Применение искусственного интеллекта в цифровой экономике - стр. 13

Другой пример применения искусственного интеллекта в бизнесе – это Expedia, крупнейшая в мире онлайн-платформа по планированию путешествий. В рамках этой платформы осуществляется целый ряд процедур, от бронирования отелей до аренды транспорта. Компанией довольно эффективно используются сети машинного обучения для персонализации процесса планирования поездки каждого конкретного клиента. В отличие от традиционных типов прогнозирования, предиктивная аналитика легко адаптируется к изменениям поведения, используя массивы вновь поступающих данных.

При применении возможностей анализа неструктурированных данных с помощью ИИ-сервисов в процессе распространения мобильного контента, в частности сообщений в мессенджерах, электронных писем, фото и видео, осуществляется структурирование сгенерированных данных и сведений в целях получения возможностей их дальнейшей обработки. Указанный принцип заложен в основе работы сервиса Siri, который позволяет разговорной речи с помощью алгоритмов программы структурироваться и подготавливаться к дальнейшему анализу. В системах анализа неструктурированных данных заложен огромный потенциал для производственных и ресурсодобывающих предприятий, которые накапливают массивы смешанной информации в течение долгого периода времени. Такой анализ способен облегчить работу и самих R&D-инженеров, в том числе сэкономить время на сортировку и организацию данных, перед тем как оценить их и выявить важные взаимосвязи.

Искусственный интеллект – это возможность делегировать роботам утомительные и трудоемкие для человека задачи. Например, роботизированный онлайн-ритейлер Ocado разработал систему компьютерного зрения и сеть роботов в целях замены процесса сканирования баркодов на своих торговых складах. Это позволяет ускорить поиск и выдачу нужных товаров. Экспертами прогнозируется мощный рост рынка роботов и искусственного интеллекта в ближайшее десятилетие.

Внедрение искусственного интеллекта в различные бизнессферы начинается, как было показано выше, со сбора и обработки необходимых данных и трансформирования и систематизации их в нужный структурированный вид. Следующим шагом является разработка ИИ-алгоритмов, которые будут способны к самообучению. Здесь необходимы квалифицированные ИТ-специалисты, которые смогут научить систему искусственного интеллекта всем необходимым для компании или бизнеса действиям. Сегодня на рынке создано достаточно большое количество готовых ИИ-решений, которые помогут настроить алгоритмы искусственного интеллекта быстрее и качественнее.

После получения необходимой информации от системы искусственного интеллекта осуществляется перестройка всех технических или бизнес-процессов, на которые оказывают влияние алгоритмы ИИ. На этом этапе, бесспорно, требуется участие не только машин, но и человека. Однако в дальнейшем ИИ сам способен оптимизировать свою работу.

Перспективными направлениями применения искусственного интеллекта являются процессы, в которых отслеживаются и повторяются процессы действий человека. Однако разработка и внедрение таких технологий на сегодня не развиты до такого уровня, чтобы заменить человека абсолютно во всем.