Obsah
- Prijatie umelej inteligencie v podnikaní
- Prijatie umelej inteligencie vo vertikále
- Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
- Partnerstvo so spoločnosťami Cloud AI
- záver
Zdroj: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
Zobrať:
Podnik začal integrovať AI a ML do svojich činností, ale nie zďaleka do tej miery, do akej ich má mnoho internetových spoločností. Kľúčom k prijatiu podnikových AI by mohla byť pomoc týchto spoločností.
Internetové spoločnosti Hyperscale od roku 2015 preskočili niekoľko úrovní strojového učenia sa so zvyšujúcou sa automatizáciou spracovania údajov a sofistikovaním modelovania. Podnik, až na niekoľko výnimiek, zaostáva v zavádzaní umelej inteligencie, ale v internetových spoločnostiach vidí partnerov, ktorí mu môžu pomôcť. dohnať.
Potenciálni užívatelia strojového učenia majú pred sebou dlhú cestu, aby zodpovedali fondom talentov, počítačovej zdatnosti, rozsahu a objemom dát pre školiace algoritmy, ktoré internetové spoločnosti nahromadili, najmä za posledné štyri roky. V mnohých odvetviach podniku neboli obchodné procesy digitálne transformované na automatizáciu spracovania údajov a okamžité vykonávanie obchodných rozhodnutí na základe poznatkov získaných z umelej inteligencie. Okrem toho niektoré vertikály ešte nemajú dobre definované prípady použitia, ktoré by mohli byť prínosom pre uskutočňovanie umelej inteligencie. (Viac informácií o AI v podnikaní nájdete v časti Prekonávanie riadenia IT služieb Zmena riadenia problémov s výkonom AI.)
Prijatie umelej inteligencie v podnikaní
Prijatie umelej inteligencie v podnikaní je v počiatočnom štádiu, najmä keď zvažujeme jeho sofistikovaných používateľov, ktorí prešli za hranicami prieskumu a piloti, do štádia, keď z ich používania získajú obchodnú hodnotu. O'Reilly, spoločnosť zaoberajúca sa technologickými médiami, vo svojom prieskume z roku 2018 s názvom „Stav prijatia strojového učenia v podniku“ zistila, že sofistikovaní používatelia boli iba 15% z celkových podnikových používateľov na celom svete a 18% v Severnej Amerike.
Externé zdroje odborných znalostí a vzdelávania zohrávajú významnú úlohu pri pomáhaní podnikovým používateľom dohnať najmodernejšie techniky strojového učenia, najmä pokiaľ ide o pokročilé techniky umelej inteligencie. Prieskum spoločnosti Deloitte z roku 2018 zistil, že 59% podnikových kupujúcich získava odbornosť v oblasti AI od spoločností podnikových softvérov s možnosťami AI, 53% ich spolu-rozvíja s partnermi, 49% ich získava od cloudových spoločností v oblasti AI a 39% ich získava z lokalít ako GitHub. , Spoločnosti Cloud AI poskytujú AI ako službu, ktorá šetrí náklady na infraštruktúru a rozvoj talentov priamo na mieste.
Pre pokročilý vývoj AI sú cloudové spoločnosti dôležitejším zdrojom odborných znalostí. Tridsaťdeväť percent podnikových respondentov ukázalo, že preferujú cloudové spoločnosti ako zdroj pokročilých AI v porovnaní s 15% pre softvér na mieste. AI ako služba sa rozrástla rýchlym tempom 48%.
Prijatie umelej inteligencie vo vertikále
Hovorili sme s Adityou Kaul, výskumnou riaditeľkou spoločnosti Tractica, analytickej firmy zameranej na umelú inteligenciu a robotiku. Kaul skúma zavádzanie umelej inteligencie v 30 vertikáloch pre viac ako 300 prípadov použitia v podnikoch na celom svete. „Telekomunikačné a finančné služby boli lídrami v zavádzaní umelej inteligencie a začali čoskoro ráznymi štatistickými technikami siahajúcimi až do osemdesiatych rokov,“ povedal nám Kaul. „Prijatie v maloobchode, automobilovom priemysle a zdravotníctve sa v posledných rokoch prudko zvýšilo, zatiaľ čo väčšina podnikov zostáva v ranom štádiu prijatia,“ dodal: „Horizontálne obchodné služby ako CRM, dodávateľský reťazec a ľudské zdroje rozšírili prijatie AI rýchlo, pretože jeho prediktívne schopnosti pomáhajú pri identifikácii vyhliadok, trendoch dopytu spotrebiteľov a talentovaných zamestnancov. ““
"Monitorovanie, synchronizácia a optimalizácia komplexných a heterogénnych softvérových sietí je kritickým prípadom v telekomunikačnom sektore," usúdil Kaul. „Hlasoví asistenti v automobiloch rástli v automobilovom priemysle so zvýšeným dôrazom na personalizáciu služieb vo vozidle,“ poznamenal. Taktiež nás informoval, že „bankový sektor zavádza umelou inteligenciu pre zákaznícke služby vrátane chatbotov, keďže čelia intenzívnej konkurencii menších internetových bánk, s výnimkou ich použitia na odhaľovanie podvodov, analýzu pôžičiek a ďalšie backendové operácie.“
Aj keď má sektor zdravotníctva obrovský potenciál, donedávna zaostával kvôli regulačným prekážkam pri využívaní jeho údajov. „Niekoľko začínajúcich podnikov s podporou podnikania sa teraz zameralo na strojové učenie sa v klinických skúškach s cieľom urýchliť objavovanie liekov,“ odhalil Kaul.
Žiadne chyby, žiadny stres - Váš sprievodca krok za krokom k vytvoreniu softvéru na zmenu života bez zničenia vášho života
Nemôžete zlepšiť svoje programovacie schopnosti, keď sa nikoho nezaujíma o kvalitu softvéru.
Maloobchodné predajne zrýchlili investície do strojového učenia, pretože dosahujú majstrovstvá v presnom predvídaní dopytu a presnej ponuky. Nemecký maloobchodník Otto znížil výnosy o viac ako 2 milióny položiek ročne a nadbytočné zásoby o 20% pomocou algoritmov hĺbkového učenia sa, podľa predpovede spoločnosti McKinsey, aby predpovedal, čo si zákazníci kúpia. Jeho AI motor teraz autonómne objednáva 200 000 položiek mesačne, pretože dokáže predpovedať, čo bude Otto predávať v nasledujúcich 30 dňoch s presnosťou 90%. (Nie ste si istí, ako sa AI hodí do vašej spoločnosti? Pozrite sa na 5 spôsobov, ako môžu spoločnosti zvážiť použitie AI.)
Partnerstvo so spoločnosťami Cloud AI
Spoločnosti využívajúce cloudovú inteligenciu Hyperscale sú ochotné spolupracovať s podnikovými zákazníkmi, aby si zdokonalili svoje zručnosti v oblasti umelej inteligencie, ale nie sú si vedomé spôsobov spolupráce s podnikovými softvérovými spoločnosťami, ktoré sú nevyhnutné pre inštalatérsku techniku. "Cloudové spoločnosti boli veľkorysé pre podnikových zákazníkov s ich bezplatnými službami vrátane bezplatného cloudového času, konzultačných a školiacich zdrojov," poznamenal Kaul.
Keďže spoločnosti využívajúce cloud AI, ako je Google, urobili rýchly prechod z algoritmov ručne navrhnutých v roku 2015 na hlboké vzdelávanie v roku 2016 a v poslednej dobe pokročilejšie algoritmy, ako je napríklad zosilňovanie učenia, sú schopné poradiť začínajúcim osvojiteľom v otázke, ako napredovať na ceste k štúdiu AI. splatnosti.
"Náklady na AI tiež klesajú, keď vidíme zvýšenú dostupnosť vopred trénovaných modelov, súbory údajov s označením a všeobecné zníženie cien AI v cloude," vysvetlil Kaul.„Súčasne sa čas na spracovanie, príjem, prípravu údajov a označovanie, ktorý predstavuje 90% úsilia, skrátil pomocou techník, ako je AutoML, ktorý tieto procesy automatizuje,“ dodal. Spoločnosť Nvidia, ktorá je partnerom AI spoločností v oblasti hyperscale cloud, prebalila svoje GPU (jednotky grafického spracovania) pre tento podnik. „Spoločnosť Nvidia sa presťahovala tak, aby sa zamerala na prípady použitia údajov v oblasti vedy a analytiky v podniku, čo v porovnaní s procesormi (centrálne procesorové jednotky) urýchľuje školenie veľkých analytických modelov,“ vysvetlil Kaul.
Spoločnosti podnikového softvéru budú musieť nájsť spôsob, ako vyhovieť spoločnostiam cloud AI, najmä preto, že prinášajú na trh nové možnosti, ktoré sa stanú súčasťou podnikového podnikania. „Funkcie ako chatboty a schopnosti počítačového videnia pre rozpoznávanie obrázkov sú umožnené hĺbkovým učením, ktoré rozširuje hodnotu, ktorú AI prináša,“ tvrdil Kaul. „Samotný softvér už nie je pevne zakódovaný, ale prispôsobuje sa potrebám údajov a analytiky,“ dodal. Zatiaľ nie sú k dispozícii dostatočné dôkazy, ktoré by poukazovali na to, že spoločnosti podnikového softvéru, až na niekoľko výnimiek, ako je Microsoft, dokážu v algoritmoch dohnať cloudové spoločnosti AI. Podľa všetkých náznakov však nové podmienky zapojenia medzi spoločnosťami cloudovej inteligencie a spoločnosťami podnikového softvéru ešte neboli vyriešené.
záver
Strojové učenie znovuobjaví podnik, keď predefinuje samotný podnikový softvér. Podnik sa rýchlejšie prispôsobí vonkajšiemu podnikateľskému prostrediu pomocou automatizácie spracovania údajov a rýchlejšieho vykonávania obchodných rozhodnutí na základe poznatkov získaných z algoritmov, ktoré skracujú čas na poučenie sa z údajov. Enterprise softvér sa bude vyvíjať a rekonfigurovať častejšie, aby držal krok s algoritmami.
