Искусственный интеллект (ИИ), глубокое обучение (ГО) и машинное обучение (МО) в настоящее время считаются тенденцией смены парадигмы в бизнесе, многие из которых полагаются на этот набор алгоритмов для принятия решений. Согласно опросам 200 американских компаний, они рассматривают возможность инвестирования до 32% своих бюджетов, связанных с функционированием своего бизнеса, в первую очередь, в аналитику данных и технологии, связанные с искусственным интеллектом. С другой стороны, в другом опросе 510 менеджеров и специалистов по бизнес-планированию в британских и американских компаниях 43% в настоящее время используют программное обеспечение для управления данными, 22% ML и 21% AI.

Некоторые из наиболее важных выводов, о которых сообщили эти компании, заключались в следующем: более высокий рост и улучшение продаж при снижении скорости оттока клиентов, и все это благодаря ИИ. Однако при реализации алгоритмов AI и ML рекомендуется учитывать следующие 4 соображения:

1. Защита данных имеет решающее значение. Причина в том, что точность ИИ основана на наборе данных, используемом при обучении алгоритма ИИ и ГО. Кроме того, данные так же важны, как и сам алгоритм. Поэтому защита и использование данных очень важны. Персонализация характеристик компании, бизнес-данных и контекста также имеет решающее значение. Существует несколько рисков неправильного использования способов обучения общего ИИ и системы машинного обучения, некоторые из которых могут привести к некоторым видам расовой дискриминации и другим видам социальных проблем. Другими словами, результат данных и анализа может быть смещен в определенном направлении. И поскольку машинное обучение, двигатель искусственного интеллекта, для многих людей является чем-то вроде черного ящика, возможно, даже не известно, что в системе существует такая запрограммированная предвзятость.

2. Перенесите рутинные административные задачи в системы ИИ. Услуги искусственного интеллекта и робототехники (такие как чат-боты, виртуальные помощники или RPA) всегда доступны. Это то, что нужно учитывать и использовать в компании. Поэтому рекомендуется обучать ИИ рутинной административной работе. Теперь при анализе нагрузки администрации обнаруживается, что большая часть времени уходит на административную координацию и контроль, за которыми следуют решение проблем и сотрудничество, позже стратегия и инновации, и в меньшей степени развитие людей и обязательств. и встречи с клиентами. Теперь, если бы вы могли заменить около 30% этой административной координации и контроля механизмом DL и ML, у вас было бы значительное изменение, в котором структура решения проблем и сотрудничества вырастет, будучи наиболее доминирующей и важной ролью в бизнес-менеджере. . Во-вторых, будет стратегия и инновации, в-третьих, функция координации и административного контроля, и, наконец, будет развитие людей и участие заинтересованных сторон.

А разве это не намного привлекательнее для администратора, это изменение структуры его функций? Вышеупомянутое — это только одна область, в которой ML и DL могут повысить ценность компании для ее улучшения. А для этого форматы отчетов должны быть настроены и стандартизированы для того, чтобы алгоритмы ИИ писали отчеты по результатам проанализированных данных. И возможно ли это? Существуют ли какие-либо примеры написания отчетов об ИИ? В настоящее время Associated Press применяет программных роботов с искусственным интеллектом для помощи в написании отчетов. Прибыль AP увеличилась за счет увеличения количества отчетов с примерно 300 до 4400 статей в квартал. Это означает, что журналисты AP могут больше сосредоточиться на журналистских расследованиях, и в результате произошло общее улучшение качества и количества. Это похоже на беспроигрышную ситуацию с использованием технологии ML.

3. Сосредоточение внимания на навыках, ориентированных на суждение, которые требуют творческого мышления, будет частью, необходимой для улучшения ваших навыков. Помимо ИИ и МО, экспериментирование, анализ данных, интерпретация и разработка стратегии — это еще одна группа навыков, которые стоит развивать в бизнесе. Кроме того, научиться полагаться на советы по анализу данных ИИ было бы очень полезно для добавления совместных и всесторонних идей для улучшения существующих и результатов анализа данных. С другой стороны, суждения и принятие решений на основе человеческих знаний и опыта, добавленных к результатам анализа данных ИИ и машинного обучения, являются очень взаимодополняющими задачами.

4. Стать лидером в обучении и консультировании по вопросам эффективного использования ИИ и машинного обучения. Несомненно, AI, ML и DL — это новые тенденции в отрасли и в бизнесе, которые останутся, и это изменит профили многих текущих рабочих мест. Поэтому готовьтесь принять то, что произойдет, и используйте это как преимущество в развитии лидерских навыков. Рассмотрение возможности обучения и обучения тому, как использовать ИИ и МО для принятия решений, задаст тон в будущем, равно как и использование ИИ в творческом мышлении и инновационном дизайне. Это облегчит разработку более эффективных действий, способствующих улучшению совместной и командной работы, разработке новых ключевых показателей эффективности (KPI), способствуя внедрению более эффективного ИИ в структуру компании.