Оптово-розничный интернет-магазин Net27.ru
8 (800) 600-60-45
Круглосуточно
/
Хабаровск
Избранное
0
Сравнение
0

Искусственный интеллект и бизнес - каким будет будущее

Искусственный интеллект (ИИ) быстро выходит из исследовательских лабораторий в мир бизнеса. Лидеры отрасли в сотнях ниш используют его потенциал – от центров обработки вызовов, развертывающих чат-ботов для улучшения взаимодействия с клиентами, до банков, анализирующих бесчисленные точки данных в течение нескольких секунд для обнаружения мошеннических действий.

В то время как ведущие компании используют эту технологию для принятия более обоснованных бизнес-решений на основе данных и более точных прогнозов поведения клиентов, клиенты все больше привыкают к использованию ИИ. Согласно недавнему опросу, 51% клиентов говорят, что на их ожидания в отношении компаний теперь влияет ИИ.

В связи с тем, что будущее искусственного интеллекта должно изменить правила ведения бизнеса, вот что компаниям необходимо знать о том, как подготовиться к его влиянию, чтобы лучше извлекать выгоды.

Как предприятия используют ИИ в настоящее время?

Снова и снова различные известные игроки отрасли демонстрируют растущее стремление извлечь выгоду из возможностей, которые ИИ предоставляет в их соответствующих нишах.

Искусственный интеллект – это своего рода второе пришествие программного обеспечения. Это форма программного обеспечения, которое самостоятельно принимает решения, способное действовать даже в ситуациях, не предусмотренных программистами. Искусственный интеллект имеет более широкие возможности принятия решений, чем традиционное программное обеспечение.

Это некоторые из многих черт, которые делают ИИ очень ценным активом в различных отраслях, будь то выполнение такой сложной задачи, как мониторинг ветряной турбины, чтобы предсказать, когда ей потребуется ремонт, или что-то столь же простое, как помощь посетителям и персоналу в пути.

ИИ также демонстрирует большой потенциал в сфере здравоохранения, особенно потому, что он привлекает пациентов, как никакая другая технология. Он часто используется в системах здравоохранения, которые собирают огромные объемы данных. Например, интеллектуальные устройства собирают данные с датчиков, прикрепленных к пациентам, находящимся под удаленным наблюдением. Затем эти данные анализируются алгоритмами машинного обучения и доставляются врачам или практикующим медсестрам для отслеживания жизненно важных функций пациента и принятия соответствующих дальнейших решений.

Искусственный интеллект даже является важным союзником, когда дело доходит до поиска лазеек в защите компьютерных сетей.

ИИ также трансформирует ландшафт управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).
Влияние искусственного интеллекта на бизнес уже началось и будет продолжать расти. Показательный пример: на рынке уже есть несколько компаний, предлагающих чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Используя в качестве примера сайт, эти функции чат-бота могут помочь решить наиболее часто задаваемые вопросы и помогают превратить посетителя сайта в потенциального клиента.
ИИ так или иначе затронул каждую отрасль, и его последствия были далеко идущими.

Бизнес-тенденции, связанные с искусственным интеллектом, на которые следует обратить внимание уже сегодня

1. Рост числа микросхем с поддержкой искусственного интеллекта.

Зависимость ИИ от специализированных процессоров для получения оптимальных результатов способствовала появлению микросхем с поддержкой ИИ. Даже самые быстрые центральные процессоры (ЦП) не могут улучшить скорость обучения модели ИИ.

Чтобы ускорить выполнение приложений с поддержкой ИИ, производители микросхем, такие как AMD, Intel, NVIDIA и Qualcomm, будут поставлять специализированные чипы.

Эти чипы будут оптимизированы для таких сценариев, как компьютерная обработка естественного языка и распознавание речи. В ближайшем будущем эти микросхемы будут использовать эти микросхемы для предоставления интеллектуальных услуг.

2. Важность автоматизированного машинного обучения.

Тенденция, которая скоро перевернет решения на основе машинного обучения, – это AutoML.
Автоматизация машинного обучения в основном позволит бизнес-аналитикам и разработчикам разрабатывать модели машинного обучения, которые могут решать сложные ситуации, минуя типичный процесс обучения моделей машинного обучения.

3. Глубокое обучение станет самым важным навыком ИИ.

Спрос на рабочие места в области ИИ со знанием глубокого обучения растет быстрыми темпами.
Глубокое обучение – это тип машинного обучения, который разрабатывает алгоритмы, известные как искусственные нейронные сети, которые работают, моделируя структуру и функции человеческого мозга. В ближайшие несколько лет он станет самым важным навыком искусственного интеллекта.

Как предприятиям подготовиться к будущему, основанному на искусственном интеллекте?

В настоящее время немного сложно понять, как будет развиваться технология, но большинство экспертов считают, что эти «обычные» задачи становятся еще проще для компьютеров. Это просто означает, что передовые приложения ИИ, такие как роботы, станут чрезвычайно полезными для выполнения повседневных задач, что, в свою очередь, упростит масштабируемость в бизнесе.

ИИ начинает делать то, что когда-то считалось невозможным, например беспилотные автомобили. Автомобили без водителя стали реальностью только благодаря доступу к обучающим данным и быстрым графическим процессорам, которые являются ключевыми факторами. Для обучения беспилотных автомобилей требуется огромное количество точных данных, а скорость является ключевым моментом в обучении. Пять лет назад процессоры были слишком медленными, но появление графических процессоров сделало все это возможным.

Графические процессоры будут только становиться быстрее, улучшая приложения программного обеспечения искусственного интеллекта по всем направлениям.

Быстрые процессы и большое количество чистых данных – ключ к успеху ИИ.

В общем, успехи, происходящие в области ИИ, уже начинают давать о себе знать, что в скором времени поможет предприятиям и обществу в целом справиться с более широким набором более общих проблем. Такие достижения также позволят автоматизировать более сложные физические задачи, требующие как гибкости, так и адаптируемости.

Хотя технология искусственного интеллекта, возможно, не полностью созреет в ближайшие 5-10 лет, она определенно находится на пути к изменениям гораздо большего масштаба, чем можно представить.

Поделись с друзьями

Пока еще нет комментариев, Вы можете быть первым.

Добавить комментарий