Главная » Блоги Экспертов И ИТ-Компаний » 5 основных тенденций развития искусственного интеллекта и машинного обучения на 2022 год
Возможность размещать посты на проекте остановлена

Редакция CNews готова принять пресс-релизы компаний на адрес news@cnews.ru.

Приглашаем вас делиться комментариями о материалах CNews на наших страницах платформ Facebook, Telegram и Twitter.

5 основных тенденций развития искусственного интеллекта и машинного обучения на 2022 год

Вот несколько основных тенденций, к которым вашему бизнесу стоит начать готовиться.

Искусственный интеллект и машинное обучение становятся доминирующей частью технологической индустрии, помогая предприятиям достигать цели, принимать важные решения и создавать инновационные продукты и услуги.

Согласно прогнозам, в 2022 году компании будут реализовывать в среднем 35 проектов искусственного интеллекта в своих организациях.

Фактически, рынок AI и ML, вероятно, вырастет к 2022 году на 9 миллиардов долларов при среднегодовом темпе роста 44%.

В последние годы в технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения произошло несколько прорывов. Давайте рассмотрим основные тенденции в области искусственного интеллекта и машинного обучения на 2022 год, которые дадут вам идеи о том, как контролировать свой рынок:

1. Повышенная роль ИИ, науки о данных и машинного обучения в гипер-автоматизации

Hyper Automation — это процесс использования передовых технологий для автоматизации задач. Ее также называют «Цифровая автоматизация процессов» и «Интеллектуальная автоматизация процессов».

В настоящее время компании работают с большим количеством данных, и их извлечение требует автоматизации. Науку о данных и анализ можно найти повсюду. Мы вступили в новую эру поколения науки о данных, потому что инструменты для анализа данных в наши дни стали более доступными.

Специалист по данным, архитектор предприятия, специалист по машинному обучению, архитектор приложений и инженер по данным — вот некоторые из профессий, которые пользуются большим спросом. Наука о данных используется в различных отраслях, таких как финансовые компании, производственные фирмы, страховые агентства, маркетинговые фирмы и другие.

Интеллектуальная автоматизация используется организациями для проведения исследований с целью увеличения своей прибыли.

В гипер-автоматизации обычно используются следующие передовые технологии:

  • Роботизированная автоматизация процессов Robotic Process Automation, (RPA).
  • Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI).
  • Машинное обучение (Machine Learning, ML).
  • Автоматизация когнитивных процессов.
  • Программное обеспечение для интеллектуального управления бизнес-процессами (Intelligent Business Process Management Software, iBPMS).

Идея состоит в том, чтобы объединить правильные технологии для упрощения, проектирования, автоматизации и управления процессами в организации вместо использования инструментов, основанных на сценариях и предназначенных для узких случаев использования.

Вот способы применения гипер-автоматизации в вашей организации:

  • Лучшая поддержка клиентов: обеспечение лучшей поддержки клиентов включает ответы на электронные письма клиентов, вопросы и запросы. Компании могут комбинировать разговорный AI и RPA для автоматического ответа на запросы клиентов и повышения своей оценки CSAT.
  • Повышение продуктивности сотрудников: автоматизируя трудоемкие процессы, вы можете сократить объем ручной работы ваших сотрудников и повысить их производительность.
  • Системная интеграция: Hyper Automation помогает организациям интегрировать свои цифровые технологии во все процессы.

2. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для приложений кибербезопасности.

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения становятся важной частью информационной безопасности. С помощью AI и ML организации разрабатывают новые методологии, чтобы сделать кибербезопасность более автоматизированной и безрисковой. AI помогает организациям усилить свою стратегию миграции в облако и повысить производительность технологий больших данных.

Как AI и ML могут улучшить кибербезопасность:

Кибербезопасность включает в себя множество точек данных. Таким образом, AI можно использовать в кибербезопасности для кластеризации, классификации, обработки и фильтрации данных.

С другой стороны, ML может анализировать прошлые данные и предлагать оптимальные решения для настоящего и будущего. На основе прошлых данных система предоставит инструкции по различным шаблонам для обнаружения угроз и вредоносных программ. Таким образом, AI и ML нарушат суть любой стороны, пытающейся проникнуть в систему.

Вот как вы можете анализировать большие объемы данных с помощью AI и ML:

  • Используйте искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы систематизировать данные по определенному шаблону, помогая сопоставить различные наборы данных и сканировать любые угрозы.
  • Провести аудит ваших методов защиты данных, чтобы убедиться, что установленные ограничения работают эффективно или нет. Это поможет вам защитить ваших пользователей и других лиц.
  • Использование AL и ML помогает обнаруживать вредоносные программы и угрозы, устанавливая платформу безопасности, которая сканирует огромные объемы данных.

3. Пересечение AI и ML с loT

AI и ML все чаще используются, чтобы сделать устройства и услуги Интернета вещей более интеллектуальными и безопасными.

По данным Gartner, к 2022 году более 80% проектов Интернета вещей в организациях будут включать AI и ML.

Интернет вещей предполагает, что все устройства будут подключены к Интернету, чтобы иметь возможность реагировать на различные ситуации на основе собранных данных.

Важность искусственного интеллекта и машинного обучения в этом контексте заключается в способности быстро получить представление о данных. Они автоматически выявляют закономерности и обнаруживают аномалии в данных, генерируемых интеллектуальными датчиками и устройствами. Это может быть информация о температуре, давлении, влажности, качестве воздуха, звуке, распознавании речи и компьютерном зрении.

Вот основные сегменты, где вы можете увидеть пересечение AI и ML:

  • Носимые устройства. Носимые устройства включают фитнес-трекеры, трекеры здоровья, приложения для мониторинга сердечного ритма и устройства AR / VR, использующие AIoT, такие как умные часы, очки AR и VR и беспроводные наушники. 
  • Умный дом: эти устройства включают в себя освещение, термостаты, смарт-телевизор или интеллектуальные колонки, которые учатся на привычках пользователей, чтобы обеспечить поддержку дома.
  • Умный город: AIoT используется, чтобы сделать города более безопасными и удобными для жизни. Например, умные энергосистемы, умные уличные фонари и умный общественный транспорт.
  • Умная промышленность: AIoT используется для анализа данных в реальном времени для оптимизации операций, логистики и цепочки поставок.

4. Бизнес-прогнозирование и анализ.

Бизнес-прогнозирование и анализ с помощью ИИ и машинного обучения оказались намного проще, чем любые предыдущие методы и технологии.

С помощью AI и ML вы можете рассматривать тысячи матриц, чтобы делать более точные прогнозы.

Например, финтех-компании используют ИИ для прогнозирования спроса на различные валюты в зависимости от рыночных условий и поведения потребителей в режиме реального времени. Это помогает финтех-компаниям иметь необходимый объем предложений для удовлетворения спроса.

5. Расцвет дополненного интеллекта

Дополненный интеллект — это объединение машин и людей для повышения когнитивной производительности.

По данным Gartner, к 2023 году  40% инфраструктурных и операционных групп  будут использовать автоматизацию с дополнением AI для повышения производительности ИТ. Фактически, к 2022 году вклад цифровых работников вырастет на 50%.

Дополненный интеллект помогает платформам собирать все типы данных, включая структурированные и неструктурированные, из различных источников и представлять их для получения полного 360-градусного представления о клиентах.

Хорошими примерами секторов, где использование дополненного интеллекта растет, являются финансовые услуги, здравоохранение, розничная торговля и путешествия.

Заключительные размышления

Выше перечислены пять основных тенденций, которые будут проявляться в наступающем году. Другие функции, которые могут быть включены, — это машинное обучение в области голосовой поддержки и регулирования цифровых данных.

Трейдеры и компании могут прогнозировать стрессы и быстро принимать решения с помощью передовых решений AI и ML. Управление сложными задачами и поддержание корректности имеет решающее значение для успеха бизнеса, и AI и L безупречны в этом. Динамичные масштабы постоянно растущих отраслей промышленности еще больше повышают значимость тенденций в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

 

Оригинал статьи по ссылке.



Источник: https://cleverics.ru/digital/?p=35870


Данный материал является частной записью члена сообщества Club.CNews.
Редакция CNews не несет ответственности за его содержание.
Комментарии
Другие публикации
RU, Москва
Информационные технологии



Забыли пароль?

Редакция CNews готова принять пресс-релизы компаний на адрес news@cnews.ru.

Приглашаем вас делиться комментариями о материалах CNews на наших страницах платформ Facebook, Telegram и Twitter.