Ключевые идеи книги: Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. Томас Дэвенпорт

Жанр: Инновации в бизнесе / Эффективность бизнеса / Бизнес-процессы

Автор

Страниц

Год

—

Книга "Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику" - ключевое руководство для собственников и топ-менеджеров о том, как современные компании могут получить значительное конкурентное преимущество, идя в ногу со временем. Автор Томас Дэвенпорт делится самыми ценными мыслями, идеями, кейсами и примерами, а также предостерегает от слишком сильного увлечения технологиями ради технологий.

Книга освещает различные эксперименты, связанные с внедрением искусственного интеллекта, которые, несмотря на свою дороговизну и затраты времени, иногда заканчиваются неудачно. Например, совместный проект IBM и онкологических центров по созданию индивидуальной системы лечения и ухода для пациентов с лейкемией требовал $62 млн и несколько лет разработки, но так и не был опробован на пациентах. Несмотря на это, такие проекты показывают потенциал и преимущества искусственного интеллекта, который может существенно облегчить нашу жизнь и улучшить рабочие процессы.

Томас Дэвенпорт предлагает уникальные инсайты и рекомендации о том, как создать в компании систему эффективного внедрения и использования искусственного интеллекта. Книга сохранена в формате PDF A4 издательским макетом, что обеспечивает удобство чтения и сохранение в оригинальном дизайне. Будучи всеобъемлющим руководством, это произведение является неотъемлемым активом для тех, кто стремится к развитию и успеху своей компании в современном бизнесе.

Читать бесплатно онлайн Ключевые идеи книги: Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. Томас Дэвенпорт - Smart Reading

Оригинальное название:

The AI Advantage: How to Put the Artificial Intelligence Revolution to Work

Автор:

Thomas H. Davenport

www.smartreading.ru

Путь к автоматизации: медленно, но верно

Сегодня искусственный интеллект в тренде. Пресса пристально следит за развитием технологий и устраивает ажиотаж едва ли не вокруг каждого стартапа. Мы склонны переоценивать влияние технологий в краткосрочной перспективе и недооценивать их воздействие в долгосрочной. Но искусственный интеллект не изменит работу организаций и обязанности сотрудников в одночасье.

Amazon – безусловный мировой лидер по внедрению ИИ. Компания активно использует его как в продуктах, так и во внутренних процессах на протяжении всей истории существования и тратит огромные ресурсы на разработку (только в 2018 году в Amazon было открыто более 500 вакансий в этой сфере). На ИИ и машинном обучении построены технологии по распознаванию голоса Echo/Alexa, доставка продуктов с помощью дронов Prime Air и сервис в магазинах Amazon Go. Но несмотря на несомненные успехи Amazon, Джефф Безос в своем письме акционерам в 2017 году сдержанно отмечает, что ИИ и машинное обучение влияют и будут значимо влиять на компанию в сферах прогнозирования спроса, поискового ранжирования продуктов, рекомендаций по продуктам, размещения товаров, обнаружения мошенничества, переводов – однако это воздействие будет достаточно незаметным.

Внедрение ИИ – игра вдолгую даже в крупных компаниях. Но это не значит, что от этой идеи надо отказываться. Напротив, благодаря ИИ продукты и процессы станут эффективнее и проще в применении; решения взвешеннее; обработка данных и аналитика – быстрее и точнее. Просто подобно тому, как самые умные инвесторы «богатеют медленно», руководители компаний должны переходить к использованию ИИ и когнитивных технологий постепенно, систематизированно и без лишних эмоций. Как это сделать – рассказывает Томас Дэвенпорт, который несколько десятилетий занимается промышленным использованием ИИ и когнитивных технологий в бизнесе.

Когнитивные технологии: что это такое и зачем они нужны

ИИ использует возможности, которые раньше были доступны только людям, – знание, понимание и восприятие. Их называют когнитивными технологиями. Они нужны для решения конкретных и достаточно несложных задач – идентификации изображений, трактовки смысла.

Семь когнитивных технологий ИИ

Сегодня технологий ИИ уже достаточно много, и их можно применять разными способами для решения различных задач. ИИ в широком понимании включает семь основных технологий:

▶ Статистическое машинное обучение. Используется для автоматизации процесса обучения и подбора моделей к данным. Технология эффективна для детального маркетингового анализа. Это одна из самых распространенных технологий ИИ.

▶ Нейронные сети. Это сложные формы машинного обучения. Искусственные нейроны применяются для оценки входящих данных и соотнесения их с исходящими. Их активно используют для выявления мошенничества при выдаче кредитов и прогнозирования погоды.

▶ Глубокое обучение. Это нейронные сети, состоящие из множества слоев переменных или функций. Помогают в распознавании изображений и голоса, понимании смысла текста.

▶ Обработка естественного языка. Важна для анализа и «понимания» речи и текста. Технология лежит в основе создания чат-ботов и интеллектуальных агентов.

Продолжить чтение

Вам может понравиться: