Ce este AI? - Inteligența artificială (AI) explicată

În termeni simpli, AI înseamnă sisteme sau mașini care imită inteligența umană, pentru a efectua diverse activități, și care se pot îmbunătăți iterativ pe baza informațiilor pe care le colectează. AI se manifestă într-o serie de forme. Iată câteva exemple:Show more

Boții de chat utilizează AI pentru a înțelege mai repede problemele clienților și pentru a oferi răspunsuri mai eficiente
Asistenții inteligenți utilizează AI pentru a analiza informațiile esențiale din seturile de date mari de text, pentru a îmbunătăți programarea
Motoarele de recomandare pot oferi recomandări automate pentru emisiunile TV, în funcție de obiceiurile de vizionare ale utilizatorilor

AI se referă mai mult la procesele și funcționalitățile pentru gândirea și analizele de date extraordinare decât la un anumit format sau funcție. Deși AI inspiră imagini ale unor roboți performanți, cu aspect uman, care vor cuceri lumea, AI nu este menită să înlocuiască ființele umane. Scopul său este de a spori semnificativ capacitățile și contribuțiile umane. Acest lucru face ca AI să devină un activ foarte valoros pentru afaceri.
Termeni legați de inteligența artificială

AI a devenit un termen generic pentru aplicațiile care îndeplinesc activități complexe, care odată au necesitat o contribuție umană, cum ar fi comunicarea online cu clienții sau jocul de șah. Termenul este adesea utilizat în mod interschimbabil cu subdomeniile sale, care includ machine learning și deep learning. Cu toate acestea, există diferențe. De exemplu, Machine Learning se axează pe construcția de sisteme care pot învăța sau își pot îmbunătăți performanțele în funcție de datele pe care le procesează. Este important să rețineți că, deși toate sistemele Machine Learning sunt AI, nu toate instanțele de AI sunt Machine Learning.

Pentru a obține întreaga valoare de la AI, multe companii fac investiții semnificative în echipele de știință a datelor. Știința datelor, un domeniu interdisciplinar care utilizează metode științifice și alte metode pentru extragerea valorii din date, combină funcționalitățile din domenii precum statistica și informatica cu cunoștințele de afaceri, pentru a analiza datele colectate din mai multe surse.
Cum poate tehnologia AI să ajute organizațiile

Principiul central al AI este de a reproduce – și apoi de a depăși – modul în care oamenii percep și interacționează cu lumea. Aceasta devine rapid fundamentul inovării. Susținută prin diverse forme de Machine Learning, care recunosc modelele din date, pentru a permite predicții, AI poate adăuga valoare afacerii dvs. prin:

oferirea unei înțelegeri mai cuprinzătoare a abundenței datelor disponibile
Bazarea pe predicții pentru a automatiza activități excesiv de complexe sau de rutină

AI în organizație

Tehnologia AI îmbunătățește performanța și productivitatea la nivel enterprise, prin automatizarea proceselor sau activităților care cândva necesitau intervenție umană. AI poate, de asemenea, da semnificație datelor la o scară la care nici un om nu a putut vreodată. Această funcționalitate poate aduce beneficii substanțiale pentru afaceri. De exemplu, Netflix utilizează machine learning pentru a oferi un nivel de personalizare care a ajutat compania să își dezvolte baza de clienți cu mai mult de 25% în 2017.

Majoritatea companiilor au făcut din știința datelor o prioritate și investesc foarte mult în acest domeniu. În sondajul recent Gartner, peste 3.000 de directori IT au clasat analizele și business intelligence drept tehnologii de top pentru organizațiile lor. Directorii IT intervievați privesc aceste tehnologii ca fiind cele mai strategice pentru companiile lor; prin urmare, ele atrag cele mai noi investiții.

AI are valoare pentru majoritatea funcțiilor, afacerilor și domeniilor. Acesta include aplicații generale și specifice domeniului, cum ar fi:

Utilizarea datelor tranzacționale și demografice pentru a anticipa cât vor cheltui anumiți clienți pe parcursul relației lor cu o afacere (sau valoarea ciclului de colaborare al clientului)
Optimizarea prețurilor pe baza comportamentului și preferințelor clienților
Utilizarea recunoașterii imaginilor pentru analiza imaginilor cu raze X, în vederea depistării semnelor de cancer

Cum utilizează organizațiile AI

Potrivit Harvard Business Review, organizațiile utilizează în principal AI pentru:

a detecta și descuraja încălcările securității (44%)
a rezolva problemele utilizatorilor legate de tehnologie (41%)
a reduce activitatea de gestionare a producției (34%)
a evalua conformitatea internă în utilizarea furnizorilor aprobați (34%)

Ce factori stimulează adoptarea AI?

Dezvoltarea AI în toate domeniile este stimulată de trei factori:

prețuri economice și funcționalități de calcul de înaltă performanță disponibile imediat. Abundența de putere de calcul din cloud permite accesul ușor la o putere de calcul economică și de înaltă performanță. Înainte de această dezvoltare, singurele medii de calcul disponibile pentru AI nu erau bazate pe cloud și aveau costuri prohibitive.
Sunt disponibile volume mari de date pentru instruire. AI trebuie instruită pe un volum mare de date pentru a face previziuni corecte. Apariția unor instrumente diferite pentru etichetarea datelor, ușurința și accesibilitatea cu care organizațiile pot stoca și procesa atât date structurate, cât și nestructurate, permit mai multor organizații să construiască și să instruiască algoritmi de AI.
Capacitățile AI aplicate oferă un avantaj competitiv. Organizațiile recunosc din ce în ce mai mult avantajul competitiv al aplicării informațiilor AI la obiectivele de afaceri și fac din aceasta o prioritate la nivel de companie. De exemplu, recomandările punctuale furnizate de AI pot ajuta organizațiile să ia mai rapid decizii mai bune. Multe dintre caracteristicile și funcționalitățile AI pot duce la costuri mai reduse, riscuri reduse, timp mai rapid de lansare pe piață și multe altele.

5 mituri comune despre soluțiile AI pentru mediul enterprise

În timp ce multe companii au adoptat cu succes tehnologia AI, există, de asemenea, destul de multe informații greșite despre AI și despre ceea ce poate și nu poate face. Explorăm aici cinci mituri comune despre AI:

Mitul nr. 1: Soluțiile AI pentru companii necesită o abordare de tipul dezvoltării pe cont propriu.
Realitatea: Majoritatea întreprinderilor adoptă AI combinând soluții interne și externe, gata de implementat. Dezvoltarea AI internă permite companiilor să se adapteze nevoilor de afaceri unice; soluțiile AI dezvoltate în avans vă permit să fluidizați implementarea cu o soluție disponibilă imediat pentru a vă rezolva problemele de afaceri obișnuite.
Mitul nr. 2: Tehnologia AI va oferi rezultate magice imediat.
Realitatea: Calea către succesul AI necesită timp, o planificare atentă și o idee clară cu privire la rezultatele pe care doriți să le obțineți. Aveți nevoie de un cadru de lucru strategic și de o abordare iterativă pentru a evita furnizarea unui set aleatoriu de soluții AI deconectate.
Mitul nr. 3: Tehnologia AI pentru companii nu necesită oameni care să o ruleze.
Realitatea: Tehnologia AI pentru companii nu înseamnă că roboții preiau controlul. Valoarea tehnologiei AI stă în faptul că îmbunătățește capacitățile umane și eliberează angajații, pentru ca aceștia să se poată ocupa de activități mai strategice. Mai mult, tehnologia AI are nevoie ca oamenii să îi furnizeze datele corecte și să lucreze cu acestea în mod corect.
Mitul nr. 4: Cu cât sunt mai multe date, cu atât mai bine.
Realitatea: Tehnologia AI pentru întreprinderi are nevoie de date inteligente. Pentru a obține cele mai eficiente informații pentru afacere de la AI, datele dvs. trebuie să fie de înaltă calitate, actualizate, relevante și îmbogățite.
Mitul nr. 5: Tehnologia AI pentru întreprinderi are nevoie doar de date și de modele pentru a avea succes.
Realitatea: Datele, algoritmii și modelele sunt doar un început. Însă o soluție AI trebuie să fie scalabilă pentru a răspunde nevoilor în schimbare ale afacerii. Până în prezent, majoritatea soluțiilor AI pentru întreprinderi au fost realizate de experții în date. Aceste soluții necesită configurare și întreținere manuală extinsă și nu se scalează. Pentru a implementa cu succes proiecte AI, aveți nevoie de soluții AI care să se adapteze la noile cerințe pe măsură ce avansați cu AI.

Beneficiile și provocările operaționalizării AI

Există numeroase relatări de succes care demonstrează valoarea AI. Organizațiile care adaugă Machine Learning și interacțiuni cognitive la procesele tradiționale de afaceri pot îmbunătăți semnificativ experiența utilizatorilor și productivitatea.

Cu toate acestea, există unele piedici. Puține companii au implementat AI la scară, din mai multe motive. De exemplu, dacă nu utilizează cloud computing, proiectele AI sunt adesea costisitoare din punct de vedere al puterii de calcul. De asemenea, acestea sunt dificil de construit și necesită o expertiză foarte căutată, dar puțin disponibilă. Dacă știți când și unde să încorporați AI, precum și când să apelați la o terță parte, veți diminua aceste dificultăți.
Relatări de succes AI

AI este factorul determinant din spatele unor povești de succes semnificative:

Potrivit Harvard Business Review, compania Associated Press a publicat de 12 ori mai multe relatări, instruind software-ului AI să scrie automat relatări scurte. Acest efort a oferit timp ziariștilor să scrie alte lucrări mai aprofundate.
Deep Patient, un instrument bazat pe AI, construit de Icahn School of Medicine at Mount Sinai, le permite medicilor să identifice pacienții cu risc crescut înainte ca bolile să fie diagnosticate. Instrumentul analizează antecedentele medicale ale unui pacient pentru a anticipa aproape 80 de boli, cu până la un an înainte de debut, potrivit insideBIGDATA.

AI gata de utilizare face mai ușoară operaționalizarea AI

Apariția soluțiilor și instrumentelor bazate pe AI înseamnă că mai multe companii pot profita de AI la un cost mai mic și în mai puțin timp. AI pregătită pentru utilizare se referă la soluțiile, instrumentele și software-urile care au fie funcționalități AI încorporate, fie automatizează procesul algoritmic de luare a deciziilor.

AI pregătită pentru utilizare poate fi orice, de la baze de date autonome, care se repară automat cu ajutorul machine learning, la modele predefinte care pot fi aplicate la o varietate de seturi de date, pentru a rezolva provocări precum recunoașterea imaginii și analize de text. Aceasta poate ajuta companiile să realizeze un timp mai rapid până la obținerea valorii, să reducă costurile și să îmbunătățească relațiile cu clienții.
Cum să începeți cu AI

Comunicați cu clienții prin boți de chat. Boții de chat utilizează procesarea limbajului natural pentru a înțelege clienții, pentru a putea pune întrebări și obține informații. Acești boți de chat învață în timp, astfel încât să poată adăuga o valoare mai mare interacțiunilor cu clienții.

Monitorizați centrul de date. Echipele de operațiuni IT pot economisi cantități uriașe de timp și energie pentru monitorizarea sistemelor prin plasarea tuturor datelor privind paginile web, aplicațiile, performanțele bazelor de date, experiența utilizatorilor și jurnalele pe o singură platformă de date bazată pe cloud, care monitorizează automat pragurile și detectează anomaliile.

Efectuați analize de afaceri fără un expert. Instrumentele analitice cu o interfață de utilizator vizuală permit persoanelor fără cunoștințe tehnice să interogheze cu ușurință un sistem și să obțină un răspuns ușor de înțeles.
Bariere în calea atingerii potențialului deplin al AI

În ciuda promisiunii AI, multe companii nu realizează întregul potențial oferit de Machine Learning și de alte funcții ale AI. De ce? În mod ironic, se pare că problema constă, în mare parte...în oameni. Fluxurile de lucru ineficiente pot încetini companiile în obținerea valorii complete a implementărilor AI.

De exemplu, experții în date pot întâmpina dificultăți la obținerea resurselor și datelor de care au nevoie pentru a construi modele de machine learning. Ar putea avea probleme privind colaborarea cu colegii de echipă. Și au multe instrumente open source diferite pentru gestionare, în timp ce dezvoltatorii de aplicații trebuie uneori să codeze din nou în întregime modele pe care experții în date le dezvoltă, înainte ca aceștia să le poată încorpora în aplicațiile lor.

Cu o listă crescândă de instrumente open source AI, sectorul IT sfârșește prin a petrece mai mult timp sprijinind echipele de știință a datelor, actualizând continuu mediile acestora de lucru. Această problemă este amplificată de o standardizare limitată în ceea ce privește modul în care echipele de știință a datelor doresc să lucreze.

În cele din urmă, este posibil ca directorii executivi să nu aibă imaginea de ansamblu asupra întregului potențial deținut de investițiile în AI ale companiei. În consecință, aceștia nu asigură suficiente garanții și resurse pentru crearea unui ecosistem interactiv și integrat, necesar pentru ca AI să aibă succes.
Crearea culturii corecte

Obținerea rezultatelor maxime din AI – și evitarea problemelor care încetinesc implementările reușite – presupun implementarea unei culturi de echipă, care să sprijine pe deplin ecosistemul AI. În acest tip de mediu:

Analiștii de afaceri lucrează cu experții în date pentru a defini problemele și obiectivele
Inginerii de date gestionează datele și platforma de date de bază, astfel încât acestea să fie pe deplin operaționale pentru analize
Experții în date pregătesc, explorează, vizualizează și modelează date pe o platformă de știința datelor
Arhitecții IT gestionează infrastructura de bază necesară pentru susținerea științei datelor la scară, fie on-premises, fie în cloud
Dezvoltatorii de aplicații implementează modele în aplicații pentru a construi produse orientate pe date

De la inteligența artificială la inteligența adaptivă

Deoarece funcționalitățile AI s-au transformat în operațiuni mainstream la nivel enterprise, se dezvoltă un nou concept: inteligență adaptivă. Aplicațiile de inteligență adaptivă ajută organizațiile să ia decizii de afaceri mai bune, combinând puterea datelor interne și externe în timp real cu știința decizională și cu infrastructura de calcul extrem de scalabilă.

Aceste aplicații fac în esență afacerea dvs. mai inteligentă. Acest lucru vă permite să le oferiți clienților dvs. produse, recomandări și servicii mai bune, toate acestea producând rezultate mai bune în afaceri.
AI ca imperativ strategic și avantaj competitiv

AI reprezintă un imperativ strategic pentru orice afacere care dorește să obțină o eficiență mai mare, oportunități noi de venituri și să sporească loialitatea clienților. Devine rapid un avantaj competitiv pentru multe organizații. Cu AI, organizațiile pot realiza mai mult în mai puțin timp, pot crea experiențe personalizate și convingătoare pentru clienți și pot anticipa rezultatele de afaceri, pentru a stimula rentabilitatea.

Dar AI este încă o tehnologie nouă și complexă. Pentru a profita la maximum de aceasta, aveți nevoie de expertiză în ceea ce privește modul de a construi și gestiona soluțiile AI la scară. Un proiect AI de succes necesită mai mult decât pur și simplu angajarea unui expert în date. Pentru a asigura succesul AI, organizațiile trebuie să implementeze instrumentele, procesele și strategiile de gestionare adecvate.
Cele mai bune practici pentru a valorifica la maximum AI

Publicația Harvard Business Review face următoarele recomandări pentru a începe cu AI:

Aplicați funcționalitățile AI acelor activități care au cel mai mare și cel mai rapid impact asupra veniturilor și costurilor.
Utilizați AI pentru a crește productivitatea cu același număr de persoane, în loc să eliminați sau să adăugați un număr de angajați.
Începeți implementarea AI în back office, nu în front office (departamentele IT și de contabilitate vor beneficia cel mai mult).

Obținerea de ajutor pentru călătoria dvs. în domeniul AI

Nu se poate renunța la transformarea AI. Pentru a rămâne competitivă, fiecare organizație trebuie să îmbrățișeze AI și să construiască un ecosistem de AI. Companiile care nu reușesc să adopte AI în anumite condiții, în următorii 10 ani, vor rămâne în urmă.

Deși compania dvs. ar putea fi excepția, majoritatea companiilor nu dispun de talentul și expertiza interne pentru a dezvolta tipul de ecosistem și soluțiile care pot maximiza capacitățile AI.

Dacă aveți nevoie de ajutor pentru a dezvolta strategia potrivită și a accesa instrumentele potrivite, pentru a reuși în călătoria dvs. de transformare AI, trebuie să căutați un partener inovator, cu expertiză profundă în domeniu și cu un portofoliu de AI cuprinzător.