Ключевые тенденции AI в 2019 году

Большинство западных экспертов сошлись во мнении, что в следующем году предметом повышенного внимания и потребления станет углубленное машинное обучение. Предполагается также, что на развитие именно этого направления AI сделают ставку и непосредственно разработчики интеллектуальных технологий и соответствующего программного обеспечения. Тенденция обусловлена тем, что уже сегодня потенциальные пользователи готовы вкладываться в возможность обслуживания клиентов и продвижения своих продуктов и услуг посредством использования таких систем. Метод углубленного обучения поголовно используется с целью автоматизации ряда базовых и специфических услуг во всех видах бизнеса, а также повсеместно применяется в построении эффективных маркетинговых кампаний. По мнению экспертов, «узконаправленный AI», стандартизирующий и систематизирующий определенный набор бизнес-процессов проигрывает технологии углубленного машинного обучения, так как последняя способна не просто решать стандартные задания в рамках поставленных задач, но и способствует общей цифровой трансформации отраслей в целом.

Предполагается, что в 2019 году также станут более открытыми источники данных для разработчиков машинного обучения. Так как эффективность решений AI фактически напрямую зависит от изначально заложенных в технологию данных, то при создании встроенных приложений искусственного интеллекта или моделей глубокого обучения количество этих данных придется не только увеличивать, но и делать максимально доступными – как для разработчиков, так и для потребителей. На сегодняшний же день проблем с этим нет только у крупных корпоративных компаний, так как Amazon или Google. Компании по скромнее или же независимые разработчики роскошью в виде гигантского количества всех необходимых для успешной работы данных не располагают, используя лишь преимущества тех их наборов, которые есть в открытом доступе.

Впрочем, эксперты полагают, что уже в ближайшее время проблема будет исчерпана, и крупные предприятия начнут делиться своими данными и программным обеспечением, с которым они работают, вместо того чтобы пытаться хранить свои собственные данные в секрете. По мере того, как AI будет становится привычной нормой в рамках своего применения, компании будут иметь возможность обмениваться данными с поставщиками с целью расширить возможности машинного обучения и научить AI извлекать уроки не только из бизнес-данных, но и из всей клиентской базы разработчиков. Притом преимущества такого совместного использования доступной информации, по мнению аналитиков, в любом случае перевешивают риски, которые, в первую очередь, связаны с ее безопасностью.

Обещают, что компании разного уровня, разработчики и поставщики программного обеспечения также будут чаще открывать данные для расширения партнерских возможностей. Это будет особенно эффективно в рамках автоматизации при помощи AI глобальных процессов в сферах экономики, политики, промышленности. Необходимые данные для автоматизации также можно будет приобрести. Наибольшую ценность, безусловно, будут иметь непосредственно программное обеспечение и интеллектуальные приложения, способные заставить технологию работать. Конкуренция на данном рынке услуг будет жесткой – любое преимущество, которое сможет получить поставщик, будет иметь решающее значение. Впрочем, это также пойдет на пользу предприятиям вне области программного обеспечения, которые начнут внедрять AI в общие бизнес-процессы благодаря тому, что технологии и данные станут более доступны и более масштабированы.

Непосредственно само внедрение искусственного интеллекта в бизнесе будет напрямую зависеть даже не от его потребностей, а больше от разработчиков, особенно крупных игроков на рынке технологий. Уже сегодня существуют такие глобальные платформы и веб-сервисы, как Amazon (AWS), Google Cloud Platform и Microsoft Azure. Они располагают комплексным рядом продвинутых машинных и углубленных API-интерфейсов и микросервисов, которые позволяют предприятиям легко развертывать AI в бизнес-операциях. Данные решения универсальны, экономически эффективны, простые в установке и сопровождении, а потому будут иметь безусловные преимущества наряду с предложениями других поставщиков.

Наконец, автоматизация процессов робототехники (RPA) станет еще более актуальным и востребованным процессом в 2019 году. Эта технология все еще находится в зачаточном состоянии, но однозначно окажет оказывать существенное влияние на управление бизнес-процессами, утверждают западники. RPA заточено на интеллектуальных роботов, которые получают доступ к программному обеспечению, использующееся в бизнесе, и автоматизирует все возможные процессы при наличии необходимого количества данных. Преимущество систем RPA в том, что они очень просты в сборке, настройке и обучении. Эти решения могут устранить человеческие ошибки и помочь IТ-командам сосредоточиться на более важных процессах, вместо того, чтобы тратить время и энергию на улучшение незначительных, но необходимых аспектов отрасли.

Тенденции цифровых платформ в 2019 году

Цифровые платформы постоянно развиваются, и 2018 год открыл путь к более децентрализованным сетям, гибридным/цифровым бизнес-моделям и сторонним партнерским отношениям внутри предприятий. Эти изменения, несомненно, повлияют на технологии PaaS и IaaS, а также на успехи специалистов по продажам, маркетингу и многие бизнес-процессы в целом, изменив способ взаимодействия в рамках отношений B2B.

Сегодня рассматриваются следующие ключевые тенденции цифровых платформ:

  • Микросервисы
    Популярность микросервисов резко выросла в 2018 году и будет продолжать расти в 2019-м. Многие предприятия начинают переносить «унаследованные» приложения в цифровую среду, а корпоративные компании продолжат вкладывать финансы в изучение возможностей, предлагаемых облачной и гибридной архитектурами.
  • Бессерверные вычисления
    Бессерверные вычисления позволяют компаниям привлекать дополнительные ресурсы и партнеров для управления всеми основными бизнес-функциями с использованием модели оплаты по мере анализа текущих финансовых и производственных процессов. Высокий уровень эффективности и возможность снижения затрат делают бессерверные вычисления одной из самых востребованных опций.
  • Цифровые экосистемы
    Развивающиеся цифровые экосистемы будут сосредоточены на улучшении качества обслуживания клиентов и достижении эффективных результатов в ключевых бизнес-процессах. На сегодняшний день это фактически неотъемлемая часть многих предприятий и их жизнедеятельности, а также наиболее экономически обоснованный подход к решению вопросов организации, систематизации, анализа, распределения и удобства использования данных.

О чем говорит статистика?

  • 82% бизнес-первопроходцев в области корпоративного искусственного интеллекта в конце 2018 года заявили о положительной рентабельности инвестиций в соответствующие проекты;
  • 69% предприятий в мире сталкиваются с «средним, крупным или экстремальным» недостатком навыков при поиске квалифицированных сотрудников для работы в проектах на базе AI;
  • 63% предприятий в мире внедрили или попробовали внедрить технологию машинного обучения, что делает эту категорию самой популярной из всех технологий искусственного интеллекта в 2018 году;
  • 59% предприятий в мире используют корпоративное программное обеспечение с поддержкой искусственного интеллекта, специально разработанное для обеспечения анализа, оптимизации циклов продаж и рабочих процессов;
  • 37% мировых компаний-лидеров по использованию AI сообщили, что инвестировали более 5 млн.дол. в когнитивные технологии.

Все права защищены. Ни одна часть статьи не может быть использована в интернете для частного или публичного использования без обязательного активной гиперссылки на сайт everest.ua.

Автор: Юлия Долгопятова


Читайте также:

В ближайшее десятилетие AI станет главным инструментом формирования инновационной бизнес-среды

Рост спроса на AI в бизнес-среде сформировал новые тенденции на мировом рынке интеллектуальных технологий

Комментарии