Эффект ИИ
Подготовлено Michael Sarnoski (менеджер по аналитике)
Мысли об искусственном интеллекте (ИИ) часто вызывают в воображении образы Терминатора или Хэла из «Космической одиссеи 2001 года», но на самом деле мы взаимодействуем с ИИ каждый день. В результате того, что стало известно как «Эффект ИИ», части ИИ, которые стали обычным явлением в нашей жизни, больше не считаются ИИ. Большинство из нас воспринимают такие вещи, как функция автоматической пометки Facebook или Alexa, как должное, но это сложные технологии, которые используют машинное обучение (ML) для выполнения этих конкретных задач. Общему искусственному интеллекту (когда компьютер успешно выполняет любую интеллектуальную задачу, на которую способен человек) еще далеко, но узконаправленный ИИ уже здесь и уже сегодня оказывает влияние на бизнес и общество.
ИИ, доступный нам и нашим клиентам, можно рассматривать как армию стажеров, находящихся в нашем распоряжении. Его нельзя использовать для создания сложных маркетинговых стратегий, и он не заменит нашу квалифицированную команду копирайтеров, но он может автоматизировать повторяющиеся задачи и высвободить время для того, чтобы мы могли сосредоточиться на работе с высокой ценностью, за которую наши клиенты платят нам. Машинное обучение, которое является ключевым компонентом искусственного интеллекта, также может использоваться для более точного таргетирования/персонализации кампаний для наших клиентов, что снижает затраты и увеличивает ценность.
Как и в случае с любой технологией, AI и ML хороши ровно настолько, насколько хороши исходные данные. Даже с учетом технологических достижений последних лет старая поговорка «мусор на входе — мусор на выходе» по-прежнему актуальна. Алгоритмы стали товаром. Вы можете найти сотни, если не тысячи, алгоритмов, доступных для использования в свободном доступе. Эти алгоритмы бесполезны, если у вас нет высококачественных данных для их подачи. Компании, которые заинтересованы в этой технологии, должны сосредоточиться на создании прочной основы качественных данных, прежде чем инвестировать в AI или ML.
Amazon и Walmart во многом обязаны своим успехом большим и хорошо структурированным реляционным базам данных для хранения данных о клиентах, продуктах и логистике, но мы не называем их «компаниями баз данных», хотя они используют эти базы данных в качестве топлива для своей основной деятельности. компетенции. Когда вы читаете Hacker News, Tech Crunch или ReCode, вы увидите десятки статей о «ИИ-компаниях», но в будущем не будет никаких «ИИ-компаний», вместо этого ИИ станет технологией, которая укоренилась во всех ведущих компаниях. исполнительские организации. В будущем следующий Amazon или Walmart будут использовать искусственный интеллект для повышения своего конкурентного преимущества.
