Что такое ИИ? Узнайте об искусственном интеллекте

Проще говоря, ИИ, который означает искусственный интеллект, относится к системам или машинам, которые имитируют человеческий интеллект для выполнения задач и могут многократно улучшать себя на основе собираемой информации. ИИ проявляется в нескольких формах. Вот несколько примеров:

• Чат-боты используют искусственный интеллект, чтобы быстрее понимать проблемы клиентов и давать более эффективные ответы.
• Интеллектуальные помощники используют ИИ для анализа важной информации из больших наборов данных с произвольным текстом для улучшения планирования.
• Механизмы рекомендаций могут предоставлять автоматические рекомендации для телешоу на основе привычек просмотра пользователями.

ИИ гораздо больше связан с процессом и способностью сверхмощного мышления и анализа данных, чем с каким-либо конкретным форматом или функцией. Хотя ИИ создает изображения высокофункциональных человекоподобных роботов, захвативших мир, ИИ не предназначен для замены людей. Он предназначен для значительного расширения человеческих возможностей и вклада. Это делает его очень ценным бизнес-активом.

Термины искусственного интеллекта

ИИ стал универсальным термином для приложений, которые выполняют сложные задачи, которые когда-то требовали участия человека, такие как общение с клиентами в Интернете или игра в шахматы. Этот термин часто используется взаимозаменяемо с его подобластями, которые включают машинное обучение и глубокое обучение. Однако есть различия.Например, машинное обучение направлено на создание систем, которые обучаются или улучшают свою производительность на основе потребляемых ими данных. Важно отметить, что хотя все машинное обучение — это ИИ, не все ИИ — это машинное обучение.

Чтобы получить максимальную отдачу от ИИ, многие компании вкладывают значительные средства в группы специалистов по обработке и анализу данных. Наука о данных, междисциплинарная область, которая использует научные и другие методы для извлечения ценности из данных, сочетает в себе навыки из таких областей, как статистика и информатика, с бизнес-знаниями для анализа данных, собранных из нескольких источников.

ИИ и разработчики

Разработчики используют искусственный интеллект, чтобы более эффективно выполнять задачи, которые обычно выполняются вручную, общаться с клиентами, выявлять закономерности и решать проблемы. Чтобы начать работу с ИИ, разработчики должны иметь математический опыт и чувствовать себя комфортно с алгоритмами.

Приступая к использованию искусственного интеллекта для создания приложения, полезно начать с малого. Создав относительно простой проект, такой как, например, крестики-нолики, вы изучите основы искусственного интеллекта. Обучение на практике — отличный способ повысить уровень любого навыка, и искусственный интеллект не исключение. После того, как вы успешно завершили один или несколько небольших проектов, нет никаких ограничений для того, куда вас может привести искусственный интеллект.

Как технология ИИ может помочь организациям

Центральный принцип ИИ состоит в том, чтобы воспроизвести, а затем превзойти то, как люди воспринимают мир и реагируют на него. Он быстро становится краеугольным камнем инноваций. Благодаря различным формам машинного обучения, которые распознают закономерности в данных для обеспечения прогнозов, ИИ может повысить ценность вашего бизнеса за счет:

• Обеспечение более полного понимания обилия доступных данных
• Использование прогнозов для автоматизации чрезмерно сложных или рутинных задач

ИИ на предприятии

Технология искусственного интеллекта повышает производительность и производительность предприятия за счет автоматизации процессов или задач, которые когда-то требовали человеческой силы. ИИ также может понимать данные в масштабах, недоступных человеку. Эта возможность может дать существенные преимущества для бизнеса. Например, Netflix использует машинное обучение для обеспечения уровня персонализации, который помог компании увеличить свою клиентскую базу более чем на 25 процентов в 2017 году.

Большинство компаний сделали науку о данных своим приоритетом и вкладывают в нее значительные средства. В недавнем опросе Gartner, в котором приняли участие более 3000 ИТ-директоров, респонденты назвали аналитику и бизнес-аналитику главными отличительными технологиями для своих организаций. Опрошенные ИТ-директора считают эти технологии наиболее стратегически важными для своих компаний; следовательно, они привлекают больше всего новых инвестиций.

ИИ полезен практически для каждой функции, бизнеса и отрасли. Он включает в себя общие и отраслевые приложения, такие как:

• Использование транзакционных и демографических данных для прогнозирования того, сколько определенные клиенты потратят в ходе своих отношений с бизнесом (или пожизненной ценности клиента).
• Оптимизация ценообразования на основе поведения и предпочтений клиентов
• Использование распознавания изображений для анализа рентгеновских изображений на наличие признаков рака

Как предприятия используют ИИ

Согласно Гарвардский бизнес-обзор, предприятия в основном используют ИИ для:

• Обнаружение и предотвращение вторжений в систему безопасности (44 процента)
• Решать технологические проблемы пользователей (41 процент)
• Сокращение работы по управлению производством (34 процента)
• Оценка внутреннего соответствия при использовании утвержденных поставщиков (34 процента)

Что способствует внедрению ИИ?

Три фактора стимулируют развитие ИИ в разных отраслях:

• Недорогие, высокопроизводительные вычислительные возможности легко доступны. Изобилие общедоступных вычислительных мощностей в облаке обеспечивает легкий доступ к недорогим высокопроизводительным вычислительным мощностям. До этой разработки единственными вычислительными средами, доступными для ИИ, были необлачные среды, а их стоимость была непомерно высокой.
• Для обучения доступны большие объемы данных. ИИ нужно обучать на большом количестве данных, чтобы делать правильные прогнозы. Появление различных инструментов для маркировки данных, а также простота и доступность, с которыми организации могут хранить и обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные, позволяют большему количеству организаций создавать и обучать алгоритмы ИИ.
• Прикладной ИИ обеспечивает конкурентное преимущество. Предприятия все чаще осознают конкурентное преимущество применения идей ИИ для достижения бизнес-целей и делают это приоритетом для всего бизнеса. Например, целевые рекомендации, предоставляемые ИИ, могут помочь компаниям быстрее принимать более взвешенные решения. Многие функции и возможности ИИ могут привести к снижению затрат, снижению рисков, ускорению выхода на рынок и многому другому.

5 распространенных мифов о корпоративном ИИ

В то время как многие компании успешно внедрили технологию ИИ, существует также довольно много дезинформации об ИИ и о том, что он может, а что нет. Здесь мы рассмотрим пять распространенных мифов об ИИ:

• Миф № 1: Корпоративный ИИ требует самостоятельного подхода.
  Реальность: большинство предприятий внедряют ИИ, комбинируя как собственные, так и готовые решения. Собственная разработка искусственного интеллекта позволяет предприятиям адаптироваться к уникальным потребностям бизнеса; Готовые решения на основе ИИ позволяют упростить внедрение с помощью готового решения для более распространенных бизнес-задач.
• Миф № 2: ИИ мгновенно дает волшебные результаты.
  Реальность: Путь к успеху ИИ требует времени, тщательного планирования и четкого представления о результатах, которых вы хотите достичь. Вам нужна стратегическая структура и итеративный подход, чтобы избежать предоставления случайного набора разрозненных решений ИИ.
• Миф № 3: Корпоративный ИИ не требует, чтобы люди его запускали.
  Реальность: Корпоративный ИИ — это не роботы. Ценность ИИ заключается в том, что он расширяет возможности человека и освобождает ваших сотрудников для выполнения более стратегических задач.Более того, ИИ полагается на людей, которые предоставляют ему правильные данные и работают с ними правильно.
• Миф № 4: Чем больше данных, тем лучше.
  Реальность: корпоративному ИИ нужны интеллектуальные данные. Чтобы получить наиболее эффективную бизнес-аналитику от ИИ, ваши данные должны быть высокого качества, актуальными, актуальными и обогащенными.
• Миф № 5. Для успеха корпоративному ИИ нужны только данные и модели.
  Реальность: данные, алгоритмы и модели — это только начало. Но решение ИИ должно быть масштабируемым, чтобы соответствовать меняющимся потребностям бизнеса. На сегодняшний день большинство корпоративных ИИ-решений разрабатываются специалистами по обработке и анализу данных. Эти решения требуют обширной ручной настройки и обслуживания, и они не масштабируются. Для успешной реализации проектов ИИ вам нужны решения ИИ, которые будут масштабироваться в соответствии с новыми требованиями по мере продвижения вперед в области ИИ.

Преимущества и проблемы внедрения ИИ

Существует множество историй успеха, доказывающих ценность ИИ. Организации, добавляющие машинное обучение и когнитивные взаимодействия к традиционным бизнес-процессам и приложениям, могут значительно улучшить взаимодействие с пользователем и повысить производительность.

Однако есть некоторые камни преткновения. Немногие компании развернули ИИ в больших масштабах по нескольким причинам. Например, если они не используют облачные вычисления, проекты ИИ часто требуют больших вычислительных ресурсов. Они также сложны в создании и требуют опыта, который пользуется большим спросом, но его не хватает. Знание того, когда и где внедрять ИИ, а когда обращаться к третьей стороне, поможет свести к минимуму эти трудности.

Истории успеха ИИ

ИИ является движущей силой некоторых значительных историй успеха:

• Согласно Гарвардский бизнес-обзор, Associated Press выпустило в 12 раз больше статей, обучив программное обеспечение ИИ автоматически писать короткие новости о доходах. Это усилие позволило его журналистам написать более подробные статьи.
• Deep Patient, инструмент на базе искусственного интеллекта, созданный Медицинской школой Икана на горе Синай, позволяет врачам выявлять пациентов с высоким риском еще до того, как будет диагностировано заболевание.Инструмент анализирует историю болезни пациента, чтобы предсказать почти 80 заболеваний за год до их начала. внутриBIGDATA.

Готовый к использованию ИИ упрощает внедрение ИИ

Появление решений и инструментов на основе ИИ означает, что все больше компаний могут воспользоваться преимуществами ИИ с меньшими затратами и за меньшее время. Готовый к использованию ИИ относится к решениям, инструментам и программному обеспечению, которые либо имеют встроенные возможности ИИ, либо автоматизируют процесс принятия алгоритмических решений.

Готовый к использованию ИИ может быть чем угодно: от автономных баз данных, которые самовосстанавливаются с помощью машинного обучения, до готовых моделей, которые можно применять к различным наборам данных для решения таких задач, как распознавание изображений и анализ текста. Это может помочь компаниям сократить время окупаемости, повысить производительность, снизить затраты и улучшить отношения с клиентами.

Как начать работу с ИИ

Общайтесь с клиентами через чат-ботов. Чат-боты используют обработку естественного языка, чтобы понимать клиентов и позволяют им задавать вопросы и получать информацию. Эти чат-боты со временем учатся, чтобы повысить ценность взаимодействия с клиентами.

Следите за своим центром обработки данных. ИТ-операторы могут сэкономить огромное количество времени и энергии на мониторинге системы, поместив всю производительность сети, приложений, баз данных, взаимодействие с пользователем и данные журналов в одну облачную платформу данных, которая автоматически отслеживает пороговые значения и обнаруживает аномалии.

Проведите бизнес-анализ без эксперта. Аналитические инструменты с визуальным пользовательским интерфейсом позволяют нетехническим людям легко запрашивать систему и получать понятный ответ.

Препятствия на пути к полной реализации потенциала ИИ

Несмотря на обещания ИИ, многие компании не осознают весь потенциал машинного обучения и других функций ИИ. Почему? Как ни странно, оказывается, что проблема, в значительной степени. люди. Неэффективные рабочие процессы могут помешать компаниям получить полную отдачу от своих реализаций ИИ.

Например, специалисты по данным могут столкнуться с трудностями при получении ресурсов и данных, необходимых для построения моделей машинного обучения. У них могут возникнуть проблемы в сотрудничестве с товарищами по команде. И у них есть много различных инструментов с открытым исходным кодом для управления, в то время как разработчикам приложений иногда нужно полностью перекодировать модели, которые разрабатывают специалисты по данным, прежде чем они смогут встроить их в свои приложения.

С растущим списком инструментов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом ИТ-отдел в конечном итоге тратит больше времени на поддержку групп по обработке и анализу данных, постоянно обновляя их рабочую среду. Эта проблема усугубляется ограниченной стандартизацией того, как работают группы специалистов по обработке и анализу данных.

Наконец, руководители высшего звена могут быть не в состоянии представить себе весь потенциал инвестиций в ИИ своей компании. Следовательно, они не предоставляют достаточно спонсорства и ресурсов для создания совместной и интегрированной экосистемы, необходимой для успеха ИИ.

Создание правильной культуры

Чтобы максимально эффективно использовать ИИ и избегать проблем, мешающих успешному внедрению, необходимо внедрить командную культуру, полностью поддерживающую экосистему ИИ. В этом типе среды:

• Бизнес-аналитики работают с учеными по данным, чтобы определить проблемы и цели
• Инженеры данных управляют данными и базовой платформой данных, чтобы она была полностью работоспособна для анализа.
• Специалисты по данным готовят, исследуют, визуализируют и моделируют данные на платформе обработки и анализа данных.
• ИТ-архитекторы управляют базовой инфраструктурой, необходимой для поддержки науки о данных в масштабе, будь то локально или в облаке.
• Разработчики приложений внедряют модели в приложения для создания продуктов, управляемых данными.

От искусственного интеллекта к адаптивному интеллекту

По мере того, как возможности искусственного интеллекта проникают в основные корпоративные операции, появляется новый термин: адаптивный интеллект.Адаптивные интеллектуальные приложения помогают предприятиям принимать более эффективные бизнес-решения, сочетая возможности внутренних и внешних данных в режиме реального времени с наукой о принятии решений и масштабируемой вычислительной инфраструктурой.

Эти приложения делают ваш бизнес умнее. Это дает вам возможность предоставлять своим клиентам более качественные продукты, рекомендации и услуги, которые приносят лучшие результаты в бизнесе.

ИИ как стратегический императив и конкурентное преимущество

ИИ — это стратегический императив для любого бизнеса, который хочет повысить эффективность, получить новые возможности для получения дохода и повысить лояльность клиентов. Это быстро становится конкурентным преимуществом для многих организаций. С помощью ИИ предприятия могут добиться большего за меньшее время, создать персонализированный и привлекательный клиентский опыт и прогнозировать бизнес-результаты для повышения прибыльности.

Но ИИ по-прежнему остается новой и сложной технологией. Чтобы получить от этого максимальную отдачу, вам нужны знания о том, как создавать и управлять решениями ИИ в масштабе. Успешный проект ИИ требует большего, чем просто найм специалиста по данным. Предприятия должны внедрить правильные инструменты, процессы и стратегии управления, чтобы обеспечить успех с ИИ.

Лучшие практики для получения максимальной отдачи от ИИ

Гарвардский бизнес-обзор дает следующие рекомендации для начала работы с ИИ:

• Применяйте возможности ИИ к тем действиям, которые оказывают наибольшее и непосредственное влияние на доходы и расходы.
• Используйте ИИ для повышения производительности с тем же количеством людей, а не сокращайте или добавляйте штат.
• Начните внедрение ИИ в бэк-офисе, а не во фронт-офисе (больше всего выиграют ИТ и бухгалтерия).

Получение помощи в вашем путешествии с ИИ

Нет возможности отказаться от трансформации ИИ. Чтобы оставаться конкурентоспособными, каждое предприятие должно в конечном итоге внедрить ИИ и создать экосистему ИИ. Компании, которым не удастся внедрить искусственный интеллект в той или иной мере в течение следующих 10 лет, останутся позади.

Хотя ваша компания может быть исключением, у большинства компаний нет собственных специалистов и опыта для разработки типа экосистемы и решений, которые могут максимально использовать возможности ИИ.

Если вам нужна помощь в разработке правильной стратегии и доступ к нужным инструментам для достижения успеха на пути преобразования ИИ, вам следует искать инновационного партнера с глубоким отраслевым опытом и обширным портфолио ИИ.

Создавайте, тестируйте и развертывайте приложения в Oracle Cloud бесплатно.

Библиотека обучения искусственному интеллекту

• Что такое наука о данных?
  Предприятия активно сочетают статистику с концепциями информатики, такими как машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы извлекать ценную информацию из больших данных, стимулировать инновации и трансформировать процессы принятия решений.
• Что такое машинное обучение?
  Машинное обучение, подмножество искусственного интеллекта (ИИ), направлено на создание систем, которые обучаются на основе данных с целью автоматизации и ускорения времени принятия решений и ускорения времени окупаемости.
• Новости и мнения об ИИ
  Искусственный интеллект, машинное обучение и наука о данных меняют подход компаний к решению сложных проблем, чтобы изменить траекторию развития соответствующих отраслей. Прочтите последние статьи, чтобы понять, как отрасль и ваши коллеги подходят к этим технологиям.