Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe
Koncepcja sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) nie jest nowa. AI to rozległa dziedzina informatyki zajmująca się budową inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Natomiast ML jest zastosowaniem 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 aktywem biznesowym, a ilość danych generowanych i przechowywanych globalnie rośnie w tempie wykładniczym. Według Forbesa, w 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. Jednak te ogromne potoki 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 ciągłym pojawianiem się nowych możliwości, 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 w osiąganiu mierzalnych wyników. Niektóre z najważniejszych korzyści, które organizacje już zaobserwowały:
• 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 obniża 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 wielu branżach budują 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 swoje zapasy, budować silniki rekomendacji i poprawiać doświadczenia klientów dzięki wyszukiwaniu wizualnemu.
• Opieka zdrowotna: Aby zwiększyć wydajność kliniczną, przyspieszyć i zwiększyć dokładność diagnoz oraz poprawić wyniki leczenia pacjentów. Również do wykorzystania w aplikacjach takich jak przetwarzanie obrazu w celu poprawy wykrywania raka i analityka predykcyjna do badań genomowych.
• Sprzedaż i marketing: Do spersonalizowanych ofert, optymalizacji kampanii, prognozowania sprzedaży, analizy sentymentu i przewidywania rezygnacji klientów
• Telekomunikacja: Aby uzyskać wgląd w zachowania klientów, poprawić ich doświadczenia i zoptymalizować wydajność sieci 5G, między innymi.
• Obsługa klienta: Wykorzystanie chatbotów i wyszukiwania kognitywnego w celu odpowiadania na pytania, oceniania intencji klienta i zapewniania wirtualnej pomocy.
• Ubezpieczenia: do automatyzacji procesu rozpatrywania roszczeń i dostarczania usług ubezpieczeniowych opartych na użytkowaniu.
• Usługi finansowe: aby unowocześnić i ulepszyć swoje oferty, w tym personalizację obsługi klienta, poprawę analizy ryzyka i lepsze wykrywanie oszustw i prania pieniędzy.
• Motoryzacja: Pomaga firmom poprawić wydajność tras i wykorzystywać analitykę predykcyjną do celów takich jak prognozowanie ruchu drogowego.
• Energia: Aby opracowywać inteligentne elektrownie, optymalizować zużycie i koszty, opracowywać modele konserwacji predykcyjnej, optymalizować operacje w terenie i bezpieczeństwo oraz ulepszać 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 zawyża swoje możliwości. W rzeczywistości, zgodnie z raportem State of Enterprise Open-Source, 66% organizacji telekomunikacyjnych spodziewa się, 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.
Perspektywy na lata 2021-2022
AI i ML zmieniają się szybciej, niż można napisać o ich historii, więc prognozy dotyczące ich przyszłości również szybko stają się przestarzałe. Liderzy technologiczni, tacy jak Google, Apple, IBM, a także wielu innych, zagłębiają się w tę technologię i inwestują miliony. Ponieważ AI i ML nabierają coraz większego znaczenia 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 z:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
W przypadku zapytań dotyczących sprzedaży prosimy o kontakt pod adresem [email protected]