2021 год должен сильно отличаться от 2020 года, и мы рады открывающимся перед нами возможностям. Возможно, самое большое изменение, которое мы увидим, — это меньше внимания уделяется технологиям и тому факту, что вы используете искусственный интеллект (ИИ), и гораздо больше внимания уделяется возврату инвестиций (ROI).

Задаются следующие вопросы: какую ценность для бизнеса приносит ИИ? Когда я увижу результаты? Насколько разрушительным будет внедрение для моих операций? Все обычные вещи, которые вы бы спросили, покупая любое другое программное обеспечение или инструмент для своей компании, но Ai больше не будет играть особую роль, должно быть лучше, потому что это Ai. Придется это доказывать.

Машинное обучение, которое использует искусственный интеллект для обнаружения закономерностей, в настоящее время является большой тенденцией. Горизонтальные решения становятся коммерциализацией, и это ускорится и будет почти завершено в 2021 году. Гораздо более важным отличием будет глубокая вертикализация.

Покупатели, покупающие химикаты и полиэтилен, — это не то же самое, что покупатель солнцезащитных очков в магазине. Это не тот же тип поведения, и поэтому одинаковые модели не будут работать. Глубокая вертикализация и действительное понимание предметной области, в которой вы работаете, всегда имели решающее значение и неизбежно станут критически важными в 2021 году. Люди, у которых нет опыта в предметной области, начнут отходить на второй план.

Видя, что люди сейчас ищут решения и у них есть другие и более сложные проблемы из-за сбоев из-за COVID-19, им нужно решать эти проблемы немедленно. У машинного обучения есть ответ.

Есть два способа, которыми COVID-19 разрушил бизнес. Во-первых, многие компании и отрасли пережили значительный спад. И операционная неэффективность больше не может быть допущена. Компании должны найти способ автоматизировать процессы. Есть предел тому, что вы можете автоматизировать без ИИ. Вы должны понимать прошлые данные и предметную область и применять это к автоматизации.

Слепая оптимизация достигает своего пика, а RPA выходит на плато. Реальность того, насколько это поможет, становится очевидной. Это все еще полезно, и люди все еще делают это, но у этого есть пределы. ИИ и машинное обучение значительно расширяют эти ограничения и во многих случаях могут использоваться даже без RPA. Вы увидите больше толчка к этому.

Есть и другой случай, когда компании и отрасли, в первую очередь технологические, сталкиваются со взрывным ростом. Когда разразился COVID-19, эти компании смогли удовлетворить потребность, которую раньше удовлетворяли многие другие компании.

Машинное обучение проявляется в том, что эти компании не могут масштабироваться за счет добавления работников. Если вы делаете бизнес в 10 раз больше, вы добавляете больше рабочих и, следовательно, больше контролеров. Это просто не тот тип масштабирования, который компания может эффективно использовать для развития своего бизнеса. Если вдруг 11 из 12 рабочих в этом году будут новенькими, бизнес не будет двигаться вперед. Это не устойчивый темп роста.

Но машинное обучение может помочь бизнесу двигаться вперед, потому что машинное обучение действительно может устранить неэффективность. Многие вещи могут быть автоматизированы, так что навыки одного человека могут быть увеличены в 10 или 100 раз по сравнению с тем, что они делали раньше. Даже что-то простое, такое как обработка счетов, когда кто-то вводил их вручную, теперь может вводить в 100 раз больше счетов, чем раньше, благодаря использованию искусственного интеллекта и технологии машинного обучения. Таким образом, масштабирование без найма большого количества новых людей.

Что касается правил данных и конфиденциальности в 2021 году, многие поставщики платформ будут вынуждены соблюдать их. Если ваша бизнес-модель состоит в том, чтобы брать ваши данные и организовывать их на отдельной платформе, будет сложно следовать всем правилам соответствия со всеми различными вариантами. Соответствие исходит из закона, но затем законы интерпретируются судами, и это может изменить то, что вы должны делать. Вашему ИТ-отделу действительно нужно начать отслеживать последние судебные решения, чтобы определить, каковы их права и обязанности в отношении защиты данных.

Но есть более простое решение. Если вы делаете свой код доступным там, где находятся данные, если вы не требуете, чтобы люди переустанавливали свои данные, он может буквально оставаться там, где он есть. Вы внедряете машинное обучение в эти системы, после чего проблемы с соблюдением требований исчезают, поскольку вы никуда не перемещаете данные. Вы просто анализируете это и сохраняете этот анализ внутри себя. Это гораздо более мощная модель, чем работа на отдельной платформе.

Еще одна тенденция, которая может существенно вырасти в 2021 году, — это вычисления на границе сети. Это означает, что вместо того, чтобы возвращать данные обратно в центр обработки данных или облако, многие аналитические данные можно использовать в полевых условиях. Например, если на фермах есть камеры, то интеллект можно запустить прямо в камере. А это означает, что большая часть данных, которые перемещались для анализа обратно в центр обработки данных, больше не нужна.

Это действительно обусловлено несколькими тенденциями. Во-первых, доступность аппаратного обеспечения увеличивается, цена снижается, и оно становится все более мощным. Все, от чипов, интегрированных в системы, действительно достигло переломного момента, когда технологии стали достаточно мощными, чтобы использовать искусственный интеллект на периферии.

ElectrifAi имеет особый алгоритм обработки изображений, который представляет собой совершенно другую технологию, которая никогда раньше не использовалась. Для большей части технологий и обработки изображений требуются нейронные сети, которые требуют значительных вычислительных ресурсов. У нас есть алгоритмы, использующие другой подход. И из-за этого эти алгоритмы могут работать с гораздо меньшей вычислительной мощностью и потреблять меньше энергии. Таким образом, эту технологию легче использовать в полевых условиях.

Эта технология может делать все более сложные вещи с доступным оборудованием, так что вы действительно можете начать создавать варианты использования, которые не страдают от некоторых вещей, которые обычно происходят, когда вы отправляете свои данные обратно в центр обработки данных, например, ограниченная пропускная способность, уменьшающая качество или уменьшенная задержка, которая не позволяет данным быстро реагировать в полевых условиях.

Благодаря этой новой технологии Интернет вещей (IoT) больше не будет тем IoT, который мы знаем сейчас. Это станет интернетом умных вещей (IoST). Устройства на периферии контекстуально осведомлены о своем окружении, принимают важные решения и позволяют выполнять оптимизацию для реализации настоящих граничных вычислений. Когда люди оглянутся на 2021 год, они увидят, что именно тогда умные устройства на периферии взлетели.

В 2021 году определенно есть что-то интересное, и технология искусственного интеллекта будет бумом. Компании все чаще осознают, что искусственный интеллект и машинное обучение необходимы для роста, повышения эффективности работы и повышения удовлетворенности клиентов.

Вы начали свое путешествие в области искусственного интеллекта и машинного обучения? Если вы находитесь на начальных этапах или уже давно на этом пути, ElectrifAi может встретить вас где угодно на вашем пути. Обратитесь к нам сегодня!