NộI Dung
- Áp dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh
- Áp dụng trí tuệ nhân tạo theo chiều dọc
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Hợp tác với các công ty Cloud AI
- Phần kết luận
Nguồn: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
Lấy đi:
Doanh nghiệp đã bắt đầu tích hợp AI và ML vào hoạt động của mình, nhưng gần như không đến mức mà nhiều doanh nghiệp internet có. Sự giúp đỡ từ các công ty này có thể là chìa khóa để áp dụng AI cho doanh nghiệp.
Các công ty internet Hyperscale đã vượt qua nhiều cấp độ học máy với sự tự động hóa ngày càng cao trong xử lý dữ liệu và mô hình hóa tinh vi kể từ năm 2015. Doanh nghiệp, với một vài ngoại lệ, đã bị trì hoãn trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo nhưng nhìn thấy, trong các công ty internet, các đối tác có thể giúp đỡ nó để bắt kịp.
Những người dùng doanh nghiệp tiềm năng của máy học có một chặng đường dài để phù hợp với nhóm tài năng, năng lực tính toán, quy mô và khối lượng dữ liệu cho các thuật toán đào tạo mà các công ty internet đã tích lũy, đặc biệt là trong bốn năm qua. Trong nhiều ngành dọc của doanh nghiệp, các quy trình kinh doanh chưa được chuyển đổi kỹ thuật số để tự động hóa xử lý dữ liệu và thực hiện ngay lập tức các quyết định kinh doanh dựa trên những hiểu biết thu được từ trí tuệ nhân tạo. Hơn nữa, một số ngành dọc chưa có các trường hợp sử dụng được xác định rõ ràng cho vay để thực hiện có lợi cho trí tuệ nhân tạo. (Để biết thêm về AI trong kinh doanh, hãy xem Khắc phục Quản lý thay đổi quản lý dịch vụ CNTT với sức mạnh của AI.)
Áp dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh
Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh đang ở giai đoạn đầu, đặc biệt là khi chúng tôi xem xét những người dùng tinh vi của họ đã vượt ra ngoài thăm dò và phi công đến giai đoạn mà họ đạt được giá trị kinh doanh từ việc sử dụng nó. O hèReilly, một công ty truyền thông công nghệ, đã tìm thấy trong cuộc khảo sát năm 2018 của mình, Nhà nước áp dụng học máy trong doanh nghiệp, rằng người dùng tinh vi chỉ chiếm 15% tổng số người dùng doanh nghiệp trên toàn thế giới và 18% ở Bắc Mỹ.
Các nguồn chuyên môn và học tập bên ngoài đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ người dùng doanh nghiệp bắt kịp với công nghệ tiên tiến trong học máy, đặc biệt là các kỹ thuật AI tiên tiến. Một khảo sát năm 2018 của Deloitte cho thấy 59% người mua doanh nghiệp có được kiến thức chuyên môn về AI từ các công ty phần mềm doanh nghiệp có khả năng AI, 53% hợp tác phát triển với các đối tác, 49% mua nó từ các công ty AI trên đám mây và 39% thu thập dữ liệu từ các trang web như GitHub . Các công ty Cloud AI cung cấp AI như một dịch vụ, giúp tiết kiệm chi phí cơ sở hạ tầng và phát triển tài năng tại chỗ.
Để phát triển AI tiên tiến, các công ty đám mây là một nguồn chuyên môn quan trọng hơn. Ba mươi chín phần trăm số người được hỏi kinh doanh cho thấy sự ưu tiên cho các công ty đám mây như là một nguồn AI tiên tiến so với 15% cho phần mềm tại chỗ. AI là một dịch vụ đã phát triển với tốc độ nhanh chóng 48%.
Áp dụng trí tuệ nhân tạo theo chiều dọc
Chúng tôi đã nói chuyện với Aditya Kaul, giám đốc nghiên cứu tại Tractica, một công ty phân tích công nghiệp tập trung vào trí tuệ nhân tạo và robot. Kaul đã điều tra việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong 30 ngành dọc cho hơn 300 trường hợp sử dụng tại các doanh nghiệp trên toàn thế giới. Dịch vụ tài chính và viễn thông đã trở thành những người đi đầu trong việc áp dụng AI và họ bắt đầu sớm với các kỹ thuật thống kê thô sơ hơn từ những năm 1980, từ hồi những năm 1980, ông Ka Kaul nói với chúng tôi. Việc áp dụng trong bán lẻ, ô tô và chăm sóc sức khỏe đã tăng lên trong thời gian gần đây trong khi phần lớn doanh nghiệp vẫn ở giai đoạn đầu của việc áp dụng, ông nói thêm, các dịch vụ kinh doanh ngang của CRM như CRM, chuỗi cung ứng và nhân sự đã mở rộng việc áp dụng AI nhanh chóng vì khả năng dự đoán của nó giúp xác định triển vọng, xu hướng nhu cầu của người tiêu dùng và nhân viên tài năng.
Giám sát, đồng bộ hóa và tối ưu hóa các mạng được xác định phần mềm phức tạp và không đồng nhất là một trường hợp sử dụng quan trọng trong lĩnh vực viễn thông, theo ông Ka Kaul. Các trợ lý giọng nói trong xe hơi đã tăng mạnh trong lĩnh vực ô tô với sự nhấn mạnh ngày càng tăng về cá nhân hóa dịch vụ trong xe hơi, ông nói. Ông cũng thông báo cho chúng tôi rằng, Ngành ngân hàng đang triển khai trí thông minh nhân tạo cho dịch vụ khách hàng bao gồm cả chatbot khi họ phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các ngân hàng internet nhỏ hơn, ngoài việc sử dụng nó để phát hiện gian lận, phân tích cho vay và các hoạt động phụ trợ khác.
Trong khi lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có tiềm năng to lớn, nó đã bị tụt lại cho đến gần đây do các rào cản pháp lý đối với việc sử dụng dữ liệu của nó. Hiện nay, một số công ty khởi nghiệp được hỗ trợ bởi liên doanh đã tập trung vào học máy trong các thử nghiệm lâm sàng để tăng tốc khám phá thuốc.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Các cửa hàng bán lẻ đã tăng tốc đầu tư vào học máy khi họ đạt được thành thạo trong việc dự đoán nhu cầu và cung cấp chính xác. Nhà bán lẻ Otto của Đức đã cắt giảm hơn 2 triệu sản phẩm mỗi năm và dư thừa 20% bằng thuật toán học sâu để dự đoán khách hàng sẽ mua gì, theo báo cáo nghiên cứu của McKinsey. Công cụ AI của nó hiện tự động đặt hàng 200.000 mặt hàng mỗi tháng vì nó có thể dự đoán Otto sẽ bán gì trong 30 ngày tới với độ chính xác 90%. (Không chắc chắn AI sẽ phù hợp với công ty của bạn như thế nào? Hãy xem 5 cách các công ty có thể muốn xem xét sử dụng AI.)
Hợp tác với các công ty Cloud AI
Các công ty AI trên nền tảng đám mây đã sẵn sàng hợp tác với khách hàng doanh nghiệp để nâng cao kỹ năng trí tuệ nhân tạo của họ, nhưng họ không chắc chắn về cách hợp tác với các công ty phần mềm doanh nghiệp không thể thiếu cho hệ thống ống nước phụ trợ. Các công ty của Cloud Cloud đã hào phóng cho khách hàng doanh nghiệp với những ưu đãi của họ bao gồm thời gian trên nền tảng đám mây miễn phí, tư vấn và đào tạo.
Vì các công ty AI trên nền tảng đám mây như Google đã chuyển đổi nhanh chóng từ các thuật toán được thiết kế bằng tay vào năm 2015 sang học sâu vào năm 2016 và gần đây là các thuật toán tiên tiến hơn như học tăng cường, họ có thể tư vấn cho những người chấp nhận sớm về cách tiến bộ trong hành trình học AI trưởng thành.
Các chi phí của AI cũng đang giảm khi chúng ta thấy sự gia tăng của các mô hình được đào tạo trước, các bộ dữ liệu được dán nhãn và giảm giá chung cho giá cả trên nền tảng đám mây, ông Ka Kaul giải thích.Đồng thời, thời gian xử lý dữ liệu, nhập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu và ghi nhãn, chiếm 90% nỗ lực, đã được rút ngắn với các kỹ thuật như AutoML tự động hóa các quy trình này, ông nói thêm. Nvidia, một đối tác của các công ty AI trên nền tảng đám mây siêu tốc, đã đóng gói lại GPU (đơn vị xử lý đồ họa) cho doanh nghiệp. Giải thích, Nvidia đã định vị lại các trường hợp sử dụng phân tích và khoa học dữ liệu trong doanh nghiệp nhằm tăng tốc độ đào tạo các mô hình phân tích lớn so với CPU (đơn vị xử lý trung tâm).
Các công ty phần mềm doanh nghiệp sẽ phải tìm cách phù hợp với các công ty AI trên nền tảng đám mây, đặc biệt là khi họ mang đến những khả năng mới cho thị trường trở thành một phần trong kết cấu kinh doanh của doanh nghiệp. Các chức năng như các chatbot và khả năng nhìn của máy tính để nhận dạng hình ảnh được kích hoạt bằng cách học sâu giúp mở rộng giá trị mà AI mang lại, theo ông Ka Kaul khẳng định. Bản thân Phần mềm không còn được mã hóa nữa mà thích nghi với nhu cầu về dữ liệu và phân tích, ông nói thêm. Tuy nhiên, vẫn chưa có đủ bằng chứng cho thấy các công ty phần mềm doanh nghiệp, với một vài ngoại lệ như Microsoft, có thể bắt kịp các công ty AI trên nền tảng đám mây trong các thuật toán. Tuy nhiên, theo tất cả các chỉ dẫn, các điều khoản mới về sự tham gia giữa các công ty AI trên nền tảng đám mây và các công ty phần mềm doanh nghiệp vẫn chưa được giải quyết.
Phần kết luận
Học máy sẽ phát minh lại doanh nghiệp vì nó định nghĩa lại chính phần mềm doanh nghiệp. Doanh nghiệp sẽ thích ứng nhanh hơn với môi trường kinh doanh bên ngoài với việc tự động hóa xử lý dữ liệu và thực thi nhanh hơn các quyết định kinh doanh dựa trên những hiểu biết thu được từ các thuật toán rút ngắn thời gian học hỏi từ dữ liệu. Phần mềm doanh nghiệp sẽ phát triển và cấu hình lại thường xuyên hơn để theo kịp các thuật toán.
