Искусственный интеллект сейчас во всех новостях. Вы найдете множество стартапов и продуктов, использующих ИИ в своих доменных именах или в описаниях своих продуктов (забавный факт: домен верхнего уровня .ai находится в ведении правительства Ангильи).

Хотя вы можете подумать, что машинное обучение и искусственный интеллект — это одно и то же, но это не так. ML — это подмножество ИИ, и его возможности ограничены по сравнению с ИИ.

Обычно вы увидите, что когда люди говорят об использовании искусственного интеллекта в бизнесе, они думают об автоматизации. Вы также обнаружите, что ИИ используется для оптимизации затрат, процессов и многого другого. Другой вариант использования ИИ носит генеративный характер. Подробнее об этом мы узнаем позже в этой статье.

Возможно, вы так или иначе регулярно взаимодействуете с ИИ. Alexa, Siri и Okay Google — лишь немногие из таких реализаций ИИ, используемых в повседневной жизни. Пока мы говорим, все больше и больше сервисов создаются на основе ИИ.

Однако для бизнес-лидеров важно понимать ИИ. Можно подумать, что ИИ очень техничен и связан с программированием и математикой. Но это только одна часть ИИ. Другая часть, которая говорит о бизнес-возможностях, не менее важна.

Текущее состояние ИИ

ИИ — это, по сути, процесс понимания существующих фактов, цифр и информации, который помогает пользователям принимать лучшие решения, приближенные к реальности. Как мы понимаем сегодня, ИИ все еще развивается и будет развиваться еще долгое время. Это потому, что чем больше мы генерируем данных и фактов, тем больше ему придется адаптироваться и вести себя как человек.

ИИ уже сделал следующее:

Обучение без учителя. Преодоление ограничений на отдельные данные и метки, используемые в традиционных моделях искусственного интеллекта. Расчеты искусственного интеллекта высокого уровня готовятся на основе неструктурированной информации без помощи человека.

Федеративное обучение. Вместо обычного ИИ из связанного набора данных модели ИИ подготавливаются локально на информационных подмножествах.

Трансформеры. Повторяющиеся сети мозга последовательно обрабатывают информацию. Он заменяет Transformers, который работает на параллелизованной обработке языка.

Сжатие нейронной сети. Обычные модели глубокого обучения огромны и должны быть сжаты. Их сжатие сделало бы нейронные сети более скромными, быстрыми и энергоэффективными.

Генеративный искусственный интеллект: шаг вперед от распознавания наборов данных к созданию расширенных.

Что такое Генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это процесс создания нового контента с использованием существующих аудиофайлов, текста или изображений. Благодаря генеративному ИИ компьютеры распознают базовый шаблон ввода и создают аналогичный контент. Эксперты описывают генеративный ИИ как одну из самых доминирующих разработок в мире ИИ за последнее десятилетие.

В генеративном ИИ используются различные методы, такие как генеративно-состязательные сети (GANS), вариационные автоэнкодеры и преобразователи. Основываясь на функциях и действиях, генеративный ИИ использует различные структуры и инструменты, некоторые из них:

  • Генераторы изображений- DALL-E, Sharryai, Crayon
  • Видеогенераторы- Synthesia, Lumen5, Flexclip
  • Голосовые генераторы - Replica, Speechify, Murf
  • Музыкальные генераторы - AIVA, Amper AI, Jukebox
  • Генераторы контента — Fase 10, Rytr, Copy.ai
  • Генераторы дизайна- Хрома, Уизард, Colormind

Для бизнес-лидеров генеративный ИИ может быть чрезвычайно полезным, но и очень невыгодным. Например, это может помочь вам в создании полномасштабных статей и помочь их маркетинговым командам быстро нарастить свои усилия с потрясающей отдачей от инвестиций. Разработчики могут использовать такие сервисы, как GitHub Copilot, для быстрого написания повторяющегося кода.

С другой стороны, были случаи злоупотреблений. Например, недавно кто-то сгенерировал полноценный подкаст Джо Рогана и Стива Джобса! Теперь, как лидер, вы не захотите, чтобы кто-то использовал вашу речь и личные данные и создавал поддельный контент от вашего имени. Говоря о GitHub Copilot, Мэтью Баттерик, юрист, дизайнер и разработчик, объявил, что он работает с юридической фирмой Джозефа Савери над расследованием возможности подачи иска о нарушении авторских прав против GitHub.

Как искусственный интеллект используется в бизнесе?

Есть много способов, которыми компании могут использовать ИИ; однако большинство приложений сосредоточено на росте. С помощью ИИ и машинного обучения предприятия находят новые методы улучшения и достижения своих целей. Преимущества для компаний, использующих ИИ, включают:

  • Повышение эффективности за счет автоматизации процессов
  • Повышение скорости или качества обслуживания
  • Использование информации о клиентах для управления процессом принятия решений
  • Изучение возможностей для новых продуктов и услуг

Примеры искусственного интеллекта в бизнесе

ИИ используется предприятиями гораздо чаще, чем вы думаете. От операций до маркетинга и поддержки клиентов возможности ИИ практически безграничны. Ниже приведены несколько примеров того, как ИИ используется в бизнесе, чтобы вы, будучи бизнес-лидером, могли соответствующим образом вести свой бизнес.

  • Улучшение обслуживания клиентов

Вы посетитель сайта и вас приветствуют чат-боты? Чат-боты — один из самых частых случаев, когда пользователи напрямую общаются с ИИ. С точки зрения бизнеса чат-боты могут помочь компаниям упростить процедуры обслуживания клиентов и освободить время сотрудников для решения вопросов, требующих более индивидуального подхода. IBM Watson — одна из таких реализаций ИИ, обученная импровизировать существующие операции по обслуживанию клиентов.

Чат-боты обычно используют комбинацию естественной обработки языка, а также машинного обучения и искусственного интеллекта для распознавания потребностей клиентов. Технология чат-бота также может связать клиентов с живым человеком, который лучше всего ответит на вопросы.

  • Предоставление рекомендаций по продуктам

Предприятия электронной коммерции могут использовать ИИ, чтобы предлагать продукты, которые соответствуют интересам их клиентов и поддерживают их вовлечение. Когда вы отслеживаете поведение своих клиентов на своем сайте, вы можете предлагать своим клиентам продукты, похожие на те, которые они видели раньше. Это отличная стратегия для предприятий, работающих в индустрии электронной коммерции.

Еще один пример персонализированных рекомендаций можно найти в стриминговых сервисах. Анализ видов фильмов и шоу, которые вы посещаете в потоковых сервисах, может побудить вас использовать их сайт в течение более длительного времени, предоставляя вам аналогичный контент.

  • Сегментация аудитории

Как и при рекомендации продуктов, отделы маркетинга могут использовать ИИ для анализа групп людей и разработки конкретных кампаний. В высококонкурентных областях жизненно важно охватить соответствующую целевую аудиторию. Чтобы маркетинговые кампании были более эффективными, компании используют данные, чтобы определить, какие типы клиентов будут подвергаться рекламе. ИИ имеет решающее значение для прогнозирования того, какую реакцию дадут клиенты. Google регулярно использует машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы показывать более качественную рекламу целевой аудитории.

  • Анализ удовлетворенности клиентов

Анализ настроений — это подход, который компании используют для оценки мнений своих клиентов. С помощью искусственного интеллекта или машинного обучения компании собирают информацию о том, как их клиенты относятся к их брендам. Это может включать использование ИИ для анализа контента социальных сетей, обзоров и рейтингов, относящихся к бренду. Результаты этого анализа помогают компаниям находить возможности для улучшения своих услуг.

  • Выявление мошенничества

ИИ также можно использовать для помощи компаниям в обнаружении угроз мошенничества и противодействии им. В сфере финансов есть инструменты, которые выявляют подозрительные транзакции с помощью алгоритмов машинного обучения. Например, Telesign опирается на более чем 2000 атрибутов, 5 миллиардов уникальных телефонных номеров и более чем 13-летние шаблоны данных для выявления и предотвращения мошенничества.

Единственная загвоздка — данные. Для обучения и повышения точности алгоритмов ИИ требуется МНОГО данных.

  • Оптимизация операций цепочки поставок

Если у вашего бизнеса возникают проблемы с доставкой продукции в обещанное время, искусственный интеллект может помочь. Решения на основе ИИ могут помочь предприятиям, прогнозируя стоимость доставки и материалов, а также прогнозируя скорость, с которой продукты могут перемещаться по цепочке поставок.

Эти типы инструментов искусственного интеллекта помогают специалистам по цепочке поставок выбирать лучший способ доставки своих товаров. В некоторой степени ИИ может помочь водителям доставки найти более эффективные маршруты.

Заключение

Как мы рассказали в этой статье, ИИ, генеративный ИИ и машинное обучение изменили мир и изменят бизнес в ближайшие годы. От операций по продажам до ИТ и маркетинга внедрение ИИ на рабочих местах сокращает время, затрачиваемое на выполнение повторяющихся задач, повышает производительность сотрудников и улучшает качество обслуживания клиентов. Это также помогает избежать ошибок и выявить потенциальные проблемы так, как это невозможно для людей.

Неудивительно, что компании используют его для повышения эффективности целого ряда бизнес-функций, от логистики до найма и трудоустройства. Мы убеждены, что те, кто лидирует в области искусственного интеллекта, получат экономические выгоды и вскоре станут лидерами на рынке.

Мы в CitrusLeaf используем GitHub Copilot и GPT-3, чтобы ускорить разработку, дизайн и создание контента, обеспечивая при этом неизменное качество. Честно говоря, мы благодарны за все эти инструменты.

Получите свой следующий MVP быстрее с CitrusLeaf. Свяжитесь с нами сегодня по [email protected]

Это сообщение было впервые опубликовано на странице https://citrusleaf.in/blog/things-business-leaders-should-understand-about-artificial-intelligence/