Начните работать с ИИ, даже если все ваши знания об искусственном интеллекте сводятся к расшифровке аббревиатуры

Внедрение ИИ не может произойти по мановению волшебной палочки, и этого вовсе не произойдет, если вы не начнете этот процесс.

Если вы в последнее время не жили где-то в пещере, вы что-нибудь да слышали об искусственном интеллекте (ИИ). Поэтому вас может удивить то, что согласно исследованию, проведенному в 2017 году Глобальным институтом McKinsey, из трех тысяч опрошенных генеральных директоров только пятеро используют технологии на базе ИИ в своих основных направлениях бизнеса.

Почему же предприниматели и руководители компаний еще не набросились на то, что обещает быть переворачивающей игру технологией? Выражаясь простым языком, все дело в неуверенности. Поскольку ИИ еще достаточно молодой, лидеры индустрии еще не знают, где его можно применить, как обеспечить получение прибыли от инвестиций и, прежде всего, как его реализовать.

Справедливости ради следует отметить, что ИИ действительно немного устрашает. Это не просто щелкнуть выключателем или прилепить какую-нибудь безделушку к продукту. Достижение успеха в области ИИ требует серьезного анализа стратегии и тактики действий, подкрепленных быстрыми инвестициями в программное обеспечение, сбор данных и машинное обучение.

Так с чего же начать? ИИ можно рассматривать на трех разных уровнях: шаблоны ведения бизнеса, базовые технологии и сценарии использования. Поскольку практически все варианты применения ИИ в бизнесе можно разделить на три категории, рассмотрев их, мы сможем понять сценарии использования ИИ и конкретные технологии на основе ИИ.

Повторяющиеся шаблоны ведения бизнеса

ИИ описывает семейство технологий, которые можно приблизительно сравнить с человеческим мозгом. Хотя ИИ, наверное, никогда не сможет воспроизвести креативное решение проблем, на которое способен человек, он имеет огромные возможности по обработке данных и отличные навыки принятия решений. В сущности, ему никогда не станет скучно, он не устанет и не отпросится с работы в понедельник после просмотра с друзьями и пивом финала Лиги чемпионов. Преимущество ИИ состоит в том, что в некоторых ситуациях он может выполнить работу за считаные минуты, когда человеку понадобятся тысячи часов.

ИИ, выполняющий функцию сортировки, которая является примерно половиной всей нашей работы в Manifold (компания, разрабатывающая ПО с элементами искусственного интеллекта), усиливает возможности человека принимать решения. Охраннику не нужно просматривать десятки часов видео с камер наблюдения – решение на базе ИИ может отметить моменты с подозрительной активностью, что существенно облегчит задание для человека. ИИ как сортировщик особенно выгоден, поскольку программному обеспечению даже не нужно иметь стопроцентную точность. Даже алгоритм, обеспечивающий точность на уровне 80 процентов, сэкономит уйму времени, плюс во многих случаях точность повышается по мере использования.

Утонченными примерами ИИ в плане организации являются выделение тем текстов на естественном языке и сопоставление разных источников данных с целью установления возможных совпадений или неочевидных связей, и такое решение преимущественно предусматривает маркировку массивов данных. Поскольку большие данные набирают все больше популярности, ИИ станет незаменимым для обработки и управления огромными массивами информации.

Как сортировщик и организатор, ИИ требует некоего вмешательства и направления со стороны человека. Однако автономный ИИ может изучить и задачи, где необходимо принимать сложные решения. Автономному ИИ часто уделяют больше всего внимания, поскольку он делает возможными такие инновации, как беспилотные автомобили, но, по крайней мере, в ближайшее время деловой мир мог бы пока более эффективно использовать его организационные и сортировочные навыки.

Что бы вы ни решили делать с ИИ, не откладывайте. «ИИ преобразует мир больше, чем любое другое достижение в мире технологий за последние тридцать лет», – заявил Марк Кьюбан (Mark Cuban) на недавнем технологическом саммите Upfront Summit в Лос-Анджелесе. Как и интернет, ИИ создаст среду, в которой богатые становятся богаче, и те, кто начнут заниматься это сферой раньше, оставят остальных далеко позади. На данный момент самые большие надежды для бизнеса подают следующие области ИИ:

1. Предсказательная аналитика

Представьте себе, что вы можете определить ценность клиента сразу после приобретения им вашей услуги. Звучит нереально, правда? Что ж, в ходе нашей работы с ИИ как сортировщиком, мы помогли ведущей веб-регистратуре с 90-процентной точностью предсказать пожизненную ценность его постоянных клиентов на протяжении нескольких дней после начала использования ИИ. Теперь эта регистратура может принимать более информированные решения в вопросах обслуживания клиентов, оказывая услуги наивысшего качества для своих самых преданных пользователей.

Создание такого предсказательного решения, конечно же, невозможно без обработки всех записей о взаимодействии с клиентами. Чтобы сформировать базу данных нужно время, но много необходимых компонентов доступны уже в готовом виде. Даже если прогнозная аналитика не совсем вам подходит, начните собирать информацию о потребителях уже сейчас, чтобы быть готовым в будущем быстро и эффективно применить алгоритмы на базе ИИ.

2. Машинное зрение

То, что когда то начиналось как нерентабельная технология, сегодня стало обыденностью. Машинное зрение – это скачок от сохранения изображений и видео до понимания их содержимого. Каждый раз, когда какое-либо приложение для фотографий распознает ваше лицо или вы инкассируете чек через мобильное устройство, вы пользуетесь машинным зрением. Если вы в рамках вашего бизнеса каким-либо образом сталкиваетесь с неструктурированными визуальными данными, этот вид ИИ реально может вам помочь.

Если вы сомневаетесь, подумайте обо всех сегментах рынка, где начинает появляться машинное зрение. Автомобили с автономным управлением используют его для распознавания дорожной разметки, обнаружения пешеходов и других машин. Twitter применяет его для обрезки загруженных пользователями фотографий, чтобы на них оставалось только самое интересное. Машинное зрение может автоматически маркировать фотографии и видео ролики, а поиск изображений Google использует его для индексации всех изображений в интернете.

3. Обработка естественного языка

Компьютеры не просто стали лучше понимать визуальные данные, они начали вникать в тонкости человеческой речи и письма посредством обработки текста и речи на естественном языке. Короче говоря, алгоритмы обработки естественного языка (ОЕЯ) расшифровывают информацию из текстов на естественном языке. При помощи глубокого обучения ОЕЯ может находить громадные объемы текста, как с конкретной информацией, так и на контекстуально похожие темы.

В качестве сортировщика ИИ может просмотреть все имеющиеся медицинские записи и определить те факторы, которые необходимо учесть. Например, компания Apixio использует ОЕЯ для обнаружения и «чтения» диаграмм в системах электронных медицинских записей, не говоря уже об изображениях и других вещах. Согласно проведенному исследованию платформа Apixio на базе ИИ была на 20 процентов точнее и на 400 процентов продуктивнее, чем типичные подходы. Подобным образом, ОЕЯ может произвести тщательный анализ юридической документации, чтобы найти документы, имеющие отношение к какому-либо прецеденту.

Как и в случае с машинным зрением, использование ОЕЯ требует определения той информации, которую вы хотите извлечь или изменить в больших объемах. Это может быть полезным при работе с отзывами клиентов, упоминаниями вашей компании в СМИ, поисковыми запросами и документами внутреннего учета. Например, чтобы решить проблему компании, разрабатывающей информационные технологии в сфере здравоохранения, связанную с сопоставлением данных, мы создали решение на основе ИИ с использованием ОЕЯ, которое загружает в себя множество записей, находит копии и объединяет их в группы. Без автоматизации нашему клиенту пришлось бы потратить тысячи человеко-часов на просмотр и структурирование миллионов таких записей.

Как не крути, внедрение ИИ не случиться в одночасье – но этого не случиться и вовсе, если вы не возьметесь активнее за этот процесс. Начните с рассмотрения возможностей для получения быстрой выгоды для вашего бизнеса, чтобы постепенно набрать обороты и обеспечить надежность будущих вложений в ИИ. Расставьте приоритеты и определите самые подходящие аспекты вашей деятельности, где можно использовать ИИ, учитывая сложность и важность реализации подобного решения. ИИ часто восхваляют за его способность сократить расходы, но его потенциал стимулировать рост не менее важен.

Что вам делать дальше? Начните думать о том, как собирать, сохранять, преобразовывать и маркировать ключевые массивы данных для будущих решений с использованием искусственного интеллекта. Правильное структурирование и своевременное обновление таких данных поможет в их дальнейшей обработке. К счастью, как только вы приведете всю информацию в порядок, самое сложное будет уже позади.

Автор: Соурав Дей (Sourav Dey)
Источник: entrepreneur.com