Тренды в области AI и ML, которые повлияют на бизнес в 2024 году

Бизнес-ландшафт коренным образом трансформируется искусственным интеллектом (AI) и машинным обучением (ML). От оптимизации операций до персонализации взаимодействий, эти технологии уже оказали своё влияние на бизнес по всему миру, предлагая новые возможности для более быстрого роста, большей эффективности и лучшего инновационного развития.

Влияние тенденций МL и AI неоспоримо. Согласно отчёту Grand View Research, глобальный рынок AI достигнет поразительных 1.81 триллиона долларов к 2025 году. Этот взрывной рост показывает, что предприятия признают огромную ценность этих технологий. От автоматизации рутинных задач до выявления скрытых закономерностей в данных, AI и МL кардинально изменяют способы ведения бизнеса и конкуренции.

Однако на этом история не заканчивается. В 2024 году и в последующие годы ландшафт искусственного интеллекта и машинного обучения обещает еще больше интересных достижений, которые могут произвести революцию в работе предприятий. Давайте углубимся в тенденции, определяющие будущее искусственного интеллекта и машинного обучения.

Эволюция AI и МL в бизнесе

Всего несколько лет назад термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» казались чем-то футуристическим. Они казались словами из фильмов. Сегодня это не просто слова, но инструменты, трансформирующие бизнес по всему миру.

Всё началось с основ. В ранние дни были приложения для рекомендаций и для обнаружения мошенничества. Они заложили основу для более продвинутых решений. Мы стали свидетелями прорывов в обработке естественного языка (NLP). Они позволили машинам более точно понимать человеческий язык. Это открыло дверь для чат-ботов, которые могут вести диалог. Это также открыло дверь для голосовых ассистентов, таких как Siri и Alexa. Они изменили способы взаимодействия с технологиями.

Однако влияние недавних разработок в области AI и МL выходит далеко за рамки аспектов бизнеса, ориентированных на клиента. Представьте себе мир, где утомительные задачи, такие как ввод данных и бумажная работа, выполняются машинами. Это освобождает сотрудников для занятия более важными задачами. Это реальность благодаря автоматизации на базе AI. И не забудем о обслуживании клиентов!

Чат-боты на базе AI теперь доступны 24/7 для ответов на вопросы и решения проблем, в то время как анализ эмоций помогает компаниям понимать отзывы клиентов и повышать удовлетворенность. Кроме того, предсказательная аналитика на основе машинного обучения позволяет компаниям предвидеть потребности клиентов и оптимизировать свой инвентарь соответственно.

Заметным примером трансформирующей силы тенденции AI является рекомендательный движок Netflix. Это не просто удачная догадка, как вы могли бы подумать, это сила искусственного интеллекта в действии. Эта персонализированная система анализирует данные пользователей и предлагает фильмы и шоу, соответствующие их предпочтениям. Это не только улучшает пользовательский опыт, но и повышает вовлеченность и количество подписчиков Netflix.

Глядя вперед, на 2024 год и далее, влияние AI и МL в бизнесе будет только увеличиваться. Согласно исследованию PwC’s Global Artificial Intelligence Study, AI может составить до 15.7 триллионов долларов глобального ВВП к 2030 году. Основываясь на оценках McKinsey, AI может генерировать до 1.2% роста ВВП ежегодно к 2030 году.

Так что правда такова: путешествие AI и МL в бизнесе далеко не окончено. Понимая, где мы были, принимая настоящее и активно готовясь к будущему машинного обучения и искусственного интеллекта, компании могут убедиться, что они процветают в эту новую эру технологической трансформации.

Современные тенденции в сфере AI и ML — какие они?

Технологии развиваются быстро. И важно понимать последние тенденции и статистику искусственного интеллекта и машинного обучения, формирующие бизнес в 2024 году. Давайте рассмотрим факты, цифры и прогнозы, которые освещают будущее внедрения AI и его влияние на различные отрасли.

Гиперперсонализация

Представьте, что вы получаете идеальные рекомендации по продуктам, персонализированные новостные ленты и персонализированные впечатления от обслуживания клиентов в различных отраслях. Это сила гиперперсонализации, подпитываемой AI.

Они могут использовать продвинутую аналитику данных клиентов и машинное обучение. Это позволяет компаниям предсказывать индивидуальные предпочтения и создавать действительно персонализированные впечатления. Эти создают более глубокие связи с клиентами и повышают лояльность клиентов.

Демократизация AI

Прошли те времена, когда AI был доступен только технологическим гигантам. Облачные решения AI делают эти мощные инструменты более доступными для бизнеса любого размера. AI становится более демократичным. Это позволяет компаниям использовать его для решения проблем. Они могут автоматизировать рутинные процессы, получать более глубокие понимания клиентов и создавать новые продукты и услуги.

AI для создания контента

Хотя 12% компаний используют тенденции AI для создания контента, блоггеры, использующие AI, сокращают время, необходимое для написания поста в блоге, на 30%, демонстрируя повышенную эффективность и продуктивность инструментов генерации контента на базе AI.

Генеративный AI включает генерацию изображений и текста. Он позволяет компаниям создавать реалистичные макеты продуктов. Они также могут создавать персонализированные маркетинговые материалы и инновационные дизайны продуктов.

28% компаний используют AI в маркетинговых целях, используя его возможности для эффективного привлечения и вовлечения аудитории.

Отзывчивый AI

Так как AI становится более распространенным, обеспечение его этичной разработки и ответственного использования становится первостепенной задачей. Это включает в себя решение вопросов предвзятости, прозрачности и ответственности систем AI. Компаниям необходимо приоритизировать ответственное использование AI для построения доверия клиентов и заинтересованных сторон, а также для смягчения потенциальных рисков, связанных с этими технологиями.

Объяснимый AI (XAI)

По мере того, как модели AI становятся всё более сложными, понимание того, как они принимают решения, становится критически важным. Объяснимый AI (XAI) направлен на то, чтобы сделать процессы принятия решений прозрачными и интерпретируемыми, позволяя людям понимать, на чём основан результат тенденций AI. Это не только повышает доверие к таким системам, но также позволяет лучше устранять неполадки.

Edge AI

В то время как облачный AI и МL обладают огромными возможностями, обработка данных на периферии (локальные устройства) может быть быстрее и эффективнее в некоторых сценариях. Edge AI приближает к источнику данных. Он позволяет принимать решения в реальном времени и снижает зависимость от облака.

Это особенно актуально для приложений в таких областях, как Интернет вещей (IoT) и автономные системы.

AI в обнаружении мошенничества

Большинство, а именно 75% компаний, планируют использовать системы AI для обнаружения мошенничества, используя продвинутые алгоритмы для эффективного обнаружения и предотвращения мошеннической деятельности.

Глубокое обучение

Представьте себе машины, которые могут видеть, обучаться и реагировать как люди благодаря передовым возможностям глубокого обучения.

Глубокое обучение — одна из основных отраслей ML — использует сложные искусственные нейронные сети для имитации обработки данных, похожей на человеческую. Благодаря способности анализировать данные через сотни слоев, оно превосходит человеческую точность при выполнении задач, меняя способ принятия решений и действий. Этот технологический прогресс пересматривает взаимодействие и применение в различных отраслях, открывая новую эру интеллекта.

Google AI в действии

TensorFlow Lite для Edge AI позволяет компаниям развертывать модели AI непосредственно на устройствах, обеспечивая обработку и анализ в режиме реального времени без необходимости использования облачной инфраструктуры. Google AI LaMDA (языковая модель для диалоговых приложений) — это фактологическая языковая модель, которая может вести беседы на различные темы, демонстрируя потенциал мультимодального AI для более насыщенного взаимодействия человека и компьютера.

Рекомендательный механизм Google AI — это мощный инструмент, который помогает компаниям персонализировать пользовательский опыт на разных платформах, подобно тому, как YouTube рекомендует видео, которое может вам понравиться, основываясь на истории просмотров.

Дополняя этот набор, Vertex AI предоставляет единую среду для управления моделями AI и рабочими процессами ML, упрощая разработку и развертывание приложений искусственного интеллекта. Такой консолидированный подход снижает сложность и ускоряет внедрение технологий AI в бизнес-операции.

Это лишь некоторые из интересных тенденций в области искусственного интеллекта, формирующих будущее бизнеса. Чтобы получить самые свежие отраслевые инсайты, прочтите также наш блог о цифровой трансформации в розничной торговле. По мере того как эти технологии будут развиваться, компании, которые примут и адаптируются к этим достижениям, будут иметь все шансы на процветание.

Практические советы по началу работы с AI и МL

Компании хотят использовать AI и МL в своей деятельности. Однако начало этого пути может показаться сложным. Тем не менее, с правильным подходом и руководством, интеграция этих технологий в бизнес-процессы может принести значительные преимущества. Вот практическое руководство, которое поможет вашему бизнесу сделать первые шаги.

1. 1. Определите проблему и поставьте цели

Начните с определения конкретных проблемных областей или возможностей, где AI и МL могут принести ощутимую пользу вашему бизнесу. Где автоматизация может улучшить эффективность? Могут ли чат-боты на основе AI улучшить обслуживание клиентов? Четко определите желаемые результаты от внедрения AI/МL, поскольку это будет направлять ваш подход.

1. 1. Соберите правильные данные

После того как вы определите потенциальные случаи использования, соберите необходимые данные, которые будут информировать ваши инициативы AI и МL.

Убедитесь, что соответствующие данные доступны в чистом и организованном формате. Это может потребовать очистки существующих наборов данных или сбора новых данных, специфичных для вашего проекта.

1. 1. Исследуйте свои возможности

Изучите доступные инструменты и ресурсы AI/МL, включая те, что предлагает Google Cloud. Он предлагает разнообразие решений, от предварительно обученных моделей до инструментов для разработки собственного AI, чтобы удовлетворить разнообразные потребности бизнеса в различных отраслях.

Рассмотрите возможность использования облачных решений для легкого доступа и масштабируемости. Ищите инструменты, которые соответствуют вашему техническому опыту и потребностям проекта.

1. 1. Разумно выбирайте партнеров

Если ваша команда не обладает обширными знаниями в области AI/ML, рассмотрите возможность партнерства с квалифицированным консультантом или поставщиком. Ищите партнеров, которые понимают вашу отрасль и могут предложить настроенные решения. Ищите прозрачных и надежных партнеров, для которых безопасность данных и этика являются приоритетом.

1. 1. Начните с малого и адаптируйтесь

Не пытайтесь радикально изменить весь свой бизнес за одну ночь. Начните с малого или с пилотного проекта, сосредоточенного на хорошо определенной проблемной области. Это позволит вам проверить эффективность AI/МL, учиться на ранних результатах и уточнять ваш подход перед масштабированием.

1. 1. Приветствуйте непрерывное обучение

Наконец, признайте, что интеграция трендов искусственного интеллекта и МL в ваш бизнес — это непрерывный путь. Обязуйтесь оставаться в курсе новых разработок и лучших практик. Поощряйте вашу команду постоянно учиться и адаптироваться, чтобы максимизировать потенциал этих технологий.

Подведение итогов: будущее машинного обучения и искусственного интеллекта уже наступило

В итоге статистика говорит о следующем: ожидается, что к 2027 году объем мирового рынка AI достигнет 267 миллиардов долларов, а 84 % глобальных бизнес-организаций считают, что AI даст им стратегическое преимущество. Эти цифры подчеркивают огромный потенциал AI и ML, стимулирующий инновации, повышающий эффективность и создающий новые возможности роста для бизнеса.

Cloudfresh, являясь Google Cloud Premier Partner, позволяет компаниям использовать революционную мощь AI и ML с помощью передовых инструментов и функций, предоставляемых Google Cloud Platform.

Технологии AI и ML в Google Cloud находятся в авангарде этих инноваций и служат основой для наших услуг. Наша команда экспертов по Google Cloud занимается совершенствованием вашей IT-инфраструктуры, созданием бесшовных интеграций для улучшения совместимости систем, а также развитием инновационных структур и процессов, разработанных специально для вашей команды.

В то же время наш центр поддержки стремится обеспечить исключительный опыт работы с клиентами, предлагая индивидуальную помощь для удовлетворения ваших уникальных потребностей.

Свяжитесь с Cloudfresh сегодня для получения бесплатной консультации, и пусть наши эксперты помогут вам наметить курс на будущее, основанное на интеллектуальной автоматизации. Вместе мы сможем раскрыть максимальный потенциал AI и ML, чтобы ваш бизнес процветал.