AI Trends Staff adlı geliştiriciden
[Ed. Not: Bir dizi yapay zeka uygulayıcısından 2021'de Yapay Zeka Eğilimleri ile ilgili tahminlerini dinledik. İşte bu yazıların bir kısmından tahminler.]
Prens Kohli, CTO, Her Yerde Otomasyon:
Botlar, işletmelerin artan müşteri hizmeti taleplerini karşılamak için ölçeklendirmelerine yardımcı olacak: "Dünyanın dört bir yanındaki birçok işletme, basitliği ve isteğe bağlı yapısı nedeniyle müşteri desteğini ve ön büro çabalarını ölçeklendirmek için RPA'ya [robotik süreç otomasyonu] yönelecek ve böylece insanların daha yüksek değerli görevlere odaklanmasına ve bir müşterileriyle daha anlamlı bir etkileşim biçimi. Bu, COVID-19 tarafından harap olan seyahat gibi sektörlerde ve ayrıca en verimli şekilde yeniden büyümek isteyen diğer sektörlerde bir yankı uyandıracak.
RPA botları ve kişisel sağlık cihazları, sağlığın geleceğinde önemli bir kilometre taşını işaret ediyor: “Apple Watch gibi sağlık izleme aygıtlarındaki gelişmelerle birlikte RPA, şimdiye kadar yaratılmış en önemli teknolojik tandemlerden biri olacak. Dünyadaki insan varlığının çoğunda, bir hastane dışında vücudumuzun hayati istatistiklerine ilişkin çok sınırlı bir anlayışa sahip olduk. Şimdi, bu IoT cihazları hayati değerlerimizi 24/7 ölçebilir ve yeni ölçüm yetenekleri eklemeye devam ediyor. İnsanlar veri akışını çözümleyemeyecek ve veri akışlarındaki eğilimleri göremeyecek olsa da, botlar bunu kolaylıkla yapabilir ve yeni yeni fark etmeye başladığımız benzersiz sağlık hizmetleri izleme, uyarı ve eyleme geçirilebilir yetenekler sunabilir. "
Kimberly Nevala, AI Stratejik Danışmanı, SAS:
Analytics "Çekirdeği" Güçlendirilir: Salgın, beklenen iş yörüngelerini altüst etti ve iyi sınırlanmış ve makul ölçüde öngörülebilir modeller de dahil olmak üzere büyük miktarda temsili geçmiş verilere bağlı makine öğrenimi sistemlerindeki zayıflıkları ortaya çıkardı. Sonuç olarak, kuruluşlar geleneksel analitik ekiplerine ve hızlı veri keşfi ve hipotez oluşturmaya daha uygun tekniklere yatırımları artıracak.
Sarah Gates, Analitik Strateji Uzmanı, SAS:
Yıl Model Operasyonları: COVID-19 tarafından yaratılan baskılar, matematiksel modelleri analitik yaşam döngüsü boyunca hızlı bir şekilde hareket ettirmek için kullanılan bütünsel yaklaşım olan ModelOps'a ilişkin kurumsal farkındalığı ve ihtiyacı artırarak değer ve içgörüleri daha hızlı sunar. Dijital dönüşümünü hızlandırmak, çevikliği ve rekabet gücünü artırmak isteyen kuruluşlar için, Model Operasyonları bunu mümkün kılacak sihirli peri tozudur.
Bill Scudder, AIoT Solutions Genel Müdürü, Aspen Teknoloji A.Ş.:
2021'de, sanayi kuruluşları iş önceliği zihniyetine dönecek. İş sonuçlarına odaklanarak, alana özgü endüstriyel zorluklara AI teknolojisinin uygulanmasına daha fazla vurgu yapılacaktır.. Endüstriyel yapay zeka destekli kullanım durumlarını keşfetmek ve belirlemek ilgi çekici olabilir, ancak herhangi bir organizasyon stratejisinin başlangıç noktası asla Teknoloji. İş sorunlarını, kurumsal hedefleri ve stratejik hedefleri tanımlamakla başlayacak. Bununla birlikte, şirket içi veri bilimi becerilerinin eksikliği, AI'nın benimsenmesinin önündeki en büyük engellerden biridir.
Yapay zekayı benimsemenin önündeki engelleri azaltan daha fazla kuruluş göreceğiz hedeflenen, yerleşik endüstriyel AI uygulamalarını dağıtarak. Bu, beceri eksikliğinin üstesinden gelmenin anahtarı olacak ve birçok veri bilimcisine olan ihtiyacı büyük ölçüde azaltacak. Endüstriyel yapay zekanın benimsenmesiyle, yeni nesil varlık optimizasyonu çözümleri veri bilimi uzmanları olmadan uygulanabilir.
Dr. Taniya Mishra, Kurucu ve CEO, SureStart:
Yapay zekada insanlara ve topluluklara daha çok odaklandığımızı göreceğiz. Yapay zeka ve teknoloji de dahil olmak üzere tüm iş alanlarında çeşitlilik, eşitlik ve katılımla ilgili yeniden uyanan sorular, ortadan kalkmayan yeni bir eğilim. Özellikle, DEI'yi (Çeşitlilik, Eşitlik, Kapsayıcılık) görmezden gelen AI şirketleri, alt satırlarını etkileyecek iş riskleri alıyorlar. AI, amaçlanan tüm pazarlar veya kullanıcıları için çalışmazsa, işletmeler masaya para bırakacaktır.
Yapay zekanın çeşitlilik ve etik sorununu, verilerin teknik değerlendirmeleri ve kesinlikle önemli olan algoritmik önyargı yoluyla ele alma üzerine tartışma başladı. Ancak bu konuyu gerçekten ele almak için - ırksal eşitlik ve adalet etrafındaki konuşmaların ışığında - yapay zekayı oluşturan insanlara, topluluklara ve ekiplere daha çok odaklanacağımızı düşünüyorum.
Yapay zeka artık yalnızca teknoloji disiplini değil; AI'nın sahip olacağı insan etkisini anlamak için çok disiplinli bir yaklaşım gerektirir. Bu nedenle, bu konuyu dikkatli bir şekilde ele alan şirketler, yalnızca teknoloji yeteneklerinden değil, aynı zamanda ürün teknolojileri ve özelliklerinin ötesinde teknolojinin etkileri hakkında düşünme eğitimi ve perspektifi olan etikçiler, sosyologlar ve antropologlardan oluşan ekipler oluşturmaya başlayacak.
Yapay zeka endüstrisinin verileri kullanma şekli, bilim ve teknolojiye olan inancı yeniden sağlamak için değişmek zorunda kalacak. Yıllardır, inovasyon odaklı işletmelere (IDE) doğru bir hareket gördük. Ancak DDE'ye yeni bir odaklanmaya doğru ilerliyoruz: veriye dayalı işletme. AI sistemleri, algoritmaları eğitmek, test etmek ve doğrulamak için büyük miktarda veri gerektirdiğinden, bu özellikle AI şirketleri için geçerlidir.
Ancak, söz konusu verilerin etik olarak toplanması, depolanması ve kullanılması söz konusu olduğunda muazzam miktarda veriyle birlikte büyük miktarda sorumluluk da gelir. Tüketiciler, verilerinin nasıl ve kim tarafından kullanılacağına dair karar verme sürecine giderek daha fazla dahil olmak istediklerinden, pazar bu etik zorluklar tarafından yönlendirilecektir. Kişisel verilere erişim kontrolü, teknoloji geliştiricilerine veya teknoloji şirketlerinin sahiplerine değil, kullanıcılara ait olacaktır.
Dr. Rana el Kaliouby, Kurucu Ortak ve CEO, duygulanım:
Pandemi ışığında çevrimiçi işbirliğini ve iletişimi geliştirmek için yeni Emotion AI kullanım örneklerini göreceğiz. COVID-19 salgınında, bizi sanal olarak birbirine bağlamak için video konferansa her zamankinden daha fazla güveniyoruz - uzaktan çalışarak, evden öğrenerek ve sosyal yaşamlarımızda. Ancak büyük bir sorun var: bu teknolojiler duygu körlüğü. Yüz yüze iletişim kurduğumuzda söylediğimiz sözlerden çok daha fazlasını aktarırız: kendimizi yüzümüzden, sesimizden ve beden dilimizden sözlü olmayan ipuçlarıyla ifade ederiz. Ancak teknoloji, çevremizdekilerle nasıl etkileşim kurduğumuzun nüanslarını yakalamak için tasarlanmamıştır.
Yapay zeka, insanlığımızı sanal ortamlarda korumanın cevabı olabilir. Spesifik olarak, yüz ve ses ifadelerine dayalı nüanslı insan duygularını ve karmaşık bilişsel durumları anlayabilen bir yazılım olan Emotion AI, pandeminin ışığında teknolojinin bazı eksikliklerini giderebilir ve bunu yeni kullanım durumları için kullanan şirketleri göreceğiz. :
Video konferans ve sanal etkinlikler: Duygu Yapay Zekası, insanların duygusal olarak sanal bir etkinliğe veya toplantıya nasıl katıldığı konusunda fikir verebilir. Bu, sunum yapanlara değerli izleyici geri bildirimi sağlar, katılımcılara paylaşılan bir deneyim duygusu verir ve şirketlerin bu stresli dönemde kolektif katılım konusunda nabız atmasına yardımcı olabilir.
Çevrimiçi öğrenme: Duygu Yapay Zekası, öğrencilerin çevrimiçi eğitim materyalleri ve derslerle nasıl etkileşim kurduğuna dair geri bildirim verebilir, kafaları karışmış, stresli veya sıkılmışlarsa işaretleyebilir. Pek çok öğrenci çevrimiçi öğrenirken ve "Yakınlaştırma yorgunluğu" yaşadığından, bu özellikle salgın sırasında önemli hale geliyor.
Uzaktan Sağlık: Telefonla sağlık randevuları yüz yüze ziyaretlerin yerini aldığından, Emotion AI, hastalar ve sağlık hizmeti sağlayıcıları arasında daha anlamlı tartışmalar ve güven yaratabilir. Ve bir hastanın duygusal iyiliğinin veriye dayalı bir analizi, 1-10 arası bir derecelendirme ölçeğinde kendi kendini bildirmenin ötesine geçen nicel bir zihinsel sağlık ölçüsü sağlar.
Daha fazla bilgi edinin Her Yerde Otomasyon, SAS, Aspen Teknoloji A.Ş., SureStart, Affectiva.
