За искусственным интеллектом будущее. ИИ, способный работать так же умно, как люди, или даже умнее, доминирует в мире гораздо быстрее. Мир приветствует это с изяществом.

Сегодня ИИ находит свое применение практически везде; Здравоохранение, розничная торговля, недвижимость, исследования, образование и бизнес. По оценкам, к 2020 году около 85% взаимодействий с клиентами будут управляться с помощью ИИ.

Технологические гиганты, такие как Google, Microsoft и другие, уже внедрили решения на основе искусственного интеллекта в свой бизнес. В этой статье представлены шаги на пути к искусственному интеллекту в бизнесе. Начнем.

Интересные факты об ИИ

  • К 2030 году вклад ИИ в мировую экономику составит около 15,7 трлн долларов.
  • Сайты электронной коммерции с помощью машинного обучения могут предлагать клиентам персонализированные продукты.
  • Распознавание лиц, которое в настоящее время является обычной функцией безопасности в смартфонах, работает с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект — это способность компьютера или робота выполнять действия, выполняемые разумным существом или человеческим мозгом. К ним относятся способность учиться на прошлом опыте, способность рассуждать и обобщать и т. д. В настоящее время мы также наблюдаем появление искусственного интеллекта в веб-приложениях.

Кто может изучать искусственный интеллект?

Может возникнуть двусмысленность, что изучение ИИ может быть обременительным. Вопрос «кто может изучить искусственный интеллект?» существует, по крайней мере, у некоторых из нас. Необходимые условия для изучения ИИ:

  • Знание языков программирования, таких как Python, SQL и др.
  • Базовые знания о математических концепциях, статистике и вероятности.
  • Знание машинного обучения.

Если вы знаете все это, немного практики в различных упражнениях познакомит вас с концепциями ИИ.

Как реализовать ИИ и машинное обучение?

Текущая рыночная тенденция следует за тем, что бизнес-организации продолжают использовать ИИ, а также машинное обучение. Они нацелены на повышение эффективности операций и снижение издержек.

В первую очередь здесь возникает вопрос: «как внедрить искусственный интеллект?». Ниже приведены несколько шагов по направлению к искусственному интеллекту, а также по более эффективному внедрению машинного обучения.

  • Чем конкретнее, тем лучше

Всегда лучше сначала определить проблему, прежде чем думать о том, как использовать ИИ в вашем бизнесе. Если у нас есть четкое представление о том, что на самом деле должны выполнять ИИ и МО, программировать проще.

Например, потребность организации в снижении потерь по конкретному продукту не является конкретной, в то время как потребность в снижении потерь на продукт из-за меньшего спроса более конкретна и легко понятна.

  • Обеспечить качество данных

Точно так же, как определение проблемы, не менее важным является выбор правильных данных. В крупных организациях значительное количество времени уходит на сбор данных и их анализ. Если данные, подаваемые в систему ИИ, соответствуют именно тому, с чем она должна работать, внедрение будет проще.

  • Выполнение тестов с данными

Перед построением модели всегда рекомендуется проверить, соответствуют ли программные значения желаемым значениям.

  • Методология построения модели

Предпочтительно определение методологии построения модели. Запуск тестов для определения самой важной переменной поможет в ее выполнении.

  • Проверка модели, автоматизация и производство

После того, как модель построена и проверена, ее необходимо передать в производство. Рекомендуется выпускать модель изначально для меньшей аудитории, а в случае успеха — и для всех покупателей.

  • Техническое обслуживание модели

Модель должна поддерживаться на регулярной основе. Модель может устареть по ряду причин, включая изменение динамики бизнеса, изменение спроса на продукт и т.д.

Стратегия внедрения ИИ

По мнению экспертов, лучше иметь отдельную стратегию для внедрения ИИ в бизнес. Большинство организаций придерживаются стратегии обработки данных, но не обязательно стратегии ИИ. Для эффективной стратегии ИИ необходимо изучить следующие области.

  • Сочетайте бизнес и искусственный интеллект

Вы должны понимать, что бизнес-стратегия так же важна, как и стратегия ИИ. Какой бы эффективной ни была разрабатываемая модель искусственного интеллекта, она постепенно теряет контроль, если бизнес-модель не согласуется с ней.

  • Определите, где именно ИИ должен заниматься

Определение того, где именно ИИ должен заниматься бизнесом, поможет ему расставить приоритеты внутри своей деятельности. Такие шаги, как заставить ИИ выполнять более избыточную работу с данными, позволят людям больше сосредоточиться на других полезных действиях.

  • Сначала планируйте краткосрочные модели ИИ

Преимущество этого шага в том, что меньшие модели ИИ можно легко создавать с меньшими затратами средств и времени. Это поможет сэкономить деньги для более крупной и совершенной модели ИИ.

  • Этичное использование ИИ

Наряду с разработкой и выполнением моделей ИИ необходимо провести тесты, чтобы проверить, является ли созданная модель этически обоснованной. Он должен строго не вмешиваться в частную жизнь людей.

  • Проверка навыков

Перед внедрением модели ИИ необходимо проверить, обладает ли ваша организация необходимым набором навыков и возможностей для работы с ней.

Как использовать ИИ в бизнесе?

В недавнем отчете Microsoft говорится, что бизнес-организации, внедрившие ИИ даже в небольших масштабах, получают более высокую отдачу от производительности и производительности. Упомянутые ниже факторы показывают, в какой степени шаги в направлении искусственного интеллекта помогают бизнесу развиваться.

-›Управление данными стало проще

Крупные организации работают с большим объемом данных. Статистика по этим данным очень полезна для определения ценных деталей, таких как рыночная тенденция. Анализ таких больших данных является обременительным для человека, что требует поддержки ИИ.

-›Автоматизация для ускорения бизнеса

AI и ML могут изучить рутину бизнеса и автоматизировать процессы. Некоторые веб-сайты предоставляют виртуальных помощников в виде чат-ботов, чтобы помочь клиентам. Это уменьшит человеческие усилия, а также повысит удовлетворенность клиентов.

-›Управление цепочками поставок с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения

Комбинированные системы AI и ML способны полностью управлять цепочкой поставок и контролировать запасы. Это означает, что система может автоматически пополнять запас в случае, если запас меньше. IBM Watson — один из таких.

-›ИИ для обслуживания и безопасности

ИИ может быть особенно полезен для транспорта и производства. Предсказательный анализ ИИ поможет предотвратить простои. General Electric использует платформу Predix на основе искусственного интеллекта для оптимизации графиков технического обслуживания.

-›ИИ также может нанимать новых сотрудников

Современные системы искусственного интеллекта и машинного обучения способны набирать в компанию новых и талантливых сотрудников с помощью приложений для распознавания лиц. Компания Unilever сочла этот метод найма с помощью ИИ успешным.

-›Борьба с мошенническими действиями

Крупные компании всегда подвержены мошенническим атакам. Эти атаки чаще всего следуют определенной тенденции, которую можно отследить с помощью ИИ и МО.

-›Автоматизированный транспорт

Автомобили с поддержкой искусственного интеллекта могут чувствовать дорогу и автоматически двигаться, как только будет указано местоположение. Они более надежны и могут снизить стоимость логистики.

Как внедрить ИИ в бизнес?

Здесь мы обсудим шаги по внедрению ИИ.

  • Знать

Необходимо знать о плюсах и минусах внедрения ИИ в ту или иную область бизнеса. Все сотрудники, от высшего руководства до низшего, должны знать процедуру включения ИИ в процесс.

  • Планировать

Составьте план создания и развития ИИ вместе с планом роста бизнеса компании. Это было бы полезно, чтобы получить представление о работе, а также получить средства.

  • Создать

Создайте модель ИИ на основе ваших потребностей. Многочисленные платформы, такие как Yahoo, Facebook и т. д., предоставляют для этого необходимые инструменты. Это также может быть дешевым, но привлечение специалиста по обработке данных для построения модели может повлечь за собой определенную цену.

  • Просмотреть

Когда первоначальная модель будет готова, пригласите экспертов по искусственному интеллекту для обучения сотрудников модели. За этим шагом следует создание окончательного проекта ИИ.

· Реализовать

Как только программа ИИ будет готова, ее необходимо внедрить. Сотрудники должны получить возможность включать ИИ в свою повседневную работу, а не заменять им работу.

Конечная сноска

ИИ — это мощная система, способная внести серьезные изменения в различные отрасли и предприятия. Система также подвержена уязвимостям. Например, организация может разработать или использовать программу искусственного интеллекта, фактически не рассматривая аппаратные и программные аспекты. Результат этого может быть катастрофическим. Следовательно, всегда рекомендуется соблюдать баланс между целями организации и возможностями ИИ. Это привело бы к гораздо более оптимизированной программе ИИ.