В-четвертых, наличие человеческого фактора, поскольку люди (человек) становятся посредниками, автоматизаторами, контролерами для систем ИИ, и этот процесс неизбежно приводит к сокращению рабочих мест. Еще одна проблема, связанная с человеческим фактором, – это рост числа желающих работать в данной области и заниматься Data Science, однако простого знания теории на фоне отсутствия понимания тонкостей и специфики сферы, для которой решаются задачи, явно недостаточно.

Сегодня вполне реально применять алгоритмы ИИ в малом и среднем бизнесе при наличии достаточного объема и качества данных, которые обеспечат построение процесса эффективного обучения ИИ. В этих целях существует ряд доступных платформ, которые предоставляют свои мощности и инструменты для машинного обучения. Например, Amazon (Azure), Yandex, Mail.ru, узкоспециализированные площадки и т.п. С помощью алгоритмов ИИ возможно получение персональных предложений от банков и магазинов, информации в поисковых системах с учетом индивидуальных предпочтений, обращение к онлайн-доктору и пр.

По данным британской Gartner, в 2022 г. в системы искусственного интеллекта будут инвестировать 1/3 от общемирового количества компаний. Благодаря использованию ИИ глобальный валовый внутренний продукт (ВВП) к 2030 г. увеличится на 14% и составит 15,7 трлн долл. США PwC. Ожидается рост объемов промышленного производства на 900%.

Невозможно представить современный бизнес, технологии, сервис без применения технологий искусственного интеллекта. Прогнозируется также рост числа ИИ-стартапов и различных мобильных приложений на основе машинного обучения, одни рабочие места будут замещаться совершенно новыми рабочими местами, осуществляя перераспределение задач, творческие и сложные виды деятельности останутся за человеком. Роботы должны стать не оппонентами, но партнерами для человека. Таким образом, технологический прорыв в сфере ИИ станет решением глобальной проблемы экономической рецессии 2029–2020 гг.