Opanuj te cechy dla wczesnego przyjęcia AI
Opublikowany: 2018-05-27Dojrzałość cyfrowa, talent AI i sprawność decydentów na poziomie C to wczesne cechy charakterystyczne dla zastosowania AI
Według Grand View Research rynek sztucznej inteligencji będzie rósł w łącznym rocznym tempie wzrostu (CAGR) wynoszącym 57% od 2017 do 2025 roku , aby stać się rynkiem o wartości 36 miliardów dolarów. Rynek AI odnotował już wzrost inwestycji w 2016 r. z 20 mld USD do 30 mld USD i inwestycje te szybko rosną.
Jeśli chodzi o wzorzec inwestycji w usługi i technologie AI, firmy inwestują 90% w badania i rozwój oraz wdrażanie, a 10% w pozyskiwanie najnowocześniejszych startupów działających w technologiach takich jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie i sieci neuronowe itp., które są podzbiory sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja już zaczęła zaznaczać swoją obecność w jednym lub innych procesach biznesowych dla wszystkich głównych graczy w różnych branżach i jest określana jako pierwsi inicjatorzy przyjęcia tej zmiany technologicznej.
Pierwsze oznaki transformacji AI
Niektóre firmy już zidentyfikowały obszary, w których można najpierw wdrożyć sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Na przykład niektóre branże, takie jak nauki przyrodnicze, energia i infrastruktura danych, są świadkami transformacji AI w porównaniu z innymi.
Cechy wczesnych użytkowników sztucznej inteligencji to te, które intensywnie przetwarzają dane lub są dojrzałe cyfrowo, przekwalifikowują się lub pozyskują siłę roboczą AI oraz intencje kadry zarządzającej, aby wdrożyć sztuczną inteligencję w różnych procesach biznesowych.
Nauki przyrodnicze są branżą intensywnie wykorzystującą dane ze względu na różnorodność kombinacji, które wynikają z obszarów takich jak genomika kliniczna, badania roślin i zwierząt i są ze sobą skorelowane. Ręczne znajdowanie korelacji i przyczyn różnych leków i podejść medycznych w przypadku śmiertelnych chorób jest bardzo czasochłonne i bardzo podatne na błędy.
Dzięki wykorzystaniu technologii takich jak AI/ML, te intensywne badania danych mogą być odpowiednio analizowane, podczas gdy ludzie mogą mieć więcej pracy badawczej niż stosowanie różnych modeli statystycznych.
Podobnie branże takie jak energetyka i infrastruktura danych , w których poprzednie dane mogą pomóc w modelowaniu predykcyjnym i konserwacji w celu optymalizacji ograniczonych zasobów lub identyfikacji potencjalnych oszustw i ataków cybernetycznych, mogą być jeszcze jednym istotnym obszarem, w którym sztuczna inteligencja ma swój wkład.
Polecany dla Ciebie:
Jeśli chodzi o schemat adopcji sztucznej inteligencji i powiązanych technologii, w różnych branżach na całym świecie pojawi się przepaść między wczesnymi użytkownikami a maruderami.

Dlaczego dojrzałość cyfrowa, talent AI i zwinność decydentów na szczeblu kierowniczym są wczesnymi cechami przyjęcia AI?
Postępy w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym są napędzane przez Big Data, a dane są kolejnym dostępnym zasobem naturalnym, takim jak woda, powietrze i ropa. Łatwo dostępne zasoby obliczeniowe o dużej mocy, dostęp do dużej ilości nieustrukturyzowanych danych i lepsza dostępność dużej przepustowości to główne czynniki, które powodują, że sztuczna inteligencja wychodzi z filmów science fiction i sięga na swoją skalę w świecie rzeczywistym.
Z tego powodu organizacje dojrzałe w zakresie danych będą miały przewagę we wdrażaniu i wdrażaniu sztucznej inteligencji w swoich firmach.
Sztuczna inteligencja obiecuje wiele korzyści w zakresie redukcji kosztów, kanalizowania ludzkiej kreatywności w bardziej produktywnych zadaniach niż przyziemnych i zapewniania wydajnych operacji opartych na danych. Wręcz przeciwnie, wyzwaniem jest dostosowanie obecnej siły roboczej do skokowego postępu technologicznego, który nadejdzie wraz z falą sztucznej inteligencji.
Oczekuje się, że do 2020 r. przedsiębiorstwa będą generować dane w ilości przekraczającej 240 eksabajtów dziennie , co oznacza, że jest więcej danych i potrzeba więcej siły roboczej, aby wydobyć z nich wnioski. Oznacza to, że organizacje muszą przekwalifikować swoich pracowników, aby wdrażać, adoptować i współpracować z technologiami sztucznej inteligencji.
Istnieją organizacje, które już rozpoczęły podnoszenie kwalifikacji swoich pracowników, które są w stanie zsynchronizować się ze sztuczną inteligencją i futurystycznymi technologiami. Dlatego próba zbudowania hybrydowej siły roboczej w celu uzupełnienia technologii sztucznej inteligencji jest również jedną z cech wczesnych użytkowników sztucznej inteligencji.
Trzecia cecha jest bardzo istotna, ponieważ cała inicjatywa wprowadzenia sztucznej inteligencji ma być zrozumiana i podzielona na etapy przez kierownictwo wyższego szczebla dowolnej organizacji. Ogólna sztuczna inteligencja wciąż nie jest zbyt rozpowszechniona w firmach, dlatego pierwsi gracze w każdej branży potrzebują głębokich kieszeni, aby ją wdrożyć i wdrożyć.
Wiążą się z tym koszty, dlatego kierownictwo wyższego szczebla musi odpowiednio ukierunkować inwestycje, co wymaga agresywnego podejścia opartego na sztucznej inteligencji.
Stanie się firmą AI-First oznacza przyjęcie sztucznej inteligencji do pracy we współpracy z ludzkimi pracownikami i bycie liderem we wdrażaniu kultury opartej na danych w branży, aby wyprzedzić konkurencję i zostać liderem w swojej branży.
Ogólny wpływ
Wraz ze wzrostem popularności technologii sztucznej inteligencji świat biznesu skończy z dwoma zestawami „mam i nie mam” – jeden zestaw ma cechy, które agresywnie napędzają adopcję sztucznej inteligencji, podczas gdy inne muszą dojrzewać, aby podążać za ligą sztucznej inteligencji -pierwsze firmy.
W nadchodzących latach przedsiębiorstwa zorientowane na sztuczną inteligencję osiągną nowe szczyty, badając te niewykorzystane dane i wydobywając wartość przyrostową. Big Data zasilane sztuczną inteligencją wpłynie na prawie wszystkie aspekty naszego istnienia, ostatecznie wpływając na sposób, w jaki przedsiębiorstwa dążą do wzrostu, z pozytywnym skutkiem.