Съдържание
- Приемане на изкуствения интелект в бизнеса
- Приемане на изкуствения интелект във вертикалите
- Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
- Партньорство с Cloud AI компании
- заключение
Източник: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
За вкъщи:
Предприятието е започнало да интегрира AI и ML в своите операции, но не почти дотолкова, доколкото има много интернет бизнеси. Помощта от тези компании може да бъде ключът към приемането на AI в предприятията.
Интернет-компаниите с висока степен на мащаб са прескочили няколко нива на машинно обучение с увеличаване на автоматизацията в обработката на данни и усъвършенстване на модела от 2015 г. Предприятието, с малки изключения, изостава в приемането на изкуствен интелект, но вижда в интернет компаниите партньори, които могат да му помогнат. наваксвам.
Потенциалните корпоративни потребители на машинно обучение трябва да изминат дълъг път, за да постигнат съвпадение с талантните групи, изчислителни умения, мащаб и обеми от данни за алгоритми за обучение, които интернет компаниите са натрупали, особено през последните четири години. В много вертикали на предприятието бизнес процесите не са цифрово преобразувани за автоматизация на обработката на данни и моменталното изпълнение на бизнес решения въз основа на прозрения, получени от изкуствен интелект. Освен това няколко от вертикалите все още нямат добре дефинирани случаи на употреба, които се поддават на печелившото изпълнение на изкуствения интелект. (За повече информация за AI в бизнеса вижте Преодоляване на управлението на промените в управлението на ИТ услуги със силата на AI.)
Приемане на изкуствения интелект в бизнеса
Приемането на изкуствения интелект в бизнеса е в ранен етап, особено когато имаме предвид сложните му потребители, които са преминали отвъд проучване и пилотират до етап, в който придобиват бизнес стойност от използването му. O’Reilly, технологична медийна компания, откри в своето проучване за 2018 г. „Състоянието на машинно обучение в предприятието“, че усъвършенстваните потребители са само 15% от общите потребители на предприятията по света и 18% в Северна Америка.
Външните източници на експертиза и обучение играят значителна роля в подпомагането на бизнес потребителите да се изравнят с най-съвременните технологии в машинното обучение, особено за напредналите AI техники. Проучване за 2018 г. от Deloitte установи, че 59% от купувачите на предприятия придобиват AI опит от корпоративни софтуерни компании с възможности на AI, 53% го съвместно разработват с партньори, 49% го придобиват от облачни AI компании, а 39% го правят от сайтове като GitHub , Облачните AI компании предоставят AI като услуга, която спестява разходите за инфраструктура и развитие на таланти на място.
За напредналото развитие на ИИ облачните компании са по-важен източник на опит. Тридесет и девет процента от респондентите в бизнеса показаха предпочитание към облачните компании като източник на усъвършенстван ИИ в сравнение с 15% за вътрешния софтуер. AI като услуга е нараснал с бърз темп от 48%.
Приемане на изкуствения интелект във вертикалите
Разговаряхме с Адитя Каул, директор на научните изследвания в Tractica, браншова аналитична фирма, фокусирана върху изкуствения интелект и роботиката. Каул разследва възприемането на изкуствен интелект в 30 вертикала за над 300 случая на употреба в бизнеса по целия свят. „Телекомуникациите и финансовите услуги са били лидери в приемането на ИИ и те започнаха рано с по-рудиментални статистически техники, които дават още през 80-те години на миналия век“, каза ни Каул. „Приемането в търговията на дребно, автомобилостроенето и здравеопазването нарасна в по-ново време, докато по-голямата част от предприятието остава в начален етап на приемане“, добави той, „Хоризонтални бизнес услуги като CRM, верига на доставки и HR разшириха приемането на AI бързо, тъй като неговите прогнозни възможности помагат за идентифициране на перспективи, тенденции в търсенето на потребителите и талантливи служители. "
„Мониторингът, синхронизацията и оптимизирането на сложни и разнородни софтуерно дефинирани мрежи е критичен случай на използване в телекомуникационния сектор“, каза Каул. „Гласовите асистенти в автомобилите нараснаха в автомобилния сектор с нарастващ акцент върху персонализацията на услугите в автомобила“, отбеляза той. Той ни информира също, че „Банковият сектор използва изкуствен интелект за обслужване на клиенти, включително чатботи, тъй като те са изправени пред интензивна конкуренция от по-малките интернет банки, освен че го използват за откриване на измами, анализ на заеми и други резервни операции.“
Въпреки че секторът на здравеопазването има огромен потенциал, той доскоро изоставаше поради регулаторните бариери при използването на своите данни. „Няколко начинаещи фирми, които са подкрепени от предприятия, сега са се фокусирали върху машинното обучение в клиничните изпитвания, за да ускорят откриването на наркотици“, разкри Каул.
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Търговските магазини са ускорили инвестициите в машинно обучение, тъй като постигат майсторство в точното предвиждане на търсенето и предлагането. Немският търговец на дребно Otto намали възвръщаемостта с повече от 2 милиона артикула годишно, а излишъкът от запаси с 20%, използвайки алгоритми за задълбочено обучение, за да предскаже какво ще купуват клиентите, сочи изследователски доклад на McKinsey. Сега неговият AI двигател самостоятелно поръчва 200 000 артикула на месец, защото може да прогнозира какво ще продаде Otto през следващите 30 дни с 90% точност. (Не сте сигурни как AI би се вписал във вашата компания? Вижте 5 начина, по които компаниите могат да обмислят използването на AI.)
Партньорство с Cloud AI компании
Hyperscale cloud AI компании са били готови да си партнират с корпоративни клиенти за усъвършенстване на техните умения за изкуствен интелект, но не са сигурни в начините за сътрудничество с корпоративните софтуерни компании, които са необходими за водопроводната инсталация. „Облачните компании са щедри за корпоративни клиенти със своите безплатни хазанти, включително безплатно облачно време, консултации и ресурси за обучение“, отбелязва Каул.
Тъй като облачните AI компании като Google извършиха бърз преход от ръчно разработени алгоритми през 2015 г. към задълбочено обучение през 2016 г. и напоследък по-усъвършенствани алгоритми като укрепване на обучението, те са в състояние да съветват ранните осиновители как да постигнат напредък в пътуването си до AI обучение зрелост.
„Разходите за AI също намаляват, тъй като виждаме увеличена наличност на предварително обучени модели, етикетирани набори от данни и общо намаление на цените в облачния AI“, обясни Каул.„Същевременно времето за обработка, поглъщане, подготовка на данни и етикетиране, което представлява 90% от усилията, е съкратено с техники като AutoML, които автоматизират тези процеси“, добави той. Nvidia, партньор на висококачествени облачни AI компании, преопакова своите графични процесори (графични процесорни единици) за предприятието. „Nvidia се пренасочи да насочва към науката за данни и анализите използва случаи в предприятието, което ускорява обучението на големи аналитични модели в сравнение с процесори (централни процесорни звена)“, обясни Каул.
Корпоративните софтуерни компании ще трябва да намерят начин да се настанят облачни AI компании, особено когато те предлагат нови възможности на пазара, които стават част от тъканта на бизнеса. „Функции като чатботи и възможности за компютърно виждане за разпознаване на изображения се активират чрез задълбочено обучение, което разширява стойността, която AI носи“, твърди Каул. „Самият софтуер вече не се кодира твърдо, но се адаптира към нуждите от данни и анализи“, добави той. Засега няма достатъчно доказателства, които показват, че корпоративните софтуерни компании, с няколко изключения като Microsoft, могат да настигнат облачните AI компании в алгоритми. По всички признаци, новите условия за ангажиране между облачните AI компании и корпоративните софтуерни компании все още не са разрешени.
заключение
Машинното обучение ще преоткрие предприятието, тъй като предефинира самия корпоративен софтуер. Предприятието ще се адаптира по-бързо към външната бизнес среда с автоматизацията на обработката на данни и по-бързото изпълнение на бизнес решенията въз основа на прозрения, получени от алгоритми, които съкращават времето за учене от данни. Корпоративен софтуер ще се развива и пренастройва по-често, за да бъде в крак с алгоритмите.
