Sztuczna inteligencja (SI) i uczenie maszynowe
Koncepcja sztucznej inteligencji (SI) i uczenia maszynowego (UM) nie jest nowa. SI to szeroka gałąź informatyki zajmująca się budowaniem inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji. Jednak UM to zastosowanie SI, które daje urządzeniom możliwość uczenia się na podstawie doświadczeń i doskonalenia się bez konieczności pisania kodu. Wraz ze stale rosnącą ilością danych, organizacje polegają na modelach SI i UM, aby skalować swoje operacje, wspierać pracowników w lepszej i szybszej pracy, odkrywać ukryte spostrzeżenia z danych, a nawet potwierdzać i kwestionować podstawowe założenia.
Dlaczego SI i UM 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 powstaje 2,5 kwintyliona bajtów danych. Ponadto nie ma sensu zbierać danych, jeśli nie ma się z nimi nic do zrobienia. Ale te ogromne zalewy danych są po prostu niemożliwe do zarządzania bez zautomatyzowanych systemów. Według Światowego Forum Ekonomicznego, na początku 2020 r. liczba bajtów we wszechświecie cyfrowym była 40 razy większa niż liczba gwiazd w obserwowalnym wszechświecie.
Wraz z pojawianiem się nowych możliwości, korelacja między SI i UM rozszerza potężne korzyści w prawie każdej branży. Co więcej, SI i UM zapewniają organizacjom sposób na wydobycie wartości z zasobów danych, które zbierają, dostarczając spostrzeżenia biznesowe, automatyzując zadania i rozwijając możliwości systemowe. SI/UM ma potencjał do przekształcenia wszystkich aspektów działalności, pomagając im osiągnąć wymierne wyniki. Niektóre z najważniejszych korzyści, które organizacje już zaobserwowały:
• Więcej źródeł danych wejściowych: SI 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 używają SI do ograniczenia błędów ludzkich – kombinacja, która prowadzi do lepszych decyzji w oparciu o lepsze dane.
• Zwiększona wydajność operacyjna: Dzięki SI i uczeniu maszynowemu firmy stają się bardziej wydajne dzięki automatyzacji procesów, co zmniejsza koszty i uwalnia czas i zasoby na inne priorytety.
Kilka innych korzyści to:
• Zwiększenie satysfakcji klienta
• Oferowanie zróżnicowanych usług cyfrowych
• Optymalizacja istniejących usług biznesowych
• Automatyzacja operacji biznesowych
Branże aplikacji SI i UM:
Organizacje w wielu branżach budują aplikacje, które wykorzystują powiązania między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym. To tylko kilka sposobów, w jakie SI i uczenie maszynowe pomagają firmom przekształcać swoje procesy i produkty:
• Handel detaliczny: Aby zoptymalizować swoje zapasy, budować silniki rekomendacji i poprawiać doświadczenia klientów za pomocą wyszukiwania wizualnego.
• Opieka zdrowotna: Aby zwiększyć wydajność kliniczną, przyspieszyć diagnostykę i dokładność oraz poprawić wyniki leczenia pacjentów. Ponadto do wykorzystania w aplikacjach takich jak przetwarzanie obrazów w celu ulepszonego wykrywania raka i analityki predykcyjnej dla badań genomiki.
• Sprzedaż i marketing: Dla spersonalizowanych ofert, optymalizacji kampanii, prognozowania sprzedaży, analizy nastrojów i przewidywania odejść klientów
• Telekomunikacja: Aby uzyskać wgląd w zachowania klientów, poprawić doświadczenia klientów i zoptymalizować wydajność sieci 5G, między innymi.
• Obsługa klienta: Wykorzystanie chatbotów i wyszukiwania kognitywnego do odpowiadania na pytania, mierzenia intencji klientów i zapewniania wirtualnej pomocy.
• Ubezpieczenia: do automatyzacji przetwarzania roszczeń i świadczenia usług ubezpieczeniowych opartych na użytkowaniu.
• Usługi finansowe: w celu modernizacji i ulepszenia swoich ofert, w tym personalizacji usług dla klientów, poprawy analizy ryzyka i lepszego wykrywania oszustw i prania pieniędzy.
• Motoryzacja: Pomaga firmom poprawić efektywność swoich tras i wykorzystywać analitykę predykcyjną do celów takich jak prognozowanie ruchu.
• Energia: Aby rozwijać inteligentne elektrownie, optymalizować zużycie i koszty, opracowywać predykcyjne modele konserwacji, optymalizować działania w terenie i bezpieczeństwo oraz ulepszać obrót energią.
Gdzie jesteśmy dzisiaj z SI I UM?
Organizacje na całym świecie używają SI i UM, aby uzyskać odpowiedzi na pytania dotyczące sprzedaży, zapasów, utrzymania klientów, wykrywania oszustw i wiele innych. Komputer odkrywa również informacje, o które nigdy nie pomyślano, by pytać. Oferuje narracyjne podsumowanie danych i sugeruje inne sposoby ich analizy. Niektóre badania wykazały, że nawet 40% europejskich startupów twierdzących, że używają SI, kłamie lub zawyża swoje możliwości. W rzeczywistości, zgodnie z raportem State of Enterprise Open-Source, 66% organizacji telekomunikacyjnych spodziewa się korzystania z oprogramowania open source dla przedsiębiorstw dla SI/UM w ciągu najbliższych dwóch lat, w porównaniu do zaledwie 37% obecnie na początku 2021 r.
Perspektywy na lata 2021-2022
SI i UM zmieniają się szybciej, niż można napisać ich historię, więc przewidywania 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 SI i UM nabierają coraz większego znaczenia w zastosowaniach biznesowych, istnieje duże prawdopodobieństwo, że technologie te będą oferowane jako usługa w chmurze znana jako Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Będzie duży pośpiech wśród dostawców sprzętu, aby zwiększyć moc procesorów w celu dostosowania do przetwarzania danych ML.
Autor:
Aby uzyskać więcej szczegółów, skontaktuj się z:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sektor-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
W przypadku pytań związanych ze sprzedażą, prosimy o kontakt pod adresem[email protected]