Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) развиваются невероятными темпами. Если вы не следили за их прогрессом, вы будете удивлены, узнав о широком распространении ИИ во всех сферах жизни. И в то время как беспилотные автомобили и патрулирующие собаки-роботы захватывают большинство заголовков, массовая революция ИИ происходит прямо сейчас в деловом мире.

По данным Всемирного экономического форума, к 2025 году благодаря ИИ исчезнет 85 миллионов рабочих мест и появится 97 миллионов новых. Таким образом, общее количество рабочих мест увеличится на 12 миллионов. Мы вступили в эпоху, когда машины больше не просто инструменты в руках людей, а компаньоны, которые работают бок о бок и приносят огромную пользу любой отрасли.

Если ваша компания еще не внедрила ИИ, вы упускаете много времени для повышения эффективности и производительности, но, прежде всего, для лучшего обслуживания клиентов. Пока вы буксуете, другие несутся на полную катушку, и догнать их становится все труднее. Сейчас самое подходящее время взглянуть на ИИ через призму бизнес-возможностей и использовать его в своих интересах.

В этой статье мы рассмотрим, как ИИ и машинное обучение меняют традиционный бизнес. Но прежде чем мы доберемся до этого, мы познакомим вас с краткой историей ИИ и представим несколько поучительных статистических данных об искусственном интеллекте и машинном обучении, которые делают его самым востребованным навыком сегодня.

История искусственного интеллекта и машинного обучения

Каждое путешествие начинается с одного шага, и для ИИ этот шаг восходит к эпохе Просвещения. В 1763 году Томас Байес разработал основу для рассуждений о вероятности событий. Благодаря его работе Байесовский вывод станет ценным инструментом в прикладном машинном обучении.

Только в 1921 году термин «робот» вошел в обиход. Чешский писатель Карел Чапек придумал его в своей пьесе R.U.R. (Универсальные роботы Россум). Робот происходит от старинного церковнославянского слова «робота», обозначающего «рабство», «принудительный труд» или «тяжелую работу».

В 1943 году Уолтер Питс и Уоррен МакКаллох опубликовали научную статью «Логическое исчисление идей, имманентных нервной деятельности», в которой представили первую в истории математическую модель нейронных сетей. Появление искусственных нейронов станет прорывом в эволюции ИИ.

Спустя более десяти лет после того, как нейроны стали искусственными, Артур Сэмюэл, пионер компьютерных игр и искусственного интеллекта, создал программу для игры в компьютерные шашки чемпионского уровня. В 1959 году Сэмюэл ввел термин «машинное обучение», который теперь охватывает целую область ИИ.

На это ушло почти 40 лет, но в 1997 году шахматный компьютер IBM, Deep Blue, победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова — неопровержимое доказательство того, что машины догоняют человеческий интеллект.

Перенесемся в 2008 год, когда на Apple iPhone появилось первое приложение для распознавания речи. Разработанный Google, он имел точность выше 80% в то время. Год спустя Фей-Фей Ли выпустила ImageNet, бесплатную базу данных из 14 миллионов изображений, помеченных десятками тысяч сотрудников Amazon Mechanical Turk. ImageNet помог исследователям ИИ более эффективно обучать нейронные сети.

За последнее десятилетие ИИ развивался экспоненциально и уже стал сопродюсером поп-альбома и заработал 432 500 долларов на аукционе произведений искусства. Но как насчет бизнеса и критически важных отраслей? Как они приветствовали подъем ИИ? Оставайтесь с нами, пока мы раскрываем последние статистические данные и тенденции в области ИИ.

Статистика ИИ и машинного обучения

ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, и его влияние может быть не столь заметным для общественности. Однако цифры рисуют другую картину. Взгляд на последние исследования подтверждает, что ИИ и машинное обучение действительно вышли на глобальную арену и готовы улучшить бизнес в различных секторах. Ниже мы перечислили несколько убедительных статистических данных и тенденций:

Размер рынка и распространенность

  • К 2025 году рынок ИИ вырастет до 190 миллиардов долларов (Statista)
  • К 2030 году индустрия искусственного интеллекта может стоить более $15 трлн. (PwC)
  • Мировой рынок машинного обучения оценивался в 8 миллиардов долларов в 2019 году и, вероятно, достигнет 117 миллиардов долларов к концу 2027 года. (GlobeNewswire)
  • К 2021 году 75% коммерческих корпоративных приложений будут использовать ИИ (IDC)
  • К 2021 году 80% новых технологий будут основаны на ИИ. (Гартнер)
  • К 2023 году будет 8 миллиардов голосовых помощников. (Статистика)

Принятие и применение в бизнесе

  • 9 из 10 ведущих компаний постоянно инвестируют в ИИ (NewVantage)
  • Количество предприятий, использующих ИИ в бизнесе, выросло на 270% в период с 2015 по 2019 год. (Gartner)
  • 83% компаний считают искусственный интеллект сегодня стратегическим приоритетом для своего бизнеса (Forbes)
  • 87% компаний, использующих ИИ, намерены использовать его в прогнозировании продаж и емейл-маркетинге (Statista)

Лучшие приложения машинного обучения

  • Управление рисками
  • Анализ производительности и отчетность
  • Генерация торговых инвестиционных идей
  • Автоматизация

Влияние на бизнес

  • Стартапы, использующие ИИ, получили более 7,4 млрд долларов финансирования во втором квартале (2019 г.), и ожидается, что их число будет расти с каждым годом. (ЦБ Инсайты)
  • Система рекомендаций Netflix стоит 1 миллиард долларов в год. (Бизнес-инсайдер)
  • К 2022 году чат-боты будут экономить более $8 млрд в год. (Juniper Research)

ИИ и машинное обучение позволяют более эффективно решать проблемы и приносят ощутимые преимущества для бизнеса. Важно отметить, что они облегчают жизнь потребителей. По данным Pega, 73% потребителей во всем мире готовы к использованию ИИ, если он облегчит их жизнь.

Если вы хотите улучшить свой бизнес с помощью ИИ и машинного обучения, давайте посмотрим, как они могут положительно повлиять на различные сферы вашей компании.

Приложения машинного обучения для бизнеса

Каждая современная организация, от отрасли здравоохранения до производства, банковского дела и строительства, использует машинное обучение для достижения наилучшей производительности и удовлетворенности клиентов. Делегируя функциональные задачи машинам, компании повышают безопасность, оптимизируют маркетинговые кампании, увеличивают продажи и лучше обслуживают своих клиентов. Вот некоторые распространенные варианты использования машинного обучения:

Обнаружение мошенничества

Там, где речь идет о деньгах, люди пойдут на многое, чтобы отобрать их у вас. Изобретательность мошенников может быть безгранична, но теперь машины могут перехитрить их и предотвратить мошеннические действия. Машинное обучение может расшифровывать закономерности и выявлять аномалии в предсказуемых системах. Недавнее исследование показало, что 69% предприятий считают, что не смогут реагировать на кибератаки без использования ИИ.

Чат-боты в реальном времени

Чат-боты становятся умнее с каждым днем. В то время как чат-боты первого поколения следовали правилам сценария и предоставляли ограниченную поддержку, чат-боты 2.0 — это совершенно другое поколение. Благодаря машинному обучению и обработке естественного языка (NLP) чат-боты стали более продуктивными и интерактивными. Такие, как Alexa, Siri и Google Assistant, напоминают людей и могут выполнять широкий спектр задач. Более 80% маркетологов уже используют программное обеспечение для чат-ботов в работе с клиентами.

Рекомендательная система

Рекомендательная система или механизм рекомендаций фильтрует данные, такие как поведение при поиске и предпочтения продуктов, используя алгоритмы машинного обучения, чтобы предлагать клиентам релевантные продукты в режиме реального времени. Рекомендательные системы помогают компаниям предлагать клиентам индивидуальный подход, мгновенно находя закономерности. Результат? Повышение удовлетворенности клиентов, что в конечном итоге приводит к увеличению прибыли.

Моделирование оттока клиентов

Удержание клиентов — один из ключевых факторов роста бизнеса. К сожалению, отток клиентов, также известный как отток клиентов, является проблемой, с которой сталкивается каждая компания. Отток клиентов — это скорость, с которой клиенты перестают иметь с вами дело. Уровень оттока влияет на вашу прибыль и прогресс.

Так как же поддерживать здоровый уровень оттока? Эффективный способ — позволить ИИ выявлять закономерности, которые снижают лояльность клиентов. Анализируя исторические тенденции продаж и демографические данные, алгоритм машинного обучения выявит причину решения клиента уйти, чтобы вы могли разработать стратегию его удержания. Моделирование оттока клиентов — одна из причин, по которой 64% маркетологов считают искусственный интеллект полезным для своих продаж и маркетинговой стратегии.

Автоматизация документооборота

Успех в бизнесе зависит от внимания к основам. За управлением продуктами и маркетинговыми кампаниями стоят монотонные, повторяющиеся задачи, которые должны выполнять сотрудники. Но теперь, благодаря обработке естественного языка, машинное обучение может автоматизировать обработку юридических контрактов, счетов-фактур и налоговых документов. Помимо экономии вашего драгоценного времени, машинное обучение повышает точность и эффективность при работе с конфиденциальными данными.

Рекрутинг и прием на работу

Есть причина, по которой 96% старших рекрутеров считают, что ИИ может улучшить привлечение и удержание талантов. Специалистам по персоналу часто приходится просматривать сотни резюме и сопроводительных писем. Благодаря машинному обучению их задача стала намного проще. Обучение машинному обучению может стандартизировать весь процесс найма и найма за счет организации резюме и управления профилями кандидатов. Многие стартапы используют машинное обучение, чтобы выявлять самые яркие умы и устранять бессознательные предубеждения в системе.

Операционная эффективность

Прелесть искусственного интеллекта и машинного обучения заключается в том, что вы можете использовать их для узкоспециализированных задач или использовать эту технологию для эффективного управления множеством процессов, от разработки и тестирования программного обеспечения до производства и финансовых транзакций.

По данным Capgemini, более половины европейских производителей (51%) уже используют ИИ, за ними следуют Япония (30%) и США (28%). ИИ может повысить производительность за счет точного прогнозирования спроса, решений по профилактическому обслуживанию и автоматизированной закупки материалов.

Заключительные слова

Искусственный интеллект и машинное обучение меняют структуру нашей повседневной жизни. Это общий знаменатель среди всех передовых технологий, которые вы найдете сегодня. Компаниям, ориентированным на цифровые технологии, искусственный интеллект предлагает конкурентное преимущество в новой парадигме, в которой качество обслуживания и удовлетворенность клиентов являются нюансированными и индивидуальными.

Следующие «большие вещи» и инновации будут основаны на искусственном интеллекте. Вот почему чем раньше компании перейдут на услуги на основе ИИ, тем лучше они адаптируются к будущим вызовам.

Первоначально опубликовано на https://www.digitizeeverything.io/ 27 ноября 2021 г.