Портал №1 по управлению цифровыми
и информационными технологиями

5 основных тенденций развития искусственного интеллекта и машинного обучения на 2022 год

Вот несколько основных тенденций, к которым вашему бизнесу стоит начать готовиться.

Искусственный интеллект и машинное обучение становятся доминирующей частью технологической индустрии, помогая предприятиям достигать цели, принимать важные решения и создавать инновационные продукты и услуги.

Согласно прогнозам, в 2022 году компании будут реализовывать в среднем 35 проектов искусственного интеллекта в своих организациях.

Фактически, рынок AI и ML, вероятно, вырастет к 2022 году на 9 миллиардов долларов при среднегодовом темпе роста 44%.

В последние годы в технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения произошло несколько прорывов. Давайте рассмотрим основные тенденции в области искусственного интеллекта и машинного обучения на 2022 год, которые дадут вам идеи о том, как контролировать свой рынок:

1. Повышенная роль ИИ, науки о данных и машинного обучения в гипер-автоматизации

Hyper Automation — это процесс использования передовых технологий для автоматизации задач. Ее также называют «Цифровая автоматизация процессов» и «Интеллектуальная автоматизация процессов».

В настоящее время компании работают с большим количеством данных, и их извлечение требует автоматизации. Науку о данных и анализ можно найти повсюду. Мы вступили в новую эру поколения науки о данных, потому что инструменты для анализа данных в наши дни стали более доступными.

Специалист по данным, архитектор предприятия, специалист по машинному обучению, архитектор приложений и инженер по данным — вот некоторые из профессий, которые пользуются большим спросом. Наука о данных используется в различных отраслях, таких как финансовые компании, производственные фирмы, страховые агентства, маркетинговые фирмы и другие.

Интеллектуальная автоматизация используется организациями для проведения исследований с целью увеличения своей прибыли.

В гипер-автоматизации обычно используются следующие передовые технологии:

  • Роботизированная автоматизация процессов Robotic Process Automation, (RPA).
  • Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI).
  • Машинное обучение (Machine Learning, ML).
  • Автоматизация когнитивных процессов.
  • Программное обеспечение для интеллектуального управления бизнес-процессами (Intelligent Business Process Management Software, iBPMS).

Идея состоит в том, чтобы объединить правильные технологии для упрощения, проектирования, автоматизации и управления процессами в организации вместо использования инструментов, основанных на сценариях и предназначенных для узких случаев использования.

Вот способы применения гипер-автоматизации в вашей организации:

  • Лучшая поддержка клиентов: обеспечение лучшей поддержки клиентов включает ответы на электронные письма клиентов, вопросы и запросы. Компании могут комбинировать разговорный AI и RPA для автоматического ответа на запросы клиентов и повышения своей оценки CSAT.
  • Повышение продуктивности сотрудников: автоматизируя трудоемкие процессы, вы можете сократить объем ручной работы ваших сотрудников и повысить их производительность.
  • Системная интеграция: Hyper Automation помогает организациям интегрировать свои цифровые технологии во все процессы.

2. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для приложений кибербезопасности.

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения становятся важной частью информационной безопасности. С помощью AI и ML организации разрабатывают новые методологии, чтобы сделать кибербезопасность более автоматизированной и безрисковой. AI помогает организациям усилить свою стратегию миграции в облако и повысить производительность технологий больших данных.

Как AI и ML могут улучшить кибербезопасность:

Кибербезопасность включает в себя множество точек данных. Таким образом, AI можно использовать в кибербезопасности для кластеризации, классификации, обработки и фильтрации данных.

С другой стороны, ML может анализировать прошлые данные и предлагать оптимальные решения для настоящего и будущего. На основе прошлых данных система предоставит инструкции по различным шаблонам для обнаружения угроз и вредоносных программ. Таким образом, AI и ML нарушат суть любой стороны, пытающейся проникнуть в систему.

Вот как вы можете анализировать большие объемы данных с помощью AI и ML:

  • Используйте искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы систематизировать данные по определенному шаблону, помогая сопоставить различные наборы данных и сканировать любые угрозы.
  • Провести аудит ваших методов защиты данных, чтобы убедиться, что установленные ограничения работают эффективно или нет. Это поможет вам защитить ваших пользователей и других лиц.
  • Использование AL и ML помогает обнаруживать вредоносные программы и угрозы, устанавливая платформу безопасности, которая сканирует огромные объемы данных.

3. Пересечение AI и ML с loT

AI и ML все чаще используются, чтобы сделать устройства и услуги Интернета вещей более интеллектуальными и безопасными.

По данным Gartner, к 2022 году более 80% проектов Интернета вещей в организациях будут включать AI и ML.

Интернет вещей предполагает, что все устройства будут подключены к Интернету, чтобы иметь возможность реагировать на различные ситуации на основе собранных данных.

Важность искусственного интеллекта и машинного обучения в этом контексте заключается в способности быстро получить представление о данных. Они автоматически выявляют закономерности и обнаруживают аномалии в данных, генерируемых интеллектуальными датчиками и устройствами. Это может быть информация о температуре, давлении, влажности, качестве воздуха, звуке, распознавании речи и компьютерном зрении.

Вот основные сегменты, где вы можете увидеть пересечение AI и ML:

  • Носимые устройства. Носимые устройства включают фитнес-трекеры, трекеры здоровья, приложения для мониторинга сердечного ритма и устройства AR / VR, использующие AIoT, такие как умные часы, очки AR и VR и беспроводные наушники. 
  • Умный дом: эти устройства включают в себя освещение, термостаты, смарт-телевизор или интеллектуальные колонки, которые учатся на привычках пользователей, чтобы обеспечить поддержку дома.
  • Умный город: AIoT используется, чтобы сделать города более безопасными и удобными для жизни. Например, умные энергосистемы, умные уличные фонари и умный общественный транспорт.
  • Умная промышленность: AIoT используется для анализа данных в реальном времени для оптимизации операций, логистики и цепочки поставок.

4. Бизнес-прогнозирование и анализ.

Бизнес-прогнозирование и анализ с помощью ИИ и машинного обучения оказались намного проще, чем любые предыдущие методы и технологии.

С помощью AI и ML вы можете рассматривать тысячи матриц, чтобы делать более точные прогнозы.

Например, финтех-компании используют ИИ для прогнозирования спроса на различные валюты в зависимости от рыночных условий и поведения потребителей в режиме реального времени. Это помогает финтех-компаниям иметь необходимый объем предложений для удовлетворения спроса.

5. Расцвет дополненного интеллекта

Дополненный интеллект — это объединение машин и людей для повышения когнитивной производительности.

По данным Gartner, к 2023 году  40% инфраструктурных и операционных групп  будут использовать автоматизацию с дополнением AI для повышения производительности ИТ. Фактически, к 2022 году вклад цифровых работников вырастет на 50%.

Дополненный интеллект помогает платформам собирать все типы данных, включая структурированные и неструктурированные, из различных источников и представлять их для получения полного 360-градусного представления о клиентах.

Хорошими примерами секторов, где использование дополненного интеллекта растет, являются финансовые услуги, здравоохранение, розничная торговля и путешествия.

Заключительные размышления

Выше перечислены пять основных тенденций, которые будут проявляться в наступающем году. Другие функции, которые могут быть включены, — это машинное обучение в области голосовой поддержки и регулирования цифровых данных.

Трейдеры и компании могут прогнозировать стрессы и быстро принимать решения с помощью передовых решений AI и ML. Управление сложными задачами и поддержание корректности имеет решающее значение для успеха бизнеса, и AI и L безупречны в этом. Динамичные масштабы постоянно растущих отраслей промышленности еще больше повышают значимость тенденций в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

 

Оригинал статьи по ссылке.

Учебные курсы и сертификация
специалистов по ИТ-менеджменту

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

DevOps
Kanban
ITSM
ITIL
PRINCE2
Agile
Lean
TOGAF
ITAM