Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe
Koncepcja sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) nie jest nowa. AI to szeroka gałąź informatyki zajmująca się budową inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Jednak ML to zastosowanie AI, które daje urządzeniom możliwość uczenia się na podstawie doświadczeń i doskonalenia się bez kodowania. Wraz ze stale 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 zasobem biznesowym, a ilość danych generowanych i przechowywanych na całym świecie rośnie w tempie wykładniczym. Według Forbesa, w naszym obecnym tempie każdego dnia tworzy się 2,5 kwintyliona bajtów danych. Ponadto gromadzenie danych jest bezużyteczne, jeśli nie ma się z nimi nic do zrobienia. Ale te ogromne powodzie danych są po prostu niemożliwe do opanowania bez zautomatyzowanych systemów, które pomagają. Według Światowego Forum Ekonomicznego na początku 2020 r. liczba bajtów w cyfrowym wszechświecie była 40 razy większa niż liczba gwiazd w obserwowalnym wszechświecie.
Wraz ze stale pojawiającymi się nowymi możliwościami korelacja między AI i ML zapewnia potężne korzyści w prawie każdej branży. Co więcej, AI i ML zapewniają organizacjom sposób na wydobycie wartości z zasobów danych, które zbierają, dostarczając spostrzeżenia biznesowe, automatyzując zadania i rozwijając możliwości systemu. AI/ML ma potencjał, aby przekształcić wszystkie aspekty działalności firmy, pomagając im osiągnąć wymierne wyniki. Niektóre z najważniejszych korzyści, których organizacje już doświadczyły:
• Więcej źródeł wprowadzania 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 zastosowań AI i ML:
Organizacje w kilku branżach tworzą aplikacje, które wykorzystują połączenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. To tylko kilka sposobów, w jakie AI i uczenie maszynowe pomagają firmom przekształcać ich procesy i produkty:
• Handel detaliczny: Aby zoptymalizować zapasy, budować silniki rekomendacji i poprawić komfort klienta dzięki wyszukiwaniu wizualnemu.
• Opieka zdrowotna: Aby zwiększyć wydajność kliniczną, przyspieszyć i zwiększyć dokładność diagnozy oraz poprawić wyniki leczenia pacjentów. Ponadto, aby wykorzystywać w aplikacjach, takich jak przetwarzanie obrazu w celu poprawy wykrywania raka i analityka predykcyjna w badaniach genomowych.
• Sprzedaż i marketing: Dla spersonalizowanych ofert, optymalizacji kampanii, prognozowania sprzedaży, analizy nastrojów i przewidywania rezygnacji klientów
• Telekomunikacja: Aby uzyskać wgląd w zachowanie klientów, poprawić komfort klientów i zoptymalizować wydajność sieci 5G, między innymi.
• Obsługa klienta: Wykorzystanie chatbotów i wyszukiwania kognitywnego do odpowiadania na pytania, oceny intencji klienta i zapewniania wirtualnej pomocy.
• Ubezpieczenia: aby zautomatyzować przetwarzanie roszczeń i świadczyć usługi ubezpieczeniowe oparte na użytkowaniu.
• Usługi finansowe: aby modernizować i ulepszać ich oferty, w tym personalizację obsługi klienta, poprawę analizy ryzyka i lepsze wykrywanie oszustw i prania pieniędzy.
• Motoryzacja: Pomaga firmom poprawić efektywność ich 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 operacje terenowe i bezpieczeństwo oraz poprawiać handel 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 korzystają z AI, kłamie lub wyolbrzymia swoje możliwości. W rzeczywistości, według raportu State of Enterprise Open-Source, 66% organizacji telekomunikacyjnych oczekuje, że w ciągu najbliższych dwóch lat będzie korzystać z korporacyjnego oprogramowania open source dla AI/ML, w porównaniu z zaledwie 37% obecnie na początku 2021 roku.
Prognozy 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, zagłębiają się w tę technologię i inwestują miliony. Wraz ze wzrostem znaczenia AI i ML w zastosowaniach biznesowych istnieje duże prawdopodobieństwo, że technologie te będą oferowane jako usługa oparta na chmurze, znana jako Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Nastąpi duży pośpiech wśród dostawców sprzętu, aby zwiększyć moc procesora w celu obsługi przetwarzania danych ML.
Autor:
Aby uzyskać więcej szczegółów, skontaktuj się:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
W przypadku pytań dotyczących sprzedaży prosimy o kontakt pod adresem [email protected]