Искусственный интеллект или ИИ меняет наше общество и бизнес-процессы. Истории успеха часто сосредоточены на алгоритмах, но есть и другие приложения. Например, нейронные сети-преобразователи Google BERT обещают произвести революцию в обработке естественного языка. Кроме того, новые инструменты, которые автоматизируют конвейеры машинного обучения и значительно ускоряют процесс разработки, помогут предприятиям и организациям использовать ИИ в творческих отраслях. Независимо от того, создаете ли вы искусство или разрабатываете продукты, ИИ станет следующей большой вещью.
Революция в обслуживании клиентов
В сфере обслуживания клиентов ИИ будет играть ключевую роль не только как средство повышения эффективности, но и как основа клиентского опыта компании. Чат-боты и интерактивные системы голосового ответа находятся в авангарде инноваций в области искусственного интеллекта, но чат-боты лежат в основе будущего обслуживания клиентов. В ближайшем будущем роль человеческого опыта станет центральной в обслуживании клиентов. Amazon Web Services анонсировала новую платформу на основе IoT, которая сигнализирует о расширении возможностей управления парком роботов.
Машинное обучение и квантовые вычисления
Еще одно направление в области ИИ — машинное обучение. Алгоритмы машинного обучения могут узнать о том, как люди взаимодействуют с информацией. Это помогает компаниям улучшать свои продукты и услуги. Более того, модели машинного обучения можно научить учиться на человеческом поведении и моделях. Это выгодно для предприятий, поскольку ИИ можно использовать для выявления закономерностей в большом объеме данных. Наконец, использование алгоритмов машинного обучения может сделать ваш бизнес более прибыльным и эффективным.
Квантовые вычисления и ИИ — это следующая волна искусственного интеллекта. Этот новый тип вычислительной технологии может выполнять вычисления, намного превосходящие возможности обычных компьютеров. С помощью этих инструментов эксперты могут создавать более совершенные модели бизнес-проблем и повышать эффективность работы. И хотя ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, он уже приносит много пользы. Тем не менее, есть много проблем, связанных с внедрением ИИ. Отрасли необходимо будет адаптироваться к этим новым технологиям и не отставать от них, чтобы оставаться конкурентоспособными.
ИИ в здравоохранении
Использование искусственного интеллекта в здравоохранении — это новая тенденция, которая будет стимулировать развитие новых технологий. Ожидается, что в 2022 году эта технология окажет огромное влияние на многие отрасли. Она может помочь предприятиям в решении их повседневных задач. Кроме того, искусственный интеллект поможет компаниям создавать более качественные продукты. Например, создание настраиваемых говорящих голов с использованием обычного текста является важным приложением для NLG. Эти машины смогут учиться в среде, в которой они находятся.
Решения на основе ИИ улучшат здравоохранение. Решения на основе изображений могут помочь анализировать большие объемы данных. Некоторые решения ИИ в настоящее время разрабатываются для целей диагностики. Virtum, поставляемый компанией MicroscopeIT, партнером Tooploox, может помочь аналитикам обнаруживать раковые клетки в образцах тканей. В 2022 году разработка этих решений продолжится. Эти технологии помогут нам улучшить нашу повседневную жизнь и способы ведения бизнеса.
Гиперавтоматизация и глубокий анализ
Использование ИИ будет продолжать расти, поскольку компании стремятся автоматизировать как можно больше процессов. Автоматизация задач сделает ИИ дешевле и доступнее, а общая стоимость их содержания снизится. Например, организациям следует рассматривать квантовые вычисления как средство для создания более интеллектуальных решений, способных решать проблемы, которые в настоящее время неразрешимы. В 2022 году ИИ станет более распространенным и доступным.
ИИ в строительной отрасли
Развитие искусственного интеллекта меняет лицо строительной отрасли. В 2022 году он станет основной движущей силой цифрового мира, сформированного данными. Использование машинного обучения и искусственного интеллекта является ключом к этой трансформации. Используя алгоритмы машинного обучения, предприятия могут разрабатывать собственные виртуальные миры. В результате это улучшит отчетность по строительству, создаст умные города и поможет другим отраслям.
Заключение
По мере того, как компании начинают внедрять ИИ-решения, им необходимо будет обеспечить прозрачность всех аспектов процесса. По мере того, как внедрение ИИ продолжает расти, становится необходимым обеспечить безопасность данных. В настоящее время невозможно принять решение о будущем ИИ без четкого понимания стоящих перед ним задач. Поэтому важно обеспечить безопасность ИИ, обеспечив его прозрачность на протяжении всего цикла разработки.
