А Вы готовы к внедрению искусственного интеллекта?

Tags: ML, machine learning, AI

Искусственный интеллект и машинное обучение уже не футуристические теории, а реальные технологии с реальными приложениями во многих компаниях. Опрос, проведенный Forbes совместно с Dell Technologies и Intel, показал, что искусственный интеллект – ключевой компонент в цифровом развитии, но только четверть опрошенный руководителей подтвердили внедрение этих технологий. В чем же причина такого слабого внедрения искусственного интеллекта в организации и готова ли Ваша компания к использованию машинного обучения? В этой статье мы расскажем о влиянии искусственного интеллекта на бизнес и о том, как внедрить его быстрее.

Искусственный интеллект и бизнес

На протяжении последних 50 лет множество предприятий активно автоматизировали рабочие процессы. В ближайшем будущем мы полностью откажемся от ручной обработки информации и перейдем на использование автономных систем, способных быстро обрабатывать огромные массивы информации. Внедрение предприятиями новых технологий позволит значительно улучшить производительность и повысить финансовую эффективность.

В наши дни недостаточно просто произвести продукт или предложить услугу. Важно установить взаимоотношения с потребителями. Вот почему модернизация продукта на основе опыта использования становится ключевым моментом эффективности бизнеса. Это относится как В2В, так и к В2С компаниям.

Автоматизация, гибкость и простота - это те термины, которые должны быть интегрированы в процессы любой организации. Благодаря эффективному использованию ресурсов, Ваша компания повысит лояльность клиентов и получит конкурентное преимущество перед другими игроками на рынке.

Как же начать использование машинного обучения?

  1. Создайте или скорректируйте Вашу роль в процессе автоматизации и внедряйте новую корпоративную культуру.
  2. Соберите команду специалистов-единомышленников, которые не боятся столкнуться с трудностями в процессе освоения новых технологий.
  3. Подготовьте данные для обучения искусственному интеллекту.
  4. Выберите платформу для машинного обучения или провайдера, предоставляющего искусственный интеллект в качестве услуги, или разработайте собственное решение.
  5. Обучите Ваших собственных специалистов, так как на рынке их стоимость очень высока.
  6. Запускайте, тестируйте и реализуйте проект.

От теории к практике

Давайте поговорим о компаниях, которые эффективно используют новые технологии в своих стратегиях.

Google – нейронные сети

Самым значительным достижением компании является создание машин в DeepMind, способных придумывать необычные картинки. Google изучает все аспекты машинного обучения, которые помогают компании улучшать алгоритмы, а также  более эффективно  обрабатывать и переводить естественную речь, улучшая как систему ранжирования, так и прогностическую систему.

Pinterest - поиск контента

Главная функция социальной сети Pinterest - курирование контента.  И компания делает все возможное для повышения эффективности этого процесса, включая использование машинного обучения. Сегодня оно вовлечено в каждый аспект деятельности Pinterest: от модерации спама и поиска контента до сокращения числа отказов от информационных рассылок.

IBM – следующий этап развития здравоохранения

IBM отказывается от устаревшей модели бизнеса в пользу новых направлений. Самый известный продукт бренда - искусственный интеллект Watson, который на протяжении последних нескольких лет используется в госпиталях и медицинских центрах для диагностики некоторых видов рака. К слову, делает он это гораздо эффективнее, чем онкологи. Watson обладает огромным потенциалом в сфере продаж: здесь он может выступать в качестве консультанта.

Будущее искусственного интеллекта.

  1. Машины, которые учатся еще более эффективно.

Очень скоро искусственный интеллект сможет учиться еще более эффективно: машины будут совершенствоваться при минимальном участии человека.

  1. Автоматизация отражения кибератак.

Увеличение киберпреступлений заставляет компании думать о защите. В недалеком будущем искусственный интеллект будет играть важную роль в отслеживании, предотвращении и реагировании на кибератаки.

  1. Правдоподобные порождающие модели.

Довольно скоро мы не сможем отличать машины от людей благодаря алгоритмам, способным создавать картинки, имитировать человеческую речь и даже целую личность.

      4. Быстрое обучение

Даже самому сложному искусственному интеллекту необходимо огромное количество данных для обучения, но совсем скоро для этого процесса будет требоваться все меньше информации и времени.

И последнее.

К сожалению, эти технологии несовершенны и число скептиков пока превалирует.  В недавнем отчете IDC утверждается, что искусственный интеллект и машинное обучение в обозримом будущем увеличат производительность в 4 раза, а 2,5 миллиона промышленных роботов будут работать на производствах по всему миру.  В 2020 году около 30% всех офисных процессов будет автоматизировано, а к 2021 г. 20% корпоративных приложений будут работать с использованием искусственного интеллекта.

Звучит грандиозно, но на практике большинство компаний все еще обрабатывает данные вручную, что значительно усложняет развитие бизнеса.

No Comments

Add a Comment