Если вкратце, то искусственный интеллект (ИИ) — это система или машина, которая способна имитировать человеческое поведение для выполнения определенных задач и может постепенно обучаться, используя полученную информацию. ИИ имеет множество воплощений. Например:
ИИ — это не формат и не функция, это процесс и умение думать и анализировать данные. Несмотря на то, что при упоминании «искусственного интеллекта» многие представляют разумных человекоподобных роботов, захватывающих мир, в реальности ИИ не предназначен для замены людей. Его цель — расширить границы человеческих способностей и возможностей. Поэтому данная технология является ценным бизнес-ресурсом.
Сегодня термин «ИИ» широко используется для обозначения приложений для сложных задач, которые раньше могли выполнять только люди, например обслуживание заказчиков или игра в шахматы. Нередко его используют в качестве синонима машинного обучения и глубокого изучения, которые на самом деле являются подразделами науки об искусственном интеллекте. и имеют свою специфику. Например, машинное обучение фокусируется на создании систем, которые обучаются и развиваются путем обработки и анализа данных. Важно понимать, что если машинное обучение всегда подразумевает использование ИИ, то ИИ далеко не всегда подразумевает машинное обучение.
Чтобы использовать возможности ИИ с максимальной выгодой для бизнеса, необходимо нанять специалистов по изучению данных. Наука о данных — это область на стыке статистики и информатики, которая использует методы этих двух дисциплин для бизнес-анализа данных, полученных из различных источников.
ИИ дает возможность воспроизводить и улучшать то, как человек воспринимает окружающий мир и реагирует на него. Что делает ИИ мощным краеугольным камнем в фундаменте теории инноваций. Используя различные формы машинного обучения, которые распознают шаблоны в данных, позволяющие прогнозировать, ИИ способствует повышению ценности Вашего бизнеса посредством:
Технологии на основе ИИ помогают повысить эффективность и производительность труда за счет автоматизации процессов и задач, которые раньше выполнялись людьми. ИИ также умеет интерпретировать объемы данных, которые не под силу интерпретировать человеку. Это умение может приносить существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для персонализации, что помогло увеличить аудиторию на 25 % за 2017 год.
Большинство компаний сделали изучение данных своим приоритетом и вкладывают в него значительные средства. Согласно недавнему исследованию, проведенному Gartner среди более чем 3000 генеральных директоров, респонденты назвали аналитику данных и бизнес-аналитику основными технологиями для достижения успеха. По мнению опрошенных, эти технологии имеют наибольшее стратегическое значение, поэтому на них приходится основной объем инвестиций.
ИИ предлагает преимущества для всех аспектов и отраслей бизнеса любого масштаба, как общие, так и специализированные:
Согласно последнему отчету Harvard Business Review, компании преимущественно используют ИИ в следующих целях.
Три фактора способствуют повсеместному внедрению ИИ.
Несмотря на то, что многие предприятия успешно внедрили технологию искусственного интеллекта в свое производство, об ИИ и его возможностях до сих пор бытует множество неверных представлений. В этой статье мы рассмотрим пять распространенных мифов об искусственном интеллекте.
Ценность ИИ для бизнеса подтверждена многочисленными примерами его успешного внедрения. Добавление компаниями технологий машинного обучения и когнитивных операций в традиционные бизнес-процессы и приложения обеспечивает лучшее взаимодействие с пользователем и повышает производительность.
Тем не менее внедрение ИИ связано с определенными трудностями. Лишь немногие компании задействуют полный потенциал ИИ — по нескольким причинам. Одна из них состоит в слишком больших расходах на вычисления для ИИ в тех случаях, когда компания не использует облачные технологии. Вторая — в том, что решения на основе ИИ сложны в разработке, для которой приходится привлекать высококвалифицированных дефицитных специалистов. Понимание того, где и для чего необходим ИИ, а также решение задачи привлечения других поставщиков услуг поможет минимизировать эти проблемы.
ИИ сыграл немаловажную роль в этих историях успеха.
Появление решений и средств на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами этой технологии для экономии средств и времени. Готовые решения, средства и ПО на основе ИИ включают в себя встроенные средства ИИ или помогают автоматизировать процесс принятия решений на основе алгоритмов.
Это могут быть как автономные базы данных, которые используют машинное обучение для самостоятельного восстановления, так и готовые модели, которые можно применять для решения таких задач, как распознавание образов и анализ текста. Все это помогает компаниям ускорять окупаемость, повышать производительность, сокращать расходы и улучшать взаимоотношения с заказчиками.
Использование чат-ботов для общения с заказчиками. Чат-боты используют лингвистическую обработку, чтобы анализировать вопросы заказчиков и предоставлять ответы и информацию. Чат-боты умеют обучаться и со временем начинают приносить все большие преимущества.
Мониторинг центра обработки данных. Централизация данных о сети, приложениях, производительности баз данных, качестве обслуживания и пр. с помощью единой облачной платформы, которая автоматически отслеживает пороговые значения и выявляет отклонения, помогает ИТ-специалистам экономить время и усилия.
Выполнение бизнес-анализа без помощи эксперта. Аналитические средства с визуальным пользовательским интерфейсом упрощают выполнение запросов к системе и обеспечивают получение наглядных результатов.
Несмотря на все возможности ИИ и машинного обучения, лишь немногим компаниям удается всесторонне их задействовать. Почему? Как ни странно, основным препятствием являются... люди. Неэффективные процессы могут помешать компании реализовать полный потенциал ИИ.
Например, специалисты по изучению данных могут столкнуться с проблемами при получении ресурсов и данных, необходимых для создания моделей машинного обучения. Или проблемы могут возникать при взаимодействии с коллегами. Кроме того, специалистам по изучению данных приходится иметь дело с многочисленными инструментами на основе открытого кода, и разработчики приложений иногда вынуждены полностью переписывать код моделей обучения, чтобы встроить их в приложения.
Список средств на основе ИИ постоянно расширяется, что вынуждает ИТ-специалистов выделять больше времени на поддержку отдела изучения данных путем обновления рабочей среды. Кроме того, существующие стандарты ограничивают возможности специалистов по изучению данных.
Наконец, руководители не всегда могут в полной мере оценить отдачу от вложений в ИИ. Как следствие, они не предоставляют необходимой поддержки и инвестиций для создания совместной интегрированной экосистемы, которая нужна для успешного использования ИИ.
Чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ и преодолеть препятствия на пути к успешному внедрению новых технологий, необходимо создать командную культуру, которая обеспечит поддержку экосистемы ИИ. В такой среде:
ИИ все шире используется в производственных операциях, что привело к появлению нового термина: адаптивный интеллект Адаптивные интеллектуальные приложения помогают принимать более эффективные бизнес-решения за счет использования внутренних и оперативных внешних данных в реальном времени и высокомасштабируемой инфраструктуры.
Такие приложения дают возможность «работать с умом» во всех смыслах этого выражения и предлагать заказчикам более качественные продукты, рекомендации и услуги — и, в конечном итоге, повышать прибыль.
ИИ является стратегической необходимостью для любой компании, которая хочет повысить производительность, открыть новые возможности для получения прибыли и укрепить лояльность заказчиков. ИИ помог многим компаниям быстрее добиться конкурентного преимущества. Благодаря ИИ можно делать больше за меньшие сроки, обеспечивать эффективное персонализированное обслуживание и прогнозировать результаты, а значит — получать большую прибыль.
Тем не менее ИИ остается достаточно новой и сложной технологией. Чтобы полностью раскрыть ее потенциал, чтобы создавать и применять решения на основе ИИ, необходим высокий уровень квалификации. Для достижения успеха недостаточно просто нанять специалистов по изучению данных. Необходимо использовать правильные инструменты, процессы и стратегии управления.
Harvard Business Review дает следующие рекомендации по началу работ с ИИ:
ИИ становится неотъемлемой частью бизнеса. Рано или поздно все компании вынуждены будут использовать технологии ИИ, чтобы создать собственную экосистему и сохранить конкурентоспособность. Те, кто пренебрегает прогрессом, в следующие 10 лет рискуют остаться за бортом.
Возможно, Ваша компания — исключение из правил, но большинство предприятий чаще всего не имеют ни собственных специалистов по изучению данных, ни необходимых ресурсов для того, чтобы создать такие экосистемы и приложения, которые помогут расширить возможности ИИ.
Если Вам необходима помощь с разработкой оптимальной стратегии и получением доступа к инструментам для успешного внедрения ИИ, обратитесь к проверенному партнеру, который располагает большим опытом и широким набором подходящих решений.
Создавайте, тестируйте и развертывайте приложения в Oracle Cloud бесплатно.