Несомненно, прогресс ИИ за последние 5 лет рос экспоненциально. От первой публикации Neural Networks до CNN ИИ опережает вычислительные возможности быстрее, чем когда-либо. Некоторые даже утверждают, что ИИ достиг своих вычислительных пределов. Мне нравится думать, что этот момент времени очень похож на то, когда впервые были созданы компьютеры. Никто не понимал, как он работает, каковы его возможности и как его интегрировать в свой бизнес. Но как только компьютеры интегрируются в бизнес, все начали этим заниматься и понимают, насколько эффективно выполнять работу. Точно так же ИИ может помочь предприятиям увеличить доход / прибыль. Основное различие между компьютером как аппаратным обеспечением и ИИ в основном связано с математическими предпосылками, необходимыми для полного понимания ИИ и того, как он может точно выдавать выходные данные.

Большинство компаний в настоящее время переобучают свою рабочую силу в связи с развитием искусственного интеллекта, конечно, не полным ускоренным курсом по искусственному интеллекту, а короткими курсами по программированию и машинному обучению, которые могут помочь им в их карьере. По данным McKinsey, к 2030 году будет автоматизировано 800 миллионов рабочих мест, и 62% руководителей считают, что им следует заменить или переквалифицировать более 25% своих сотрудников.

Почему вы должны переквалифицироваться и больше ориентироваться на искусственный интеллект и математику?

С приведенной выше статистикой становится очевидным, почему вы должны переквалифицировать свои навыки в качестве сотрудника или получить степень, связанную с искусственным интеллектом и математикой. В мире существует огромная нехватка людей, которые полностью разбираются в ИИ и создают отличные прогностические модели на основе своих наборов данных.

Компании и правительства уже должны разрабатывать конкретные планы по переподготовке своей рабочей силы по следующим причинам:

  1. Стать более конкурентоспособными в своей отрасли
  2. Выиграйте войну талантов ИИ
  3. Сотрудники станут более ценными и знающими, если будут оснащены знаниями.

Как ИИ может заменить рабочие места в разных секторах:

Здравоохранение:

Стартапы в области искусственного интеллекта расширяют исследования и программное обеспечение, разработанное для моделей, которые могут обнаруживать раковые клетки и ставить диагноз гораздо точнее, чем рентгенологи. Работы по глубокому обучению при исследовании МРТ и КТ были очень популярны, и они находятся на переднем крае исследований ИИ.

Также было развернуто использование ИИ в хирургии. Neuralink, одно из предприятий Илона Маска, хорошо зарекомендовало себя в использовании роботов для точной хирургии своих пациентов. Появление Brain-Computer-Interface также станет прорывом в лечении заболеваний, связанных с нервной системой.

Финансы:

ИИ может нарисовать более широкую картину того, что происходит на рынке и как движутся цены. Компаниям, предоставляющим финансовые услуги, требуется очень точная информация для принятия обоснованных решений и предложения ценных финансовых продуктов своим клиентам. В инвестиционном анализе подробный анализ данных помогает компаниям визуализировать игровое поле различных возможностей для бизнеса. Модель машинного обучения (ML) способна отмечать компании с самым высоким потенциалом. Это обучено миллионам данных по всем компаниям, и платформа способна вносить существенные изменения в компании и доводить их до сведения аналитиков.

В консалтинговых фирмах ИИ в основном использовался для предоставления конкретных советов клиентам на основе их кейсов. Реструктуризация фирм — это хорошо автоматизированный процесс с использованием ИИ. Модель дает несколько точек зрения и способов решения проблем и позволяет руководителям принимать решения на их основе.

Закон:

ИИ и машинное обучение придерживаются очень схожих принципов с законом. Оба учитывают предыдущие и исторические данные для принятия новых решений на основе своих случаев. Многие стартапы сейчас работают над оптимизацией Contract Review. Контракты являются неотъемлемой частью бизнеса и позволяют нескольким сторонам прийти к соглашению. Юристы обеих сторон должны просматривать тысячи страниц контракта, отмечая важные разделы, не соглашаясь, и это может привести к задержкам в сделках и снижению эффективности среди прочего. Представьте, как легко было бы передать тысячи страниц контракта модели машинного обучения, и она могла бы выполнить всю эту работу менее чем за 10 минут. Стартапы используют обработку естественного языка (NLP) и сочетание технологий ML, чтобы сделать этот процесс намного более эффективным.

Вывод

Другими словами, список можно продолжать, но суть вы уловили! ИИ меняет наши отрасли. Для предприятий имеет смысл интегрировать ИИ, чтобы просто сделать вещи в 10 раз более эффективными и снизить затраты. в ближайшие несколько лет игровым полем станет конкурентная экосистема. Поскольку каждая компания и стартап пытаются построить более надежные и точные модели. Конкуренция идет не только между людьми, но и между людьми и ИИ. Очень желательно быть более ориентированным на математику и начать онлайн-курсы по программированию и искусственному интеллекту.

О себе:

Я 17-летний программист-самоучка, учусь в Cardiff Sixth Form College, Великобритания, и занимаюсь исследованиями в области глубокого обучения и компьютерного зрения. Специализируется на шумоподавлении искаженных изображений, включая МРТ и КТ, путем создания более надежных генеративных моделей. Я также прошел несколько стажировок и подработок в технологических компаниях и стартапах в области искусственного интеллекта.