İçerik
- İşletmelerde Yapay Zekanın Kabulü
- Yapay Zekanın Düşeylerde Kabulü
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Cloud AI Şirketleriyle Ortaklık
- Sonuç
Kaynak: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
Paket servisi:
İşletme, AI ve ML’yi faaliyetlerine entegre etmeye başladı, ancak neredeyse pek çok internet işletmesinin sahip olduğu ölçüde değil. Bu şirketlerden gelen yardım, kurum AI'larının benimsenmesinin anahtarı olabilir.
Hyperscale internet şirketleri, 2015'ten bu yana veri işleme ve otomasyon modellemesinde artan otomasyonla birkaç makine öğrenimi seviyesine sıçradı. Bazı istisnalar dışında olan işletme, yapay zekanın benimsemesinde gecikti, ancak internet şirketlerinde, yardım edebilecek ortaklar görüyor yakalamak için.
Makine öğreniminin potansiyel kurumsal kullanıcıları, özellikle son dört yılda, internet şirketlerinin biriktirdiği yetenek havuzları, bilgisayar yetenekleri, ölçekleri ve eğitim algoritmaları için veri hacimlerini eşleştirecek uzun bir yol kat ediyor. İşletmenin birçok dikey alanında, iş süreçleri, veri işlemenin otomasyonu ve yapay kararlardan edinilen bilgiler ışığında iş kararlarının anında yerine getirilmesi için dijital olarak dönüştürülmedi. Ayrıca, dikeylerin birçoğu, yapay zekanın karlı bir şekilde yürütülmesine borç veren iyi tanımlanmış kullanım durumlarına sahip değildir. (İş dünyasında AI ile ilgili daha fazla bilgi için, bkz. BT Hizmet Yönetimi Değişiklik Yönetimi Sorunlarını AI'nın Gücü ile Aşmak.)
İşletmelerde Yapay Zekanın Kabulü
Yapay zekanın iş dünyasında benimsenmesi, özellikle keşif ve pilotların ötesine geçen sofistike kullanıcıları, kullanımından ticari değer kazandıkları bir aşamaya baktığımızda erken bir aşamadadır. Bir teknoloji medya şirketi olan O'Reilly, 2018 araştırmasında, “İşletmelerde Makine Öğrenimi Kabulü Devleti” araştırmasında, sofistike kullanıcıların dünya genelindeki toplam işletme kullanıcılarının% 15'ini ve Kuzey Amerika'da% 18'ini bulduğunu tespit etti.
Dış uzmanlık ve öğrenme kaynakları, işletme kullanıcılarının özellikle gelişmiş AI teknikleri için, makine öğrenmesinde en son teknolojiyi yakalamalarına yardımcı olmada önemli bir rol oynamaktadır. Deloitte tarafından yapılan bir 2018 anketi, kurumsal alıcıların% 59'unu AI yeteneklerine sahip kurumsal yazılım şirketlerinden AI uzmanlığı edindiğini,% 53'ünü ortaklarla birlikte geliştirdiğini,% 49'unu bulut AI şirketlerinden edindiğini ve% 39'unu GitHub gibi sitelerden oluşturduğunu tespit etti. . Cloud AI şirketleri AI'yi bir hizmet olarak sunar; bu da altyapı maliyetlerinden ve şirket içi yetenek geliştirmeden tasarruf sağlar.
Gelişmiş AI geliştirme için, bulut şirketleri daha önemli bir uzmanlık kaynağıdır. İş cevap verenlerin yüzde otuz dokuzu, şirket içi yazılımlar için% 15'e kıyasla bulut şirketlerinde gelişmiş bir AI kaynağı olarak tercih edildiğini gösterdi. Bir hizmet olarak AI,% 48 tempolu bir oranda büyüdü.
Yapay Zekanın Düşeylerde Kabulü
Yapay zeka ve robotik odaklı bir endüstri analisti olan Tractica'daki araştırma direktörü Aditya Kaul ile konuştuk. Kaul, dünya genelindeki işletmelerde 300'den fazla vaka için yapay zekanın 30 dikeyde benimsenmesini araştırıyor. Kaul, “Telekomünikasyon ve finansal hizmetler AI'nın kabul edilmesinde lider olmuştur ve 1980'lere kadar geriye giden daha ilkel istatistiksel tekniklerle erken başlamıştır” dedi. “Perakendecilik, otomotiv ve sağlık hizmetlerinde evlat edinme daha yakın zamanlarda artmış, girişimin çoğunluğu evlat edinmenin ilk aşamasında kalmıştır” diye ekledi, “CRM, tedarik zinciri ve İK gibi yatay ticari hizmetler benimsemeyi genişletti. Tahmini kabiliyetleri, hızlı bir şekilde potansiyel müşterilerin, tüketici talep eğilimlerinin ve yetenekli çalışanların belirlenmesinde yardımcı olduğu için AI ”dedi.
Kaul, “Karmaşık ve heterojen yazılım tanımlı ağların izlenmesi, senkronizasyonu ve optimizasyonu telekom sektöründe kritik bir kullanım durumudur” diye belirtti. “Otomobillerdeki ses yardımcıları, otomobil sektöründe hizmetlerin kişiselleştirilmesine olan vurgunun artmasıyla otomotiv sektöründe artış gösterdi” dedi. Ayrıca, “Bankacılık sektörü, dolandırıcılık tespiti, kredi analizi ve diğer arka uç işlemleri için kullanmanın yanı sıra, daha küçük internet bankalarının yoğun rekabetiyle karşı karşıya kaldıklarında, sohbetler de dahil olmak üzere, müşteri hizmetleri için yapay zeka kullanıyor” dedi.
Sağlık sektörü çok büyük bir potansiyele sahip olsa da, verilerini kullanma konusundaki düzenleyici engeller nedeniyle yakın zamana kadar gecikmiştir. Kaul, “Bazı girişim destekli başlangıçlar şimdi, klinik keşiflerde ilaç keşfini hızlandırmak için makine öğrenmeye odaklandı” dedi.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesini önemsemediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Perakende satış mağazaları, talep ve arzın doğru bir şekilde öngörülmesinde ustalık kazandıklarından, makine öğrenmesine yapılan yatırımları hızlandırdı. Alman perakendeci Otto, McKinsey tarafından yayınlanan bir araştırmaya göre, müşterilerin ne alacağını tahmin etmek için derin öğrenme algoritmaları kullanarak yılda 2 milyondan fazla ürün ve aşırı stokları% 20 oranında düşürdü. AI motoru şimdi otomatik olarak ayda 200.000 ürün sipariş ediyor, çünkü Otto'nun önümüzdeki 30 gün boyunca% 90 doğrulukla neyi satacağını tahmin edebiliyor. (AI'nın şirketinize nasıl uygun olacağından emin değil misiniz? Şirketlerin AI Kullanmayı Düşünmek İstedikleri 5 Yolu İnceleyin.)
Cloud AI Şirketleriyle Ortaklık
Hyperscale bulut AI şirketleri, yapay zeka becerilerini geliştirmek için kurumsal müşterilerle ortaklık kurmaya isteklidir, ancak arka uç tesisatı için vazgeçilmez olan kurumsal yazılım şirketleriyle işbirliği yapmanın yolları konusunda belirsizdirler. Kaul, “Bulut şirketleri, serbest bulut zamanı, danışmanlık ve eğitim kaynakları dahil olmak üzere freebies ile kurumsal müşterilere cömert davrandılar” dedi.
Google gibi bulut AI şirketleri 2015'teki el mühendisliği algoritmalarından 2016 yılında derin öğrenmeye ve son zamanlarda güçlendirici öğrenme gibi daha gelişmiş algoritmalara hızlı bir geçiş yaptıklarından, erken öğrenenlere AI öğrenimine yolculuklarında nasıl ilerleme kaydedileceği konusunda danışmanlık yapabilirler. olgunluk.
Kaul, “Önceden eğitilmiş modellerin kullanılabilirliğini, etiketli veri setlerini ve bulut AI fiyatlandırmasında genel bir azalma olduğunu gördüğümüz için AI'nın maliyetleri de düşüyor” dedi.“Aynı zamanda, eforun% 90'ını oluşturan veri işleme, alım, veri hazırlama ve etiketleme süresi, bu süreçleri otomatikleştiren AutoML gibi tekniklerle kısaltıldı” dedi. Yüksek ölçekli bulut AI şirketlerinin ortağı olan Nvidia, işletme için GPU'larını (grafiksel işlem birimleri) yeniden paketledi. Kaul, “Nvidia, veri bilimini hedeflemek için yeniden konumlandırdı ve analitik, büyük analitik modellerin eğitimini CPU'lara (merkezi işlem birimleri) kıyasla hızlandırdı.
Kurumsal yazılım şirketleri, bulut AI şirketlerini barındıracak bir yol bulmak zorunda kalacak, özellikle de kurumsal işletme dokusunun bir parçası olan pazara yeni yetenekler getirdiklerinden. Kaul, “Sohbetler ve görüntü tanıma için bilgisayar görme yetenekleri gibi işlevler, AI'nın getirdiği değeri artıran derin öğrenme ile mümkün” dedi. “Yazılımın kendisi artık kodlanmış değil, veri ve analitik gereksinimlerine uyarlanıyor” dedi. Henüz, Microsoft gibi bir kaç istisnayla birlikte kurumsal yazılım şirketlerinin, algoritmalardaki bulut AI şirketlerini yakalayabildiğini gösteren kanıtlar yetersizdir. Ancak tüm göstergelere göre, bulut AI şirketleri ve kurumsal yazılım şirketleri arasındaki yeni angajman koşulları henüz çözülmedi.
Sonuç
Makine öğrenmesi, kurumsal yazılımı yeniden tanımladığı için işletmeyi yeniden keşfeder. İşletme, veri işleme otomasyonu ve veriden öğrenme süresini kısaltan algoritmalardan edinilen içgörülere dayanarak iş kararlarının daha hızlı uygulanması ile dış iş ortamına daha hızlı adapte olacaktır. Kurumsal yazılımlar, algoritmalara ayak uydurmak için daha sık evrimleşecek ve yeniden yapılandıracaktır.
