Новые технологии развиваются головокружительными темпами, и может показаться невозможным идти в ногу со временем. Вы, как владелец бизнеса хотели бы получить конкурентные преимущества, которые требуют новых идей, инноваций и их интеграции в ваши процессы. К счастью, есть технология, которую легко понять и начать использовать. Я говорю о последних достижениях в области искусственного интеллекта, машинного обучения и нейронных сетей. В этой статье мы рассмотрим их принципы действия, почему они важны и как вы можете использовать эту технологию для развития своего бизнеса.
Искусственный интеллект, или AI, впервые появился в середине 1950-х годов и устойчиво прогрессировал, прежде чем взлететь в последние несколько лет. Основная идея AI — компьютерная программа, которая может выйти за рамки программируемых инструкций. AI имеет возможность распознавать шаблоны, разрабатывать новые стратегии и в целом действовать более автономно. А также AI может учиться у своего окружения и улучшить себя. Все эти возможности открывают новые горизонты любому бизнесу.
В настоящее время, одним из коммерческих применений AI, являются чат-боты, которые могут адаптироваться и учиться у клиентов, с целью предоставления лучшего обслуживания. Именно это отличает чат-боты использующие AI от предыдущих шаблонно-мыслящих предшественников. Такие чат-боты доступны у компаний Botsify и MotionAI, что упрощает их внедрение. Однако имейте в виду, что маркетологи любят продавать вещи под брендом AI, поэтому стоит провести исследование при инвестировании в новую систему. Помните, что АI может адаптироваться, в то время, как обычный бот может реагировать только на предварительно заданные инструкции.
Машинное обучение сильно связано с AI, точнее сказать, AI невозможно без него. Машинное обучение — это процесс, который наделяет AI возможностью находить шаблоны и создавать процессы, которые ранее не были закодированы. Лидеры отрасли, такие как Intel, используют машинное обучение для усовершенствования приложений. Например, Watson — знаменитый AI, который выиграл Jeopardy. В двух словах, машинное обучение имеет способность получать данные, которые AI собирает, сортировать их и использовать для создания чего-то нового.
Предприятия могут воспользоваться машинным обучением для аналитики данных. Такие компании, как Qualtronics и Salesforce, теперь используют машинное обучение для рекомендации более релевантных статистик для вашего бизнеса при проведении клиентских опросов и сбора других данных. Невозможно найти все зависимости в статистике, но AI может быстро и эффективно находить шаблоны, которые способствуют росту компании.
И, наконец, нейронные сети — еще одна горячая тема в мире AI. Нейронная сеть представляет собой AI или комбинацию AI имитирующую человеческий мозг. Используя огромные вычислительные ресурсы, нейронная сеть пытается воссоздать процесс человеческого мышления, чтобы действовать, как человек. Google попал в заголовки, когда он обучил нейронную сеть распознавать кошку на картинке. Эта возможность была развернута на платформе Photos, которая смогла отсортировать снимки и создать альбомы на основе содержания фотографий, а не только их геолокации. Хотя эта технология по-прежнему остается недоступной для малого бизнеса, потому что она требует невероятно больших вычислительных мощностей, такие компании, как Google и Intel, уже используют сервисы на основе нейронных сетей. Эксперты прогнозируют прорыв в этой области в ближайшие несколько лет.
В целом, сейчас захватывающие время для технологического мира. С помощью AI и машинного обучения малые предприятия могут лучше оптимизировать и анализировать свои процессы. А с ростом нейронных сетей, вскоре может быть проще нанять виртуальных рабочих, способных на все: от ввода данных до организации фотографий. Очевидно, что это технологии, за которыми необходимо следить. В М Акселераторе мы помогает начинающим предпринимателям понять, какие технологии стоит использовать для их бизнеса для достижения наилучшего результата. По всем вопросам обращайтесь marina@maccelerator.la
