Ничего не найдено

По Вашему запросу ничего не найдено.

Рекомендуем сделать следующее:

  • Проверьте правильность написания ключевых слов.
  • Используйте синонимы введенных Вами ключевых слов, например “приложение” вместо “программное обеспечение”.
  • Попробуйте воспользоваться одним из популярных поисковых запросов ниже.
  • Начните новый поиск.
Актуальные вопросы

Что такое искусственный интеллект—(ИИ)?

Что такое искусственный интеллект?

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:

  • чат-боты используют ИИ, чтобы быстрее анализировать обращения заказчиков и давать соответствующие ответы;
  • «умные помощники» используют ИИ, чтобы извлекать информацию из больших наборов данных в произвольной форме и оптимизировать планирование;
  • Механизмы рекомендаций автоматически подбирают пользователям похожие телепрограммы на основе ранее просмотренных.

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.

Искусственный интеллект — основные термины

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.

Преимущества ИИ для компаний

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:

  • помогает использовать весь потенциал данных;
  • составляет надежные прогнозы и автоматизирует сложные задачи.

ИИ на предприятиях

ИИ на предприятии

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:

  • использование операционных и демографических данных дает возможность прогнозировать объем прибыли от заказчика на протяжении всего периода взаимодействия (ценность цикла обслуживания заказчика);
  • оптимизация ценообразования на основе поведения и предпочтений покупателей;
  • Распознавание образов для анализа рентгеновских снимков и диагностики рака.

Применение ИИ на предприятии

Применение ИИ на предприятии

Согласно последнему отчету Harvard Business Review, компании преимущественно используют ИИ в следующих целях:

  • выявление и предотвращение нарушений безопасности (44 %);
  • устранение технических проблем пользователей (41 %);
  • сокращение объема работы по управлению производством (34 %);
  • оценка внутреннего соответствия нормативам у одобренных поставщиков (34 %).

Что стимулирует внедрение ИИ?

Три фактора способствуют повсеместному внедрению ИИ.

  • Доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов по невысокой цене. Наличие многочисленных вычислительных ресурсов в облаке сделало их доступными для широкой аудитории. Ранее вычислительные системы для ИИ были локальными и обходились чрезмерно дорого.
  • Доступность больших объемов данных для обучения. Чтобы научить ИИ делать точные прогнозы, он должен обработать большие объемы данных. Появление различных средств для маркировки данных, а также простые и доступные средства хранения и обработки структурированных и неструктурированных данных, дают возможность все большему числу компаний создавать и обучать алгоритмы ИИ.
  • Конкурентные преимущества ИИ. Все больше компаний узнают о конкурентных преимуществах ИИ для бизнеса и делают внедрение этой технологии своим приоритетом. К примеру, специализированные рекомендации ИИ помогают быстрее принимать более взвешенные решения. Также ИИ предлагает множество средств и возможностей для сокращения затрат и снижения рисков, ускорения вывода продуктов на рынок и т. д.

Пять распространенных мифов о корпоративном искусственном интеллекте

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.

  • Миф № 1. Корпоративные технологии искусственного интеллекта требуют разработки собственных решений.
    Факт. Большинство предприятий внедряют ИИ, используя одновременно собственные разработки и готовые решения от сторонних поставщиков. Технологии ИИ собственной разработки дают возможность предприятию решать свои уникальные задачи, в то время как готовые ИИ-решения легко внедряются и упрощают решение более распространенных бизнес-проблем.
  • Миф № 2. ИИ волшебным образом сразу обеспечивает желаемые результаты.
    Факт. Чтобы технология ИИ принесла ощутимую пользу, требуется время, тщательное планирование и четкое представление о том, каких результатов требуется достичь. Нужно придерживаться итеративного подхода и располагать определенной стратегией, чтобы ИИ-среда не оказалась в итоге набором бесполезных, разрозненных решений.
  • Миф № 3. Сотрудникам не придется запускать работу корпоративных систем ИИ.
    Факт. Корпоративный искусственный интеллект — это не роботы, которые не поддаются контролю. Ценность ИИ заключается в том, что он дополняет возможности человека и помогает сотрудникам заниматься решением более стратегически важных задач. Кроме того, именно от сотрудников зависит, на основе каких данных будет работать технология и каким образом она будет эти данные использовать.
  • Миф № 4. Чем больше данных, тем лучше.
    Факт. Корпоративные ИИ-системы должны работать на основе качественных данных. Только актуальные, релевантные, обогащенные данные высокого качества помогут найти по-настоящему полезные бизнес-сведения.
  • Миф № 5. Для эффективной работы корпоративных ИИ-систем нужны только данные и модели.
    Факт. Данные, алгоритмы и модели — это только начало. ИИ-решение должно быть масштабируемым, чтобы оно не теряло актуальности в постоянно меняющейся бизнес-среде. На сегодняшний день большая часть корпоративных ИИ-решений разрабатывается специалистами по изучению данных. Они нуждаются в серьезном обслуживании и ручной настройке и не масштабируются. Чтобы технологии ИИ приносили пользу, нужны решения, которые будут масштабироваться по мере изменения бизнес-потребностей и реализации ИИ-стратегии компании.

Преимущества и проблемы внедрения ИИ

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.

Истории успеха, связанные с внедрением ИИ

ИИ сыграл немаловажную роль в этих историях успеха.

  • Согласно отчету Harvard Business Review, издательство Associated Press стало выпускать в 12 раз больше статей, обучив ИИ писать короткие новостные заметки. Это дало возможность журналистам сосредоточиться на работе над более крупными материалами.
  • Deep Patient, средство диагностики на основе ИИ, разработанное специалистами медицинской школы Икана при госпитале Маунт-Синай, помогает выявлять пациентов с высоким риском заболевания еще до постановки диагноза. По данным insideBIGDATA, этот инструмент может заблаговременно диагностировать почти 80 болезней, анализируя медицинские данные пациентов.

Готовые решения в сфере ИИ упрощают его внедрение на предприятии

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.

Начало работы с ИИ

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.

Препятствия на пути к раскрытию всех возможностей ИИ

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.

Создание правильной корпоративной культуры

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:

  • бизнес-аналитики и специалисты по изучению данных совместно определяют задачи и цели;
  • инженеры по данным обеспечивают управление ими и платформой для выполнения анализа;
  • исследователи данных подготавливают, изучают, визуализируют и моделируют данные с помощью специализированной платформы;
  • архитекторы ИТ-систем обеспечивают управление инфраструктурой для изучения данных как локально, так и в облаке;
  • разработчики приложений развертывают модели в приложениях для создания продуктов на основе данных.

От искусственного интеллекта к интеллекту адаптивному

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.

Конкурентные преимущества стратегического ИИ

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.

Практические рекомендации для получения всех преимуществ от ИИ

Harvard Business Review дает следующие рекомендации по началу работ с ИИ:

  • применяйте ИИ в сферах, которые оказывают немедленное и наиболее значительное влияние на прибыль и расходы;
  • используйте ИИ, чтобы увеличить производительность вместо того, чтобы сокращать или увеличивать штат;
  • начните внедрение с бэк-офисов (лучше всего с ИТ и бухгалтерии).

Получите помощь в освоении 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.

Учебная библиотека ИИ

Подробнее о науке о данных
Подробнее о науке о данных

Компании активно сочетают методы статистики с техническими концепциями, например с машинным обучением и искусственным интеллектом, чтобы извлекать ценные сведения из больших данных, развивать инновации и изменять подход к принятию решений.

Узнать больше о машинном обучении
Узнать больше о машинном обучении

Машинное обучение — один из подразделов науки, посвященной разработке и изучению ИИ. Он фокусируется на создании систем автоматизации, которые обучаются посредством обработки данных. Такие системы используются для ускорения принятия решений и сокращения сроков окупаемости.

Новости и мнения
Новости и мнения

Машинное обучение, искусственный интеллект и наука о данных меняют подход к решению сложных бизнес-проблем и направление развития соответствующих отраслей. Читайте новейшие статьи и узнавайте, как представители отрасли используют эти технологии.