Ce este inteligenţa artificială?

Ce este inteligenţa artificială?

În termeni simpli, inteligenţa artificială (IA) se referă la sisteme sau la maşini care imită inteligenţa umană, pentru a efectua diverse activităţi şi care se pot îmbunătăţi iterativ pe baza informaţiilor pe care le colectează. IA se manifestă într-o serie de forme. Iată câteva exemple:

  • Boţii de chat utilizează IA pentru a înţelege mai repede problemele clienţilor şi pentru a oferi răspunsuri mai eficiente
  • Asistenţii inteligenţi utilizează IA pentru a analiza informaţiile esenţiale din seturile de date mari de text, pentru a îmbunătăţi programarea
  • Motoarele de recomandare pot oferi recomandări automate pentru emisiunile TV, în funcţie de obiceiurile de vizionare ale utilizatorilor

IA se referă mai mult la procesele şi funcţionalităţile pentru gândirea şi analizele de date extraordinare decât la un anumit format sau funcţie. Deşi IA inspiră imagini ale unor roboţi performanţi, cu aspect uman, care vor cuceri lumea, IA nu are intenţia de a înlocui oamenii. Scopul său este de a spori semnificativ funcţionalităţile şi contribuţiile umane. Acest lucru face ca IA să devină un activ foarte valoros pentru afaceri.

 
Experţii indică un interes şi investiţii masive în IA în următorii câţiva ani
  • Deloitte estimează că până în 2021 vor fi cheltuite 57,6 miliarde de dolari pentru IA şi machine learning – de aproape cinci ori mai mult decât în ​​2017
  • McKinsey Global Institute indică suma probabilă de 3,5 – 5,8 trilioane de dolari la care va ajunge valoarea potenţială anuală a afacerilor derivate din IA în 19 domenii

Termeni pentru inteligenţa artificială

IA a devenit un termen generic pentru aplicaţiile care îndeplinesc activităţi complexe, care odată au necesitat o contribuţie umană, cum ar fi comunicarea online cu clienţii sau jocul de şah. Termenul este adesea utilizat în mod interschimbabil cu subdomeniile sale, care includ machine learning şi învăţarea aprofundată. Cu toate acestea, există diferenţe. De exemplu, machine learning se axează pe construcţia sistemelor care pot învăţa sau îşi pot îmbunătăţi performanţele în funcţie de datele pe care le procesează. Este important să reţineţi că, deşi toate sistemele machine learning sunt IA, nu toate IA sunt machine learning.

Pentru a obţine întreaga valoare de la IA, multe companii fac investiţii semnificative în echipele de ştiinţă a datelor. Știinţa datelor, un domeniu interdisciplinar care utilizează metode ştiinţifice şi alte metode pentru extragerea valorii din date, combină funcţionalităţile din domenii precum statistica şi informatica cu cunoştinţele de afaceri, pentru a analiza datele colectate din mai multe surse.

Principiul central al IA este de a reproduce – şi apoi de a depăşi – modul în care oamenii percep şi interacţionează cu lumea. Aceasta devine rapid fundamentul inovării. Susţinută de diverse forme de machine learning care recunosc modelele din date pentru a permite predicţii, IA poate adăuga valoare afacerii dvs. prin:

  • oferirea unei înţelegeri mai cuprinzătoare a abundenţei datelor disponibile
  • bazarea pe predicţii pentru a automatiza activităţi excesiv de complexe sau de rutină

IA în organizaţie

IA în organizaţie

Tehnologia IA îmbunătăţeşte performanţa şi productivitatea la nivel enterprise, prin automatizarea proceselor sau activităţilor care necesitau odată o intervenţie umană. IA poate, de asemenea, da semnificaţie datelor la o scară la care nici un om nu a putut vreodată. Această funcţionalitate poate aduce beneficii substanţiale pentru afaceri. De exemplu, Netflix utilizează machine learning pentru a oferi un nivel de personalizare care a ajutat compania să îşi dezvolte baza de clienţi cu mai mult de 25% în 2017.

Majoritatea companiilor au făcut din ştiinţa datelor o prioritate şi investesc foarte mult în acest domeniu. În sondajul recent Gartner, peste 3.000 de directori IT au clasat analizele şi business intelligence drept tehnologii de top pentru organizaţiile lor. Directorii IT intervievaţi privesc aceste tehnologii ca fiind cele mai strategice pentru companiile lor; prin urmare, ele atrag cele mai noi investiţii.

IA are valoare pentru majoritatea funcţiilor, afacerilor şi domeniilor. Acesta include aplicaţii generale şi specifice domeniului, cum ar fi:

  • Utilizarea datelor tranzacţionale şi demografice pentru a anticipa cât vor cheltui anumiţi clienţi pe parcursul relaţiei lor cu o afacere (sau valoarea ciclului de colaborare al clientului)
  • Optimizarea preţurilor pe baza comportamentului şi preferinţelor clienţilor
  • Utilizarea recunoaşterii imaginilor pentru analiza imaginilor cu raze X, în vederea depistării semnelor de cancer

Modul în care organizaţiile utilizează IA

Modul în care organizaţiile utilizează IA

Potrivit Harvard Business Review, organizaţiile utilizează în principal IA pentru a:

  • detectata şi descuraja încălcările securităţii (44%)
  • rezolva problemele tehnice ale utilizatorilor (41%)
  • reduce activitatea de gestionare a producţiei (34%)
  • evalua conformitatea internă în utilizarea comercianţilor aprobaţi (34%)

Dezvoltarea IA în toate domeniile este stimulată de trei factori:

  • preţuri economice şi funcţionalităţi de calcul de înaltă performanţă disponibile imediat. Abundenţa de putere de calcul din cloud permite accesul uşor la o putere de calcul economică şi de înaltă performanţă. Înainte de această dezvoltare, singurele medii de calcul disponibile pentru IA nu erau bazate pe cloud şi aveau costuri prohibitive.
  • Sunt disponibile volume mari de date pentru instruire. IA trebuie instruită pe un volum mare de date pentru a face previziuni corecte. Apariţia unor instrumente diferite pentru etichetarea datelor, uşurinţa şi accesibilitatea cu care organizaţiile pot stoca şi procesa atât date structurate, cât şi nestructurate, permit mai multor organizaţii să construiască şi să instruiască algoritmi de IA.
  • Capacităţile IA aplicate oferă un avantaj competitiv. Organizaţiile recunosc din ce în ce mai mult avantajul competitiv al aplicării informaţiilor IA la obiectivele de afaceri şi fac din aceasta o prioritate la nivel de companie. De exemplu, recomandările punctuale furnizate de IA pot ajuta organizaţiile să ia mai rapid decizii mai bune. Multe dintre caracteristicile şi funcţionalităţile IA pot duce la costuri mai reduse, riscuri reduse, timp mai rapid de lansare pe piaţă şi multe altele.

Beneficiile şi provocările operaţionalizării IA

Există numeroase relatări de succes care demonstrează valoarea IA. Organizaţiile care adaugă machine learning şi interacţiuni cognitive la procesele tradiţionale de afaceri pot îmbunătăţi semnificativ experienţa utilizatorilor şi productivitatea.

Cu toate acestea, există unele piedici. Puţine companii au implementat IA la scară, din mai multe motive. De exemplu, dacă nu utilizează cloud computing, proiectele IA sunt adesea costisitoare din punct de vedere al puterii de calcul. Ele sunt, de asemenea, dificil de construit şi necesită o expertiză cu o cerere mare, dar o ofertă limitată. Dacă ştiţi când şi unde să încorporaţi IA, precum şi când să apelaţi la o terţă parte, veţi diminua aceste dificultăţi.

Relatări de succes IA

IA este factorul determinant din spatele unor poveşti de succes semnificative:

  • Potrivit Harvard Business Review, compania Associated Press a publicat de 12 ori mai multe relatări, instruind software-ului IA să scrie automat relatări scurte. Acest efort a oferit timp ziariştilor să scrie alte lucrări mai aprofundate.
  • Deep Patient, un instrument bazat pe IA, construit de Icahn School of Medicine at Mount Sinai, permite medicilor să identifice pacienţii cu risc crescut înainte ca bolile să fie diagnosticate. Instrumentul analizează antecedentele medicale ale unui pacient pentru a anticipa aproape 80 de boli, cu până la un an înainte de debut, potrivit insideBIGDATA.

AI pregătită pentru utilizare face operaţionalizarea IA mai uşoară

Apariţia soluţiilor şi instrumentelor bazate pe IA înseamnă că mai multe companii pot profita de IA la un cost mai mic şi în mai puţin timp. IA pregătită pentru utilizare se referă la soluţiile, instrumentele şi software-urile care au fie funcţionalităţi IA încorporate, fie automatizează procesul algoritmic de luare a deciziilor.

IA 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 recunoaşterea imaginii şi analize de text. Aceasta poate ajuta companiile să realizeze un timp mai rapid până la obţinerea valorii, să reducă costurile şi să îmbunătăţească relaţiile cu clienţii.

Comunicaţi cu clienţii prin boţi de chat. Boţii de chat utilizează procesarea limbajului natural pentru a înţelege clienţii, pentru a putea pune întrebări şi obţine informaţii. Aceşti boţi de chat învaţă în timp, astfel încât să poată adăuga o valoare mai mare interacţiunilor cu clienţii.

Monitorizaţi centrul de date. Echipele de operaţiuni IT pot economisi cantităţi uriaşe de timp şi energie pentru monitorizarea sistemelor prin plasarea tuturor datelor privind paginile web, aplicaţiile, performanţele bazelor de date, experienţa utilizatorilor şi jurnalele pe o singură platformă de date bazată pe cloud, care monitorizează automat pragurile şi detectează anomaliile.

Efectuaţi analize de afaceri fără un expert. Instrumentele analitice cu o interfaţă de utilizator vizuală permit persoanelor fără cunoştinţe tehnice să interogheze cu uşurinţă un sistem şi să obţină un răspuns uşor de înţeles.

Bariere în calea atingerii potenţialului IA deplin

În ciuda promisiunii IA, multe companii nu realizează întregul potenţial oferit de machine learning şi de alte funcţii ale IA. De ce? În mod ironic, se pare că problema constă, în mare parte...în oameni. Fluxurile de lucru ineficiente pot încetini companiile în obţinerea valorii complete a implementărilor IA.

De exemplu, experţii în date pot întâmpina dificultăţi la obţinerea resurselor şi 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 aplicaţii trebuie uneori să codeze din nou în întregime modele pe care experţii în date le dezvoltă, înainte ca aceştia să le poată încorpora în aplicaţiile lor.

Cu o listă crescândă de instrumente open source IA, sectorul IT sfârşeşte prin a petrece mai mult timp sprijinind echipele de ştiinţă a datelor, actualizând continuu mediile acestora de lucru. Această problemă este amplificată de o standardizare limitată în ceea ce priveşte modul în care echipele de ştiinţă a datelor doresc să lucreze.

În cele din urmă, este posibil ca directorii executivi să nu aibă imaginea de ansamblu asupra întregului potenţial deţinut de investiţiile în IA ale companiei. În consecinţă, acestea nu oferă suficiente garanţii şi resurse pentru crearea unui ecosistem interactiv şi integrat, necesar pentru ca IA să aibă succes.

Obţinerea rezultatelor maxime din IA – şi evitarea problemelor care încetinesc implementările reuşite – presupun implementarea unei culturi de echipă, care să sprijine pe deplin ecosistemul IA. În acest tip de mediu:

  • Analiştii de afaceri lucrează cu experţii în date pentru a defini problemele şi obiectivele
  • Inginerii de date gestionează datele şi platforma de date de bază, astfel încât acestea să fie pe deplin operaţionale pentru analize
  • Experţii în date pregătesc, explorează, vizualizează şi modelează date pe o platformă de ştiinţă a datelor
  • Arhitecţii IT gestionează infrastructura de bază necesară pentru susţinerea ştiinţei datelor la scară, fie on-premises, fie în cloud
  • Dezvoltatorii de aplicaţii implementează modele în aplicaţii pentru a construi produse orientate pe date

Aflaţi cum echipa de ştiinţă a datelor poate lucra împreună mai eficient.

De la inteligenţa artificială la inteligenţa adaptivă

Deoarece funcţionalităţile IA s-au transformat în operaţiuni mainstream la nivel enterprise, se dezvoltă un nou concept: inteligenţă adaptivă. Aplicaţiile de inteligenţă adaptivă ajută organizaţiile să ia decizii de afaceri mai bune, combinând puterea datelor interne şi externe în timp real cu ştiinţa decizională şi cu infrastructura de calcul extrem de scalabilă.

Aceste aplicaţii fac în esenţă afacerea dvs. mai inteligentă. Acest lucru vă permite să oferiţi clienţilor dvs. produse, recomandări şi servicii mai bune – toate acestea producând rezultate mai bune în afaceri.

Aflaţi mai multe despre puterea de transformare a aplicaţiilor SaaS cu IA încorporată, de la Oracle.

IA ca imperativ strategic şi avantaj competitiv

IA reprezintă un imperativ strategic pentru orice afacere care doreşte să obţină o eficienţă mai mare, oportunităţi noi de venituri şi să sporească loialitatea clienţilor. Devine rapid un avantaj competitiv pentru multe organizaţii. Cu IA, organizaţiile pot realiza mai mult în mai puţin timp, pot crea experienţe personalizate şi convingătoare pentru clienţi şi pot anticipa rezultatele de afaceri, pentru a stimula rentabilitatea.

Dar IA este încă o tehnologie nouă şi complexă. Pentru a profita la maximum de aceasta, aveţi nevoie de expertiză în ceea ce priveşte modul de a construi şi gestiona soluţiile IA la scară. Un proiect IA de succes necesită mai mult decât pur şi simplu angajarea unui expert în date. Pentru a asigura succesul AI organizaţiile trebuie să implementeze instrumentele, procesele şi strategiile de gestionare adecvate.

Cele mai bune practici pentru a profita la maximum de IA

Publicaţia Harvard Business Review face următoarele recomandări pentru a începe cu IA:

  • Aplicaţi funcţionalităţile IA acelor activităţi care au cel mai mare şi cel mai rapid impact asupra veniturilor şi costurilor.
  • Utilizaţi IA pentru a creşte productivitatea cu acelaşi număr de persoane, în loc să eliminaţi sau să adăugaţi un număr de angajaţi.
  • Începeţi implementarea IA în back office, nu în front office (departamentele IT şi de contabilitate vor beneficia cel mai mult).

Obţinerea de ajutor pentru parcursul dvs. IA

Nu se poate renunţa la transformarea IA. Pentru a rămâne competitivă, fiecare organizaţie trebuie să îmbrăţişeze IA şi să construiască un ecosistem IA. Companiile care nu reuşesc să adopte IA în anumite condiţii, în următorii 10 ani, vor rămâne în urmă.

Deşi compania dvs. ar putea fi excepţia, majoritatea companiilor nu dispun de talentul şi expertiza interne pentru a dezvolta tipul de ecosistem şi soluţiile care pot maximiza capacităţile IA.

Dacă aveţi nevoie de ajutor pentru a dezvolta strategia potrivită şi a accesa instrumentele potrivite, pentru a reuşi în călătoria dvs. de transformare a IA, ar trebui să căutaţi un partener inovator, cu expertiză profundă în domeniu şi cu un portofoliu cuprinzător IA.

Bibliotecă de învăţare pentru inteligenţa artificială

Aflaţi mai multe despre ştiinţa datelor
Aflaţi mai multe despre ştiinţa datelor

Afacerile combină în mod activ statisticile cu conceptele din informatică, cum ar fi machine learning şi inteligenţa artificială, pentru a extrage informaţii din Big Data, a stimula inovaţia şi a transforma procesul de luare a deciziilor.

Aflaţi mai multe despre machine learning
Aflaţi mai multe despre machine learning

Machine learning – este un subset al inteligenţei artificiale (IA), care se axează pe construcţia sistemelor care pot învăţa prin intermediul datelor, pentru a automatiza şi accelera timpul până la luarea deciziei şi la obţinerea valorii.

Ştiri şi opinii
Ştiri şi opinii

Inteligenţa artificială, machine learning şi ştiinţa datelor schimbă modul în care afacerile abordează probleme complexe pentru a modifica traiectoria domeniilor respective. Citiţi cele mai recente articole pentru a înţelege modul în care domeniul şi colegii dvs. abordează aceste tehnologii.