Это перевод статьи Бернара Марра «5 Important Artificial Intelligence Predictions (For 2019) Everyone Should Read», опубликованной в журнале Forbs 03.12.2018 г.
Искусственный Интеллект и автоматизация будут входить глубже в каждый бизнес
В 2018 году компании стали лучше понимать реальность того, что Искусственный Интеллект может делать, а что нет. Потратив предыдущие несколько лет на то, чтобы привести свои данные в порядок и определить области, в которых ИИ мог бы принести быструю прибыль, либо быстро потерпеть неудачу, большой бизнес в целом готов продвигаться вперёд с помощью проверенных инициатив, переходя от пилотирования и мягкого запуска к глобальному развёртыванию.
В финансовых службах организаций имеются огромные журналы, которые содержат записи о тысячах транзакций в секунду, и они обычно анализируются в реальном времени с помощью алгоритмов машинного обучения. Ритейлеры хорошо умеют собирать данные о кассовых чеках и программах лояльности, после чего вводить их в ИИ-системы, чтобы понять, как лучше продавать нам свою продукцию. Производители используют прогностические технологии, чтобы точно знать, на какие нагрузки может воздействовать оборудование и когда оно может выйти из строя.
В 2019 году мы увидим растущую уверенность в том, что эта интеллектуальная, прогнозирующая технология, подкреплённая знаниями, приобретёнными в ходе её первоначального развёртывания, может быть имплементирована сразу на всех операциях компании.
Искусственный Интеллект будет выполнять функции поддержки, такие как управление персоналом или оптимизация цепочек поставок, где решения, касающиеся логистики, а также найма и увольнения, будут всё больше и больше основываться на автоматизации. Вероятно, что решения ИИ для управления юридическими вопросами также будут применяться всё более широко. Поскольку эти инструменты часто подходят для целого ряда организаций, они всё чаще будут предлагаться в качестве услуги, предлагая небольшим предприятиям возможность использовать ИИ как сервис.
Мы также, вероятно, увидим увеличение числа компаний, использующих свои данные для создания новых источников дохода. Создание больших баз данных о транзакциях и активности клиентов в своей отрасли, по сути, позволяет любому достаточно ориентированному на данные бизнесу самому начать «гуглифицировать». Становление источником данных как услуги оказало преобразующее влияние на такие компании, как John Deere, который предлагает аналитику на основе сельскохозяйственных данных, чтобы помочь фермерам более эффективно выращивать сельскохозяйственные культуры. В 2019 году больше компаний примут эту стратегию, когда они поймут ценность информации, которой они владеют.
