Искусственный интеллект (ИИ) применяет передовые методы анализа и логики, включая машинное обучение, для интерпретации событий, поддержки и автоматизации решений и выполнения действий.
Как работает искусственный интеллект?
В нашем Кадровом агентстве IT and Digital мы определяем искусственный интеллект (ИИ) как применение расширенного анализа и методов на основе логики, включая машинное обучение (МО), для интерпретации событий, поддержки и автоматизации решений и выполнения действий. Это определение согласуется с текущим и новым состоянием технологий и возможностей ИИ и признает, что ИИ в настоящее время обычно включает вероятностный анализ (сочетание вероятности и логики для присвоения значения неопределенности).
Другие организации и отдельные лица могут использовать другие определения. Не существует единого, общепринятого описания искусственного интеллекта , поскольку существует широкий спектр способов, которыми ИИ может поддерживать, дополнять и автоматизировать деятельность человека, а также учиться и действовать независимо
Однако, чтобы использовать возможности ИИ как организации, вам необходимо сформулировать и согласовать общепринятое определение, ориентированное на то, чего вы хотите от ИИ.
Оставьте место для разногласий, но убедитесь, что у руководителей бизнеса, ИТ, данных и аналитики нет фундаментальных разногласий по поводу того, что ИИ означает для организации, иначе вы не сможете разработать стратегию, которая позволит использовать преимущества.
Обратите внимание, что поставщики технологий ИИ также, вероятно, имеют свои собственные определения этого термина. Попросите их объяснить, как их предложения соответствуют вашим ожиданиям в отношении ценности ИИ.
Что такое машинное обучение и глубокое обучение?
Машинное обучение — это критически важный метод, который позволяет ИИ решать проблемы. Несмотря на распространенные заблуждения (и неправильные термины в популярной культуре), машины не учатся. Они хранят и вычисляют — по общему признанию, все более сложными способами.
Машинное обучение — это чисто аналитическая дисциплина. Он применяет к данным математические модели для извлечения знаний и поиска закономерностей, которые люди, скорее всего, упустят. Машинное обучение также рекомендует действия, но оно не заставляет системы выполнять действия без вмешательства человека.
В частности, машинное обучение создает алгоритм или статистическую формулу (называемую «моделью»), которая преобразует ряд точек данных в один результат. Алгоритмы машинного обучения «обучаются» посредством «обучения», в ходе которого они выявляют закономерности и корреляции в данных и используют их для предоставления новых идей и прогнозов без явного программирования для этого.
Глубокое обучение , вариант алгоритмов машинного обучения, использует несколько уровней алгоритмов для решения проблем, извлекая знания из необработанных данных и преобразовывая их на каждом уровне. Глубокое обучение может превзойти традиционное машинное обучение (или поверхностные методы обучения), работая со сложными и часто многомерными данными, такими как изображения, речь и текст. Тем не менее, либо системы, основанные на правилах, либо традиционное машинное обучение могут эффективно решить многие проблемы ИИ.
В большинстве организаций решения для глубокого обучения еще не являются важной частью продуктовой дорожной карты (системы, основанные на правилах, или традиционное машинное обучение сегодня могут эффективно реализовать большинство вариантов использования ИИ), но их использование быстро растет вместе с достижениями в обработке данных и прорывами в вычислительной технике. методы.
Использование машинного обучения, включая глубокое обучение, для прогнозирования позволяет процессу, управляемому ИИ, автоматизировать выбор наиболее благоприятного результата, что устраняет необходимость в человеке, принимающем решения .
Каковы некоторые другие ключевые термины технологии ИИ?
- Обработка естественного языка (NLP) обеспечивает интуитивную форму общения между людьми и интеллектуальными системами, использующими человеческий язык. NLP управляет современными системами интерактивного голосового ответа (IVR), обрабатывая язык для улучшения общения. Чат-боты — наиболее распространенное применение НЛП в бизнесе.
- Усовершенствованные виртуальные помощники , иногда называемые диалоговыми агентами ИИ, основаны на диалоговых пользовательских интерфейсах, НЛП, а также семантических методах и методах глубокого обучения. Продвигаясь дальше чат-ботов, продвинутые виртуальные помощники слушают и наблюдают за поведением, строят и поддерживают модели данных, а также прогнозируют и рекомендуют действия, чтобы помочь людям и автоматизировать задачи, которые ранее были доступны только людям.
- Компьютерное зрение (CV) — это процесс, который может захватывать, обрабатывать и анализировать изображения реального мира, чтобы позволить машинам извлекать значимую контекстуальную информацию из физического мира. Методы CV имеют технологические и инфраструктурные требования, которые отличаются от традиционных подходов ML. CV, который становится все более точным при идентификации органических объектов, лежит в основе разработки таких приложений, как беспилотные автомобили, автономные дроны и автоматические проверки розничных запасов.
- Пограничный ИИ относится к методам ИИ, внедренным в точку взаимодействия, где физические устройства встречаются с цифровым миром — например, когда датчик в заводском цеху подключается к Интернету и может автономно отправлять данные для размещения запроса на обслуживание. Пограничный ИИ или ИИ на периферии лежит в основе Интернета вещей (IoT).
- Интернет вещей (IoT) включает в себя сеть физических объектов (вещей), которые содержат встроенную технологию для восприятия или взаимодействия с их внутренней работой и внешней средой. Сюда не входят устройства общего назначения, такие как смартфоны. Примеры IoT в действии варьируются от умных розеток до беспилотных автомобилей. Интернет вещей опирается на широкий спектр ИТ-конечных точек и шлюзов для работы и данных для управления ИИ, особенно для ответов в реальном времени (например, для автономных транспортных средств).
- Генеративный ИИ узнает об артефактах из данных и создает инновационные новые творения, которые похожи на оригинал, но не повторяют его. Генеративный ИИ может создавать новые формы творческого контента, такого как видео, и ускорять циклы исследований и разработок в различных областях, от медицины до разработки продуктов.
- Синтетические данные генерируются искусственно с помощью машинного обучения. Он отражает статистические свойства реальных данных, но не использует идентифицирующие свойства этих данных (например, имена и личные данные). ИИ нужны огромные объемы данных для получения пригодных для использования результатов, а синтетические данные станут важным источником больших наборов данных, которые могут моделировать отдаленные сценарии, защищая при этом конфиденциальные и личные данные.
Каковы преимущества искусственного интеллекта в бизнесе?
Лидеры в области ИТ и анализа данных могут использовать методы искусственного интеллекта для решения широкого круга бизнес-задач и могут обеспечить значительную отдачу от инвестиций; однако вопрос для большинства организаций заключается в том, как использовать искусственный интеллект для создания или ускорения роста цифрового бизнеса .
Основные возможности искусственного интеллекта заключаются в его способности:
- Выявляйте лучшие способы ведения дел с помощью расширенного вероятностного анализа результатов.
- Взаимодействуйте напрямую с системами, которые выполняют действия, что позволяет исключить трудоемкие вычисления и этапы интеграции.
Исследования Gartner постоянно показывают, что ИТ-директора видят огромные возможности в преимуществах ИИ, но все еще пытаются реализовать эти преимущества на практике. Тем не менее, ИИ в конечном итоге изменит то, как выполняется работа, поскольку технология заменяет некоторые задачи, обычно выполняемые сотрудниками, и меняет способ принятия повседневных решений. Варианты использования в основном делятся на три категории: автоматизация и оптимизация, получение информации и создание взаимодействия, подобного человеческому (например, чат-боты и виртуальные помощники).
Однако на данный момент шумиха вокруг ИИ может быть распространена , что затрудняет для некоторых организаций формирование правильных ожиданий в отношении результатов бизнеса. Неукротимый ажиотаж порождает проекты, у которых нет шансов на успех. Когда это происходит, бизнес-лидеры с нереалистичными ожиданиями обвиняют технологии и науку в их неспособности произвести преобразования, на которые они надеялись.
Обязательно разработайте корпоративную стратегию для ИИ, чтобы с самого начала определить варианты использования и показатели успеха. Общие способы измерения преимуществ включают снижение риска, скорость процесса, улучшение продаж, повышение удовлетворенности клиентов и снижение потребности в рабочей силе или затрат. Многие бизнес-кейсы основаны на сочетании материальных и нематериальных выгод.
Каковы примеры применения искусственного интеллекта в бизнесе?
Искусственный интеллект как новая технология еще не реализован в полной мере. Инновации в области искусственного интеллекта — это одна из множества сил, разрушающих существующие рынки и позволяющих, например, новым цифровым бизнес-инициативам. Но ИИ также по-разному применяется в различных отраслях, организациях и функциях. Вот несколько примеров из бизнес-операций:
- Машинное обучение как основа человеческого общения. Машинное обучение управляет распространенными приложениями ИИ, такими как чат-боты, автономные транспортные средства и умные роботы.
- Методы глубокого обучения предоставляют биометрические решения с использованием распознавания лиц, распознавания голоса и нейронных сетей, которые гиперперсонализируют контент на основе интеллектуального анализа данных и распознавания образов в огромных наборах данных.
- ИИ в ИТ-операциях/службе поддержки . Виртуальные агенты поддержки (VSA) обеспечивают ИТ-поддержку в сценарии управления ИТ-услугами (ITSM) вместе со службой ИТ-поддержки. ИИ также может быть полезен для маршрутизации заявок, извлечения информации из источников управления знаниями и в качестве инструмента ITSM для предоставления ответов на распространенные вопросы.
- ИИ в управлении цепочками поставок . Варианты использования включают профилактическое обслуживание, управление рисками, закупки, выполнение заказов, планирование цепочки поставок и управление продвижением. ИИ также может быть полезен для автоматизации принятия решений, потому что он на несколько порядков более последователен и быстрее, чем люди при выполнении определенных задач.
- ИИ в продажах и стимулирование продаж. Выявляйте новых потенциальных клиентов и возможности на основе похожих существующих клиентов, развивайте потенциальных клиентов, устанавливая отношения с помощью интеллектуального отслеживания активности и обмена сообщениями, а также используйте управляемые продажи для повышения эффективности продаж и увеличения доходов от продаж.
- ИИ в маркетинге может помочь с персонализацией в режиме реального времени, оптимизацией контента и медиа, а также с координацией кампаний, чтобы расширить, оптимизировать и автоматизировать маркетинговые процессы и задачи, которые в противном случае были бы ограничены человеческими затратами и возможностями. Наиболее привлекательное ценностное предложение — это способность ИИ раскрывать новые идеи клиентов и ускорять способность маркетологов развертывать их в масштабе.
- ИИ в сфере обслуживания клиентов может предсказывать, что клиенты будут запрашивать, и заранее отклонять входящие запросы. Виртуальные помощники клиентов (VCA) с распознаванием речи, анализом настроений, автоматизированным/расширенным контролем качества и другими технологиями предоставляют клиентам возможность круглосуточного самообслуживания и помощи при обслуживании по каналам.
- ИИ в человеческих ресурсах . Сценарии использования включают найм (сопоставление спроса и предложения талантов или прогнозирование успеха найма) и навыки (использование НЛП для создания согласованных онтологий навыков и должностей для поиска и сопоставления следующего поколения). HR также использует механизмы рекомендаций для учебного контента, наставников, карьерных путей и адаптивного обучения.
- ИИ в финансах . Лучшими кандидатами на краткосрочное внедрение ИИ являются динамические процессы, которые требуют суждения и включают неструктурированные, изменчивые и высокоскоростные данные. Примеры включают соблюдение новых стандартов бухгалтерского учета, просмотр отчетов о расходах и обработку счетов поставщиков.
- ИИ в поиске, закупках и управлении поставщиками (SPVM). Базовые технологии машинного обучения внедряются для классификации расходов и аналитики контрактов, но появляются более сложные варианты использования в таких областях, как управление рисками, сопоставление кандидатов (в рамках управления временным персоналом), автоматизация поиска поставщиков, виртуальная помощь при покупке и распознавание голоса.
- ИИ в юриспруденции . Общие приложения включают контракты (сборка, переговоры, комплексная проверка, оценка рисков и управление жизненным циклом), электронное обнаружение (классификация документов, извлечение данных и анализ текста) и расходы (классификация счетов).
Что такое корпоративная стратегия ИИ?
Чтобы бизнес мог воспользоваться преимуществами ИИ, руководители высшего звена должны разработать общекорпоративную стратегию ИИ, которая определяет варианты использования, количественно оценивает преимущества и риски, объединяет бизнес-группы и группы по технологиям и изменяет организационные компетенции для поддержки внедрения ИИ.
Чтобы убедиться, что вы получаете пользу от ИИ, выбирайте инициативы стратегически, сосредоточив внимание на том, чего ваша организация пытается достичь, и на бизнес-проблемах, над решением которых вы работаете. Чтобы ИИ действительно начал развиваться, вам необходимо использовать ИИ как часть существующего семейства приложений, а это включает в себя наличие данных из каждой области бизнеса для обеспечения функций, которые он предлагает.
Организации, находящиеся на более ранних стадиях зрелости ИИ, с большей вероятностью будут использовать варианты использования, связанные с контролем затрат, прежде чем перейти к ключевым элементам ценностного предложения, таким как качество обслуживания клиентов. Исследования Gartner показывают, что по мере взросления ИИ применяется все шире и получает большее влияние.
Ключевые элементы стратегии корпоративного ИИ:
- ИИ зрение. Свяжите цели ИИ с корпоративными амбициями. Например, сформулируйте, как ИИ поможет достичь целей цифровой трансформации. Наметьте подходы и основные области, предназначенные для поощрения и обеспечения плавности и внедрения ИИ в масштабах всей организации. Уточните конкретные показатели успеха.
- Риски ИИ. Оцените свою подверженность различным ключевым областям риска и планы по его снижению, включая нормативные (например, законы о конфиденциальности), репутационные (например, предвзятость ИИ) и организационные (например, отсутствие компетенций или инфраструктуры).
- Стратегический план действий ИИ. Определите влияние на бизнес-модели, процессы, людей и навыки и используйте портфельный подход к возможностям ИИ. Назначьте ответственность за разработку и реализацию стратегии ИИ. Междисциплинарные команды и грамотность данных будут ключом к успеху.
- Принятие ИИ. Укажите варианты использования (человеческое взаимодействие, оптимизация процессов, получение информации и т. д.) и используйте карты ценности и рамки принятия решений для определения приоритетов внедрения.
- Продолжайте участвовать в программе ИИ. Информируйте коллег о запуске инициативы и последующих успехах и дайте другим руководителям высшего звена возможность рассказать истории команды ИИ.
Каково будущее искусственного интеллекта и технологий ИИ?
Дисциплина ИИ быстро развивается благодаря новые методы , выделенная инфраструктура и оборудование. Gartner ожидает, что в течение следующих пяти лет организации будут внедрять передовые методы для более интеллектуальных и надежных, ответственных и экологически безопасных приложений искусственного интеллекта.
Траектория ИИ теперь более точно следует траектории технологий, которые ему предшествовали. Для компаний и правительств ИИ становится все более:
- Знакомо: ИТ-инструменты и навыки теперь совместимы с ИИ
- Масштабируемость: искусственный интеллект дешевле, а успех достижим как никогда
- Полезно: ИТ-руководители и бизнес-руководители все чаще рассматривают ИИ как способ улучшить приложения.
В дальнейшем организации будут продолжать использовать ИИ для улучшения своих процессов принятия решений. Сообразительные компании, которые быстро примут эти методы, будут способствовать большей конкурентной дифференциации и станут более гибкими и более чувствительными к изменениям экосистемы.
Реализация стратегий ИИ остается сложной задачей для инфраструктурных и операционных групп. Запуск локальной среды означает инвестирование в инфраструктуру и архитектуру, которые трудно предугадать, в персонал и финансирование. Это делает облачные варианты привлекательными, но по мере роста потребности в ИИ и увеличения требуемых инвестиций облако может стать все более недоступным (и обязательства перед облачными провайдерами вызывают все большее беспокойство). Вот почему появление стратегий, которые уравновешивают инвестиции в облачные функции с инвестициями в инфраструктуру, так привлекательны (так называемые гибридные стратегии «облако/локально» ).
Наше агентство по подбору ИТ-персонала предлагает вам найти квалифицированных разработчиков за срок менее 2 недель. Свяжитесь с нами прямо сейчас, чтобы узнать подробнее о возможностях расширения вашего будущего проекта. Мы обеспечиваем подбор лучших кандидатов по разумной цене. За 10 лет работы в этой сфере мы успешно заполнили свыше 5500 вакансий и сформировали 25+ команд с нуля. Проверьте отзывы от наших клиентов об агентстве и убедитесь в нашей компетентности! Если требуются дополнительные рекомендации, пишите нам в Telegram.