Искусственный интеллект - это новый цифровой разрыв
В статье в Wired Google, Facebook и Microsoft переделывают себя на основе искусственного интеллекта освещается тема, которую я обсуждаю уже давно: усилия технологических гигантов для обучения своих сотрудников на всех уровнях за счет привлечения талантов. и разработка новых продуктов на основе машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы изменить способ организации и ведения своего бизнеса.
За очень короткое время мы перешли от зимы искусственного интеллекта и рассматриваем эти типы технологий как нечто из научной фантастики к тому, чтобы оказаться в центре быстро меняющейся реальности с прогрессом, появляющимся каждый день до такой степени, что развитие Этот тип технологии и ее применение во все большем количестве областей начинает создавать цифровой разрыв между компаниями, у которых она есть, и компаниями, у которых ее нет.
С точки зрения бизнес-школы это явление можно четко увидеть: спрос на руководителей, способных разбираться в этой области, растет, что отражается в увеличивающемся спросе на курсы, связанные с предметом, из года в год, в то время как такой контент включен практически во все программы на всех уровнях, от простого понимания концепций до анализа на высшем уровне.
Некоторые из участников этой отрасли, похоже, имеют достаточно четкую стратегию по разработке платформ машинного обучения и их предложению третьим сторонам через Машинное обучение как услугу (MLaaS). В этом контексте, за которым я с большим интересом слежу, учитывая мою работу в качестве стратегического советника в BigML, можно выделить такие крупные компании, как Amazon (ее традиционная стратегия - развивать любую услугу, будь то логистика, облачные вычисления или что-то еще, и открывать ее для других. ), Microsoft, IBM, Facebook и Google для небольших компаний, которые обычно быстрее и гибче при разработке продуктов.
Задача, конечно же, состоит в том, чтобы создать простые в использовании платформы, которые не требуют найма десятков специалистов по обработке данных и которые адаптируются к требованиям компаний, которые во многих случаях не знают точно, чего они хотят или что вообще нужно. возможный. На данный момент подход большинства компаний к такого рода технологиям таков. «Я видел кого-то еще с этим, и я тоже хочу этого», так что реальный барьер для входа - это не совсем технология, а незнание ее возможностей.
Мы находимся на историческом этапе: многие из новых платформ MLaaS делают использование машинного обучения похожим на наш первый опыт использования электронных таблиц, когда мы внезапно осознали, что можем выполнять сложные сценарии и вычислять матрицы, не зная, что мы выполняем матричную математику - или без даже зная, что это за чертова матричная математика.
Короче говоря, очень скоро компании будут разделены на тех, кто сможет использовать преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения для своей повседневной работы, и тех, кто продолжит работать, как всегда, что сделает их гораздо менее продуктивными и намного более непредсказуемо. Мы говорим здесь о возникновении нового цифрового разрыва, практически дарвиновском событии с точки зрения конкурентоспособности.
На чьей ты стороне?
(En español, вода)
