Руководство по применению ИИ в бизнесе

Содержание

• 31% респондентов ответили, что AI и ML - это две совершенно разные вещи
• 55% респондентов верят, что AI и ML увеличат безработицу
• Что должны понять руководители об искусственном интеллекте
• AI начинается с данных
• Руководство по применению ИИ в бизнесе
• 5. Определите, есть ли у вас внутренний талант, чтобы начать свой собственный проект ИИ.
• 6. Найдите подходящего внешнего партнера AI / ML.
• 7. Будьте терпеливы, но проворны.
• Поделитесь этим изображением на вашем сайте

вынос:

Из почти 1000 опрошенных, почти половина не понимала ИИ или ОД, хотя многие уже работали с ним.

Сказать, что искусственный интеллект (ИИ) является следующим шагом на предприятии, было бы преуменьшением.

ИИ уже стал реальностью для многих отраслей, включая, но не ограничиваясь:

• Здравоохранение
• страхование
• Нефть и газ
• сельское хозяйство
• Издательство и СМИ
• Архитектура
• радушие
• финансов
• Обслуживание клиентов

Другими словами, так называемая «революция ИИ» уже здесь. Более того, оно набирает силу и популярность.

Согласно McKinsey and Company, к 2030 году 70% компаний примут хотя бы один вид технологии искусственного интеллекта. Расширение ИИ также должно оказать значительное влияние на мировую экономику и рабочую силу.

Шумиха вокруг ИИ также привела к быстрому росту компаний, инвестирующих в ИИ и большие данные из-за страха остаться позади. По данным опроса New Vantage Partners, проведенного в 2019 году, «Большие данные и AI», 88% компаний из списка Fortune 1000 чувствуют необходимость инвестировать в большие данные и AI, причем 55% этих компаний тратят более 50 миллионов долларов на эти инвестиции.

McKinsey и Company также прогнозируют, что технологии искусственного интеллекта могут привести к разрыву в производительности между компаниями, которые в течение следующих пяти лет будут полностью использовать инструменты искусственного интеллекта на своих предприятиях, по сравнению с теми, которые не используют его к 2030 году

Но дело не только в страхе компании остаться в пыли; По данным MITSloan Management Review, 84% глобальных бизнес-организаций считают, что ИИ предоставит им конкурентное преимущество.

Как? Давайте начнем с Chatbots. Innovation Enterprise считает, что к 2020 году чат-боты будут обеспечивать 85% обслуживания клиентов ... да, это скоро.

Наш опрос и опрос показали, что мифы об ИИ и МЛ распространены среди руководителей отрасли. Интересно также отметить, что учащиеся набрали более высокий балл по тестам AI и ML, чем руководители уровня C-Suite, даже те, кто участвовал в текущих проектах AI и ML в своей компании.

С другой стороны, неудивительно, что студенты выиграли у C-Suites. В то время как классы по ИИ и ОД в настоящее время распространены во всех технологических университетах, это недавняя разработка. Скорее всего, когда большинство этих C-Suites были в школе, посещение курсов по искусственному интеллекту не было возможным.

Читать далее: Взлом машинного обучения: 5 онлайн-курсов, чтобы помочь вам начать

31% респондентов ответили, что AI и ML - это две совершенно разные вещи

Для тех, кто знаком с ИИ и МЛ, хорошо известно, что МЛ является подмножеством ИИ. Однако 31% наших респондентов ответили, что ИИ и ОД - это две совершенно разные вещи. Кроме того, 23% респондентов полагали, что запрограммированные ИИ компьютеры обладают способностью проявлять свободную волю, что подшучивает любой инженер ИИ или ML. Кроме того, 47% наших респондентов считают, что одна из главных проблем ИИ заключается в том, что чем дальше ИИ прогрессирует, тем больше опасность того, что программы ИИ создают разумные машины, представляющие угрозу для людей.

Читать: Наука о данных или машинное обучение? Вот как определить разницу

55% респондентов верят, что AI и ML увеличат безработицу

В то время как исследования подтвердили, что ИИ с большей вероятностью приведет к смене места работы и изменению структуры, 55% наших респондентов ответили, что, по их мнению, ИИ и ОД увеличат уровень безработицы в долгосрочной перспективе.

Результаты нашего опроса позволяют нам полагать, что для успеха ИИ и МЛ предприятию необходимо по-настоящему понять, что это за инструменты и как они могут способствовать инновациям.

Что должны понять руководители об искусственном интеллекте

Прежде всего, C-Suites и руководители должны убедиться, что они вкладывают средства в ИИ по правильной причине: потому что у них есть конкретная проблема, которую они хотят решить.

Инвестирование в ИИ из-за страха быть оставленным позади неизбежно приведет к разочарованию и дальнейшему неправильному пониманию того, на что ИИ действительно способен.

Конечно, мы можем проследить путаницу вокруг ИИ до научной фантастики. Хотя все мы, вероятно, видели по крайней мере один фильм с суперинтеллектуальной системой ИИ или роботом, угрожающим людям, никто из нас не видел фильма после реализации успешного проекта ИИ, который помогает упростить и повысить эффективность рабочего процесса. По крайней мере ... пока нет.

Другими словами, ИИ на предприятии не приводит к появлению сверхинтеллектуальных роботов, способных убить всю человеческую расу.

Теперь, когда мы выяснили этот миф, давайте рассмотрим, как на самом деле выглядит ИИ в корпоративном проекте. Все начинается с четкого представления о том, какую часть вашего рабочего процесса можно решить с помощью ИИ.

Мы хотели помочь преодолеть разрыв между экспертами по ИИ и ОД и теми, кто хочет внедрить ИИ в свой бизнес. При этом мы обратились к различным экспертам по ИИ и спросили их, что они хотели, чтобы C-Suites поняли об ИИ.

Когда мы разговаривали с экспертами по искусственному интеллекту, одна и та же фраза выявлялась снова и снова:

AI начинается с данных

Это распространенное заблуждение, что вы можете начать (и закончить) проект ИИ, просто бросив в него огромное количество данных. Это далеко не так.

Только 48% респондентов в нашей викторине по ИИ / МЛ знали, что меньший, более конкретный объем данных, который очень важен для задаваемого вопроса, лучше, чем большой объем данных, только некоторые из которых имеют отношение к задаваемому вопросу. ,

Это отсутствие понимания неразрывно связано с мифом о том, что ИИ и ОД могут решить любую проблему. Как мы ранее изучали в нашей инфографике «Выбери свой ИИ в бизнес-приключениях», многие представители отрасли неправильно оценивают, что означает реализация проекта ИИ. ИИ проекты не должны быть гигантскими самогонами. Подстрекательство к проекту ИИ не означает замену человеческих работников роботами или сборкой дронов для выполнения дополнительной работы.

Лучшие варианты использования для проектов AI и ML позволят снизить затраты, снизить риск и / или повысить прибыль. Чаще всего лучшие результаты видны при внедрении ИИ для решения небольших, повторяющихся задач, которые предприятия ежедневно выполняют.

Конечно, найти эти проекты не всегда самая простая задача для руководителей C-suite и высшего уровня. Сужение проекта AI или ML требует глубокого знания рабочего процесса компании.

Также важно понимать, что реализация проекта ИИ - это не просто переключение переключателя для получения результатов. Проекты искусственного интеллекта должны быть тщательно спланированы и потребуют времени, чтобы показать результаты.

Тем не менее, если правильные планы составлены и сотрудничество между экспертами ИИ и руководителями существует, ИИ по-прежнему является невероятным шагом вперед для предприятия.

Хотя руководителям было бы хорошо иметь полное представление обо всех аспектах ИИ и ОД, это мечта, которая, скорее всего, не осуществится, и, к счастью, она не является необходимой для успешного внедрения ИИ в бизнес.

Все, что нам нужно, - это более общее понимание, и, как мы полагаем, поможет следующее руководство:

Руководство по применению ИИ в бизнесе

На какие измеримые показатели больше всего повлияет ваш проект AI / ML? Как вы будете отслеживать это? Имейте четкое ожидание относительно того, когда вы начнете видеть результаты.

5. Определите, есть ли у вас внутренний талант, чтобы начать свой собственный проект ИИ.

Хотя навыки и способности ИИ становятся все более распространенным и востребованным навыком, важно не недооценивать работу и время, затрачиваемое на проект ИИ или ОД.

6. Найдите подходящего внешнего партнера AI / ML.

Благодаря буму в области ИИ и МЛ, многие компании специализируются на том, чтобы помочь вашей компании раскрыть потенциал ИИ. Но не все компании ИИ созданы равными. Найдите подходящего партнера с опытом, возможностями и ресурсами, которые помогут осветить ваш проект.

7. Будьте терпеливы, но проворны.

Это большой помнить. ИИ проекты не сс, и вам нужно ползти, прежде чем вы сможете запустить. ИИ повлияет на многие аспекты вашего бизнеса, а модели потребуют времени и практики для получения результатов. Иногда продвижение вперед потребует переосмысления и повторного изучения вашей первоначальной проблемы.

Поделитесь этим изображением на вашем сайте

Пожалуйста, включите ссылку на https://www.techopedia.com с этим графическим изображением.