Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — это две критически важные технологии, которые формируют наше будущее, то, как мы работаем, и то, как компании выстоят в будущих событиях «черного лебедя». Обладая способностью анализировать, учиться и со временем становиться более интеллектуальными и интуитивно понятными, ИИ и машинное обучение будут продолжать расширять возможности предприятий по использованию данных для адаптации и преодоления проблем по мере их развития.
Создание и репликация данных продолжают расти рекордными темпами. Согласно отчету компанией IDC только в 64 году было создано и реплицировано более 2020 зеттабайт данных. Менее 2% этих данных было сохранено, но это важное напоминание об огромном количестве данных, которые теперь доступны для предприятий, большая часть которых была создали за последние 10 лет. Учитывая, каким будет мир в следующем десятилетии, легко понять, почему ИИ и машинное обучение так важны. Предприятиям потребуются все преимущества, доступные при использовании их данных, чтобы стать более эффективными и более конкурентоспособными, а также принимать более разумные решения.
Это станет еще более очевидным в 2022 году, когда использование ИИ и машинного обучения будет расти еще больше, поскольку они получат более широкое понимание и внедрение. Многие организации уже осознают огромные преимущества автоматизации рутинных задач, но она может принести гораздо больше пользы. В 2022 году мы увидим, как предприятия расширяют свой потенциал с помощью ИИ и машинного обучения — в сочетании с продолжающимся переходом на облачные технологии эти технологии будут способствовать увеличению мощности данных и аналитика.
По мере роста потребности в точных данных искусственный интеллект и машинное обучение будут занимать центральное место
Было много разговоров о том, как пандемия ускоренный цифровая трансформация и цифровые инновации в целом, но некоторые из самых больших изменений могут быть связаны с автоматизацией на основе AI и ML. Эти технологии необходимы любому учреждению, стремящемуся превратиться в организацию, управляемую данными, которая руководствуется точной информацией, а не догадками или предположениями.
Не заблуждайтесь — ИИ и МО были важны задолго до пандемии. В ноябре 2019 года, всего за несколько месяцев до того, как COVID-19 охватила весь мир, Accenture выпущенный предупреждение для корпораций всех размеров: неспособность масштабировать ИИ может привести к тому, что большинство из них (75%) разорятся. организации тратят миллиарды долларов, чтобы не отставать, и большая часть этого управляемый по данным. На карту поставлена не только прибыль – PwC Оценки что к 15.7 году искусственный интеллект и данные, полученные с его помощью, принесут мировой экономике 2030 трлн долларов.
В сочетании с человеческим опытом ИИ может помочь компаниям принимать более разумные решения на основе данных и уменьшить ошибки прогнозирования на целых 50%. Это еще одна причина, по которой ИИ, наряду со своим аналогом машинного обучения, получит большее распространение и использование в 2022 году. Компании не могут позволить себе ждать и должны учитывать ИИ и машинное обучение при изучении инвестиций в новые технологии. Несмотря на то, что в современных системах бизнес-аналитики (BI) уже реализованы элементы автоматизации, организациям следует искать решение, в котором искусственный интеллект и машинное обучение занимают центральное место. При этом они будут лучше подготовлены к тому, чтобы стать организациями, управляемыми данными, которые извлекают выгоду и растут благодаря аналитической информации в реальном времени.
Принятие решений на основе данных проложит путь вперед
В то время как AI и ML будут продолжать изменять способы сбора данных, доступа к ним и их использования, облачные технологии не менее важны для масштабирования. управляемых данными принятие решения.
Облако позволило устранить многие разрозненные хранилища данных, демократизируйте данные и упростите доступ для большего числа заинтересованных сторон, сохраняя при этом эффективное управление. Однако хранилища данных продолжают существовать, что ограничивает возможности многих предприятий с точки зрения аналитики. Будь то из-за нормативных и суверенных ограничений, затрат на исходящие данные и вычисления или из-за трудоемкой оркестровки, которая приводит к ограниченному пользовательскому опыту, эти барьеры для ключевых источников данных мешают организациям получать больше пользы от своих данных. Технологии, которые предлагают выбор способа взаимодействия с предпочитаемыми облаками и локальными данными, где они находятся, будут иметь ключевое значение для устранения барьеров данных и повышения эффективности облачной аналитики.
Столкнувшись с глобальной пандемией и непрекращающимися проблемами с цепочками поставок, предприятия осознали безотлагательность, с которой они должны принять решения, которые позволят им двигаться быстрее и лучше справляться с непредвиденными событиями. Это больше, чем боевой клич — это предупреждение для предприятий всех отраслей и всех размеров. Они больше не могут ждать, пока их существующие процессы догонят по скорости своего ближайшего конкурента. Если они будут ждать, их настигнут; и если они не ответят немедленно, будет слишком поздно принимать меры. Этот год должен стать временем не только перемен, но и глубокого понимания того, что данные являются движущей силой будущего успеха, а без них бизнес будет продолжать принимать неверные решения.
Предприятия будут использовать технологии, расширяющие их подход
Очень важно, чтобы предприятия использовали свои данные всеми возможными способами. Используя искусственный интеллект, машинное обучение и облако, они могут лучше создавать и использовать более глубокие аналитические данные для предоставления превосходных услуг, разработки и развертывания более качественных продуктов и решений, а также для удовлетворения ожиданий клиентов. По мере того, как компании ищут способы получить больше от своих данных, включая ответы на вопросы, о которых они даже не подозревали, они будут с энтузиазмом использовать технологии, которые расширят их подход, производительность и результаты. Это будет преобладающей темой 2022 года, и это даст предприятиям гораздо более сильные позиции для преодоления будущих проблем.
