Sadržaj
- Usvajanje umjetne inteligencije u poslu
- Usvajanje umjetne inteligencije u vertikali
- Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
- Partnerstvo s Cloud AI tvrtkama
- Zaključak
Izvor: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
Oduzeti:
Poduzeće je počelo integrirati AI i ML u svoje poslovanje, ali ne gotovo u onoj mjeri u kojoj imaju mnoge internetske tvrtke. Pomoć ovih tvrtki mogla bi biti ključna za usvajanje AI u poduzeću.
Internetske tvrtke s hiperraznim stupnjem preskočile su nekoliko razina strojnog učenja s povećanjem automatizacije u obradi podataka i sofisticiranosti modeliranja. Poduzeće, uz nekoliko izuzetaka, zaostaje u usvajanju umjetne inteligencije, ali u internet tvrtkama vidi partnere koji im mogu pomoći. sustići.
Budući korisnici računalnog učenja strogo će proći da bi se uskladili s talentovnim bazenima, računarskom vještinom, opsegom i količinom podataka za algoritme treninga koje su internet kompanije nagomilale, posebno u posljednje četiri godine. U mnogim segmentima poduzeća, poslovni procesi nisu digitalno transformirani za automatizaciju obrade podataka i trenutno izvršenje poslovnih odluka na temelju uvida dobivenih umjetnom inteligencijom. Štoviše, nekoliko vertikala još uvijek nema dobro definirane slučajeve upotrebe koji bi bili podložni profitabilnoj izvedbi umjetne inteligencije. (Više o AI u poslovanju potražite u odjeljku Prevladavanje problema upravljanja IT promjenama snagom AI.)
Usvajanje umjetne inteligencije u poslu
Usvajanje umjetne inteligencije u poslu je u ranoj fazi, posebno kada uzmemo u obzir njezine sofisticirane korisnike koji su prošli dalje od istraživanja i pilote do faze u kojoj dobivaju poslovnu vrijednost od njegove upotrebe. O'Reilly, tehnološka medijska kompanija, otkrila je u svom istraživanju za 2018. godinu "Stanje usvojenosti strojnog učenja u poduzeću" da su sofisticirani korisnici samo 15% ukupnog broja poduzeća u svijetu i 18% u Sjevernoj Americi.
Vanjski izvori stručnosti i učenja igraju značajnu ulogu u pomaganju poslovnim korisnicima da ostvare napredak u strojnom učenju, posebno za napredne AI tehnike. Istraživanje Deloittea za 2018. godinu otkrilo je da 59% kupaca poduzeća stječe AI stručnost od korporativnih softverskih tvrtki s AI mogućnostima, 53% ga surazvija s partnerima, 49% ih kupuje od oblaka AI kompanija, a 39% ga koristi s web mjesta poput GitHub , Cloud AI tvrtke pružaju AI kao uslugu, što štedi na cijeni infrastrukture i razvoju talenta.
Za napredni razvoj AI oblačne su tvrtke važniji izvor stručnosti. Trideset devet posto poslovnih ispitanika pokazalo je sklonost oblačnim tvrtkama kao izvoru naprednih AI u usporedbi s 15% za interni softver. AI kao usluga naglo je porastao od 48%.
Usvajanje umjetne inteligencije u vertikali
Razgovarali smo s Aditya Kaul, direktoricom istraživanja u Tractici, tvrtki koja se bavi analitikom usmjerena na umjetnu inteligenciju i robotiku. Kaul istražuje usvajanje umjetne inteligencije u 30 vertikala za preko 300 slučajeva upotrebe u tvrtkama širom svijeta. "Telekomunikacije i financijske usluge su vodeći u usvajanju AI, a započeli su rano s još rudimentarnijim statističkim tehnikama još od 1980-ih", rekao nam je Kaul. "Usvajanje u maloprodaji, automobilskoj industriji i zdravstvu poraslo je u novije vrijeme, dok većina poduzeća ostaje u ranoj fazi usvajanja", dodao je, "Horizontalne poslovne usluge poput CRM-a, lanca nabave i HR-a proširile su usvajanje AI brzo kao svoje prediktivne mogućnosti pomažu u prepoznavanju perspektiva, trendova potražnje potrošača i talentiranih zaposlenika. "
"Nadzor, sinkronizacija i optimizacija složenih i heterogenih softverski definiranih mreža je kritičan slučaj upotrebe u telekomunikacijskom sektoru", zaključio je Kaul. "Glasovni pomagači u automobilima porasli su u automobilskom sektoru sve većim naglaskom na personalizaciji usluga u automobilu", primijetio je. Također nas je obavijestio da „bankarski sektor koristi umjetnu inteligenciju za usluge kupcima, uključujući chatbotove dok se suočavaju s intenzivnom konkurencijom manjih internetskih banaka, osim što ih koriste za otkrivanje prijevara, analizu zajma i druge sigurnosne operacije.“
Iako zdravstveni sektor ima ogroman potencijal, donedavno je zaostajao zbog regulatornih prepreka u korištenju njegovih podataka. "Nekoliko početnih poduzeća koja su podržana od strane poduzeća sada su se usredotočila na strojno učenje u kliničkim ispitivanjima kako bi se ubrzalo otkrivanje lijekova", otkrio je Kaul.
Bez grešaka, bez stresa - Vaš korak po korak vodič za stvaranje softvera koji mijenja život bez uništavanja života
Ne možete poboljšati svoje programiranje kad nikoga nije briga za kvalitetu softvera.
Trgovine na malo ubrzale su ulaganja u strojno učenje jer postižu majstorstvo u preciznom predviđanju potražnje i ponude. Njemački trgovac Otto smanjio je povrat za više od 2 milijuna artikala godišnje, a višak zaliha za 20% koristeći algoritme dubokog učenja kako bi predvidio što će kupci kupiti, prema istraživanju McKinseyja. Njegov AI motor sada autonomno naručuje 200.000 artikala mjesečno jer može predvidjeti što će Otto prodati u sljedećih 30 dana s 90% točnosti. (Niste sigurni kako bi se AI mogao uklopiti s vašom tvrtkom? Provjerite 5 načina na koje bi kompanije mogle poželjeti razmotriti korištenje AI.)
Partnerstvo s Cloud AI tvrtkama
Hyperscale cloud AI kompanije bile su spremne partneriti s poslovnim kupcima kako bi unaprijedile vještine umjetne inteligencije, no nesigurne su u načine na koji će sarađivati s korporativnim softverskim kompanijama neophodnim za vodovodne instalacije. "Oblačne tvrtke bile su velikodušne za poslovne korisnike sa svojim besplatnim proizvodima, uključujući slobodno vrijeme u oblaku, savjetovanja i resurse za obuku", primijetio je Kaul.
Budući da su oblačne AI tvrtke poput Googlea napravile brzi prijelaz s ručno izrađenih algoritama u 2015. na duboko učenje 2016., a u posljednje vrijeme napredniji algoritmi poput učenja ojačanja, oni mogu savjetovati rane usvojitelje o tome kako napredovati na putu do AI učenja zrelost.
"Troškovi AI također opadaju jer vidimo povećanu dostupnost unaprijed obučenih modela, označenih skupova podataka i opće smanjenje cijena AI u oblaku", objasnio je Kaul."Paralelno s tim, vrijeme za obradu podataka, gutanje, pripremu podataka i označavanje, koje čine 90% napora, skraćeno je tehnikama poput AutoML-a koji automatizira te procese", dodao je. Nvidia, partner hiperskalnih oblačnih AI tvrtki, prepakirao je svoje grafičke procese (grafičke jedinice za obradu) za tvrtku. "Nvidia je promijenjena u ciljeve znanstvenih podataka i korištenja analitičkih slučajeva u poduzeću što ubrzava obuku velikih analitičkih modela u usporedbi s procesorima (centralnim procesnim jedinicama)", objasnio je Kaul.
Poduzeća softverskog softvera morat će pronaći način kako prihvatiti oblak AI tvrtki, pogotovo jer na tržište donose nove mogućnosti koje postaju sastavni dio poslovnog poslovanja. "Funkcije poput chatbota i mogućnosti računalnog vida za prepoznavanje slike omogućene su dubokim učenjem koje proširuje vrijednost koju AI donosi", ustvrdio je Kaul. "Softver se više ne kodira već se prilagođava potrebama podataka i analitike", dodao je. Za sada nema dovoljno dokaza koji bi pokazali da korporativne softverske tvrtke, uz nekoliko izuzetaka poput Microsofta, mogu u algoritmima nadvladati oblake AI. Prema svim pokazateljima, novi uvjeti suradnje između oblaka AI tvrtki i korporativnih softverskih kompanija još uvijek nisu riješeni.
Zaključak
Strojno učenje iznovat će poduzeće jer redefinira sam softver poduzeća. Poduzeće će se brže prilagoditi vanjskom poslovnom okruženju automatizacijom obrade podataka i bržim izvršavanjem poslovnih odluka na temelju uvida stečenih iz algoritama koji skraćuju vrijeme za učenje iz podataka. Poduzetnički softver češće će se razvijati i rekonfigurirati kako bi išao ukorak s algoritmima.
