Искусственный интеллект (ИИ) перешел от области ученых и исследователей данных к предпринимателям и потребителям. Это создало большие возможности для компаний, предоставляющих или желающих предоставлять услуги, связанные с ИИ, и тех, кто их использует, будь то другие компании или частные лица.
Зачем прыгать на подножку AI? По многим данным, технология призвана улучшить мировой ВВП на триллионы долларов. По данным PricewaterhouseCoopers, ИИ может внести вклад в мировую экономику в размере 15,7 трлн. Долларов и повысить к 2030 году местную экономику до 26 процентов. В своем отчете PwC также классифицировал 300 вариантов использования ИИ для этой технологии практически во всех отраслях.
$config[code] not foundЭтот оптимизм определяется тем, на что способен ИИ, а именно повышением производительности и автоматизацией задач и ролей. С новыми уровнями эффективности компании могут предложить больше разнообразия, персонализации и доступности, что, по словам PwC, будет стимулировать потребительский спрос. Так как вы добираетесь отсюда туда?
Как бизнес-потребитель
Как бизнес, вы должны предполагать, что у вашего конкурента уже есть какая-то форма ИИ как часть его работы, и он запущен и работает. Вопрос в том, хотите ли вы готовое решение или создать собственную платформу? Выбор, который вы сделаете, будет зависеть от ваших потребностей и бюджета.
К счастью, на рынке теперь есть поставщики услуг с готовыми решениями, разработанными для интеграции с существующими приложениями, уже используемыми для бизнес-функций. Будь то управление взаимоотношениями с клиентами, цифровая коммерция, операции, производительность или безопасность - у вас есть варианты.
Если у вас есть команда для создания платформ машинного обучения как услуга (MLaaS), таких как Microsoft, вы можете использовать эти сервисы для оптимизации данных, имеющихся в их экосистеме. Этот подход обеспечивает лучшее из обоих миров, потому что он не будет стоить столько же, сколько индивидуальные решения, но вы сможете адаптировать некоторые функции для удовлетворения ваших конкретных потребностей. Опять же, это имеет смысл, если у вас есть собственный талант, или вы можете позволить себе оплатить сборку на платформе MLaaS с помощью внешнего проката.
Даже если вы малый бизнес, ваши потребности могут выходить за рамки готовых решений. Это потребует обеспечения услуг компании-разработчика ИИ. Процесс сложный, длительный и дорогой. Это потребует от ИИ определения ваших бизнес-задач, прохождения всей вашей организации, изучения вашей технологии, рабочего процесса и многого другого. Затем он создает собственное AI-решение для оптимизации вашей компании по всем направлениям.
Как поставщик услуг
Приложения искусственного интеллекта могут включать в себя когнитивные вычисления, машинное и глубокое обучение, интеллектуальные API, обработку естественного языка, распознавание изображений и речи и многое другое. Как поставщик услуг, вы можете добавить эти функции для оптимизации текущего набора услуг, которые вы предлагаете в облачном хранилище и хранилище данных для здравоохранения, финансов, производства и других отраслей.
При правильном партнерстве вы можете интегрировать услуги AI в свои продукты. Microsoft помогает своим партнерам использовать сложные возможности ИИ, предоставляя им ресурсы для разработки стратегий ИИ, приобретения новых навыков и маркетинга новых услуг.
Предоставление решений с поддержкой AI является обязательным условием для поставщиков услуг сейчас и в будущем. Международная корпорация данных (IDC) заявляет, что в 2018 году 75 процентов команд разработчиков будут включать функциональные возможности когнитивных функций и искусственного интеллекта в одно или несколько приложений. Кроме того, прогнозируется, что 40 процентов всех инициатив по цифровому преобразованию и 100 процентов всех эффективных усилий IoT будут поддерживаться когнитивными / AI возможности.
Выбор правильной компании
Какой бы вариант вы ни выбрали, важно четко определить проблемы, которые вы хотите, чтобы ИИ решил. Количество поставщиков растет во всех сегментах, поэтому должная осмотрительность является ключевым фактором для обеспечения правильного соответствия.
Когда новая технология получает столько же ажиотажа, сколько ИИ, очень трудно понять, что реально, поскольку поставщики украшают предоставляемые ими услуги. По этой причине Gartner рекомендует задавать следующие вопросы при проверке поставщиков:
- Какой метод ИИ предлагается для решения?
- Насколько надежной или хрупкой будет реализация с точки зрения ресурсов, необходимых для ее развертывания и управления?
- Сколько обучающих данных необходимо для того, чтобы «заправить» решение, и как часто оно должно пройти переподготовку?
Еще один момент, о котором следует помнить: то, что компания заявляет, что ее решение - это ИИ, не означает, что оно есть. Gartner говорит, что компания может использовать классические решения для машинного обучения (ML) вместо новых технологий, таких как глубокое обучение.
В своем блоге Y Combinator предприниматель Иван Новиков рекомендует еще пять вопросов, которые владельцы малого бизнеса должны задать потенциальным поставщикам.
- Может ли компания дать вам отдельную демонстрацию?
- Можете ли вы использовать свои собственные данные?
- Каковы их источники данных и размеры?
- Каковы детали их алгоритма?
- Есть ли у них эталонные клиенты, с которыми вы могли бы опросить?
Gartner отмечает, что процесс должен быть тщательным, потому что внедрение решения AI в вашей организации приведет к определенным рискам, сложностям и затратам.
Но при правильном применении малые предприятия могут получить огромные выгоды от использования ИИ, чтобы получить конкурентное преимущество на быстро меняющемся рынке. Для получения дополнительной информации о предоставлении облачных решений, включая AI, свяжитесь с Meylah.
Фото через Shutterstock
Подробнее в: Спонсор 1
