Contenuto
- Adozione dell'intelligenza artificiale negli affari
- Adozione dell'intelligenza artificiale nei verticali
- Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
- Partnership con le aziende di cloud AI
- Conclusione
Fonte: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
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L'impresa ha iniziato a integrare AI e ML nelle sue operazioni, ma non nella misura in cui molte aziende Internet hanno. L'aiuto di queste aziende potrebbe essere la chiave per l'adozione dell'IA aziendale.
Le società Internet iperscale hanno superato diversi livelli di machine learning con una crescente automazione nell'elaborazione dei dati e la sofisticazione dei modelli dal 2015. L'impresa, con poche eccezioni, è rimasta indietro nell'adozione dell'intelligenza artificiale ma vede, nelle società Internet, partner che possono aiutarla per raggiungere.
I potenziali utenti aziendali dell'apprendimento automatico hanno una lunga strada da percorrere per abbinare i pool di talenti, le capacità informatiche, la scala e i volumi di dati per gli algoritmi di formazione accumulati dalle società Internet, in particolare negli ultimi quattro anni. In molti settori verticali dell'impresa, i processi aziendali non sono stati trasformati digitalmente per l'automazione dell'elaborazione dei dati e l'esecuzione istantanea delle decisioni aziendali basate su intuizioni acquisite dall'intelligenza artificiale. Inoltre, molti verticali non hanno ancora casi d'uso ben definiti che si prestano alla proficua esecuzione dell'intelligenza artificiale. (Per ulteriori informazioni sull'intelligenza artificiale negli affari, vedi Superare la gestione dei servizi IT Gestione delle modifiche con la potenza dell'IA.)
Adozione dell'intelligenza artificiale negli affari
L'adozione dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affari è in una fase iniziale, soprattutto quando consideriamo i suoi utenti sofisticati che sono andati oltre l'esplorazione e i piloti a una fase in cui ottengono valore aziendale dal suo utilizzo. O 'Reilly, una società di tecnologia dei media, ha scoperto nel suo sondaggio del 2018, "Lo stato di adozione dell'apprendimento automatico nell'impresa", secondo cui gli utenti sofisticati rappresentavano solo il 15% degli utenti aziendali in tutto il mondo e il 18% in Nord America.
Fonti esterne di esperienza e apprendimento svolgono un ruolo significativo nell'aiutare gli utenti aziendali a mettersi al passo con lo stato dell'arte dell'apprendimento automatico, in particolare per le tecniche avanzate di intelligenza artificiale. Un sondaggio del 2018 di Deloitte ha rilevato che il 59% degli acquirenti aziendali acquisisce competenze di intelligenza artificiale da società di software aziendali con capacità di intelligenza artificiale, il 53% lo co-sviluppa con i partner, il 49% lo acquisisce da società di cloud AI e il 39% lo affolla da siti come GitHub . Le società di cloud AI forniscono AI come servizio, il che consente di risparmiare sul costo dell'infrastruttura e dello sviluppo dei talenti on-premise.
Per lo sviluppo avanzato dell'IA, le società cloud sono una fonte di competenza più importante. Il trentanove percento degli intervistati ha mostrato una preferenza per le società cloud come fonte di intelligenza artificiale avanzata rispetto al 15% per software on-premise. L'IA come servizio è cresciuto a un ritmo sostenuto del 48%.
Adozione dell'intelligenza artificiale nei verticali
Abbiamo parlato con Aditya Kaul, direttore della ricerca presso Tractica, una società di analisi del settore focalizzata sull'intelligenza artificiale e la robotica. Kaul ha studiato l'adozione dell'intelligenza artificiale in 30 verticali per oltre 300 casi d'uso in aziende di tutto il mondo. "Le telecomunicazioni e i servizi finanziari sono stati i leader nell'adozione dell'IA e hanno iniziato presto con tecniche statistiche più rudimentali risalenti agli anni '80", ci ha detto Kaul. "L'adozione nei settori della vendita al dettaglio, automobilistico e sanitario è aumentata in tempi più recenti, mentre la maggior parte delle imprese rimane in una fase iniziale di adozione", ha aggiunto, "I servizi aziendali orizzontali come CRM, catena di approvvigionamento e risorse umane hanno ampliato l'adozione di L'intelligenza artificiale in quanto le sue capacità predittive aiutano a identificare prospettive, tendenze della domanda dei consumatori e dipendenti di talento. "
"Il monitoraggio, la sincronizzazione e l'ottimizzazione di reti definite dal software complesse ed eterogenee è un caso di utilizzo critico nel settore delle telecomunicazioni", ha ipotizzato Kaul. "Gli assistenti vocali nelle auto sono aumentati nel settore automobilistico con un accento crescente sulla personalizzazione dei servizi all'interno dell'auto", ha osservato. Ci ha anche informato che "Il settore bancario sta implementando l'intelligenza artificiale per il servizio clienti, compresi i chatbot, mentre affrontano un'intensa concorrenza da parte di banche Internet più piccole, oltre a usarlo per il rilevamento di frodi, analisi dei prestiti e altre operazioni di back-end".
Sebbene il settore sanitario abbia un enorme potenziale, fino a poco tempo fa era rimasto indietro a causa degli ostacoli normativi all'utilizzo dei suoi dati. "Diverse start-up supportate da venture capital si sono ora concentrate sull'apprendimento automatico negli studi clinici per accelerare la scoperta di farmaci", ha rivelato Kaul.
Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
Non puoi migliorare le tue capacità di programmazione quando a nessuno importa della qualità del software.
I negozi al dettaglio hanno accelerato gli investimenti nell'apprendimento automatico in quanto acquisiscono padronanza nella previsione accurata della domanda e dell'offerta. Secondo un rapporto di ricerca di McKinsey, il rivenditore tedesco Otto ha ridotto i resi di oltre 2 milioni di articoli all'anno e le scorte in eccesso del 20% utilizzando algoritmi di deep learning per prevedere ciò che i clienti compreranno. Il suo motore di intelligenza artificiale ordina ora in modo autonomo 200.000 articoli al mese perché può prevedere ciò che Otto venderà nei prossimi 30 giorni con una precisione del 90%. (Non sei sicuro di come l'IA si adatterà alla tua azienda? Dai un'occhiata a 5 modi in cui le aziende potrebbero voler prendere in considerazione l'utilizzo dell'IA.)
Partnership con le aziende di cloud AI
Le società di AI cloud Hyperscale sono state disposte a collaborare con i clienti aziendali per migliorare le proprie capacità di intelligenza artificiale, ma non sono sicuri sui modi di collaborare con le società di software aziendali che sono indispensabili per l'impianto idraulico di back-end. "Le società cloud sono state generose con i clienti aziendali con i loro omaggi, tra cui tempo cloud gratuito, risorse di consulenza e formazione", ha osservato Kaul.
Da quando le aziende di cloud AI come Google hanno fatto una rapida transizione dagli algoritmi ingegnerizzati a mano nel 2015 all'apprendimento profondo nel 2016 e ultimamente algoritmi più avanzati come l'apprendimento per rinforzo, sono in grado di consigliare i primi utenti su come fare progressi nel loro viaggio verso l'apprendimento AI scadenza.
"Anche i costi dell'IA stanno diminuendo quando vediamo una maggiore disponibilità di modelli pre-addestrati, set di dati etichettati e una riduzione generale dei prezzi dell'IA cloud", ha spiegato Kaul."Allo stesso tempo, il tempo per l'elaborazione dei dati, l'ingestione, la preparazione dei dati e l'etichettatura, che rappresenta il 90% dello sforzo, è stato abbreviato con tecniche come AutoML che automatizza questi processi", ha aggiunto. Nvidia, un partner delle società di IA cloud iperscale, ha riconfezionato le sue GPU (unità di elaborazione grafica) per l'impresa. "Nvidia si è riposizionata per indirizzare i casi di utilizzo della scienza e dell'analisi dei dati nell'azienda, accelerando la formazione di grandi modelli analitici rispetto alle CPU (unità di elaborazione centrale)", ha spiegato Kaul.
Le società di software aziendali dovranno trovare un modo per soddisfare le società di cloud AI, soprattutto perché introducono nuove capacità sul mercato che diventano parte del tessuto del business aziendale. "Funzioni come i chatbot e le capacità di visione artificiale per il riconoscimento delle immagini sono abilitate dal deep learning che estende il valore che l'IA porta", ha affermato Kaul. "Il software stesso non è più hardcoded ma si adatta alle esigenze di dati e analisi", ha aggiunto. Non ci sono ancora prove sufficienti per dimostrare che le società di software aziendali, con alcune eccezioni come Microsoft, possano raggiungere gli algoritmi con le società di cloud AI. Secondo tutte le indicazioni, i nuovi termini di impegno tra le società di cloud AI e le società di software aziendali, tuttavia, non sono stati ancora risolti.
Conclusione
L'apprendimento automatico reinventerà l'impresa mentre ridefinisce il software aziendale stesso. L'azienda si adatterà più rapidamente all'ambiente aziendale esterno con l'automazione dell'elaborazione dei dati e l'esecuzione più rapida delle decisioni aziendali sulla base delle informazioni acquisite dagli algoritmi che riducono il tempo necessario per apprendere dai dati. Il software aziendale si evolverà e si riconfigurerà più spesso per stare al passo con gli algoritmi.
