту хотя бы офисного копировального аппарата. Благодаря наложению цифровой информации непосредственно на реальные объекты или среды AR позволяет человеку работать и с физическим, и с цифровым миром одновременно, устраняя необходимость соединять их в уме. Это способствует быстрому и точному восприятию информации, принятию решений и эффективному выполнению задач.

Совмещение физического и цифрового

Дополненная реальность облегчает работу мозга, необходимую для связи цифровой информации о физическом мире с контекстом, к которому он применяется.

AR-дисплеи в автомобилях – яркая иллюстрация этому. До недавнего времени водителям, использующим GPS-навигацию, приходилось все время переключаться между картой на экране и реальным миром. Например, выбирая нужный съезд с кругового перекрестка, водителю необходимо было перевести взгляд с дороги на экран и обратно и мысленно совместить изображения, чтобы правильно повернуть. AR-дисплеи накладывают навигационное изображение непосредственно на то, что водитель видит через лобовое стекло. Это облегчает работу мозга при использовании информации, предотвращает невнимательность водителя и сводит к минимуму вероятность его ошибок. (Подробнее см. врезку «Как улучшить процесс принятия решений».)

AR делает успехи на потребительских рынках, но ее влияние на производительность человека в промышленных условиях еще существеннее. Достаточно взглянуть на то, как Newport News Shipbuilding, которая проектирует и строит авианосцы для ВМС США, использует AR на последней стадии производственного процесса, выявляя стальные конструкции, которые не являются частью готового корабля. Раньше инженеры должны были постоянно сравнивать реальный авианосец со сложными 2D-чертежами. Но теперь, благодаря AR, они могут видеть окончательный дизайн, наложенный на судно, что сокращает время проверки на 96 % – с 36 часов до всего лишь 90 минут. В целом 25 % и более экономия времени характерна для AR-решений производственных задач.

Ключевые возможности AR

Как мы уже объясняли (см. статью «How Smart, Connected Products Are Transforming Competition», HBR, November 2014), умные устройства, получающие все большее распространение в наших домах, на рабочих местах и фабриках, позволяют пользователям контролировать производственные операции и их условия в режиме реального времени, дистанционно настраивать их и оптимизировать производительность с использованием данных онлайн. В некоторых случаях аналитика и сетевое взаимодействие позволяют устройствам быть полностью автономными.

Как улучшить процесс принятия решений

СИЛА ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ КОРЕНИТСЯ В ТОМ, как люди воспринимают информацию. Это происходит благодаря пяти нашим чувствам, и каждое работает по-своему. Зрение предоставляет нам наибольший объем информации – по оценкам, от 80 до 90 %.

Возможность воспринимать и обрабатывать информацию ограничена нашими умственными способностями. Потребность в таких способностях называется «когнитивная нагрузка». Каждая мыслительная задача, которую мы берем на себя, сокращает ресурс для решения других одновременных задач.

Когнитивная нагрузка зависит от умственного усилия, необходимого для обработки данного типа информации. Например, чтение инструкций с экрана компьютера и перевод их в действия создает бо́льшую когнитивную нагрузку, чем прослушивание этих же инструкций, поскольку буквы должны быть переведены в слова, а слова интерпретированы. Когнитивная нагрузка также зависит от «когнитивной дистанции» или разрыва между формой представления информации и контекстом, в котором она применяется. Подумайте, что происходит, когда водитель обращается к смартфону за указаниями во время вождения. Он должен извлечь информацию с экрана, сохранить ее в рабочей памяти, сопоставить указания с физической средой перед ним, а затем действовать в соответствии с этими указаниями, управляя автомобилем. Мы видим значительную когнитивную дистанцию между цифровой информацией на экране и физическим контекстом, в котором она применяется. Работа с этой дистанцией создает когнитивную нагрузку.

Сочетание скорости, с которой информация передается и воспринимается, и когнитивной дистанции лежит в основе известного утверждения о картинке, которая «стоит тысячи слов». Когда мы смотрим на физический мир, мы впитываем огромное количество разнообразной информации практически одномоментно. Точно так же изображение, которое накладывает информацию на физический мир, помещая ее в контекст, уменьшает когнитивную дистанцию и минимизирует когнитивную нагрузку.

Это объясняет мощный эффект дополненной реальности. Нет лучшего пользовательского интерфейса, чем физический мир, который мы видим вокруг, когда он дополняется цифровым наложением соответствующих данных и указаний в случае необходимости. AR устраняет проблему выпадения из контекста и замедленной обработки информации со страниц и экранов, в то же время значительно улучшая нашу способность понимать и применять ее в реальном мире.

Возможности, которые создает AR, колоссальны. В частности, это заметно по тому, как пользователи визуализируют данные мониторинга, как они получают и выполняют инструкции и указания в рамках производственных операций, и даже по тому, как они взаимодействуют с продуктами и управляют ими.

Визуализация

AR-приложения обеспечивают своего рода рентгеновское зрение, выявляя внутренние особенности, которые трудно было бы увидеть иначе. Например, в компании по производству медицинских устройств AccuVein технология AR преобразует тепловую сигнатуру вен пациента в изображение, накладываемое на кожу, что облегчает поиск вен врачами. Это резко повышает вероятность успеха забора крови и других процедур. AR более чем в три раза увеличивает вероятность попадания иглой с первой попытки и снижает риск обострений (например, дополнительных обращений за помощью) на 45 %.

Bosch Rexroth, мировой поставщик блоков питания и элементов управления, используемых на производстве, применяет улучшенную AR-визуализацию, чтобы продемонстрировать конструкцию и возможности своего интеллектуального сетевого гидравлического блока питания CytroPac. Приложение AR позволяет клиентам видеть трехмерное отображение встроенного насоса и параметров охлаждения в нескольких конфигурациях и то, как сочетаются между собой все подсистемы.

Инструктаж и руководство

AR уже меняет подход к инструктажу, обучению и консультированию. Эти важнейшие функции, которые повышают производительность труда, по своей природе являются дорогостоящими и трудоемкими и часто дают неравномерные результаты. Письменные инструкции, например, по сборке часто запутанны и требуют много времени для дешифровки. Стандартные обучающие видео не являются интерактивными и не могут адаптироваться к индивидуальным потребностям обучения. Такое индивидуальное обучение стоит дорого и требует, как правило, неоднократного общения с преподавателем. Если при этом оборудование недоступно в момент занятий, могут потребоваться дополнительные часы, чтобы перенести полученные знания в контекст реального мира. AR-системы решают эти проблемы, предоставляя пошаговое визуальное руководство в режиме реального времени по таким задачам, как сборка изделия, эксплуатация машины и комплектование склада. Например, сложные двухмерные схемы в руководстве становятся интерактивными трехмерными голограммами, которые помогают пользователю произвести необходимые процессы. Воображению и интерпретации в этом процессе места не остается. AR-обучение в компании Boeing оказало значительное влияние на производительность и качество сложных процессов изготовления самолетов. В одном из исследований Boeing дополненная реальность использовалась, чтобы провести стажеров через 50 этапов сборки секции крыла самолета, состоящей из 30 частей. Время, за которое стажеры, использовавшие AR, справились с работой, оказалось на 35 % меньше времени, требующегося стажерам, руководствовавшимся традиционными чертежами и документацией. А количество стажеров, имеющих минимальный опыт или вовсе без оного, которые правильно выполнили все операции с первого раза, увеличилось на 90 %.

Устройства с поддержкой AR также могут передавать то, что пользователь видит перед собой, удаленному от него эксперту для получения незамедлительной консультации. По сути, это позволяет эксперту мгновенно понять проблему пользователя, независимо от его местоположения. Такая возможность не только повышает производительность труда, но и существенно сокращает затраты, как это обнаружила Lee Company, занимающаяся продажей и обслуживанием в сфере строительства. Она использует AR, чтобы помочь своим техническим специалистам при монтаже и ремонте. Удаленный эксперт может видеть то же самое, что наблюдает техник на месте через свое AR-устройство, руководить его работой вплоть до ее выполнения и даже снабжать дополненную реальность техника своими инструкциями. Получение экспертной поддержки из центрального офиса в режиме реального времени значительно увеличило использование Lee Company этой технологии. Уменьшая количество повторных выездов на объекты, Lee Company экономит на оплате труда и командировочных расходах более $500 на техника в месяц. Компания уже получила $20 прибыли с каждого доллара, вложенного в дополненную реальность.

Взаимодействие

Традиционно люди использовали физические элементы управления, такие как кнопки, рычаги и, в более позднее время, сенсорные экраны для взаимодействия с разного рода изделиями. С появлением умных устройств приложения на мобильных устройствах все чаще заменяют физические элементы и позволяют пользователям управлять изделиями удаленно.

AR выводит пользовательский интерфейс на совершенно новый уровень. Виртуальная панель управления может быть наложена непосредственно на изделие, которое теперь контролируется с помощью AR-гарнитуры, жестов и голосовых команд. Вскоре пользователь сможет просто посмотреть сквозь смарт-очки на объект или указать на него, чтобы активировать виртуальный пользовательский интерфейс управления. Например, работник в смарт-очках сможет ходить вдоль ряда заводских машин, видеть их рабочие характеристики и настраивать каждую, не соприкасаясь с ней физически.

Способность AR к взаимодействию все еще находится на стадии разработки коммерческих продуктов, но обещает быть революционной. Reality Editor, приложение AR, разработанное группой Fluid Interfaces в MIT Media Lab, дает представление о том, насколько быстро развивается дополненная реальность. Reality Editor позволяет легко добавить AR-интерактивность к любому устройству. С его помощью люди могут направить смартфон или планшет на умное устройство (или взглянуть на него через смарт-очки), «увидеть» его цифровые интерфейсы и настроить управлением им, связав те или иные функции с жестами, голосовыми командами или даже другим устройством. Например, Reality Editor позволяет пользователю видеть элементы управления цветом и мощностью излучения «умной» лампочки и настраивать голосовые команды, такие как «ярко» или «приглушенно». А можно привязать различные настройки лампочки к виртуальному пульту управления, который будет доступен из любой точки.

Технологии, лежащие в основе этих возможностей, все еще разрабатываются, но точность голосовых команд в шумной среде улучшается, и прогресс в отслеживании жестов и взгляда тоже идет быстрыми темпами. General Electric уже завершила тестирование голосовых команд в AR-проекте, которые позволяют фабричным рабочим выполнять сложные процессы подключения ветровых турбин, при этом производительность увеличилась на 34 %.