Niciun rezultat găsit

Căutarea dvs. nu a întors niciun rezultat.

Pentru a găsi ceea ce căutați, vă sugerăm să încercați următoarele:

  • Verificați ortografia cuvintelor cheie ale căutării.
  • Utilizați sinonime pentru cuvântul cheie pe care l-ați introdus; de exemplu, încercați “aplicație” în loc de “software”.
  • Încercați una dintre căutările populare prezentate mai jos.
  • Începeți o căutare nouă.
Întrebări frecvente

Ce este inteligența artificială?

Ce este inteligența artificială?

În termeni simpli, inteligența artificială (IA) se referă la sisteme sau la mașini care imită inteligența umană, pentru a efectua diverse activități și care se pot îmbunătăți iterativ pe baza informațiilor pe care le colectează. IA se manifestă într-o serie de forme. Iată câteva exemple:

  • Boții de chat utilizează IA pentru a înțelege mai repede problemele clienților și pentru a oferi răspunsuri mai eficiente
  • Asistenții inteligenți utilizează IA pentru a analiza informațiile esențiale din seturile de date mari de text, pentru a îmbunătăți programarea
  • Motoarele de recomandare pot oferi recomandări automate pentru emisiunile TV, în funcție de obiceiurile de vizionare ale utilizatorilor

IA se referă mai mult la procesele și funcționalitățile pentru gândirea și analizele de date extraordinare decât la un anumit format sau funcție. Deși IA inspiră imagini ale unor roboți performanți, cu aspect uman, care vor cuceri lumea, IA nu are intenția de a înlocui oamenii. Scopul său este de a spori semnificativ funcționalitățile și contribuțiile umane. Acest lucru face ca IA să devină un activ foarte valoros pentru afaceri.

Termeni pentru inteligența artificială

IA 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 învățarea aprofundată. Cu toate acestea, există diferențe. De exemplu, machine learning se axează pe construcția sistemelor 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 IA, nu toate IA sunt machine learning.

Pentru a obține întreaga valoare de la IA, 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.

Modul în care IA poate ajuta organizațiile

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

  • oferirea unei înțelegeri mai cuprinzătoare a abundenței datelor disponibile
  • Bazarea pe predicții pentru a automatiza activități excesiv de complexe sau de rutină

IA în organizație

IA în organizație

Tehnologia IA îmbunătățește performanța și productivitatea la nivel enterprise, prin automatizarea proceselor sau activităților care necesitau odată o intervenție umană. IA 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.

IA are valoare pentru majoritatea funcțiilor, afacerilor și domeniilor. Acesta include aplicații generale și specifice domeniului, cum ar fi:

  • Utilizarea datelor tranzacționale și demografice pentru a anticipa cât vor cheltui anumiți clienți pe parcursul relației lor cu o afacere (sau valoarea ciclului de colaborare al clientului)
  • Optimizarea prețurilor pe baza comportamentului și preferințelor clienților
  • Utilizarea recunoașterii imaginilor pentru analiza imaginilor cu raze X, în vederea depistării semnelor de cancer

Modul în care organizațiile utilizează IA

Modul în care organizațiile utilizează IA

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

  • detectata și descuraja încălcările securității (44%)
  • rezolva problemele tehnice ale utilizatorilor (41%)
  • reduce activitatea de gestionare a producției (34%)
  • Evalua conformitatea internă în utilizarea comercianților aprobați (34%)

Ce factori stimulează adoptarea IA?

Dezvoltarea IA în toate domeniile este stimulată de trei factori:

  • prețuri economice și funcționalități de calcul de înaltă performanță disponibile imediat. Abundența de putere de calcul din cloud permite accesul ușor la o putere de calcul economică și de înaltă performanță. Înainte de această dezvoltare, singurele medii de calcul disponibile pentru IA nu erau bazate pe cloud și 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. Apariția unor instrumente diferite pentru etichetarea datelor, ușurința și accesibilitatea cu care organizațiile pot stoca și procesa atât date structurate, cât și nestructurate, permit mai multor organizații să construiască și să instruiască algoritmi de IA.
  • Capacitățile IA aplicate oferă un avantaj competitiv. Organizațiile recunosc din ce în ce mai mult avantajul competitiv al aplicării informațiilor IA la obiectivele de afaceri și fac din aceasta o prioritate la nivel de companie. De exemplu, recomandările punctuale furnizate de IA pot ajuta organizațiile să ia mai rapid decizii mai bune. Multe dintre caracteristicile și funcționalitățile IA pot duce la costuri mai reduse, riscuri reduse, timp mai rapid de lansare pe piață și multe altele.

5 mituri comune despre soluțiile IA pentru mediul enterprise

În timp ce multe companii au adoptat cu succes tehnologia IA, există, de asemenea, destul de multe informații greșite despre IA și despre ceea ce poate și nu poate face. Explorăm aici cinci mituri comune despre IA:

  • Mitul nr. 1: Soluțiile IA pentru întreprinderi necesită o abordare de dezvoltare autonomă.
    Realitatea: Majoritatea întreprinderilor adoptă IA combinând soluții interne și externe, gata de implementat. Dezvoltarea IA internă permite companiilor să se adapteze nevoilor de afaceri unice; soluțiile IA dezvoltate în avans vă permit să fluidizați implementarea cu o soluție disponibilă imediat pentru a vă rezolva problemele de afaceri obișnuite.
  • Mitul nr. 2: Tehnologia IA va oferi rezultate magice imediat.
    Realitatea: Calea către succesul IA necesită timp, o planificare atentă și o idee clară cu privire la rezultatele pe care doriți să le obțineți. Aveți nevoie de un cadru de lucru strategic și de o abordare iterativă pentru a evita furnizarea unui set aleatoriu de soluții IA deconectate.
  • Mitul nr. 3: Tehnologia IA pentru întreprinderi nu necesită oameni care să o ruleze.
    Realitatea: Tehnologia IA pentru întreprinderi nu înseamnă că roboții preiau controlul. Valoarea tehnologiei IA stă în faptul că îmbunătățește capacitățile umane și eliberează angajații pentru a se ocupa de sarcini mai strategice. Mai mult, tehnologia IA are nevoie ca oamenii să îi furnizeze datele corecte și să lucreze cu acestea în mod corect.
  • Mitul nr. 4: Cu cât sunt mai multe date, cu atât mai bine.
    Realitatea: Tehnologia IA pentru întreprinderi are nevoie de date inteligente. Pentru a obține cele mai eficiente informații pentru afacere de la IA, datele dvs. trebuie să fie de înaltă calitate, actualizate, relevante și îmbogățite.
  • Mitul nr. 5: Tehnologia IA pentru întreprinderi are nevoie doar de date și de modele pentru a avea succes.
    Realitatea: Datele, algoritmii și modelele sunt doar un început. Însă o soluție IA trebuie să fie scalabilă pentru a răspunde nevoilor în schimbare ale afacerii. Până în prezent, majoritatea soluțiilor IA pentru întreprinderi au fost realizate de experții în date. Aceste soluții necesită configurare și întreținere manuală extinsă și nu se scalează. Pentru a implementa cu succes proiecte IA, aveți nevoie de soluții IA care să se adapteze la noile cerințe pe măsură ce avansați cu IA.

Beneficiile și provocările operaționalizării IA

Există numeroase relatări de succes care demonstrează valoarea IA. 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 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 și necesită o expertiză cu o cerere mare, dar o ofertă limitată. Dacă știți când și unde să încorporați IA, precum și când să apelați la o terță parte, veți diminua aceste dificultăți.

Relatări de succes IA

IA este factorul determinant din spatele unor povești 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 ziariștilor 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 pacienții 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 operaționalizarea IA mai ușoară

Apariția soluțiilor și instrumentelor bazate pe IA înseamnă că mai multe companii pot profita de IA la un cost mai mic și în mai puțin timp. IA pregătită pentru utilizare se referă la soluțiile, instrumentele și software-urile care au fie funcționalități 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 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.

Cum să începeți cu IA

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.

Bariere în calea atingerii potențialului IA deplin

În ciuda promisiunii IA, multe companii nu realizează întregul potențial oferit de machine learning și de alte funcții 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 obținerea valorii complete a implementărilor IA.

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 IA, 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 IA ale companiei. În consecință, acestea nu oferă suficiente garanții și resurse pentru crearea unui ecosistem interactiv și integrat, necesar pentru ca IA să aibă succes.

Crearea culturii corecte

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

  • Analiștii de afaceri lucrează cu experții în date pentru a defini problemele și obiectivele
  • Inginerii de date gestionează datele și platforma de date de bază, astfel încât acestea să fie pe deplin operaționale pentru analize
  • Experții în date pregătesc, explorează, vizualizează și modelează date pe o platformă de știință a datelor
  • Arhitecții IT gestionează infrastructura de bază necesară pentru susținerea științei datelor la scară, fie on-premises, fie în cloud
  • Dezvoltatorii de aplicații implementează modele în aplicații pentru a construi produse orientate pe date

Aflați cum echipa de știință a datelor poate lucra împreună mai eficient.

De la inteligența artificială la inteligența adaptivă

Deoarece funcționalitățile IA 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 oferiți clienților dvs. produse, recomandări și servicii mai bune – toate acestea producând rezultate mai bune în afaceri.

Aflați mai multe despre puterea de transformare a aplicațiilor SaaS cu IA încorporată, de la Oracle.

IA ca imperativ strategic și avantaj competitiv

IA 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 IA, 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 IA 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 IA la scară. Un proiect IA 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.

Cele mai bune practici pentru a profita la maximum de IA

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

  • Aplicați funcționalitățile IA acelor activități care au cel mai mare și cel mai rapid impact asupra veniturilor și costurilor.
  • Utilizați IA pentru a crește productivitatea cu același număr de persoane, în loc să eliminați sau să adăugați un număr de angajați.
  • Începeți implementarea IA în back office, nu în front office (departamentele IT și de contabilitate vor beneficia cel mai mult).

Obținerea de ajutor pentru parcursul dvs. IA

Nu se poate renunța la transformarea IA. Pentru a rămâne competitivă, fiecare organizație trebuie să îmbrățișeze IA și să construiască un ecosistem IA. Companiile care nu reușesc să adopte IA 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 IA.

Dacă aveți nevoie de ajutor pentru a dezvolta strategia potrivită și a accesa instrumentele potrivite, pentru a reuși în călătoria dvs. de transformare a IA, ar trebui să căutați un partener inovator, cu expertiză profundă în domeniu și cu un portofoliu cuprinzător IA.

 
Experții indică un interes și investiții masive în IA în următorii câțiva ani
  • Deloitte estimează că până în 2021 vor fi cheltuite 57,6 miliarde de dolari pentru IA și 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 potențială anuală a afacerilor derivate din IA în 19 domenii

Bibliotecă de învățare pentru inteligența artificială

Aflați mai multe despre știința datelor
Aflați mai multe despre știința datelor

Afacerile combină în mod activ statisticile cu conceptele din informatică, cum ar fi machine learning și inteligența artificială, pentru a extrage informații din Big Data, a stimula inovația și a transforma procesul de luare a deciziilor.

Aflați mai multe despre machine learning
Aflați mai multe despre machine learning

Machine learning – este un subset al inteligenței artificiale (IA), care se axează pe construcția sistemelor care pot învăța prin intermediul datelor, pentru a automatiza și accelera timpul până la luarea deciziei și la obținerea valorii.

Știri și opinii
Știri și opinii

Inteligența artificială, machine learning și știința datelor schimbă modul în care afacerile abordează probleme complexe pentru a modifica traiectoria domeniilor respective. Citiți cele mai recente articole pentru a înțelege modul în care domeniul și colegii dvs. abordează aceste tehnologii.