Закрыть [x]

Перейти на мобильную версию

Машинное обучение – будущее бизнес-культуры

30.09.2019

За последние месяцы машинное обучение оставалось главной темой в мире технологий и сейчас широко применяется в компаниях. Машинное обучение – приложение на базе искусственного интеллекта, которое позволяет совершенствовать системы без их непосредственного программирования. Концентрируясь на развитии компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным для автономного обучения, Google использует технологию машинного обучения на собственной AI-платформе. Она предоставляет все виды услуг – от подготовки данных до обучения, настройки, развертывания проектов, совместной работы специалистов и обмена моделями машинного обучения.

На сегодняшний день машинное обучение обрабатывает большой объем данных и собирает метрики. В то же время оно разрабатывает более интеллектуальные алгоритмы, которые смогут выполнять более сложные задачи. Например, приложение Periscope Data. В его основе лежат технологии машинного обучения и искусственного интеллекта. Они позволяют совершенствовать анализ данных и доступ к ним для людей и машин в быстро развивающейся современной бизнес-культуре. Сегодня самое главное для бизнеса – принимать важные решения на основе информации, поступающей в режиме реального времени. Поэтому в будущем не человек, а технология машинного обучения будет предугадывать ситуацию на рынке.

Существуют проблемы с интеграцией ИИ в бизнес, которые часто сложно решить. Например, необходимо расставить приоритеты, чтобы ИТ-приложения были важнее ИТ-архитектуры. Это позволит компаниям не отделять цифровизацию от технологии искусственного интеллекта, а, наоборот, думать об их десегрегации. По последним данным, искусственный интеллект повышает производительность и удерживает сотрудников на рабочем месте. Аналогичные преимущества дает интернет вещей. Кроме этого, ИИ способствует созданию более здоровой культуры труда. Как говорится в сообщении TechRepublic, «компании, анализируя переписку по электронной почте и биометрические данные, смогут содействовать чувству общности среди работников, определить показатели риска, а также создать привлекательные условия труда».

Машинное обучение использовали и продолжают использовать во многих сферах, начиная от здравоохранения и заканчивая образованием. Из преимуществ использования ИИ в бизнесе ясно, что большинство компаний (68%) активно работают над «дорожной картой» обработки данных. Это удалось только 11% из них. Сегодня самые успешные модели те, в которых задачи решает искусственный интеллект. Благодаря этому машинное обучение получает больше информации и прогнозирует поведение потребителей. Современные модели машинного обучения позволяют быстро обрабатывать информацию и оперативно предоставляют данные, которые влияют на культуру труда в компаниях. Это касается компаний, которые занимаются аналитикой в режиме реального времени, интеграцией данных и их управлением, прогнозированием продаж и доходов, а также личной безопасностью и обработкой информации.

Машинное обучение во многих кругах вызвало опасения, что ИИ заменит людей на рабочих местах. В реальности же оно позволяет людям осваивать новые аспекты работы, пока исскусственный интеллект выполняет рутинные операции. Например, извлечение необходимой информации из массивов данных. Сейчас самое время принять все, что предлагает машинное обучение. В крайнем случае, можно воспринимать его как устройство, которое экономит время людей и позволяет им сфокусироваться на развитии креативности.

Культура труда будущего уже стала реальностью, так как многие компании перешли на «коммуникативную» модель работы. Причина этому – передача рутинных операций машинному обучению. Решения будут все чаще основываться на больших данных, а командная работа координироваться искусственным интеллектом. Так, например, прошлой осенью Microsoft провел исследование. Оно показало, что компании, которые используют ИИ, превосходят по эффективности на 5% организации без четкой стратегии использования ИИ. Второй результат внедрения ИИ в бизнес-культуру – большее количество решений в компании будет основываться на данных. В итоге бизнес-модель будет менее ограничена. Там, где вероятность «перевесит» планирование и стратегию, предприятиям придется стать более гибкими.

По данным исследований, многие клиенты по-прежнему не доверяют искусственному интеллекту. Это мешает руководителям компаний поверить, что ИИ работает на их благо. Недавно компания Savanta провела исследование, в котором приняли участие 5 тысяч покупателей. Специалисты Savanta спросили их мнение насчет ИИ, морали, этического поведения и эмпатии. По результатам исследования больше половины респондентов считают, что ИИ принимает предвзятые решения. Меньше трети опрошенных чувствовали себя комфортно, общаясь с компаниями, которые используют искусственный интеллект. На первый взгляд, недоверие к ИИ со стороны потребительской культуры может и не повлиять на бизнес-культуру. Однако машинное обучение не станет ее частью без принятия его потребителями. Аналогичная ситуация, когда только у половины пассажиров на борту самолета есть спасательные жилеты под сиденьем.

В последних важных исследованиях, которые касаются основного дохода, машинное обучение рассматривают как средство для достижения новых целей персоналом, который быстро сокращается из-за автоматизации. С помощью машинного обучения можно будет извлечь выгоду из более творческой стороны труда. Меняется не только бизнес-культура, но также повседневная жизнь и культура труда.

Материал подготовлен на основе статьи Why Machine Learning Is The Future Of Business Culture Джулиан Виго, независимого исследователя и кинорежиссера, которая специализируется на антропологии, информационных технологиях и политической философии.

Елизавета Гета


Комментарии