Tartalom
- Mesterséges intelligencia elfogadása az üzleti életben
- A mesterséges intelligencia elfogadása a vertikális területeken
- Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
- Partnerség a Cloud AI társaságokkal
- Következtetés
Forrás: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
Elvitel:
A vállalkozás elkezdett integrálni az AI-t és az ML-t tevékenységeibe, de nem egészen olyan mértékben, mint sok internetes vállalkozásnak. Ezeknek a vállalkozásoknak a segítése kulcsfontosságú lehet a vállalati intelligencia elfogadásában.
A hiperskálájú internetes cégek 2015 óta ugráltak a gépi tanulás több szintjére az adatfeldolgozás növekvő automatizáltságával és a modellezés kifinomultabbá tételével. A vállalkozás - néhány kivétellel - elmaradt a mesterséges intelligencia alkalmazásáról, de az internetes cégeknél olyan partnereket lát, akik segíthetnek abban. felszedni.
A gépi tanulás leendő vállalkozóinak még hosszú utat kell megtenni, hogy megfeleljenek a tehetségkészleteknek, kiszámítsák a bátorságot, a méreteket és az internetes cégek által felhalmozott képzési algoritmusok adatmennyiségeit, különösen az elmúlt négy évben. A vállalkozás számos vertikális területén az üzleti folyamatokat nem alakították át digitálisan az adatfeldolgozás automatizálása és az üzleti döntések azonnali végrehajtása érdekében, a mesterséges intelligencia ismeretei alapján. Sőt, számos vertikális egységnek még nincsenek jól meghatározott felhasználási esetei, amelyek a mesterséges intelligencia jövedelmező végrehajtásához vezetnek. (Ha többet szeretne megtudni az AI-ről az üzleti életben, olvassa el az IT-szolgáltatás menedzsment változáskezelési problémák leküzdését az AI erejével.)
Mesterséges intelligencia elfogadása az üzleti életben
A mesterséges intelligencia elfogadása az üzleti életben még korai szakaszban van, különösen akkor, ha a kifinomult felhasználókat, akik túlmutattak a kutatáson, és a kísérleteket olyan szakaszba tekintjük, ahol üzleti hasznot szereznek annak használatából. Az O’Reilly, a technológiai média társaság, a „Gépi tanulás bevezetésének helyzete a vállalkozásban” című 2018. évi felmérésében megállapította, hogy a kifinomult felhasználók a teljes vállalkozás-használónak csupán 15% -a volt Észak-Amerikában.
A külső szakértelem és a tanulás jelentős szerepet játszik abban, hogy az üzleti felhasználók elősegítsék a gépi tanulás legmodernebb technikáit, különösen a fejlett AI technikák esetében. A Deloitte által végzett 2018. évi felmérés szerint a vállalati vásárlók 59% -a vásárol AI szakértelmet AI képességekkel rendelkező vállalati szoftvertársaságoktól, 53% -uk dolgozik együtt a partnerekkel, 49% -uk szerezte be azokat felhőalapú AI-társaságoktól, és 39% -uk tömeges forrásból olyan webhelyekről, mint a GitHub. . A Cloud AI társaságok szolgáltatják az AI szolgáltatást, amely az infrastruktúra és a tehetségfejlesztés költségeit megtakarítja a helyszínen.
A fejlett AI fejlesztés érdekében a felhőcégek a szakértelem fontosabb forrása. Az üzleti válaszadók harminckilenc százaléka jelezte, hogy a fejlett AI forrásként részesíti előnyben a felhőcégeket, szemben a helyszíni szoftverek 15% -ával. Az AI mint szolgáltatás gyors, 48% -os ütemben nőtt.
A mesterséges intelligencia elfogadása a vertikális területeken
Beszéltünk Aditya Kaul-lal, a Tractica kutatási igazgatójával, a mesterséges intelligenciával és a robotikával foglalkozó iparági elemző cégnél. Kaul 30 mesterséges intelligencia alkalmazását vizsgálta 30 vertikális helyzetben, több mint 300 felhasználási esetben a vállalkozásokban szerte a világon. "A távközlés és a pénzügyi szolgáltatások vezettek az AI elfogadásában, és már korábban kezdték meg a kezdetleges statisztikai technikákat, még 80-as évekre visszamenőleg" - mondta Kaul. „A kiskereskedelemben, az autóiparban és az egészségügyben történő alkalmazkodás az utóbbi időben felgyorsult, míg a vállalkozás nagy része továbbra is az elfogadás korai szakaszában van.” - tette hozzá. „A horizontális üzleti szolgáltatások, mint például a CRM, az ellátási lánc és a HR kibővítették a Az AI gyorsan, mivel előrejelző képességei segítik a kilátások, a fogyasztói kereslet trendeinek és a tehetséges alkalmazottaknak az azonosítását. "
„A komplex és heterogén szoftver által meghatározott hálózatok megfigyelése, szinkronizálása és optimalizálása kritikus felhasználási eset a távközlési ágazatban” - feltételezte Kaul. „Az autók hangsegédjei felgyorsultak az autóiparban, egyre nagyobb hangsúlyt helyezve a szolgáltatások személygépkocsiba illesztésére” - jegyezte meg. Azt is tájékoztatta arról, hogy "a bankszektor mesterséges intelligenciát telepít az ügyfélszolgálathoz, beleértve a chatbotokat, mivel a kisebb internetes bankok intenzív versennyel szembesülnek, eltekintve attól, hogy csalások felderítésére, kölcsön elemzésére és egyéb háttérműveletekre használják őket."
Noha az egészségügyi ágazat hatalmas potenciállal rendelkezik, addig a közelmúltig elmaradt az adatok felhasználását szabályozó akadályok miatt. „Számos vállalkozás által támogatott induló vállalkozás a klinikai vizsgálatok során a gépi tanulásra összpontosított a gyógyszerek felfedezésének felgyorsítása érdekében” - tette közzé Kaul.
Nincsenek hibák, nincs stressz - Az Ön életét megváltoztató szoftverek készítésének lépésről lépésre történő leírása az élet megsemmisítése nélkül
Nem javíthatja a programozási készségét, ha senki sem törődik a szoftver minőségével.
A kiskereskedelmi üzletek felgyorsították a gépi tanulásba történő beruházásokat, mivel elsajátítják a kereslet és a kínálat pontos előrejelzését. A McKinsey kutatási jelentése szerint a német Otto német kiskereskedő évente több mint 2 millió darabot és 20% -kal csökkentette a hozamot, mély tanulási algoritmusok segítségével előre jelezve, hogy az ügyfelek mit fognak vásárolni. AI motorja önállóan havonta 200 000 darabot rendel, mert 90% -os pontossággal képes előrejelzni, hogy az Otto mit fog eladni a következő 30 napban. (Nem biztos benne, hogy az AI illeszkedik-e a vállalatához? Nézze meg az 5 módszert, amelyet a vállalatok fontolgathatnak az AI használatával.)
Partnerség a Cloud AI társaságokkal
A Hyperscale cloud AI vállalatok hajlandóak voltak partnerülni a vállalati ügyfelekkel a mesterséges intelligencia készségeik fejlesztése érdekében, ám nem biztosak abban, hogy hogyan lehet együttműködni a vállalati szoftvercégekkel, amelyek nélkülözhetetlenek a háttérvízvezetékhez. „A felhőalapú társaságok nagylelkűek voltak a vállalati ügyfelek számára a freebijükkel, ideértve a szabad felhőidőt, a tanácsadást és a képzési erőforrásokat is” - jegyezte meg Kaul.
Mivel a felhőalapú AI-társaságok, mint például a Google, gyorsan átmentek a kéziszámító algoritmusoktól a 2015-ös mélyreható tanulásig 2016-ban, és az utóbbi időben olyan fejlettebb algoritmusokhoz, mint a megerősítő tanulás, képesek tanácsot adni a korai alkalmazóknak az AI-tanuláshoz vezető utat illetően. érettség.
"Az AI költségei szintén csökkennek, mivel látjuk az előre kiképzett modellek fokozott elérhetőségét, a címkézett adatkészleteket és a felhőben alkalmazott AI árazás általános csökkenését" - magyarázta Kaul."Ezzel egyidejűleg az adatfeldolgozás, a bevétel, az adatok előkészítése és a címkézés ideje, amely az erőfeszítések 90% -át teszi ki, lerövidült olyan technikákkal, mint az AutoML, amely ezeket a folyamatokat automatizálja." - tette hozzá. Az Nvidia, a hyperscale cloud AI cégek partnere, átcsomagolta a GPU-kat (grafikus feldolgozó egységeket) a vállalkozás számára. „Az Nvidia újból megpróbálta megcélozni az adattudomány és az analitika felhasználási eseteit a vállalkozásban, amely felgyorsítja a nagy elemző modellek képzését a CPU-khoz (központi feldolgozó egységekhez képest)” - magyarázta Kaul.
A vállalati szoftvertársaságoknak meg kell találniuk a felhővel foglalkozó AI-társaságok befogadásának módját, különösen mivel új képességeket hoznak a piacra, amelyek a vállalati üzleti szövet részévé válnak. "Az olyan funkciókat, mint a chatbotok és a képfelismerés számítógépes látásképességeit mélyreható tanulás teszi lehetővé, amely kiterjeszti az AI értékét" - állította Kaul. "Maga a szoftver már nincs kódolva, hanem alkalmazkodik az adatok és az elemzés igényeihez" - tette hozzá. Még nincs elegendő bizonyíték annak bizonyítására, hogy a vállalati szoftvercégek - néhány kivételtől eltekintve, mint például a Microsoft - algoritmusokban felzárkózhatnak a felhőalapú Ai-társaságokkal. Minden jel szerint a felhőalapú AI-vállalkozások és a vállalati szoftvergyártók közötti új részvételi feltételeket még nem sikerült megoldani.
Következtetés
A gépi tanulás újból feltalálja a vállalkozást, mivel újradefiniálja magát a vállalati szoftvert. Az adatfeldolgozás automatizálásával és az üzleti döntések gyorsabb végrehajtásával a vállalkozás gyorsabban alkalmazkodik a külső üzleti környezethez az algoritmusokból nyert ismeretek alapján, amelyek lerövidítik az adatokból való tanulás idejét. Az vállalati szoftverek gyakran fejlődnek és újrakonfigurálódnak, hogy lépést tartsanak az algoritmusokkal.
