• Марина Камертон

Искусственный интеллект как инструмент оптимизации бизнес-процессов


На конференции Google I/O 2017 Сундар Пичаи, CEO компании Google, заявил о выходе машинного обучения в одно из самых приоритетных направлений в IT-индустрии. Уже в этом году искусственным интеллектом будут оснащены абсолютно все сервисы компании Google, и, таким образом, принцип Mobile First будет заменён на принцип Al First.


Интерес к технологиям машинного обучения появился не внезапно. Уже порядка пяти лет в США наблюдается пристальное внимание к развитию машинного обучения и внедрению данной технологии в бизнес-процессы. По аналитическим прогнозам компании Gartner, к 2018 году в деятельности 45% самых крупных и быстроразвивающихся компаний, в целом, машин с искусственным интеллектом будет задействовано гораздо больше чем сотрудников. И для такого быстрого роста внедрения в рабочие процессы технологий искусственного интеллекта есть ряд объективных причин. Во-первых, даже простейшие модели «умных» машин гораздо эффективнее в решении аналитических задач, особенно со множеством вводных данных. Во-вторых, отсутствие человеческого фактора делает работу «умных» машин практически безошибочной. Машинное обучение изменит не только бизнес-процессы, но и повседневную жизнь.

Сейчас, зачастую, бизнес не успевает своевременно адаптироваться к быстроменяющимся и развивающимся технологиям. Посредствам машинного обучения возможно быстро реагировать на меняющиеся реалии. Мотивы внедрять искусственный интеллект в бизнес-процессы очевидны, но, без успешных примеров, нет чёткого видения каким образом действовать и в каких сферах применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения будет наиболее эффективным.

Владимир Макеев, директор и основатель мобильной студии Surf, в своей статье на интернет-ресурсе www.forbes.ru даёт пошаговую инструкцию каким образом эффективно внедрить и использовать технологии искусственного интеллекта в современных бизнес-процессах:

  • во-первых, необходимо определить задачи;

  • во-вторых, оценить объём имеющихся данных;

  • в-третьих, оценить способы интеграции искусственного интеллекта;

  • в-четвёртых, выстроить архитектуру и подготовить модели для обработки данных.


© 2012-2020 Системный интегратор «Камертон Про»

  • Телеграм Камертон Про
  • Black Vkontakte Icon
  • Black YouTube Icon
  • Black Instagram Icon
  • Black Facebook Icon