Бизнес и ИИ: Путеводитель по ML, NLP и Глубокому Обучению
Искусственный интеллект, включая машинное обучение, обработку естественного языка и большие языковые модели, революционизирует бизнес: от автоматизации задач до улучшения обслуживания и создания бесценных инструментов поддержки и развития.
Почти в каждой отрасли и сфере бизнеса сегодня применяется искусственный интеллект (ИИ) и его различные подразделы. И это хорошо, потому что ИИ легко справляется с множеством задач, с которыми мы, люди, боремся. Будь то анализ больших объемов данных для выявления закономерностей, мониторинг оборудования в реальном времени или контроль качества – системы на базе ИИ могут выполнять эти задачи быстро, точно и столь долго, сколько необходимо.
Понять, как работает машинное обучение, обработка естественного языка, большие языковые модели и глубокое обучение, и в чем их различия, не так просто. Если вы не знакомы с этими областями, может быть сложно понять, как использовать их на практике.
В этой статье мы постараемся ответить на некоторые вопросы о том, как и для чего вы можете использовать искусственный интеллект в своем бизнесе.
Понять, как работает машинное обучение, обработка естественного языка, большие языковые модели и глубокое обучение, и в чем их различия, не так просто. Если вы не знакомы с этими областями, может быть сложно понять, как использовать их на практике.
В этой статье мы постараемся ответить на некоторые вопросы о том, как и для чего вы можете использовать искусственный интеллект в своем бизнесе.
Что такое искусственный интеллект?
Давайте сначала разъясним распространенное заблуждение, что обработка естественного языка, машинное обучение, глубокое обучение и другие подразделы искусственного интеллекта - это все одно и то же. Для этого давайте разъясним, что такое искусственный интеллект на самом деле.
Искусственный интеллект - это раздел информатики, в котором ученые стремятся дать машинам способность "мыслить" и "учиться на опыте", чтобы они могли выполнять задачи, которые раньше выполнялись людьми. Для этого алгоритмы искусственного интеллекта подаются большие объемы данных для обучения, чтобы их модели могли обрабатывать данные и выявлять в них закономерности или тенденции.
Таким образом, алгоритмы искусственного интеллекта могут быть обучены выполнять тысячи задач, даже сложных - от распознавания дефектов продукции на производственной линии до выявления тенденций в финансовых данных.
Когда речь идет о повторяющихся и детализированных задачах, искусственный интеллект может действительно справляться гораздо лучше людей, потому что он не отвлекается, не устает и не перегружается даже при работе круглосуточно. Передавая все такие монотонные задачи искусственному интеллекту, у нас, людей, появляется гораздо больше времени для творчества или выполнения сложных задач, с которыми алгоритмы искусственного интеллекта все еще сталкиваются с множеством проблем.
На сколько именно? Salesforce и YouGov выяснили, что маркетинговые команды могут сэкономить около пяти часов еженедельно, и это только начало.
Часто людей путает, насколько много различных технологий в настоящее время входит в состав искусственного интеллекта. Машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и большие языковые модели тесно связаны с искусственным интеллектом, но эти технологии на самом деле довольно разные в том, как они работают.
Искусственный интеллект - это раздел информатики, в котором ученые стремятся дать машинам способность "мыслить" и "учиться на опыте", чтобы они могли выполнять задачи, которые раньше выполнялись людьми. Для этого алгоритмы искусственного интеллекта подаются большие объемы данных для обучения, чтобы их модели могли обрабатывать данные и выявлять в них закономерности или тенденции.
Таким образом, алгоритмы искусственного интеллекта могут быть обучены выполнять тысячи задач, даже сложных - от распознавания дефектов продукции на производственной линии до выявления тенденций в финансовых данных.
Когда речь идет о повторяющихся и детализированных задачах, искусственный интеллект может действительно справляться гораздо лучше людей, потому что он не отвлекается, не устает и не перегружается даже при работе круглосуточно. Передавая все такие монотонные задачи искусственному интеллекту, у нас, людей, появляется гораздо больше времени для творчества или выполнения сложных задач, с которыми алгоритмы искусственного интеллекта все еще сталкиваются с множеством проблем.
На сколько именно? Salesforce и YouGov выяснили, что маркетинговые команды могут сэкономить около пяти часов еженедельно, и это только начало.
Часто людей путает, насколько много различных технологий в настоящее время входит в состав искусственного интеллекта. Машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и большие языковые модели тесно связаны с искусственным интеллектом, но эти технологии на самом деле довольно разные в том, как они работают.
Давайте рассмотрим каждый из них более подробно, начнем с машинного обучения.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение (ML) - это подраздел искусственного интеллекта, который фокусируется на создании моделей, которые могут учиться и улучшаться со временем с минимальным вмешательством человека.
Основная цель - обучить алгоритмы распознавать шаблоны и отношения в данных, чтобы модели могли затем использовать этот опыт для предсказаний или выполнения задач на основе исторических данных. Можно сказать, что алгоритмы машинного обучения - это то, что делает умными инструменты на базе искусственного интеллекта.
Однако сначала модели машинного обучения должны быть обучены. Ученые используют три основных метода для этого процесса обучения.
Основная цель - обучить алгоритмы распознавать шаблоны и отношения в данных, чтобы модели могли затем использовать этот опыт для предсказаний или выполнения задач на основе исторических данных. Можно сказать, что алгоритмы машинного обучения - это то, что делает умными инструменты на базе искусственного интеллекта.
Однако сначала модели машинного обучения должны быть обучены. Ученые используют три основных метода для этого процесса обучения.
Обучение с учителем
В обучении с учителем модель обучается с использованием размеченного набора данных с успешными примерами того, как должна выполняться конкретная задача. Затем алгоритм просит классифицировать новые данные или предсказать результат в определенной ситуации.
Пример: Обучение модели машинного обучения в сфере здравоохранения распознавать симптомы заболеваний сердца, показывая ей записи о пациентах с метками, указывающими, есть ли у человека заболевание сердца или нет. После обучения модель может предсказать, есть ли у нового пациента заболевание сердца на основе списка симптомов.
Обучение без учителя
Здесь алгоритм получает необработанные или неразмеченные данные и обучается распознавать структуру данных, шаблоны или тенденции в них. Он не получает конкретных инструкций о том, как выполнить определенную задачу; ученые ожидают, что модель машинного обучения сама научится этому.
Пример: Показ алгоритму исторических данных всех пациентов, чтобы модель могла учиться и группировать пациентов по симптомам, таким как высокий уровень холестерина.
Обучение с подкреплением
Третий метод - это обучение с подкреплением, где модель машинного обучения взаимодействует с окружающей средой и пытается разработать решение для данной проблемы методом проб и ошибок. Чтобы направить его в нужном направлении, ученые вознаграждают модель, когда она выполняет действие, приближающее ее к цели, или наказывают ее за ошибку.
Пример: Обучение модели, какая комбинация лечения была бы наилучшей для различных групп пациентов на основе результатов симулированного лечения.
В обучении с учителем модель обучается с использованием размеченного набора данных с успешными примерами того, как должна выполняться конкретная задача. Затем алгоритм просит классифицировать новые данные или предсказать результат в определенной ситуации.
Пример: Обучение модели машинного обучения в сфере здравоохранения распознавать симптомы заболеваний сердца, показывая ей записи о пациентах с метками, указывающими, есть ли у человека заболевание сердца или нет. После обучения модель может предсказать, есть ли у нового пациента заболевание сердца на основе списка симптомов.
Обучение без учителя
Здесь алгоритм получает необработанные или неразмеченные данные и обучается распознавать структуру данных, шаблоны или тенденции в них. Он не получает конкретных инструкций о том, как выполнить определенную задачу; ученые ожидают, что модель машинного обучения сама научится этому.
Пример: Показ алгоритму исторических данных всех пациентов, чтобы модель могла учиться и группировать пациентов по симптомам, таким как высокий уровень холестерина.
Обучение с подкреплением
Третий метод - это обучение с подкреплением, где модель машинного обучения взаимодействует с окружающей средой и пытается разработать решение для данной проблемы методом проб и ошибок. Чтобы направить его в нужном направлении, ученые вознаграждают модель, когда она выполняет действие, приближающее ее к цели, или наказывают ее за ошибку.
Пример: Обучение модели, какая комбинация лечения была бы наилучшей для различных групп пациентов на основе результатов симулированного лечения.
Как бизнесы могут использовать машинное обучение?
➡️ Персонализированные рекомендации
Для нас было бы невозможно проанализировать всю историю просмотров клиента, прошлые покупки и предпочтения, а затем подобрать подходящие товары или услуги. Машинное обучение с легкостью справляется с этим, и для миллионов клиентов одновременно. Например, оно может предложить товары или услуги, соответствующие вкусам каждого клиента, и затем постоянно обновлять свои рекомендации по мере изменения поведения пользователя.
Исследование Twilio Segment показало, что 92% бизнесов уже используют машинное обучение таким образом, чтобы предоставлять полностью персонализированные впечатления своим клиентам.
➡️ Прогнозирование данных и аналитика
Машинное обучение также может помочь брендам использовать огромные объемы данных, которые они хранят, потому что для моделей обработка даже терабайтов данных и превращение их в исследования не представляет никаких проблем. Кроме того, модели могут немедленно обновлять свои исследования при получении большего и нового объема данных.
Поэтому, согласно исследованию, 48% бизнесов уже используют машинное обучение (а также глубокое обучение и обработку естественного языка) для анализа и эффективного использования своих больших объемов данных.
➡️ Автоматизация процессов и оптимизация для улучшения бизнес-операций
С помощью машинного обучения бизнесы также могут оптимизировать различные процессы, которые ранее были ручными и затратными по времени. Например, производственные компании могут внедрить алгоритмы машинного обучения для автоматизации проверок качества или выявления неисправностей оборудования. Последнее может быть особенно полезным для помощи бизнесам в планировании регулярного обслуживания или ремонта заранее, тем самым предотвращая неожиданные простои и дорогостоящие ремонты.
Например, DHL внедрила систему предиктивного обслуживания на базе машинного обучения для мониторинга своего парка из 60 000 транспортных средств. В результате компания сообщила о снижении затрат на обслуживание на 10% и сокращении времени простоя транспортных средств на 15%.
➡️ Персонализированные рекомендации
Для нас было бы невозможно проанализировать всю историю просмотров клиента, прошлые покупки и предпочтения, а затем подобрать подходящие товары или услуги. Машинное обучение с легкостью справляется с этим, и для миллионов клиентов одновременно. Например, оно может предложить товары или услуги, соответствующие вкусам каждого клиента, и затем постоянно обновлять свои рекомендации по мере изменения поведения пользователя.
Исследование Twilio Segment показало, что 92% бизнесов уже используют машинное обучение таким образом, чтобы предоставлять полностью персонализированные впечатления своим клиентам.
➡️ Прогнозирование данных и аналитика
Машинное обучение также может помочь брендам использовать огромные объемы данных, которые они хранят, потому что для моделей обработка даже терабайтов данных и превращение их в исследования не представляет никаких проблем. Кроме того, модели могут немедленно обновлять свои исследования при получении большего и нового объема данных.
Поэтому, согласно исследованию, 48% бизнесов уже используют машинное обучение (а также глубокое обучение и обработку естественного языка) для анализа и эффективного использования своих больших объемов данных.
➡️ Автоматизация процессов и оптимизация для улучшения бизнес-операций
С помощью машинного обучения бизнесы также могут оптимизировать различные процессы, которые ранее были ручными и затратными по времени. Например, производственные компании могут внедрить алгоритмы машинного обучения для автоматизации проверок качества или выявления неисправностей оборудования. Последнее может быть особенно полезным для помощи бизнесам в планировании регулярного обслуживания или ремонта заранее, тем самым предотвращая неожиданные простои и дорогостоящие ремонты.
Например, DHL внедрила систему предиктивного обслуживания на базе машинного обучения для мониторинга своего парка из 60 000 транспортных средств. В результате компания сообщила о снижении затрат на обслуживание на 10% и сокращении времени простоя транспортных средств на 15%.
Глубокое обучение
Еще одним термином в индустрии искусственного интеллекта, который часто путают с машинным обучением или просто называют "ИИ", является глубокое обучение (DL) - специализированный подраздел машинного обучения, использующий модели нейронных сетей, созданные по образу и подобию человеческого мозга.
Тем не менее глубокое обучение выделяется как подраздел машинного обучения из-за нескольких характеристик:
Тем не менее глубокое обучение выделяется как подраздел машинного обучения из-за нескольких характеристик:
- Глубокое обучение может автоматически извлекать ключевую информацию или признаки из необработанных данных или распознавать неточную информацию, что означает, что ему не требуется столько наблюдения, как машинному обучению.
- Благодаря сложным нейронным сетям глубокое обучение может обрабатывать и понимать сложные узоры и отношения в неструктурированных данных.
- Глубокое обучение состоит из нескольких структурированных слоев сети (отсюда и название), что делает его гораздо более сложным по сравнению с машинным обучением.
Как бизнесы могут использовать глубокое обучение?
➡️ Выявление аномалий
Различные финансовые организации уже используют модели глубокого обучения для предотвращения мошенничества, поскольку алгоритмы глубокого обучения могут быстро обнаруживать необычные или подозрительные финансовые операции. Поскольку модели обучаются самостоятельно, они могут быстро адаптироваться к новым схемам мошенничества.
➡️ Распознавание изображений и видео для контроля качества
Ручная проверка продукции на дефекты занимает много времени и достаточно утомительна для работников, что часто приводит к ошибкам при контроле качества. Системы распознавания изображений и видео, работающие на основе глубокого обучения, могут быть решением, поскольку они могут оценивать продукцию на различных этапах сборки 24/7 и предупреждать инспекторов о любых дефектах, которые система замечает в процессе сканирования. Таким образом, количество ошибок при проверке качества может быть минимизировано.
➡️ Обработка речи для автоматизации обслуживания клиентов
Бизнесы также могут использовать алгоритмы глубокого обучения для управления своими голосовыми помощниками. Поскольку алгоритмы глубокого обучения легко понимают естественные речевые образцы, их можно использовать для того, чтобы автоматизированные телефонные системы взаимодействовали с клиентами и решали простые вопросы в разговорной форме. Это упрощает для клиентов решение их проблем без необходимости обращаться к человеческим агентам.
➡️ Распознавание голоса для безопасной аутентификации
И пока мы говорим об автоматизированной поддержке клиентов по телефону, модели глубокого обучения также могут использоваться для распознавания индивидуальных говорящих по характерным чертам их голосов. С использованием этой технологии бизнесы в чувствительных отраслях, таких как банковское дело, здравоохранение или поддержка клиентов, могут обеспечить дополнительный уровень безопасности для своих клиентов и защитить себя от мошенников.
➡️ Выявление аномалий
Различные финансовые организации уже используют модели глубокого обучения для предотвращения мошенничества, поскольку алгоритмы глубокого обучения могут быстро обнаруживать необычные или подозрительные финансовые операции. Поскольку модели обучаются самостоятельно, они могут быстро адаптироваться к новым схемам мошенничества.
➡️ Распознавание изображений и видео для контроля качества
Ручная проверка продукции на дефекты занимает много времени и достаточно утомительна для работников, что часто приводит к ошибкам при контроле качества. Системы распознавания изображений и видео, работающие на основе глубокого обучения, могут быть решением, поскольку они могут оценивать продукцию на различных этапах сборки 24/7 и предупреждать инспекторов о любых дефектах, которые система замечает в процессе сканирования. Таким образом, количество ошибок при проверке качества может быть минимизировано.
➡️ Обработка речи для автоматизации обслуживания клиентов
Бизнесы также могут использовать алгоритмы глубокого обучения для управления своими голосовыми помощниками. Поскольку алгоритмы глубокого обучения легко понимают естественные речевые образцы, их можно использовать для того, чтобы автоматизированные телефонные системы взаимодействовали с клиентами и решали простые вопросы в разговорной форме. Это упрощает для клиентов решение их проблем без необходимости обращаться к человеческим агентам.
➡️ Распознавание голоса для безопасной аутентификации
И пока мы говорим об автоматизированной поддержке клиентов по телефону, модели глубокого обучения также могут использоваться для распознавания индивидуальных говорящих по характерным чертам их голосов. С использованием этой технологии бизнесы в чувствительных отраслях, таких как банковское дело, здравоохранение или поддержка клиентов, могут обеспечить дополнительный уровень безопасности для своих клиентов и защитить себя от мошенников.
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) - это подраздел искусственного интеллекта, который позволяет машинам понимать и отвечать на письменные или устные слова почти так же, как мы.
Простыми словами, NLP берет сырой текст, написанный или произнесенный, и интерпретирует его в форму, которую компьютер может понять и проанализировать. Затем NLP переводит ответ обратно на естественный язык.
Это делает его невероятно полезным для таких задач, как распознавание речи, перевод, поддержка клиентов и анализ настроений.
Простыми словами, NLP берет сырой текст, написанный или произнесенный, и интерпретирует его в форму, которую компьютер может понять и проанализировать. Затем NLP переводит ответ обратно на естественный язык.
Это делает его невероятно полезным для таких задач, как распознавание речи, перевод, поддержка клиентов и анализ настроений.
Как бизнесы могут использовать обработку естественного языка (NLP)?
➡️ Автоматический перевод на любой язык
Инструменты перевода языка, работающие на основе NLP, могут быстро и точно переводить любой тип контента - веб-сайты, информацию о продуктах или справочные материалы - на выбранный язык. Но то, что действительно выделяет NLP, так это то, что его также можно использовать для помощи клиентам на их предпочитаемых языках. Любые вопросы или проблемы, которые они упоминают, могут быть быстро переведены на машинный язык, а затем NLP ответит на выбранном клиентом языке, улучшая их опыт обслуживания.
➡️ Анализ настроений клиентов
До недавнего времени получение инсайтов из отзывов клиентов, комментариев в социальных сетях и другого созданного пользователями контента было довольно сложным, так как брендам приходилось анализировать их вручную. Алгоритмы NLP значительно упрощают эту задачу, так как они могут понимать и превращать инсайты из чат-ботов или коммуникаций в социальных сетях в данные буквально за секунды.
➡️ Чат-боты с распознаванием речи
Для некоторых людей использование обычного чат-бота может быть сложным - например, для пожилых. Чат-боты, работающие на основе NLP с функцией распознавания речи, могут быть проще в использовании для пожилых людей или тех, кто не так хорошо разбирается в технологиях, поскольку они могут понимать и отвечать на заданные устные вопросы или команды.
➡️ Транскрипция речи в текст
Следующее место, где NLP может улучшить доступность, - это автоматическая транскрипция аудиоконтента в письменную форму, чтобы помочь людям с нарушением слуха или пожилым пользователям его понимать.
Еще один способ использования транскрипции речи в текст для бизнес-владельцев или сотрудников - попросить ее транскрибировать и подвести итоги записей, таких как те, которые делаются во время конференций или совещаний.
➡️ Автоматический перевод на любой язык
Инструменты перевода языка, работающие на основе NLP, могут быстро и точно переводить любой тип контента - веб-сайты, информацию о продуктах или справочные материалы - на выбранный язык. Но то, что действительно выделяет NLP, так это то, что его также можно использовать для помощи клиентам на их предпочитаемых языках. Любые вопросы или проблемы, которые они упоминают, могут быть быстро переведены на машинный язык, а затем NLP ответит на выбранном клиентом языке, улучшая их опыт обслуживания.
➡️ Анализ настроений клиентов
До недавнего времени получение инсайтов из отзывов клиентов, комментариев в социальных сетях и другого созданного пользователями контента было довольно сложным, так как брендам приходилось анализировать их вручную. Алгоритмы NLP значительно упрощают эту задачу, так как они могут понимать и превращать инсайты из чат-ботов или коммуникаций в социальных сетях в данные буквально за секунды.
➡️ Чат-боты с распознаванием речи
Для некоторых людей использование обычного чат-бота может быть сложным - например, для пожилых. Чат-боты, работающие на основе NLP с функцией распознавания речи, могут быть проще в использовании для пожилых людей или тех, кто не так хорошо разбирается в технологиях, поскольку они могут понимать и отвечать на заданные устные вопросы или команды.
➡️ Транскрипция речи в текст
Следующее место, где NLP может улучшить доступность, - это автоматическая транскрипция аудиоконтента в письменную форму, чтобы помочь людям с нарушением слуха или пожилым пользователям его понимать.
Еще один способ использования транскрипции речи в текст для бизнес-владельцев или сотрудников - попросить ее транскрибировать и подвести итоги записей, таких как те, которые делаются во время конференций или совещаний.
Большие языковые модели (LLM)
Большие языковые модели (как, например, GPT-3 и GPT-4 от OpenAI, а также PaLM 2 и LLaMA) - самые новые из четырех подразделов искусственного интеллекта, о которых идет речь.
Большие языковые модели разработаны для того, чтобы понимать и создавать текст, похожий на человеческий, в различных формах, в зависимости от того, какие подсказки им передают.
Почему большие? Потому что они обучаются на огромных наборах данных из различных источников, чтобы научить модели понимать грамматику, контекст и структуру предложений. Таким образом, GPT-3 и GPT-4 могут отвечать на вопросы или писать практически на любые темы, на которые есть необходимые данные.
Большие языковые модели разработаны для того, чтобы понимать и создавать текст, похожий на человеческий, в различных формах, в зависимости от того, какие подсказки им передают.
Почему большие? Потому что они обучаются на огромных наборах данных из различных источников, чтобы научить модели понимать грамматику, контекст и структуру предложений. Таким образом, GPT-3 и GPT-4 могут отвечать на вопросы или писать практически на любые темы, на которые есть необходимые данные.
Как бизнесы могут использовать большие языковые модели (LLMs)?
➡️ Создание умных виртуальных ассистентов
Большие языковые модели могут отлично улучшить возможности чат-ботов и виртуальных ассистентов компании. Поскольку эти модели могут понимать и отвечать естественным языком, они могут предоставлять персонализированные и контекстно осведомленные ответы на запросы клиентов, повышая удовлетворенность клиентов и экономя время сотрудников службы поддержки.
➡️ Сводка документов и генерация контента
ChatGPT может быстро понимать длинную и сложную информацию (например, ежегодные финансовые отчеты) и затем создавать читаемую сводку с включенной основной информацией. Вы также можете попросить ChatGPT создать материалы по любой теме или в любой форме, включая бизнес-отчеты и юридические соглашения.
➡️ Быстрые переводы
ChatGPT может понимать и отвечать на вопросы на около 95 различных языках, что делает его отличной помощью для компаний, которым нужно быстро перевести свои материалы на другие языки.
➡️ Повышение креативности
Умный способ использовать большие языковые модели - попросить их генерировать идеи, слоганы или контент для маркетинговых целей. Хотя большинство из них, вероятно, потребует дополнительной настройки, они могут дать маркетинговым командам свежие идеи, которые они сами не думали.
➡️ Обучение сотрудников и адаптация новых сотрудников
LLM также может помочь компаниям разрабатывать интерактивные и адаптивные программы обучения сотрудников. С их помощью компании могут предоставлять персонализированные программы адаптации, адаптированные к должности сотрудника, а также предоставлять им "чат-партнера", с которым они могут задавать вопросы в любое время и столько, сколько необходимо.
➡️ Создание умных виртуальных ассистентов
Большие языковые модели могут отлично улучшить возможности чат-ботов и виртуальных ассистентов компании. Поскольку эти модели могут понимать и отвечать естественным языком, они могут предоставлять персонализированные и контекстно осведомленные ответы на запросы клиентов, повышая удовлетворенность клиентов и экономя время сотрудников службы поддержки.
➡️ Сводка документов и генерация контента
ChatGPT может быстро понимать длинную и сложную информацию (например, ежегодные финансовые отчеты) и затем создавать читаемую сводку с включенной основной информацией. Вы также можете попросить ChatGPT создать материалы по любой теме или в любой форме, включая бизнес-отчеты и юридические соглашения.
➡️ Быстрые переводы
ChatGPT может понимать и отвечать на вопросы на около 95 различных языках, что делает его отличной помощью для компаний, которым нужно быстро перевести свои материалы на другие языки.
➡️ Повышение креативности
Умный способ использовать большие языковые модели - попросить их генерировать идеи, слоганы или контент для маркетинговых целей. Хотя большинство из них, вероятно, потребует дополнительной настройки, они могут дать маркетинговым командам свежие идеи, которые они сами не думали.
➡️ Обучение сотрудников и адаптация новых сотрудников
LLM также может помочь компаниям разрабатывать интерактивные и адаптивные программы обучения сотрудников. С их помощью компании могут предоставлять персонализированные программы адаптации, адаптированные к должности сотрудника, а также предоставлять им "чат-партнера", с которым они могут задавать вопросы в любое время и столько, сколько необходимо.
AI, ML, NLP, LLM и глубокое обучение для улучшения бизнеса
Искусственный интеллект в бизнесе абсолютно не просто "еще один тренд", который быстро пройдет. Нет, это больше похоже на мировую революцию - особенно для бизнеса.
Просто посмотрите, сколько вещей он может вам помочь сделать:
Просто посмотрите, сколько вещей он может вам помочь сделать:
- Анализ данных в реальном времени может предоставить вам все данные, которые вам могут понадобиться для принятия лучших, основанных на данных решений.
- Автоматизация трудоемких, утомительных или повторяющихся задач может освободить время ваших сотрудников и позволить им сосредотачиваться на более сложных задачах.
- Благодаря данным от платформ, работающих на основе искусственного интеллекта, теперь легче всего настроить продукты или услуги в соответствии с предпочтениями и ожиданиями клиентов, чтобы улучшить их опыт.
- Предсказательный анализ может помочь выявить проблемы и узкие места в вашем бизнесе, а также выявить неиспользованные возможности и предстоящие тренды.
Вывод
"Искусственный интеллект заберет у нас работу" - это один из самых распространенных страхов людей по поводу роста ИИ. Но давайте будем честными, а не будет ли нам все равно, если ИИ возьмет на себя круглосуточный мониторинг оборудования, автоматическую отправку отчетов о состоянии каждой машины или отвечание на одни и те же вопросы в рабочее время?
Особенно учитывая, что ИИ может гораздо лучше справляться с различными необходимыми, но монотонными задачами, чем мы, и мы в свою очередь сможем заниматься более важными или творческими задачами. Разве это не делает ИИ более ценным помощником в бизнесе, чем угрозой? Мы уверены, что так оно и есть.
"Искусственный интеллект заберет у нас работу" - это один из самых распространенных страхов людей по поводу роста ИИ. Но давайте будем честными, а не будет ли нам все равно, если ИИ возьмет на себя круглосуточный мониторинг оборудования, автоматическую отправку отчетов о состоянии каждой машины или отвечание на одни и те же вопросы в рабочее время?
Особенно учитывая, что ИИ может гораздо лучше справляться с различными необходимыми, но монотонными задачами, чем мы, и мы в свою очередь сможем заниматься более важными или творческими задачами. Разве это не делает ИИ более ценным помощником в бизнесе, чем угрозой? Мы уверены, что так оно и есть.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи