Искусственный интеллект уже давно вышел из комиксов и фильмов и уже работает в нашей повседневной жизни. Будь то «доброе утро» Alexa или разрешение Power BI создавать интеллектуальные отчеты на основе доступных данных, ИИ является константой. Однако если вы будете в курсе последних тенденций в области искусственного интеллекта, это поможет вам вырваться вперед в технологической гонке!
Во-первых, что такое искусственный интеллект?
Тема искусственного интеллекта обширна и имеет свою историю, но давайте попробуем резюмировать ее в нескольких словах: искусственный интеллект — это все, что способно решать проблемы без вмешательства человека. Чтобы добиться этого, искусственный интеллект или ИИ используют большие объемы данных для выявления закономерностей и реакций. Точно так же, как ребенок падает сотни раз, прежде чем научится ходить, ИИ нуждается в сотнях альтернатив, как не решать проблему, чтобы предложить вам лучшее решение.
ИИ и большие данные
Понятно, почему большие данные так важны, когда мы думаем об искусственном интеллекте. Большие данные — это огромный объем информации, доступной в любое время благодаря взаимодействию со смарт-устройствами. Таким образом, чем больше и качественнее данных поступает в мой ИИ , тем лучше решения он будет принимать. И именно по этой причине сегодня мы говорим об ответственности за данные и аудите данных.
Аудит данных
Ответственность за данные стала предметом обсуждения после того, как исследования и жалобы выявили риски, которые они вызывают при неправильном использовании. Именно так произошло с Cambridge Analytica, что привело к искам на миллионы долла Гватемала, номер телефона whatsapp ров против Facebook. На основании этого некоторые законы, такие как LGPD, по-видимому, регулируют использование данных в обучении искусственному интеллекту – на что должны обратить внимание все, кто знаком с принципами ESG .
Как искусственный интеллект используется в бизнесе?
Искусственный интеллект можно рассматривать как автоматизацию принятия решений на основе данных . Мы уже говорили о важности данных для организации – и, прежде всего, о том, как они используются в методологиях непрерывного совершенствования, таких как Lean Six Sigma. Автоматизация больших электронных таблиц и поиск связей между переменными — одно из применений искусственного интеллекта для бизнеса в будущем. Вот как искусственный интеллект повлиял на разные виды бизнеса. Выявляя закономерности среди абсурдно больших объемов данных, они направляют действия и рассчитывают возможные результаты на основе статистических тенденций. Давайте представим еще несколько конкретных вариантов использования искусственного интеллекта, которые станут тенденцией в ближайшие годы.
Тренд искусственного интеллекта
Искусственный интеллект развивается полным ходом и приносит компаниям количественные результаты. Существуют разнообразные варианты использования в самых разных областях работы, которые в сочетании с другими технологиями, такими как робототехника, медицина, технология блокчейна и другими, могут создать уникальную рабочую реальность с новыми ролями и возможностями.
Цифровые двойники
Еще на зачаточном уровне использования искусственного интеллекта является создание цифровых двойников. Представьте, что вы хотите узнать, каков эффект от игры каждые выходные в течение 20 лет. На самом деле вам не обязательно играть: вы можете создать своего цифрового двойника с помощью искусственного интеллекта и подвергнуть его влиянию изменений направления футбола. В этой идее состоит цифровой двойник. В этом случае его бизнес-использование заключается в создании цифрового двойника компании, представляющего ее доходы в определенное время, логистические цепочки и т. д., позволяющего тестировать различные угрозы. Что, если поставщик сырья обанкротится? Если будет забастовка дальнобойщиков? Что делать, если интернет пропадет на неделю? Больше не нужно ждать, пока это произойдет – позвольте Цифровому Двойнику разобраться со всеми проблемами и посмотреть, как к ним подготовиться.
- Board index
- All times are UTC
- Delete cookies
- Contact us