Что такое ИИ? Подробнее об искусственном интеллекте

Если говорить простыми словами, искусственный интеллект (ИИ) - это система или машина, которая может имитировать поведение человека для выполнения различных задач и улучшения своей работы за счет обработки собираемой информации. В настоящее время существует множество примеров применения ИИ, включая:

• Чат-боты, использующие ИИ для быстрой обработки запросов клиентов и предоставления соответствующих ответов;
• "Умные помощники", использующие ИИ для анализа больших объемов данных и оптимизации планирования;
• Системы рекомендаций, автоматически подбирающие программы и фильмы на основе просмотренного ранее контента.

Это лишь некоторые примеры применения ИИ в нашей повседневной жизни. Каждый день появляются новые возможности использования ИИ, и он становится все более распространенным в различных областях, от медицины до производства.

Искусственный интеллект (ИИ) - это не формат или функция, это процесс и способность обрабатывать информацию и анализировать данные. Часто люди, когда слышат о термине "искусственный интеллект", представляют себе роботов, похожих на людей, которые пытаются захватить мир. Но на самом деле, ИИ не призван заменять людей.

Его цель - расширять возможности и способности человека, что делает его ценным ресурсом для бизнеса.

Разработчики используют искусственный интеллект для более эффективного выполнения задач, которые иначе пришлось бы делать вручную, взаимодействия с клиентами, выявления закономерностей и решения проблем. Однако для работы с ИИ нужны математические знания и умение использовать алгоритмы.

Если вы впервые начинаете работу с искусственным интеллектом для создания приложений, рекомендуется начать с простых задач. Например, создание игры вроде крестики-нолики позволит вам освоить основы работы с ИИ.

Обучение на практике - это отличный способ развития навыков, и работа с искусственным интеллектом тут не исключение. Успешно выполнение нескольких небольших проектов позволит вам понять, что возможности искусственного интеллекта поистине безграничны.

Использование технологий на основе искусственного интеллекта (ИИ) позволяет повысить эффективность и производительность труда путем автоматизации процессов и задач, которые ранее выполнялись людьми. Кроме того, ИИ способен обрабатывать объемы данных, которые могут быть трудны для интерпретации человеком.

Это умение может принести значительные преимущества бизнесу, как, например, в случае с Netflix, который использует машинное обучение для персонализации, что привело к увеличению аудитории на 25% в 2017 году.

Большинство компаний придают большое значение аналитике данных и бизнес-аналитике, вкладывая в них значительные средства. Согласно исследованию Gartner, в котором были опрошены более чем 3000 генеральных директоров, респонденты назвали аналитику данных и бизнес-аналитику наиболее важными технологиями для достижения успеха. Эти технологии имеют большое стратегическое значение, поэтому на них направляется основной объем инвестиций.

Искусственный интеллект предоставляет преимущества для всех видов бизнеса, как для общих, так и для специализированных направлений:

• Использование операционных и демографических данных позволяет прогнозировать прибыль, которую может принести клиент на протяжении всего периода взаимодействия, что является ценным инструментом для управления жизненным циклом клиента;
• Оптимизация ценообразования на основе поведения и предпочтений покупателей;
• Распознавание образов для анализа рентгеновских снимков и диагностики рака. Это важное приложение для медицинской отрасли, которое позволяет быстрее и точнее обнаруживать и лечить заболевания.

Три основных фактора побуждают компании к массовому внедрению технологий на основе ИИ:

• Доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов по разумной цене. Ранее локальные системы вычислений, необходимые для работы с ИИ, были слишком дорогими и недоступны для многих компаний. Однако сейчас появилась возможность использовать многочисленные вычислительные ресурсы в облаке, что значительно снизило стоимость и повысило доступность технологий на основе ИИ.

• Доступность больших объемов данных для обучения алгоритмов ИИ. Для создания точных прогнозов ИИ требуются огромные объемы данных для обучения. Сегодня различные инструменты помогают маркировать данные, а доступность простых и доступных инструментов для хранения и обработки структурированных и неструктурированных данных делает возможным для большего количества компаний создание и обучение алгоритмов ИИ.

  
  

• Конкурентные преимущества, которые может предоставить ИИ. Сегодня все больше компаний понимают важность технологий на основе ИИ для развития бизнеса и делают их внедрение своим приоритетом. Например, специализированные системы рекомендаций помогают быстрее принимать более взвешенные решения, а ИИ предлагает множество средств и возможностей для сокращения затрат и рисков, ускорения выхода продуктов на рынок и многого другого.

  
  

Миф № 1 о том, что корпоративные технологии искусственного интеллекта требуют разработки собственных решений, не соответствует действительности. Фактически, большинство предприятий внедряют ИИ, используя как собственные разработки, так и готовые решения от сторонних поставщиков. Разработки ИИ собственного производства дают предприятию возможность решать уникальные задачи, тогда как готовые ИИ-решения упрощают решение более распространенных бизнес-проблем и легко внедряются.

Миф № 2: ИИ - это магический инструмент, который мгновенно приводит к желаемым результатам.

Реальность: для того чтобы получить реальную пользу от использования технологии искусственного интеллекта, требуется уделить время тщательному планированию и иметь четкое представление о желаемых результатах. Чтобы избежать получения набора бесполезных и несвязанных решений, необходимо придерживаться итеративного подхода и иметь стратегию внедрения ИИ.

Миф № 3: Многие ошибочно думают, что корпоративный ИИ обеспечивает автономность и не требует контроля со стороны людей. Однако, ИИ не является автономным и требует человеческого управления. Он призван расширять возможности сотрудников, позволяя им заниматься более важными задачами. Также важно отметить, что работа ИИ зависит от данных, на которых он обучен, и от способа их использования, что требует контроля и участия со стороны людей.

Миф № 4: чем больше данных, тем лучше. Реальность: для корпоративных ИИ-систем качество данных играет более важную роль, чем их количество. Работа на основе точных, актуальных, и релевантных данных поможет выявить ценные бизнес-инсайты и принимать правильные решения.

Миф № 5: достаточно иметь только данные и модели для эффективной работы корпоративных ИИ-систем.

Реальность: наличие данных, алгоритмов и моделей - это только первый шаг в разработке корпоративных ИИ-решений. Чтобы эти решения были действительно полезными, они должны быть масштабируемыми, чтобы оставаться актуальными в постоянно меняющейся бизнес-среде. В настоящее время большая часть корпоративных ИИ-решений разрабатывается экспертами по анализу данных, которые приходится настраивать и обслуживать вручную, что является довольно трудоемким процессом. Кроме того, эти решения не масштабируются в достаточной степени. Для того, чтобы технологии ИИ были полезны, необходимы решения, которые будут масштабироваться в соответствии с изменяющимися бизнес-потребностями и реализацией ИИ-стратегии компании.

Множество успешных примеров подтверждают ценность ИИ для бизнеса. Интеграция технологий машинного обучения и когнитивных операций в традиционные бизнес-процессы и приложения улучшает удобство и продуктивность.

Однако внедрение ИИ сопряжено с рядом трудностей. Многие компании не используют весь потенциал ИИ по нескольким причинам. Например, если компания не использует облачные технологии, расходы на вычисления для ИИ могут быть слишком высокими. Кроме того, разработка ИИ сложна и требует привлечения специалистов, которых может не хватать. Чтобы минимизировать эти проблемы, необходимо понимать, где и для чего нужен ИИ и решать вопрос с привлечением сторонних поставщиков услуг.

С появлением решений и инструментов на базе ИИ все больше компаний получают возможность воспользоваться технологическими преимуществами для экономии времени и ресурсов. Готовые решения и ПО, основанные на ИИ, содержат в себе встроенные алгоритмы или помогают автоматизировать процесс принятия решений.

Это может быть как автономные базы данных, которые используют машинное обучение для автоматического восстановления, так и готовые модели для выполнения задач, таких как распознавание образов и анализ текста. Все это помогает компаниям ускорять окупаемость, повышать эффективность работы, снижать издержки и улучшать взаимоотношения с клиентами.

Использование чат-ботов для взаимодействия с клиентами является все более популярным. Эти боты используют лингвистический анализ для анализа вопросов и запросов клиентов и предоставления информации и ответов на них. Они также могут обучаться и с течением времени становиться все более эффективными.

Мониторинг центра обработки данных также может сэкономить время и усилия ИТ-специалистов, позволяя им централизованно хранить информацию о сети, приложениях, производительности баз данных, качестве обслуживания и других параметрах на единой облачной платформе. Эта платформа автоматически отслеживает пороговые значения и выявляет отклонения, что позволяет быстро реагировать на проблемы и улучшать производительность.

Также существуют аналитические инструменты с визуальным пользовательским интерфейсом, которые упрощают выполнение бизнес-анализа без необходимости привлекать экспертов. Эти инструменты обеспечивают наглядные результаты и позволяют пользователям быстро получать необходимую информацию.

Чтобы наилучшим образом использовать возможности искусственного интеллекта (ИИ) и преодолеть препятствия на пути к успешному внедрению новых технологий, необходимо создать командную культуру, которая обеспечит поддержку экосистемы ИИ. В такой среде:

• бизнес-аналитики и специалисты по обработке данных должны совместно определять задачи и цели;
• инженеры по обработке данных должны обеспечивать управление данными и платформой для выполнения анализа;
• специалисты по обработке данных должны подготавливать, изучать, визуализировать и моделировать данные с помощью специализированных платформ;
• архитекторы ИТ-систем должны обеспечивать управление инфраструктурой для обработки данных как локально, так и в облаке;
• разработчики приложений должны внедрять модели в приложения для создания продуктов на основе данных.

Искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью любого бизнеса. Рано или поздно, компании будут вынуждены использовать технологии ИИ, чтобы создать свою экосистему и оставаться конкурентоспособными. Те, кто игнорируют прогресс, рискуют остаться позади в следующие 10 лет.

Возможно, Ваша компания исключение из правил, однако большинство предприятий не имеют своих специалистов по обработке данных и необходимых ресурсов для создания экосистемы и разработки приложений, которые позволят использовать возможности ИИ в своих целях.

Если вам нужна помощь в разработке оптимальной стратегии и получении доступа к инструментам для успешного внедрения ИИ, обратитесь к проверенному партнеру, который обладает обширным опытом и широким набором соответствующих решений.

Я запустил реалити-шоу «покупаю ВИЛЛУ НА БАЛИ ЗА 200$ в месяц».

Инвестирую каждый месяц в биткоин и показываю, как сделаю 1500% прибыли. Без рисков слива депозита.

Расписал стратегию с суммами от 80 до 2000$ в месяц.

А одному из вас подарю 10 000$. Все есть в закрепе.

Дарю вам доступ в закрытый телеграмм канал. Где я раскрываюсь больше, как автор для вас.