Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe
Koncepcja sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) nie jest nowa. AI to szeroka dziedzina informatyki zajmująca się budową inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Natomiast ML to zastosowanie AI, które daje urządzeniom możliwość uczenia się na własnych doświadczeniach i doskonalenia się bez kodowania. Wraz z ciągle rosnącą ilością danych, organizacje polegają na modelach AI i ML, aby skalować swoje operacje, wspierać personel w lepszej i szybszej pracy, odkrywać ukryte spostrzeżenia z danych, a nawet potwierdzać i kwestionować podstawowe założenia.
Dlaczego AI i ML są ważne?
Dane są coraz ważniejszym aktywem biznesowym, a ilość danych generowanych i przechowywanych na całym świecie rośnie w tempie wykładniczym. Według Forbes, każdego dnia w naszym obecnym tempie tworzy się 2,5 kwintyliona bajtów danych. Ponadto gromadzenie danych nie ma sensu, jeśli nie ma się z nimi nic do roboty. Jednak te ogromne powodzie danych są po prostu nie do opanowania bez pomocy zautomatyzowanych systemów. Według Światowego Forum Ekonomicznego na początku 2020 roku liczba bajtów w cyfrowym wszechświecie była 40 razy większa niż liczba gwiazd w obserwowalnym wszechświecie.
Wraz z pojawiającymi się stale nowymi możliwościami, korelacja między AI i ML rozszerza potężne korzyści w prawie każdej branży. Ponadto AI i ML zapewniają organizacjom sposób na wydobycie wartości z zasobów gromadzonych danych, dostarczając wgląd w biznes, automatyzując zadania i rozwijając możliwości systemu. AI/ML ma potencjał, aby przekształcić wszystkie aspekty działalności, pomagając im osiągnąć mierzalne wyniki. Niektóre z najważniejszych korzyści, które organizacje już zaobserwowały:
• Więcej źródeł wprowadzanych danych: AI i uczenie maszynowe umożliwiają firmom odkrywanie cennych spostrzeżeń w szerszym zakresie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych źródeł danych.
• Lepsze, szybsze podejmowanie decyzji: Firmy wykorzystują uczenie maszynowe do poprawy integralności danych i wykorzystują AI do redukcji błędów ludzkich – kombinacja, która prowadzi do lepszych decyzji opartych na lepszych danych.
• Zwiększona efektywność operacyjna: Dzięki AI i uczeniu maszynowemu firmy stają się bardziej wydajne dzięki automatyzacji procesów, co zmniejsza koszty i uwalnia czas i zasoby na inne priorytety.
Inne korzyści to:
• Zwiększenie satysfakcji klienta
• Oferowanie zróżnicowanych usług cyfrowych
• Optymalizacja istniejących usług biznesowych
• Automatyzacja operacji biznesowych
Branże wykorzystujące AI i ML:
Organizacje w wielu branżach budują aplikacje, które wykorzystują połączenie między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym. To tylko kilka sposobów, w jakie AI i uczenie maszynowe pomagają firmom przekształcać ich procesy i produkty:
• Handel detaliczny: Optymalizacja zapasów, budowanie silników rekomendacji i poprawa doświadczenia klienta dzięki wyszukiwaniu wizualnemu.
• Opieka zdrowotna: Zwiększenie wydajności klinicznej, przyspieszenie i zwiększenie dokładności diagnoz oraz poprawa wyników leczenia pacjentów. Także do wykorzystania w aplikacjach, takich jak przetwarzanie obrazów w celu poprawy wykrywania raka i analityka predykcyjna w badaniach genomowych.
• Sprzedaż i marketing: Spersonalizowane oferty, optymalizacja kampanii, prognozowanie sprzedaży, analiza sentymentu i przewidywanie rezygnacji klientów
• Telekomunikacja: Uzyskiwanie wglądu w zachowanie klientów, poprawa ich doświadczeń i optymalizacja wydajności sieci 5G, między innymi.
• Obsługa klienta: Wykorzystanie chatbotów i wyszukiwania poznawczego do odpowiadania na pytania, oceniania intencji klientów i zapewniania wirtualnej pomocy.
• Ubezpieczenia: automatyzacja procesu rozpatrywania roszczeń oraz świadczenie usług ubezpieczeniowych opartych na użytkowaniu.
• Usługi finansowe: modernizacja i ulepszanie ich ofert, w tym personalizacja obsługi klienta, poprawa analizy ryzyka oraz lepsze wykrywanie oszustw i prania pieniędzy.
• Motoryzacja: Pomaga firmom poprawić efektywność ich tras i wykorzystywać analitykę predykcyjną do celów takich jak prognozowanie ruchu.
• Energia: Opracowywanie inteligentnych elektrowni, optymalizacja zużycia i kosztów, opracowywanie modeli konserwacji predykcyjnej, optymalizacja operacji w terenie i bezpieczeństwa oraz poprawa handlu energią.
Gdzie jesteśmy dzisiaj z AI I ML?
Organizacje na całym świecie wykorzystują AI i ML, aby uzyskać odpowiedzi na pytania dotyczące sprzedaży, zapasów, utrzymania klientów, wykrywania oszustw i wielu innych. Komputer odkrywa również informacje, o które nigdy nie pomyślano zapytać. Oferuje narracyjne podsumowanie danych i sugeruje inne sposoby ich analizy. Niektóre badania wykazały, że nawet 40% europejskich startupów twierdzących, że używają AI, kłamie lub wyolbrzymia swoje możliwości. W rzeczywistości, zgodnie z raportem State of Enterprise Open-Source, 66% organizacji telekomunikacyjnych spodziewa się korzystać z korporacyjnego oprogramowania open source dla AI/ML w ciągu najbliższych dwóch lat, w porównaniu z zaledwie 37% obecnie na początku 2021 roku.
Perspektywy na lata 2021-2022
AI i ML zmieniają się szybciej, niż można napisać ich historię, więc prognozy dotyczące ich przyszłości również szybko stają się przestarzałe. Liderzy technologiczni, tacy jak Google, Apple, IBM wraz z wieloma innymi, zgłębiają tę technologię i inwestują miliony. Ponieważ AI i ML zyskują coraz większe znaczenie w zastosowaniach biznesowych, istnieje duże prawdopodobieństwo, że technologie te będą oferowane jako usługa oparta na chmurze, znana jako Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Będzie duży pośpiech wśród dostawców sprzętu, aby zwiększyć moc procesora w celu obsługi przetwarzania danych ML.
Autor:
Aby uzyskać więcej szczegółów, skontaktuj się z:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
W przypadku pytań dotyczących sprzedaży prosimy o kontakt pod adresem [email protected]