În termeni simpli, AI înseamnă sisteme sau mașini care imită inteligența umană, pentru a efectua diverse activități, și care se pot îmbunătăți iterativ pe baza informațiilor pe care le colectează. AI se manifestă într-o serie de forme. Iată câteva exemple:
AI se referă mai mult la procesele și funcționalitățile pentru gândirea și analizele de date extraordinare decât la un anumit format sau funcție. Deși AI inspiră imagini ale unor roboți performanți, cu aspect uman, care vor cuceri lumea, AI nu este menită să înlocuiască ființele umane. Scopul său este de a spori semnificativ capacitățile și contribuțiile umane. Acest lucru face ca AI să devină un activ foarte valoros pentru afaceri.
AI a devenit un termen generic pentru aplicațiile care îndeplinesc activități complexe, care odată au necesitat o contribuție umană, cum ar fi comunicarea online cu clienții sau jocul de șah. Termenul este adesea utilizat în mod interschimbabil cu subdomeniile sale, care includ machine learning și deep learning. Cu toate acestea, există diferențe. De exemplu, Machine Learning se axează pe construcția de sisteme care pot învăța sau își pot îmbunătăți performanțele în funcție de datele pe care le procesează. Este important să rețineți că, deși toate sistemele Machine Learning sunt AI, nu toate instanțele de AI sunt Machine Learning.
Pentru a obține întreaga valoare de la AI, multe companii fac investiții semnificative în echipele de știință a datelor. Știința datelor, un domeniu interdisciplinar care utilizează metode științifice și alte metode pentru extragerea valorii din date, combină funcționalitățile din domenii precum statistica și informatica cu cunoștințele de afaceri, pentru a analiza datele colectate din mai multe surse.
Principiul central al AI este de a reproduce – și apoi de a depăși – modul în care oamenii percep și interacționează cu lumea. Aceasta devine rapid fundamentul inovării. Susținută prin diverse forme de Machine Learning, care recunosc modelele din date, pentru a permite predicții, AI poate adăuga valoare afacerii dvs. prin:
Tehnologia AI îmbunătățește performanța și productivitatea la nivel enterprise, prin automatizarea proceselor sau activităților care cândva necesitau intervenție umană. AI poate, de asemenea, da semnificație datelor la o scară la care nici un om nu a putut vreodată. Această funcționalitate poate aduce beneficii substanțiale pentru afaceri. De exemplu, Netflix utilizează machine learning pentru a oferi un nivel de personalizare care a ajutat compania să își dezvolte baza de clienți cu mai mult de 25% în 2017.
Majoritatea companiilor au făcut din știința datelor o prioritate și investesc foarte mult în acest domeniu. În sondajul recent Gartner, peste 3.000 de directori IT au clasat analizele și business intelligence drept tehnologii de top pentru organizațiile lor. Directorii IT intervievați privesc aceste tehnologii ca fiind cele mai strategice pentru companiile lor; prin urmare, ele atrag cele mai noi investiții.
AI are valoare pentru majoritatea funcțiilor, afacerilor și domeniilor. Acesta include aplicații generale și specifice domeniului, cum ar fi:
Potrivit Harvard Business Review, organizațiile utilizează în principal AI pentru:
Dezvoltarea AI în toate domeniile este stimulată de trei factori:
În timp ce multe companii au adoptat cu succes tehnologia AI, există, de asemenea, destul de multe informații greșite despre AI și despre ceea ce poate și nu poate face. Explorăm aici cinci mituri comune despre AI:
Există numeroase relatări de succes care demonstrează valoarea AI. Organizațiile care adaugă Machine Learning și interacțiuni cognitive la procesele tradiționale de afaceri pot îmbunătăți semnificativ experiența utilizatorilor și productivitatea.
Cu toate acestea, există unele piedici. Puține companii au implementat AI la scară, din mai multe motive. De exemplu, dacă nu utilizează cloud computing, proiectele AI sunt adesea costisitoare din punct de vedere al puterii de calcul. De asemenea, acestea sunt dificil de construit și necesită o expertiză foarte căutată, dar puțin disponibilă. Dacă știți când și unde să încorporați AI, precum și când să apelați la o terță parte, veți diminua aceste dificultăți.
AI este factorul determinant din spatele unor povești de succes semnificative:
Apariția soluțiilor și instrumentelor bazate pe AI înseamnă că mai multe companii pot profita de AI la un cost mai mic și în mai puțin timp. AI pregătită pentru utilizare se referă la soluțiile, instrumentele și software-urile care au fie funcționalități AI încorporate, fie automatizează procesul algoritmic de luare a deciziilor.
AI pregătită pentru utilizare poate fi orice, de la baze de date autonome, care se repară automat cu ajutorul machine learning, la modele predefinte care pot fi aplicate la o varietate de seturi de date, pentru a rezolva provocări precum recunoașterea imaginii și analize de text. Aceasta poate ajuta companiile să realizeze un timp mai rapid până la obținerea valorii, să reducă costurile și să îmbunătățească relațiile cu clienții.
Comunicați cu clienții prin boți de chat. Boții de chat utilizează procesarea limbajului natural pentru a înțelege clienții, pentru a putea pune întrebări și obține informații. Acești boți de chat învață în timp, astfel încât să poată adăuga o valoare mai mare interacțiunilor cu clienții.
Monitorizați centrul de date. Echipele de operațiuni IT pot economisi cantități uriașe de timp și energie pentru monitorizarea sistemelor prin plasarea tuturor datelor privind paginile web, aplicațiile, performanțele bazelor de date, experiența utilizatorilor și jurnalele pe o singură platformă de date bazată pe cloud, care monitorizează automat pragurile și detectează anomaliile.
Efectuați analize de afaceri fără un expert. Instrumentele analitice cu o interfață de utilizator vizuală permit persoanelor fără cunoștințe tehnice să interogheze cu ușurință un sistem și să obțină un răspuns ușor de înțeles.
În ciuda promisiunii AI, multe companii nu realizează întregul potențial oferit de Machine Learning și de alte funcții ale AI. De ce? În mod ironic, se pare că problema constă, în mare parte...în oameni. Fluxurile de lucru ineficiente pot încetini companiile în obținerea valorii complete a implementărilor AI.
De exemplu, experții în date pot întâmpina dificultăți la obținerea resurselor și datelor de care au nevoie pentru a construi modele de machine learning. Ar putea avea probleme privind colaborarea cu colegii de echipă. Și au multe instrumente open source diferite pentru gestionare, în timp ce dezvoltatorii de aplicații trebuie uneori să codeze din nou în întregime modele pe care experții în date le dezvoltă, înainte ca aceștia să le poată încorpora în aplicațiile lor.
Cu o listă crescândă de instrumente open source AI, sectorul IT sfârșește prin a petrece mai mult timp sprijinind echipele de știință a datelor, actualizând continuu mediile acestora de lucru. Această problemă este amplificată de o standardizare limitată în ceea ce privește modul în care echipele de știință a datelor doresc să lucreze.
În cele din urmă, este posibil ca directorii executivi să nu aibă imaginea de ansamblu asupra întregului potențial deținut de investițiile în AI ale companiei. În consecință, aceștia nu asigură suficiente garanții și resurse pentru crearea unui ecosistem interactiv și integrat, necesar pentru ca AI să aibă succes.
Obținerea rezultatelor maxime din AI – și evitarea problemelor care încetinesc implementările reușite – presupun implementarea unei culturi de echipă, care să sprijine pe deplin ecosistemul AI. În acest tip de mediu:
Deoarece funcționalitățile AI s-au transformat în operațiuni mainstream la nivel enterprise, se dezvoltă un nou concept: inteligență adaptivă. Aplicațiile de inteligență adaptivă ajută organizațiile să ia decizii de afaceri mai bune, combinând puterea datelor interne și externe în timp real cu știința decizională și cu infrastructura de calcul extrem de scalabilă.
Aceste aplicații fac în esență afacerea dvs. mai inteligentă. Acest lucru vă permite să le oferiți clienților dvs. produse, recomandări și servicii mai bune, toate acestea producând rezultate mai bune în afaceri.
AI reprezintă un imperativ strategic pentru orice afacere care dorește să obțină o eficiență mai mare, oportunități noi de venituri și să sporească loialitatea clienților. Devine rapid un avantaj competitiv pentru multe organizații. Cu AI, organizațiile pot realiza mai mult în mai puțin timp, pot crea experiențe personalizate și convingătoare pentru clienți și pot anticipa rezultatele de afaceri, pentru a stimula rentabilitatea.
Dar AI este încă o tehnologie nouă și complexă. Pentru a profita la maximum de aceasta, aveți nevoie de expertiză în ceea ce privește modul de a construi și gestiona soluțiile AI la scară. Un proiect AI de succes necesită mai mult decât pur și simplu angajarea unui expert în date. Pentru a asigura succesul AI, organizațiile trebuie să implementeze instrumentele, procesele și strategiile de gestionare adecvate.
Publicația Harvard Business Review face următoarele recomandări pentru a începe cu AI:
Nu se poate renunța la transformarea AI. Pentru a rămâne competitivă, fiecare organizație trebuie să îmbrățișeze AI și să construiască un ecosistem de AI. Companiile care nu reușesc să adopte AI în anumite condiții, în următorii 10 ani, vor rămâne în urmă.
Deși compania dvs. ar putea fi excepția, majoritatea companiilor nu dispun de talentul și expertiza interne pentru a dezvolta tipul de ecosistem și soluțiile care pot maximiza capacitățile AI.
Dacă aveți nevoie de ajutor pentru a dezvolta strategia potrivită și a accesa instrumentele potrivite, pentru a reuși în călătoria dvs. de transformare AI, trebuie să căutați un partener inovator, cu expertiză profundă în domeniu și cu un portofoliu de AI cuprinzător.
Creați, testați și implementați aplicații în Oracle Cloud – gratuit.