Значительные в ИИ прорывы начались примерно в середине 2010-х годов благодаря достижениям в области машинного обучения

Развитие искусственного интеллекта набирало обороты на протяжении десятилетий, но значительные прорывы начались примерно в середине 2010-х годов благодаря достижениям в области машинного обучения, в частности глубокого обучения и нейронных сетей. В последние годы развитие искусственного интеллекта в отрасли резко возросло, особенно после 2020 года, когда компании начали вкладывать значительные средства в крупные языковые модели (LLM), такие как OpenAI GPT-3 и GPT-4, а также в генеративный искусственный интеллект.

1. Искусственный интеллект произвел революцию в бизнесе, способствуя автоматизации, совершенствованию процесса принятия решений и повышению операционной эффективности. Компании используют искусственный интеллект для оптимизации рабочих процессов, улучшения обслуживания клиентов с помощью чат-ботов на базе искусственного интеллекта, автоматизации цепочек поставок и оптимизации маркетинговых стратегий. Автоматизация повторяющихся задач высвободила ресурсы, позволив компаниям сосредоточиться на инновациях.

Генеративный искусственный интеллект, например, позволил компаниям быстрее разрабатывать новые продукты и эффективнее персонализировать работу с клиентами. На ранних этапах внедрения ИИ наиболее распространенными были базовые средства автоматизации и машинного обучения. Эти инструменты были направлены в первую очередь на повышение эффективности в таких областях, как обработка данных, обслуживание клиентов и автоматизация задач.

1) Роботизированная автоматизация процессов (RPA): Инструменты RPA, такие как UiPath и Blue Prism, были одними из первых решений на базе искусственного интеллекта, которые получили широкое распространение в таких отраслях, как финансы и здравоохранение. Они автоматизируют повторяющиеся задачи, такие как обработка транзакций, ввод данных и ответы на простые запросы клиентов

2) Предиктивная аналитика: Ранние инструменты, такие как IBM SPSS и SAS, были ключевыми, помогая компаниям анализировать исторические данные для прогнозирования будущих результатов. Они особенно широко использовались в таких секторах, как финансы и розничная торговля, для прогнозирования продаж и оптимизации запасов

3) Чат-боты. Чат-боты, основанные на базовых правилах, такие как Intercom и Zendesk, были одними из самых ранних инструментов искусственного интеллекта, используемых в обслуживании клиентов. Эти боты могли обрабатывать простые запросы, предоставляя компаниям возможность сократить вмешательство человека в рутинные вопросы

2. Внедрение ИИ распространилось по многим секторам. Розничная торговля, финансы, телекоммуникации, здравоохранение и производство продемонстрировали одни из самых высоких показателей проникновения ИИ. Например, в розничной торговле 60% компаний внедрили ИИ в свою деятельность, используя его для всего - от управления запасами до персонализированного обслуживания клиентов. Отрасли финансовых услуг и телекоммуникаций также используют ИИ для выявления мошенничества, обслуживания клиентов и управления рисками

Сегодня ИИ преобразует предприятия, помогая им быстрее масштабироваться и более гибко реагировать на требования рынка. Инструменты ИИ теперь проще в использовании и интеграции, что ускорило внедрение, особенно в области ИТ-автоматизации, обслуживания клиентов и безопасности.

Сейчас внедряются инструменты искусственного интеллекта

Внедрение ИИ сегодня сосредоточено на более продвинутых технологиях, включая инструменты, которые используют глубокое обучение, большие языковые модели и сложные системы автоматизации. Предприятия используют ИИ для улучшения процесса принятия решений, персонализации услуг и повышения операционной эффективности.

1) Генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели (LLM): Такие инструменты, как GPT-4 от OpenAI и Gemini Ultra от Google, широко используются для создания контента, взаимодействия с клиентами и даже написания кода. Например, ChatGPT используется для составления маркетинговых материалов, взаимодействия с клиентской службой и оказания помощи в разработке программного обеспечения

2) Аналитические инструменты на базе искусственного интеллекта: Современные инструменты, такие как Tableau с Einstein Analytics (Salesforce) и Microsoft Power BI, теперь включают аналитические данные на основе искусственного интеллекта, которые помогают компаниям анализировать огромные массивы данных в режиме реального времени. Эти инструменты используются в различных отраслях для принятия решений, управления цепочками поставок и маркетинговых стратегий

3) ИИ в автоматизации: Более сложные инструменты ИИ, такие как Automation Anywhere и WorkFusion, теперь используют ИИ для автоматизации не только повторяющихся задач, но и сложных рабочих процессов, связанных с принятием решений. Эти инструменты внедряются в сфере финансов, здравоохранения и производства

4) Виртуальные ассистенты и продвинутые чат-боты: Такие инструменты, как Erica от Bank of America и искусственный интеллект контакт-центра Google, предлагают расширенные возможности, такие как обработка естественного языка (NLP), для управления более сложными взаимодействиями с клиентами. Они все чаще используются телекоммуникационными компаниями, банками и предприятиями розничной торговли для улучшения поддержки клиентов

Многие организации используют ИИ для автоматизации процессов, мониторинга операций и даже прогнозирования будущих тенденций с помощью расширенного анализа данных. Более того, ИИ стал важным инструментом для компаний, стремящихся решить проблему нехватки рабочей силы, заполняя пробелы в выполняемых вручную повторяющихся задачах.

3. Заглядывая в будущее, ожидается, что искусственный интеллект будет играть еще большую роль в формировании будущего бизнеса. Ожидается, что все большее распространение получат автономные системы с искусственным интеллектом, что эти системы смогут принимать решения в режиме реального времени на основе данных без участия человека.

1) Передовой искусственный интеллект: Будущие инструменты будут использовать передовые технологии искусственного интеллекта для обработки данных ближе к месту их получения (например, устройства Интернета вещей), что позволит принимать решения в режиме реального времени в таких отраслях, как производство, логистика и здравоохранение

2) Это уменьшит потребность в облачных вычислениях и повысит скорость и эффективность критически важных операций.

Креативность и инновации, основанные на ИИ: Инструменты искусственного интеллекта, такие как будущие версии DALL·E и MidJourney, будут продолжать развиваться, позволяя компаниям разрабатывать продукты, создавать креативный маркетинговый контент и даже разрабатывать концепции новых продуктов быстрее и с минимальным вмешательством человека

3) ИИ в кибербезопасности: Ожидается, что передовые инструменты ИИ, такие как Darktrace и CrowdStrike, будут играть более важную роль в защите от развивающихся киберугроз. Эти системы ИИ будут способны автономно обнаруживать кибератаки, реагировать на них и даже прогнозировать их.?

4) Этичный ИИ и управление: По мере ужесточения нормативных актов инструменты, обеспечивающие этичное использование ИИ, такие как механизмы управления ИИ и системы мониторинга соответствия, будут становиться все более распространенными. Эти инструменты помогут компаниям придерживаться новых законов и стандартов ответственного использования ИИ, особенно в таких секторах, как финансы и здравоохранение?

В заключение отметим, что инструменты искусственного интеллекта прошли путь от простой автоматизации до сложных систем, способных трансформировать все бизнес-функции. Будущее обещает еще более совершенные решения в области искусственного интеллекта, которые изменят отрасли, сделав бизнес более эффективным, инновационным и устойчивым в условиях растущей конкуренции.

Источник: vk.com

Комментарии: