Искусственный интеллект - это то, что интересует всех, но результаты не всегда бывают положительными. Фактически, согласно одному отчету, 9 из 10 компаний инвестировали в него, а 70% не оказали влияния на ИИ. ИИ неэффективен? Или технология используется недостаточно?
C-костюмы вместе с рентабельностью инвестиций, которые дают видимые результаты, будут полностью управляться ИИ к 2020 году и в последующий период. Руководители должны нести ответственность за эффективное использование технологий и их компромисс в своих бизнес-процессах.
В этой статье рассказывается обо всем, что есть у AI до этого года, и о том, что следует учитывать при инвестировании в C-костюмы на долгие годы.
AI станет умным
На протяжении многих лет мы ошибочно принимали ИИ за заранее определенные результаты. ИИ всегда был частью «Входы против фиксированных связанных выходов». С самого начала мы «обучили» машины с искусственным интеллектом выводам.
Однако в последнее время ИИ смог создать самообучающееся и постороннее мышление. Такие проекты, как GANLab, вывели машинное обучение за рамки традиционного подхода. Теперь ИИ может видеть, изучать и предоставлять высококачественные результаты.
Исправьте ошибки
AI - это искусственно созданная программа. Как и человеческий мозг, они совершают ошибки. В то время как люди склонны придерживаться своей морали, ИИ утратил эту часть.
Искусственный интеллект теперь применяется в критически важных областях, таких как медицина, банковское дело, транспорт и правоохранительные органы, где каждая ошибка требует серьезного оправдания. Ученые пытаются улучшить нейронные сети и их производительность без ущерба для карт производительности. Существует множество программ, направленных на создание лазерно-ориентированных функций для автоматического принятия решений.
Объяснимый ИИ уже растет, он придерживается столь необходимой этики, о которой мы говорим, и со временем служит на благо.
Создание атмосферы
Звучит потрясающе, но, конечно, может. ИИ может стать новой операционной системой для вашего бизнеса. Термин «операционализация» и как с этим справляется ИИ. Этот термин обсуждается в двух частях и описывает, как ИИ обучается пошагово выполнять 6-шаговую модель машинного обучения, т. Е.
· Расширение модели
· Оценка модели / обслуживание
· Сбор метрик / сбоев
· Мониторинг производительности модели
· Анализировать результаты и ошибки
· Переобучить модель
B2b стал более рациональным
Услуги B2B сложнее, чем то, что вы видите со стороны. Расширяя возможности AI в управлении моделями, он может упростить сложные B2B-задачи. Самообучающиеся машины могут понимать и понимать сложные потребности посредством четкого процесса распознавания потребностей. В довершение ко всему, концепция, основанная на данных, оказывает огромное влияние на потенциальных торговых партнеров, их сильные стороны и потенциал.
Познакомьтесь с Hyper Automation
Gartner представила гипер-автоматизацию в качестве одной из 10 основных стратегических технологических тенденций на 2020 год. По ее словам, «гипер-автоматизация часто создает цифровую пару для компании».
Умные контакт-центры
Расширение возможностей ИИ для решения сложных задач, таких как B2B, делает контакт-центры более удобными. Управляемые машиной программы могут обрабатывать сложные запросы клиентов, что позволяет своевременно отвечать и избегать времени ожидания.
В аналогичном блоге описывается, как чат-бот облегчает обсуждения в магазине электронной коммерции, что избавляет как потребителей, так и поставщиков от традиционных электронных чатов. Не говоря об этом, идея сразу же поразила потребительскую базу.
Если вы хотите внедрить новые технологии искусственного интеллекта в свой бизнес, для получения бесплатной демонстрации свяжитесь с нами.
Ключевые моменты
· Программы ИИ учатся сами по себе
· ИИ предлагает готовые решения, соответствующие установленным правилам
· Помогает легко решать самые сложные вопросы
· Минимизирует затраты и расширяет выпуск
