Примеры использования AI/ML: 12 примеров из разных отраслей
Искусственный интеллект и машинное обучение широко применяются в бизнесе, здравоохранении, образовании и других отраслях. Они автоматизируют задачи, улучшают прогнозирование, персонализацию и принятие решений. Технологии помогают оптимизировать процессы, предсказывать отказы оборудования и улучшать качество обслуживания.
Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/МО) становятся повсеместными как в бизнесе, так и в повседневной жизни. Компании, такие как OpenAI и Google, сделали генеративные ИИ-инструменты доступными для обычных потребителей, в то время как технологические компании, медицинские учреждения и производители используют ИИ/МО для создания инновационных продуктов и услуг. Мы находимся в новом мире с текущим состоянием ИИ/МО, и ближайшие годы могут заложить основу для будущего. Бизнесу нужно не только думать о применении ИИ/МО в своей отрасли, но и применять эту технологию ответственно, чтобы защитить потребителей и обеспечить устойчивость бизнеса. Всемирный экономический форум предсказывает, что в следующем десятилетии могут появиться негативные последствия от использования ИИ, но компании могут их предотвратить, учитывая возможные риски, такие как дезинформация, предвзятость, потеря рабочих мест и повышенный риск кибератак.
Мы расскажем, почему технологии ИИ/МО важны в современном мире, обсудим их преимущества и проблемы, а также рассмотрим распространенные примеры их использования в 12 разных отраслях.
Мы расскажем, почему технологии ИИ/МО важны в современном мире, обсудим их преимущества и проблемы, а также рассмотрим распространенные примеры их использования в 12 разных отраслях.
Почему AI и ML важны в современном мире?
ИИ/МО могут помочь бизнесу удовлетворять ожидания клиентов, автоматизировать рутинные задачи, получать конкурентное преимущество и разбираться в огромных объемах данных, которые сейчас создаются. К 2025 году объем данных, которые будут созданы и использованы, прогнозируется превысить 180 зеттабайт. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения могут извлекать ценную информацию из этих данных, находить возможности для инноваций и преобразовывать бизнес для предоставления более персонализированных и востребованных услуг. Кроме того, правила автоматизации могут освободить сотрудников от рутинных задач, чтобы они могли заниматься более творческими и стратегическими проектами.
Преимущества и проблемы AI/ML
Когда организации начинают использовать технологии ИИ и МО, как и в любом деле, необходимо учитывать определенные преимущества и вызовы.
Преимущества ИИ/МО для бизнеса:
Внедрение новых технологий может потребовать значительных усилий, но интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнес-процессы может принести множество преимуществ. Так как ИИ/МО могут анализировать большие объемы данных, выявление новых закономерностей и трендов помогает принимать более обоснованные и эффективные решения. Данные от ИИ/МО и инструменты с их использованием могут помочь бизнесу разрабатывать новые продукты и услуги.
Автоматизация задач позволяет бизнесу экономить время и деньги, сосредотачивая усилия на проектах, способствующих развитию бизнеса. Предоставление более персонализированного опыта с помощью ИИ/МО может улучшить конечный пользовательский опыт, увеличивая удержание и удовлетворенность клиентов.
Эти преимущества могут быть применимы практически в любой отрасли.
Вызовы для бизнеса при использовании ИИ/МО:
Так же, как преимущества ИИ/МО могут быть полезны в любой отрасли, вызовы тоже могут коснуться любой сферы. Поскольку применение ИИ/МО растет и развивается, бизнесам нужно учитывать вопросы конфиденциальности и безопасности данных, как для защиты организации, так и для безопасности пользователей. Недавно Федеральная торговая комиссия (FTC) объявила, что компании не могут тайно обновлять свою политику конфиденциальности, чтобы включить раскрытие информации о добыче данных с помощью ИИ/МО. Хотя ИИ/МО могут использоваться для разработки продуктов, организация должна сообщать потребителям, какие данные используются и как.
Это не единственный этический аспект, который должны учитывать компании. Алгоритмы ИИ/МО не совершенны и не объективны – их обучение может включать или усиливать предвзятости, о чем организациям нужно помнить при использовании этих инструментов.
Хотя некоторые технологии ИИ/МО используются уже много лет, генеративный ИИ с использованием крупных языковых моделей, обработки естественного языка и больших наборов данных стал более популярным. Фактически, спрос на навыки генеративного ИИ вырос в 20 раз, причем 50% сотрудников считают, что владение этими навыками будет важно для их работы – и это мнение не ограничивается сферой ИТ. Несмотря на такой высокий спрос, за последний год только 13% работников получили обучение по ИИ. Без большего количества возможностей для обучения компании продолжат сталкиваться с нехваткой навыков.
В зависимости от того, какую функциональность компании хотят получить от ИИ/МО, внедрение может быть дорогим. Частично это связано с уровнем кастомизации, необходимой для интеграции ИИ/МО с существующими системами.
Преимущества ИИ/МО для бизнеса:
Внедрение новых технологий может потребовать значительных усилий, но интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнес-процессы может принести множество преимуществ. Так как ИИ/МО могут анализировать большие объемы данных, выявление новых закономерностей и трендов помогает принимать более обоснованные и эффективные решения. Данные от ИИ/МО и инструменты с их использованием могут помочь бизнесу разрабатывать новые продукты и услуги.
Автоматизация задач позволяет бизнесу экономить время и деньги, сосредотачивая усилия на проектах, способствующих развитию бизнеса. Предоставление более персонализированного опыта с помощью ИИ/МО может улучшить конечный пользовательский опыт, увеличивая удержание и удовлетворенность клиентов.
Эти преимущества могут быть применимы практически в любой отрасли.
Вызовы для бизнеса при использовании ИИ/МО:
Так же, как преимущества ИИ/МО могут быть полезны в любой отрасли, вызовы тоже могут коснуться любой сферы. Поскольку применение ИИ/МО растет и развивается, бизнесам нужно учитывать вопросы конфиденциальности и безопасности данных, как для защиты организации, так и для безопасности пользователей. Недавно Федеральная торговая комиссия (FTC) объявила, что компании не могут тайно обновлять свою политику конфиденциальности, чтобы включить раскрытие информации о добыче данных с помощью ИИ/МО. Хотя ИИ/МО могут использоваться для разработки продуктов, организация должна сообщать потребителям, какие данные используются и как.
Это не единственный этический аспект, который должны учитывать компании. Алгоритмы ИИ/МО не совершенны и не объективны – их обучение может включать или усиливать предвзятости, о чем организациям нужно помнить при использовании этих инструментов.
Хотя некоторые технологии ИИ/МО используются уже много лет, генеративный ИИ с использованием крупных языковых моделей, обработки естественного языка и больших наборов данных стал более популярным. Фактически, спрос на навыки генеративного ИИ вырос в 20 раз, причем 50% сотрудников считают, что владение этими навыками будет важно для их работы – и это мнение не ограничивается сферой ИТ. Несмотря на такой высокий спрос, за последний год только 13% работников получили обучение по ИИ. Без большего количества возможностей для обучения компании продолжат сталкиваться с нехваткой навыков.
В зависимости от того, какую функциональность компании хотят получить от ИИ/МО, внедрение может быть дорогим. Частично это связано с уровнем кастомизации, необходимой для интеграции ИИ/МО с существующими системами.
12 промышленных примеров использования AI/ML
Преимущества ИИ/МО можно увидеть почти в любой отрасли, и общие случаи использования могут применить как устоявшиеся, так и новые технологии, подходящие для характера бизнеса.
Генеративный ИИ может создавать изображения, тексты и музыку для организаций, а объяснимый ИИ (XAI) может предоставить прозрачное понимание процесса принятия решений, стоящего за алгоритмами ИИ. Пограничный ИИ (Edge AI) может разворачивать модели на краю сетей, чтобы снизить задержки для пользователей, а ответственный ИИ может решать потенциальные проблемы новой технологии для операторов и пользователей.
Пока некоторые из этих обсуждений продолжаются, вот несколько распространенных примеров использования ИИ/МО в 12 различных отраслях.
ИИ/МО в здравоохранении
Технологии ИИ/МО в здравоохранении могут ускорить и повысить точность диагностического процесса для пациентов благодаря анализу изображений в реальном времени. Возможность использовать наборы данных для более точной диагностики также помогает врачам разрабатывать более персонализированные планы лечения для пациентов, что приводит к улучшению результатов и опыта пациентов.
ИИ/МО также могут играть значительную роль в разработке лекарств. ИИ может моделировать молекулы и предсказывать эффективность лекарств на этапе разработки до их физического производства.
Пациенты также могут пользоваться ИИ/МО в повседневных медицинских ситуациях через чат-ботов, которые могут отвечать на общие вопросы и давать базовые рекомендации.
ИИ/МО в финансах
Люди могут привносить свою субъективность в процесс торговли. Алгоритмы ИИ могут быть обучены более объективно оценивать рынок, выявляя паттерны и совершая сделки в наиболее выгодное время. Эти алгоритмы также могут использоваться для предоставления автоматизированных инвестиционных советов и управления портфелем для клиентов, которые хотят получить дополнительное руководство без необходимости работать с человеческим консультантом.
Быстрое обнаружение мошенничества в банковской сфере важно для снижения затрат и защиты клиентов. ИИ-инструменты могут анализировать транзакции и быстро выявлять подозрительную активность, предотвращая и борясь с мошенничеством в режиме реального времени.
ИИ/МО в розничной торговле
Клиенты чаще уходят с сайта магазина, если не видят интересующие их товары. ИИ может персонализировать опыт покупок, предлагая рекомендации по продуктам на основе прошлых покупок и предпочтений клиента.
Управление запасами — это деликатный баланс для всех розничных компаний. Решения ИИ/МО, такие как предсказательный ИИ, могут помочь минимизировать потери и удовлетворить спрос, предсказывая, какие товары будут хорошо продаваться, оптимизируя уровни запасов, чтобы избежать излишков и дефицита.
ИИ/МО в производстве
Одним из важнейших примеров использования ИИ/МО является производственная отрасль. Отказы оборудования и простои могут привести к значительным потерям доходов. Предсказательное обслуживание на основе ИИ/МО может анализировать данные с датчиков и предсказывать, когда оборудование может выйти из строя, что позволяет сократить время простоя, если оно вообще будет.
Хотя люди могут увидеть явные проблемы с качеством, на конвейере могут быть детали с мелкими дефектами, которые не видны невооруженным глазом. Распознавание изображений с помощью ИИ может выявлять мелкие дефекты в производстве, которые могут привести к большим проблемам для конечных пользователей. Когда ИИ используется для автоматизации рутинных задач в контроле качества или вводе данных, работники могут заниматься более творческими задачами, включая разработку новых продуктов или работу над стратегическими улучшениями.
ИИ/МО в автомобилестроении
Некоторые самоуправляемые автомобили уже вышли на рынок. Эти транспортные средства обрабатывают огромные объемы данных и требуют надежных 5G-соединений, чтобы ориентироваться на дорогах, быстро принимать решения и понимать свое окружение.
Однако более распространенные функции ИИ/МО могут присутствовать и в обычных автомобилях. Системы помощи водителю могут предлагать адаптивный круиз-контроль, автоматическое экстренное торможение и предупреждения о выходе из полосы. И, как на производственной линии, ИИ может предсказывать поломки в потребительских автомобилях и давать рекомендации по профилактическому обслуживанию.
ИИ/МО в образовании
Каждый ученик учится по-разному, и решения ИИ/МО могут сделать процесс обучения по-настоящему индивидуальным, предоставляя подходящие образовательные материалы в нужном темпе для разных стилей обучения и уровней знаний.
Это также может применяться в репетиторстве, где ИИ может автоматически предоставлять обратную связь и руководство ученикам, изучающим новые предметы.
Учителя играют важную роль в оценке и обратной связи, помогая ученикам развиваться и учиться в классе, но их также могут поддерживать системы автоматической оценки. Преподаватели могут создавать правила на основе рубрики и позволять ИИ автоматически оценивать эссе, освобождая больше времени для других задач в классе.
ИИ/МО в телекоммуникациях
Оптимизация работы сети может значительно улучшиться с помощью решений ИИ/МО, которые могут мгновенно перенаправлять ресурсы.
Кибератаки могут нарушить линии связи в ключевые моменты, но ИИ может выявлять и смягчать кибератаки на сеть и инфраструктуру еще до того, как их заметят люди.
Общие проблемы в телекоммуникациях могут решаться чат-ботами на основе ИИ, оставляя людям решение более критических вопросов и сбоев, которые не имеют простых решений.
ИИ/МО в маркетинге и продажах
Персонализация может использоваться в маркетинге и продажах аналогично тому, как это делается в розничной торговле. ИИ может нацеливать рекламу на основе поведения и предпочтений пользователей, увеличивая показатели вовлеченности и конверсии, а также улучшая опыт потребителей.
Инструменты для оценки и квалификации лидов, основанные на ИИ, могут помочь идентифицировать перспективных клиентов для команд продаж, а чат-боты могут способствовать генерации лидов и повышению удовлетворенности клиентов, отвечая на вопросы и направляя потенциальных клиентов через часть процесса продаж.
ИИ/МО в управлении персоналом
Рекрутеры, ищущие определенные навыки и опыт у новых сотрудников, могут использовать ИИ-инструменты для анализа резюме и сопроводительных писем, сокращая количество ручных проверок.
После найма сотрудника решения ИИ/МО могут помочь в процессе адаптации, предоставляя персонализированные обучающие программы.
ИИ/МО в кибербезопасности
Чем дольше киберугроза остается незамеченной, тем хуже это для организации. Решения ИИ/МО могут обнаруживать киберугрозы в реальном времени, позволяя командам кибербезопасности быстрее реагировать. Это можно сделать через обнаружение аномалий – нахождение необычной активности, которая может указывать на приближающуюся кибератаку.
ИИ также может защищать потребителей через меры по предотвращению мошенничества, выявляя и предотвращая мошеннические действия и транзакции.
ИИ/МО в недвижимости
Виртуальные туры по домам становятся все популярнее, и виртуальные туры с использованием ИИ могут создать более интерактивный опыт для потенциальных покупателей из других мест. Рынки могут меняться быстро, но алгоритмы ИИ могут оценивать стоимость недвижимости на основе самых свежих рыночных данных, что помогает продавцам и покупателям получить более точное представление о ценах.
Риэлторы могут повысить свою эффективность, используя ИИ для генерации и оценки потенциальных клиентов, определяя их по демографическим данным и последнему онлайн-поведению.
Наконец, предсказательное обслуживание может быть полезно в недвижимости для арендных объектов или частных домов, предупреждая рабочих по техническому обслуживанию и владельцев о необходимости определенных обновлений или возможных проблемах.
ИИ/МО в энергетике
Оптимизация распределения энергии в соответствии с прогнозируемым потреблением по энергосети с использованием умных сетей может улучшить эффективность и снизить затраты для местной энергетической компании.
Энергосети, использующие возобновляемую энергию, также могут применять ИИ/МО для прогнозирования выработки энергии от источников, таких как солнечные и ветровые фермы, что делает интеграцию с традиционными источниками энергии более плавной.
Хотя спрос на энергию в какой-то мере можно предсказать, множество факторов, включая погодные условия, исторические данные и различные события, могут быстро изменить этот спрос. ИИ может проводить прогнозирование спроса для более точного удовлетворения этих колебаний.
Генеративный ИИ может создавать изображения, тексты и музыку для организаций, а объяснимый ИИ (XAI) может предоставить прозрачное понимание процесса принятия решений, стоящего за алгоритмами ИИ. Пограничный ИИ (Edge AI) может разворачивать модели на краю сетей, чтобы снизить задержки для пользователей, а ответственный ИИ может решать потенциальные проблемы новой технологии для операторов и пользователей.
Пока некоторые из этих обсуждений продолжаются, вот несколько распространенных примеров использования ИИ/МО в 12 различных отраслях.
ИИ/МО в здравоохранении
Технологии ИИ/МО в здравоохранении могут ускорить и повысить точность диагностического процесса для пациентов благодаря анализу изображений в реальном времени. Возможность использовать наборы данных для более точной диагностики также помогает врачам разрабатывать более персонализированные планы лечения для пациентов, что приводит к улучшению результатов и опыта пациентов.
ИИ/МО также могут играть значительную роль в разработке лекарств. ИИ может моделировать молекулы и предсказывать эффективность лекарств на этапе разработки до их физического производства.
Пациенты также могут пользоваться ИИ/МО в повседневных медицинских ситуациях через чат-ботов, которые могут отвечать на общие вопросы и давать базовые рекомендации.
ИИ/МО в финансах
Люди могут привносить свою субъективность в процесс торговли. Алгоритмы ИИ могут быть обучены более объективно оценивать рынок, выявляя паттерны и совершая сделки в наиболее выгодное время. Эти алгоритмы также могут использоваться для предоставления автоматизированных инвестиционных советов и управления портфелем для клиентов, которые хотят получить дополнительное руководство без необходимости работать с человеческим консультантом.
Быстрое обнаружение мошенничества в банковской сфере важно для снижения затрат и защиты клиентов. ИИ-инструменты могут анализировать транзакции и быстро выявлять подозрительную активность, предотвращая и борясь с мошенничеством в режиме реального времени.
ИИ/МО в розничной торговле
Клиенты чаще уходят с сайта магазина, если не видят интересующие их товары. ИИ может персонализировать опыт покупок, предлагая рекомендации по продуктам на основе прошлых покупок и предпочтений клиента.
Управление запасами — это деликатный баланс для всех розничных компаний. Решения ИИ/МО, такие как предсказательный ИИ, могут помочь минимизировать потери и удовлетворить спрос, предсказывая, какие товары будут хорошо продаваться, оптимизируя уровни запасов, чтобы избежать излишков и дефицита.
ИИ/МО в производстве
Одним из важнейших примеров использования ИИ/МО является производственная отрасль. Отказы оборудования и простои могут привести к значительным потерям доходов. Предсказательное обслуживание на основе ИИ/МО может анализировать данные с датчиков и предсказывать, когда оборудование может выйти из строя, что позволяет сократить время простоя, если оно вообще будет.
Хотя люди могут увидеть явные проблемы с качеством, на конвейере могут быть детали с мелкими дефектами, которые не видны невооруженным глазом. Распознавание изображений с помощью ИИ может выявлять мелкие дефекты в производстве, которые могут привести к большим проблемам для конечных пользователей. Когда ИИ используется для автоматизации рутинных задач в контроле качества или вводе данных, работники могут заниматься более творческими задачами, включая разработку новых продуктов или работу над стратегическими улучшениями.
ИИ/МО в автомобилестроении
Некоторые самоуправляемые автомобили уже вышли на рынок. Эти транспортные средства обрабатывают огромные объемы данных и требуют надежных 5G-соединений, чтобы ориентироваться на дорогах, быстро принимать решения и понимать свое окружение.
Однако более распространенные функции ИИ/МО могут присутствовать и в обычных автомобилях. Системы помощи водителю могут предлагать адаптивный круиз-контроль, автоматическое экстренное торможение и предупреждения о выходе из полосы. И, как на производственной линии, ИИ может предсказывать поломки в потребительских автомобилях и давать рекомендации по профилактическому обслуживанию.
ИИ/МО в образовании
Каждый ученик учится по-разному, и решения ИИ/МО могут сделать процесс обучения по-настоящему индивидуальным, предоставляя подходящие образовательные материалы в нужном темпе для разных стилей обучения и уровней знаний.
Это также может применяться в репетиторстве, где ИИ может автоматически предоставлять обратную связь и руководство ученикам, изучающим новые предметы.
Учителя играют важную роль в оценке и обратной связи, помогая ученикам развиваться и учиться в классе, но их также могут поддерживать системы автоматической оценки. Преподаватели могут создавать правила на основе рубрики и позволять ИИ автоматически оценивать эссе, освобождая больше времени для других задач в классе.
ИИ/МО в телекоммуникациях
Оптимизация работы сети может значительно улучшиться с помощью решений ИИ/МО, которые могут мгновенно перенаправлять ресурсы.
Кибератаки могут нарушить линии связи в ключевые моменты, но ИИ может выявлять и смягчать кибератаки на сеть и инфраструктуру еще до того, как их заметят люди.
Общие проблемы в телекоммуникациях могут решаться чат-ботами на основе ИИ, оставляя людям решение более критических вопросов и сбоев, которые не имеют простых решений.
ИИ/МО в маркетинге и продажах
Персонализация может использоваться в маркетинге и продажах аналогично тому, как это делается в розничной торговле. ИИ может нацеливать рекламу на основе поведения и предпочтений пользователей, увеличивая показатели вовлеченности и конверсии, а также улучшая опыт потребителей.
Инструменты для оценки и квалификации лидов, основанные на ИИ, могут помочь идентифицировать перспективных клиентов для команд продаж, а чат-боты могут способствовать генерации лидов и повышению удовлетворенности клиентов, отвечая на вопросы и направляя потенциальных клиентов через часть процесса продаж.
ИИ/МО в управлении персоналом
Рекрутеры, ищущие определенные навыки и опыт у новых сотрудников, могут использовать ИИ-инструменты для анализа резюме и сопроводительных писем, сокращая количество ручных проверок.
После найма сотрудника решения ИИ/МО могут помочь в процессе адаптации, предоставляя персонализированные обучающие программы.
ИИ/МО в кибербезопасности
Чем дольше киберугроза остается незамеченной, тем хуже это для организации. Решения ИИ/МО могут обнаруживать киберугрозы в реальном времени, позволяя командам кибербезопасности быстрее реагировать. Это можно сделать через обнаружение аномалий – нахождение необычной активности, которая может указывать на приближающуюся кибератаку.
ИИ также может защищать потребителей через меры по предотвращению мошенничества, выявляя и предотвращая мошеннические действия и транзакции.
ИИ/МО в недвижимости
Виртуальные туры по домам становятся все популярнее, и виртуальные туры с использованием ИИ могут создать более интерактивный опыт для потенциальных покупателей из других мест. Рынки могут меняться быстро, но алгоритмы ИИ могут оценивать стоимость недвижимости на основе самых свежих рыночных данных, что помогает продавцам и покупателям получить более точное представление о ценах.
Риэлторы могут повысить свою эффективность, используя ИИ для генерации и оценки потенциальных клиентов, определяя их по демографическим данным и последнему онлайн-поведению.
Наконец, предсказательное обслуживание может быть полезно в недвижимости для арендных объектов или частных домов, предупреждая рабочих по техническому обслуживанию и владельцев о необходимости определенных обновлений или возможных проблемах.
ИИ/МО в энергетике
Оптимизация распределения энергии в соответствии с прогнозируемым потреблением по энергосети с использованием умных сетей может улучшить эффективность и снизить затраты для местной энергетической компании.
Энергосети, использующие возобновляемую энергию, также могут применять ИИ/МО для прогнозирования выработки энергии от источников, таких как солнечные и ветровые фермы, что делает интеграцию с традиционными источниками энергии более плавной.
Хотя спрос на энергию в какой-то мере можно предсказать, множество факторов, включая погодные условия, исторические данные и различные события, могут быстро изменить этот спрос. ИИ может проводить прогнозирование спроса для более точного удовлетворения этих колебаний.
Улучшение бизнес-результатов за счет внедрения AI/ML
Внедрение решений искусственного интеллекта и машинного обучения может стать настоящим благом для вашего бизнеса и конечных пользователей, но знание того, как применять эти решения и наилучшим образом использовать уже имеющиеся данные, может ощущаться как большое бремя на ваших плечах.
Часто задаваемые вопросы (FAQs)
Что такое ИИ и МО?
Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя любую технологию, которая использует человекоподобный интеллект для решения проблем и обучения. Сюда относится машинное обучение (МО), которое позволяет программе изучать данные без явных правил программирования, а программа с течением времени будет улучшаться итеративно.
Для чего используется ИИ/МО?
ИИ/МО применяются для автоматизации, реального времени обработки изображений, прогнозирования, персонализации, принятия решений, автономных транспортных средств, создания новых продуктов и услуг и многое другое.
В каких отраслях ИИ и МО приносят наибольшую пользу?
Множество отраслей может извлечь выгоду от использования ИИ и МО, особенно здравоохранение, финансы, производство, автомобильная промышленность, розничная торговля, телекоммуникации и образование.
Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя любую технологию, которая использует человекоподобный интеллект для решения проблем и обучения. Сюда относится машинное обучение (МО), которое позволяет программе изучать данные без явных правил программирования, а программа с течением времени будет улучшаться итеративно.
Для чего используется ИИ/МО?
ИИ/МО применяются для автоматизации, реального времени обработки изображений, прогнозирования, персонализации, принятия решений, автономных транспортных средств, создания новых продуктов и услуг и многое другое.
В каких отраслях ИИ и МО приносят наибольшую пользу?
Множество отраслей может извлечь выгоду от использования ИИ и МО, особенно здравоохранение, финансы, производство, автомобильная промышленность, розничная торговля, телекоммуникации и образование.
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
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024