Проведение экспериментов с искусственным интеллектом в различных сферах бизнеса, сегодня, становиться приоритетом для большого количества бизнес структур.
Подтверждением этих данных, служит статистика международной организации MCKinsey, которая решая задачи связанные с повышением эффективности работы своих клиентов, уделяет так же внимание перспективному, долгосрочному развитию их экономики.
По статистике MCKinsey, использование в работе ИИ, только за 2019 год, во всем мире увеличилось на четверть. Сократив, таким образом, затратную часть проектов и значительно увеличив прибыль. В качестве примера, приводиться транснациональная компания Google искусственного интеллекта сократило потребление электроэнергии на более, чем 40%. В результате, для реализации своего потенциала и увеличения показателей рыночной капитализации, многие компании так же начали вкладывать средства в ИИ.
К сожалению, в процессе самостоятельной работы, часто возникают повторяющиеся ошибки. Поэтому, чтобы этого не происходило необходимо всего лишь найти ответы на четыре простых вопросов.
Зачем вообще искусственный интеллект?
П.Макари, бывший специалист по экономике Microsoft , подчеркивал что ИИ-модели – это увеличение числа точных прогнозов, позволяющих системе не допускать риски.
Поэтому, чтобы решить, нужен или нет искусственный интеллект, на ранних этапах работы компании необходимо учитывать объемы получаемых данных и какие размеры инвестиций потребуются для этого.
Воспользоваться готовыми технологиями или разработать свою?
Использование готовых SaaS-сервисов, экономит время и деньги, в то время как собственная технология, не смотря на тесную привязку к базам компании, потребует команды специалистов, более обширного массива данных и конечно тех же, дополнительные расходы. Поэтому, перед началом *изобретения велосипеда* нужно с цифрами сравнить разработку и поддержку собственных решений, с существующими, готовыми.
Достаточно ли данных для обучения ИИ?
Огромную роль в нормальном функционировании искусственного интеллекта играют не только объемы, но и их качество. Поэтому следует точно определиться с возможностями регулярности пополнения баз данных актуальными сведениями. Такой подход позволит постоянно совершенствовать паттерны ИИ-моделей.
При нарушении закона алгоритмом, кто будет отвечать?
Например, кто будет виноват, если программа ошибочно будет автоматически отсеивать аудиторию по дискриминационным параметрам? Заказчик или программист, выполняющий его требования? Согласно практике ответственность лежит на заказчике, но лучше всего подобные и другие вопросы ответственности обязательно прописываются в договоре.
Что может так же помочь в принятии решения об использовании ИИ?
Чтобы достигнуть максимального эффекта от внедрения ИИ, обязательно стоит:
*не поддаваться хайпу и внедрять искусственный интеллект - лишь бы был;
*определиться с необходимостью внедрения ИИ и просчитать время на ее разметку и разработку;
*проанализировать рынок ИИ услуг, на котором работающих алгоритмов существует множество. После этого, можно точно сделать свой осознанный выбор.
Поделитесь своим мнением, а что вы думаете по поводу будущего искусственного интеллека?
Подписывайтесь на наш канал!