Андреас Роэлл, управляющий партнер Analytics Ventures, дал хорошее определение технологии: «Общая концепция искусственного интеллекта — это внедрение умного мышления в компьютеры. Вместо предоставления компьютерам конкретных формул обработки данных и информации, в них внедряются алгоритмы обработки данных, которые определяют общие границы. В этих границах достигаются желаемые результаты».
ИИ отличается от машинного обучения, последнее является только компонентом ИИ. Речь идет об использовании компьютерных систем для постоянного повышения эффективности результатов. Это часто связано с утомительными задачами, такими как распознавание изображений и языковой перевод.
Как использовать ИИ в бизнесе
Мы живем в мире, наводненном данными, который идеален для компьютеров. Поэтому, когда все сделано правильно, бизнес может значительно улучшить свою конкурентную позицию, например, с помощью прогнозов, рекомендаций, визуализации и оценки рисков.
В некотором смысле ИИ — это следующий этап после Интернета. Другими словами, у нас появилась возможность получать более глубокие результаты анализа данных. Но вопрос в том, что не существует «готового» решения, которое можно чудом внедрить в бизнес и трансформировать его. ИИ — это процесс. Чтобы быть успешным, необходимо продолжать сбор и анализ данных с учетом конкретных нюансов вашей отрасли.
Кроме того, для ИИ необходима прозрачность алгоритмов. Что действительно происходит с принятием решений? Имеет ли это смысл? Каковы обоснования результатов? Если поставщик программного обеспечения предоставляет лишь незначительные сведения о таких вещах, нужно внимательнее к нему присмотреться и определить эффективность его услуги. Неизвестность может принести больше вреда, чем пользы.
Наконец, важно установить KPI (ключевые показатели эффективности), которые будут ориентирами для сравнения производительности систем ИИ. В расчет нужно брать два основных KPI — точность и отзыв. Точность — это отношение правильно обнаруженных объектов, то есть истинных положительных результатов, из всех обнаруженных объектов.
Конечно, ИИ — сложная отрасль, которая усложняется еще больше. Но предпринимателю не нужно слишком углубляться в детали. Важно понять потенциал этой технологии, — требовать сильных решений и сосредоточиться на ощутимых результатах.
