Искусственный интеллект (ИИ) - это технологическая тенденция, о которой много говорят в последние месяцы не только потому, что это очень многообещающий рынок, но и потому, что он открывает интересные перспективы и новые возможности для многие компании.
Американские аналитики оценивают глобальный бизнес, который в следующие 10 лет продолжит расти до более 60 миллиардов долларов, а, по данным Gartner Inc., уже достигнет 18,3 миллиарда долларов к концу 2017 года .
Технологии автоматизации, описанные в отчете Forrester, ставят перед бизнесом новые задачи, которые необходимо решить путем внедрения процесса цифровой трансформации, чтобы не остаться вне игры.
Чтобы понять наиболее интересные возможности, которые могут возникнуть в результате технологических инноваций, связанных с решениями искусственного интеллекта, недавний Отчет TechRadar об искусственном интеллекте от Forrester » показывает десять основных технологий, за которыми нужно следить:
1 Распознавание голоса: технология, позволяющая распознавать голос и речь людей и преобразовывать их в полезный код для программных приложений.
Он используется, в частности, для интерактивных систем голосового ответа и мобильных приложений: Nuance Communications, OpenText, Verint Systems, NICE - вот некоторые названия поставщиков, проанализированные Forrester;
2 Генерация естественного языка (NLG): в этом случае решения будут создавать текст на общем языке из компьютерных данных. Например, это полезные системы для ускорения создания отчетов Business Intelligence или для анализа обслуживания клиентов;
3 Анализ текста и обработка естественного языка (НЛП): системы, использующие обработку естественного языка для анализа текста и документов.
Чтобы получить эффективное понимание содержания как с точки зрения синтаксиса, так и с точки зрения семантики, эти системы успешно используют сложные технологии для понимания тона и настроения, в которых предложение выражено или написано.
Это решения, которые уже используются для предотвращения мошенничества и также используются многими компаниями для анализа неструктурированных данных, таких как веб-разговоры и социальные сети, или для повышения эффективности автоматических и виртуальных помощников;
4 виртуальных помощника: хотя количество чат-ботов, работающих в сфере обслуживания клиентов и корпоративных справочных службах, постоянно растет, технологическая эволюция все больше ориентируется на виртуальных помощников, которые достигают зрелости в течение следующие 3–5 лет.
Последние могут взаимодействовать с людьми и выполнять определенные действия, особенно если они используются в проектах IoT, например, в случае умных домов;
5 Роботизированная автоматизация процессов: одна из наиболее зрелых технологических тенденций в области искусственного интеллекта, поскольку использование многих отраслевых решений, таких как производство, позволило автоматизировать многие виды деятельности человека и оптимизировать успешные бизнес-процессы. ;
6 Платформа машинного обучения: это предварительно настроенные технологические платформы, которые используют ИИ, который объединяет в себе различные функциональные возможности искусственного интеллекта, уже разработанные и «готовые к использованию», в частности с алгоритмами машинного обучения, в простой и незамедлительный способ.
Обычно это облачные решения, включающие математические алгоритмы, средства разработки и обучения, вычислительные мощности и инфраструктуры, необходимые для разработки математических моделей и их использования для разработки приложений. В настоящее время они в основном используются для реализации решений прогнозного анализа;
7 платформ глубокого обучения: платформы, в которых в технологиях используются двигатели и алгоритмы автоматического обучения, основанные на искусственных нейронных сетях.
Это решения, которые будут использоваться в распознавании образов и оценивании, решении сложных проблем или проектах аналитики больших данных;
8 Биометрическое распознавание. Это очень многообещающие решения, которые улучшат взаимодействие человека с машиной за счет распознавания не только естественного языка, но и лица, тона голоса, движений тела и, в общем невербальный язык людей.
В настоящее время это одна из областей, в которых сосредоточены научные и технологические исследования во всем мире;
9 Принятие решений и управление: это системы и решения, которые объединяют логические правила и правила политик в приложениях искусственного интеллекта для ускорения таких действий, как конфигурации, алгоритмы и обучение обслуживанию, с целью предоставления эффективных инструментов и данные для управления принятием решений.
Это системы, направленные не только на принятие лучших решений, но и на повышение эффективности и действенности процесса принятия решений;
10 Оптимизация оборудования. Это одна из наименее развитых технологических областей, поскольку компания с большей вероятностью купит и использует программное обеспечение ИИ для конкретного проекта, например чат-ботов и распознавание лиц.
Однако с точки зрения текущих исследований и тенденций, аппаратные технологии, разработанные и оптимизированные для выполнения действий и поддержки приложений ИИ, являются чрезвычайно мощными, поскольку это системы, разработанные с точной целью обеспечения правильных вычислений, сеть или память, необходимая для работы программного обеспечения и алгоритмов искусственного интеллекта.
Технологические области, оказывающие большее влияние на бизнес
Начиная с этой первой десятки, важно понимать, какие технологии могут оказать наибольшее влияние на компании, через какие прикладные решения и какой тип внедрения мы можем стать свидетелями в следующие 5–10 лет.
Необходимо отслеживать четыре основных области применения:
1 Решения для клиентов с самообслуживанием: в Forrester TechRadar - решения с наибольшим уровнем принятия и перспективой дальнейшего роста в течение следующих 3–5 лет.
Это физические приложения, которые интегрируют системы искусственного интеллекта для лучшего обслуживания и поддержки пользователей: например, через интерактивный киоск или интеллектуальный сенсорный экран, с которым пользователь может взаимодействовать, используя естественный язык.
Это решения, которые могут иметь очень большой рынок, как цифровые услуги для граждан и туристов, а также как инновационные решения в секторе розничной торговли (как точка соприкосновения в многоканальных стратегиях там, где они связаны с программным обеспечением на основе ИИ, виртуальными помощниками или решениями для автоматизации маркетинга);
2 Роботы и продавцы: розничная торговля - одна из областей, где ИИ может показать наибольший потенциал, как в случае с роботами, используемыми как в продажах, так и в управлении складом.
Роботы с моторными способностями, подобными человеческим, все еще находятся в стадии исследований и экспериментов. Хотя ожидается, что оценка технологического роста станет реальностью в ближайшие 1–3 года, многие компании уже приступили к конкретным проектам: в том числе с использованием таких роботов, как Pepper, для встреч и поддержки продаж в розничной торговле. ;
3 Промышленные роботы. Робототехника для автоматизации производственных процессов - одна из технологических областей, где ИИ уже давно используется.
С помощью IoT самый сложный анализ данных и прогнозная аналитика может зафиксировать новую волну внедрения в течение 2–3 лет, особенно роботов. предназначены для совместной работы с людьми (коботами) для большей безопасности самих работников;
4 Сенсорный интеллект: это области, в которых биометрические технологии найдут более широкое применение, чтобы улучшить способность программного обеспечения понимать (и даже выражать) человеческие эмоции и чувства. распознавая изображения, звуки, язык тела или выражения лица.
Сенсорный интеллект применим ко многим видам деятельности, включая робототехнику, решения для обслуживания клиентов и службы поддержки, и даже медицинское обслуживание.
Как уже упоминалось, это одна из областей, где усилия по технологическим исследованиям сочетаются с глубоким обучением и искусственными нейронными сетями, но, по мнению таких аналитиков, как Forrester, пройдет еще 5–10 лет, прежде чем мы увидим зрелые и применимые бизнес-решения с оптимальными результатами.
Где и как используется искусственный интеллект
Digital Over the Tops, такие как Facebook, Google, Amazon, Apple и Microsoft, также известные как «Большая пятерка», инвестируют в стартапы и технические навыки с использованием искусственного интеллекта, и, просто взглянув на этих гигантов, мы можем получить представление об областях, в которых ИИ уже используется. сегодня и демонстрирует солидный потенциал роста.
Четыре области, в которых уже применяется искусственный интеллект
1Маркетинг: управление отношениями с клиентами и их лояльность всегда были главными проблемами для тех, кто занимается маркетингом, продажами компании и теми, кто работает в сфере B2B.
Сегодня решения для ИИ-маркетинга основаны на:
- решения для распознавания голоса, используемые в таких приложениях, как голосовые серверы, от Apple Siri до Microsoft Cortana;
- для анализа естественного языка (в данном случае для анализа неструктурированных данных, из которых можно определить привычки и «настроения» потребителей);
- для интеллектуального управления маркетинговыми и коммуникационными кампаниями, особенно в поддержку проектов контекстного маркетинга, с помощью которых можно достичь своих целей с помощью целевых предложений, рекламных акций и сообщений.
Чат-боты, голосовые помощники и даже самые изощренные виртуальные помощники также оказались очень успешными в послепродажном обслуживании, таком как справочные службы, служба поддержки и обслуживание клиентов;
2 Цепочка поставок: оптимизация цепочки, которая идет от распределения продуктов или услуг, - еще одна область, в которой ИИ имеет особый успех, поскольку он может подключать и контролировать весь процесс с помощью различных аналитических систем.
Некоторые примеры использования могут включать:
- управление заказами посредством анализа потребительских или товарных рынков в режиме реального времени;
- превентивное управление распространением путем анализа корреляционных данных, которые также могут иметь отношение к прогнозам погоды или геолокации, для анализа потоков движения людей, например, в особых случаях или во время мероприятий, демонстраций или концертов.
Системы искусственного интеллекта для цепочек поставок также часто интегрируются в другие решения, такие как маркетинг. Например, эти системы служат для интеллектуального управления распределением на основе определенных кампаний или рекламных предложений, тем самым прогнозируя потенциальный спрос и покупательские привычки потребителей;
3 HealthCare: голосовые помощники для поддержки больных или инвалидов в настоящее время используются довольно часто, и их эффективность возрастет еще больше, когда эти системы начнут использовать биометрические датчики и анализ неструктурированных данных.
Искусственный интеллект также уже используется в операционных с системами, которые действуют как настоящие помощники хирургов и врачей.
Более показательным является использование систем машинного и глубокого обучения для предотвращения редких заболеваний и рака, поскольку решения AI могут анализировать данные, даже неструктурированные, такие как документы, тексты и научные публикации, с большей скоростью. даже не сравнимый с человеческим;
4 Управление рисками: как уже упоминалось, предотвращение мошенничества - одна из тех областей, в которых искусственный интеллект сумел развиться лучше всего, став технологическим двигателем ряда решений.
Некоторые из этих решений могут прогнозировать и, следовательно, снижать риск мошенничества или потери данных или денег, производя корреляцию в реальном времени больших объемов данных, в том числе связанных с поведением потребителей.
Сегодня большинство бизнес-проектов сосредоточено на этих четырех областях, где доминируют маркетинг и здравоохранение.
Что касается последнего, то Deepmind Health, приобретенная в 2014 году Google, является одной из компаний, запускающих новые инициативы, сочетающие здравоохранение и искусственный интеллект, и запустила проект, который может предоставлять более качественные услуги за очень короткое время. , экстраполируя невероятный объем медицинской информации за считанные минуты.
Примером применения ИИ в маркетинге является Netflix, который максимально использовал эту технологию: в настоящее время 75% фильмов и телешоу, просматриваемых участниками, предлагаются системой рекомендаций.
Однако в течение следующих 5–10 лет технологическое развитие приведет к появлению множества других областей применения, таких как туризм, продукты питания и напитки или недвижимость, благодаря постоянному совершенствованию решений искусственного интеллекта и более широкому доверию компаний, которые начнет оценивать, экспериментировать и внедрять различные приложения в различных секторах.
