Бизнес в эпоху искусственного интеллекта: новые возможности и вызовы

ИИ за работой: прогнозы, но не суждения

Искусственный интеллект — это прогностический инструмент, который позволяет заполнять информационные пробелы путем анализа имеющихся данных.

Современные мощные компьютеры легко справляются с объемами вычислений, которые были немыслимы еще двадцать лет назад. При этом применяются десятки методов, которые специалисты по ИИ подбирают под конкретные задачи: классификация, кластеризация, регрессия, дерево решений, байесовское оценивание, нейронные и капсульные сети, топологический анализ данных, глубокое и стимулированное обучение и т. д.

Развитие бизнеса, организации — по сути, работа с прогнозами касательно спроса, цены, поведения конкурентов, расходов и прибылей. На основе прогнозов принимаются решения. Поэтому, чем точнее и дешевле становятся прогнозы ИИ, тем увереннее они будут проникать в повседневную практику бизнеса.

Насколько интеллектуален ИИ

Иногда людям не нравится, что работу прогностических машин называют интеллектом. Однако для этого есть некоторые основания:

  • конечный результат деятельности ИИ — прогноз, который до недавнего времени оставался прерогативой человека;
  • ИИ умеет учиться, проверяя свои прогнозы на практике и делая выводы на будущее.

Тем не менее пока ИИ не может заменить человека. И мы разберемся почему.

Как работает ИИ

Инструменты ИИ основаны на трех типах данных:

  • исходные, которые загружаются в прогностические алгоритмы;
  • обучающие — данные о среде, необходимые для создания самих алгоритмов ИИ;
  • данные обратной связи о работе алгоритмов.

ИИ обучает себя сам: входные данные (тип 1) закладываются в машину вместе с данными о критериях исходов (тип 2), затем данные о точности сделанного прогноза (тип 3) становятся основой для уточнения алгоритмов. Этот процесс называется машинным обучением.

Классическая регрессия строится на теоретически работоспособных методах, которые могут оказаться совершенно бесполезными на практике. Машинное обучение тестирует прогнозы и улучшает алгоритмы на основе реальной обратной связи.

Гибкие методы обучения машин позволяют им сочетать множество переменных самым неожиданным образом — таким, какой не пришел бы в голову даже самому квалифицированному аналитику.

ИИ умеет обрабатывать колоссальные объемы данных и сопоставлять множество переменных, формируя таким образом полную картину происходящих процессов. Прогноз ИИ создается в том числе на основе не предусмотренных заранее сопоставлений.

Данные — топливо для ИИ

Объемы цифровых данных, их разнообразие и качество за последние 20 лет выросли драматически. Все вокруг оснащено датчиками, машины распознают и оцифровывают тексты и изображения — и все это может стать пищей для ИИ. Чем больше данных, тем точнее прогноз. Но данные стоят денег. И только такие гиганты, как Google и Facebook, сегодня могут собирать бесконечные объемы данных с конечных пользователей. Большинство организаций должно решить для себя вопрос, сколько именно средств они могут вложить в получение необходимых для эффективного развития данных. Чтобы рассчитать объем капиталовложений в данные, нужно ответить на следующие вопросы:

Продолжение — на Smart Reading
Зарегистрируйтесь на Smart Reading и получите доступ к этому и ещё 800 пересказам нонфикшен-книг. Для многих книг есть инфографика. Все пересказы озвучены, их можно скачать и слушать фоном. Фрагмент озвучки:Первые 7 дней доступа — бесплатно.
Быстрая регистрация

Рекомендуем

170 стр.
12+

2

5
(
1

голос
)

Говард Бехар, Джанет Голдстайн Дело не в кофе: Корпоративная культура Starbucks

4 стр.
12+

Оцените книгу

Алексей Номейн Бизнес на салатах

200 стр. 28 иллюстраций
12+

4

5
(
3

голоса
)

Ашвин Рамачандран, Джоуи Санторо, Кэмпбелл Р. Харви DeFi и будущее финансов. Как технология децентрализованных финансов трансформирует банковскую систему

2 стр.
18+

Оцените книгу

Дэйв Томпсон Вложенность

15 стр.
12+

Оцените книгу

Игорь Новицкий Записки интернет-маркетолога. Часть 2. Конкуренты. ЦА. УТП

420 стр. 6 иллюстраций
12+

Оцените книгу

Ариндам Бхаттачарья, Джим Хемерлинг, Николаус Ланг Больше чем великие. Девять стратегий, которые помогут добиться процветания в эру социальной напряжённости, экономического национализма и технологических революций

5 стр.
12+

Оцените книгу

Майкл Соснин Лидерство в продажах. Что такое продажи?

110 стр. 11 иллюстраций
12+

Оцените книгу

Игорь Антонов Личный бренд в Инстаграме. Как создать мощнейший бренд, развить его и заработать миллион

Аудиокниги серии

8 ч. 29 мин. 15 сек.
12+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Управление изменениями

6 ч. 50 мин. 21 сек.
16+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Переговоры

7 ч. 01 мин. 40 сек.
12+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Управление командой

8 ч. 27 мин. 37 сек.
16+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Менеджмент. Главные идеи

6 ч. 36 мин. 37 сек.
12+

2

5
(
1

голос
)

Harvard Business Review (HBR) Эмоциональный интеллект

6 ч. 23 мин. 52 сек.
12+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Эффективные коммуникации

6 ч. 13 мин. 56 сек.

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии

6 ч. 30 мин. 25 сек.
16+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Продажи

8 ч. 19 мин. 33 сек.

Оцените книгу

Организационная устойчивость

6 ч. 52 мин. 37 сек.
16+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Корпоративная культура

6 ч. 29 мин. 21 сек.

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Переосмысление роли HR

6 ч. 34 мин. 53 сек.
12+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Методы принятия решений

5 ч. 25 мин. 10 сек.
16+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Трансформация бизнес-модели

6 ч. 06 мин. 48 сек.

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Менеджмент. Стратегии. HR: Лучшее за 2017 год

8 ч. 18 мин. 45 сек.
12+

Оцените книгу

Harvard Business Review (HBR) Личная эффективность

Искусственный интеллект глазами экономистов

Искусственный интеллект (ИИ) — реальность сегодняшнего дня. Он уже изменил привычки и даже судьбы миллионов людей. Например, появление навигаторов лишило профессиональных таксистов их ключевого преимущества — знания города. Теперь каждый может устроиться водителем в Uber и зарабатывать, пользуясь подсказками навигатора. Поисковые машины заменили справочные службы и библиотеки. Онлайновые магазины с умными системами предложения товаров теснят обычные магазины. И таких примеров тысячи.

Как любая технологическая новинка, ИИ с каждым днем становится дешевле — и спрос на него, соответственно, растет. Однако сейчас даже самый смелый визионер не может утверждать, как именно развитие ИИ скажется на конкретной компании.

Так что же принесет ИИ реальному бизнесу? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно разобраться в сути инструментария ИИ и понять, на что он способен, а на что — нет.

В книге «Искусственный интеллект на службе бизнеса» канадские экономисты, создатели «Лаборатории созидательного разрушения» для наукоемких стартапов, объясняют, как умные машины строят прогнозы и чем они могут быть полезны бизнесу. Методика декомпозиции бизнес-решений и практичные советы по внедрению инструментов ИИ в деятельность компаний делают эту книгу полезной для предпринимателей, владельцев бизнеса, инженеров, менеджеров, студентов экономических и технических специальностей.

Like this post? Please share to your friends: