ТРИ ДРАЙВЕРА, КОТОРЫЕ ДЕЛАЮТ ИИ ДОСТУПНЫМ
Искусственный интеллект еще недавно считали технологией для избранных, высокотехнологичных ИТ-компаний. Сегодня игроки из самых разных отраслей начинают относиться к ИИ как к доступному инструменту. (По «РБК Pro»)
Технологии на базе ИИ создают конкурентные преимущества в разных отраслях:
➖Банкам помогают лучше понимать клиентов и готовить для них персонифицированные предложения.
➖Ретейлерам — увеличивать объемы продаж, средний чек и общий трафик покупателей в магазине.
ИИ используется при предложении покупателям расширенных, дорогих версий продуктов и показе внутри каталогов интернет-магазинов рекламы.
➖На рынках цифровых услуг ИИ обеспечивает кастомизацию продукта, позволяет создавать рынок одного потребителя.
➖В промышленности самообучающиеся ИТ-решения обеспечивают экономию за счет аналитики, позволяющей снизить внеплановые ремонты и незапланированные простои.
➖В металлургии за счет ИИ при том же объеме подаваемых реактивов на выходе можно получить более качественный продукт.
➖В нефтегазовой отрасли искусственный интеллект повышает нефтеотдачу действующих месторождений и помогает снизить расходы при разбуривании месторождений.
➖В сфере кибербезопасности ИИ может использоваться для отслеживания подозрительной активности.
➖ИИ также справляется с видеоаналитикой и обработкой больших объемов неструктурированных данных.
Демократизация искусственного интеллекта
1. Развитие open source
Все больше поставщиков готовы открывать исходный код части своих продуктов и развивать программное обеспечение, ПО, с открытым исходным кодом (от англ. open source).
Технологии, являющиеся частной собственностью авторов или правообладателей не так быстро адаптируются на рынке, в то время как продукты с открытым исходным кодом развиваются. Благодаря совместным усилиям крупных игроков и фрилансеров создаются новые проекты в области ИИ.
Динамика развития открытого ПО позволяет компаниям рассматривать искусственный интеллект как стратегическую технологию.
2. Гибридные облака
Применение элементов ИИ требовало передачи данных в публичное облако, что шло вразрез с внутренней политикой безопасности компаний и требовало дополнительных усилий для соблюдения законов о защите персональных данных.
В результате организации не могли планировать внедрение этой технологии. Теперь гибридное использование публичных и частных облаков вместе с технологиями, позволяющими на одном физическом сервере запускать несколько виртуальных серверов, искусственный интеллект сам «приходит» в Центр обработки данных заказчика, не требуя перемещения данных в публичное пространство.
3. Подход agile
Владельцев бизнеса и менеджмента на внедрение ИИ может мотивировать то, что использование разработчиками agile-подхода снижает риск: команда начинает работу над ИТ-проектом с небольшого прототипа, который постепенно растет и совершенствуется в соответствии с потребностями бизнеса.
Скорость адаптации и внедрения технологий искусственного интеллекта отличается в разных отраслях. На первом этапе вперед ушли телекоммуникационные компании, а теперь обороты набирают банки и финансовые организации. В какой-то момент в практическом применении ИИ сильно отставал ретейл, но и он сейчас наверстывает упущенное опережающими темпами.
Очередная масштабная волна внедрения ИИ, скорее всего, охватит еще больше компаний финансового сектора, ретейла и добывающих отраслей.
Искусственный интеллект — реальная и доступная по цене технология, которую каждый применяет по-своему, и она быстро развивается и адаптируется.
Есть технологии, к которым нужно подходить взвешенно. А есть такие, которые нужно пробовать как можно раньше, чтобы наработать собственные компетенции.
Искусственный интеллект относится ко второму типу. Чем раньше предприятия осознают неизбежность использования этой технологии, тем скорее получат дополнительное конкурентное преимущество.
#технологии #ИИ
Искусственный интеллект еще недавно считали технологией для избранных, высокотехнологичных ИТ-компаний. Сегодня игроки из самых разных отраслей начинают относиться к ИИ как к доступному инструменту. (По «РБК Pro»)
Технологии на базе ИИ создают конкурентные преимущества в разных отраслях:
➖Банкам помогают лучше понимать клиентов и готовить для них персонифицированные предложения.
➖Ретейлерам — увеличивать объемы продаж, средний чек и общий трафик покупателей в магазине.
ИИ используется при предложении покупателям расширенных, дорогих версий продуктов и показе внутри каталогов интернет-магазинов рекламы.
➖На рынках цифровых услуг ИИ обеспечивает кастомизацию продукта, позволяет создавать рынок одного потребителя.
➖В промышленности самообучающиеся ИТ-решения обеспечивают экономию за счет аналитики, позволяющей снизить внеплановые ремонты и незапланированные простои.
➖В металлургии за счет ИИ при том же объеме подаваемых реактивов на выходе можно получить более качественный продукт.
➖В нефтегазовой отрасли искусственный интеллект повышает нефтеотдачу действующих месторождений и помогает снизить расходы при разбуривании месторождений.
➖В сфере кибербезопасности ИИ может использоваться для отслеживания подозрительной активности.
➖ИИ также справляется с видеоаналитикой и обработкой больших объемов неструктурированных данных.
Демократизация искусственного интеллекта
1. Развитие open source
Все больше поставщиков готовы открывать исходный код части своих продуктов и развивать программное обеспечение, ПО, с открытым исходным кодом (от англ. open source).
Технологии, являющиеся частной собственностью авторов или правообладателей не так быстро адаптируются на рынке, в то время как продукты с открытым исходным кодом развиваются. Благодаря совместным усилиям крупных игроков и фрилансеров создаются новые проекты в области ИИ.
Динамика развития открытого ПО позволяет компаниям рассматривать искусственный интеллект как стратегическую технологию.
2. Гибридные облака
Применение элементов ИИ требовало передачи данных в публичное облако, что шло вразрез с внутренней политикой безопасности компаний и требовало дополнительных усилий для соблюдения законов о защите персональных данных.
В результате организации не могли планировать внедрение этой технологии. Теперь гибридное использование публичных и частных облаков вместе с технологиями, позволяющими на одном физическом сервере запускать несколько виртуальных серверов, искусственный интеллект сам «приходит» в Центр обработки данных заказчика, не требуя перемещения данных в публичное пространство.
3. Подход agile
Владельцев бизнеса и менеджмента на внедрение ИИ может мотивировать то, что использование разработчиками agile-подхода снижает риск: команда начинает работу над ИТ-проектом с небольшого прототипа, который постепенно растет и совершенствуется в соответствии с потребностями бизнеса.
Скорость адаптации и внедрения технологий искусственного интеллекта отличается в разных отраслях. На первом этапе вперед ушли телекоммуникационные компании, а теперь обороты набирают банки и финансовые организации. В какой-то момент в практическом применении ИИ сильно отставал ретейл, но и он сейчас наверстывает упущенное опережающими темпами.
Очередная масштабная волна внедрения ИИ, скорее всего, охватит еще больше компаний финансового сектора, ретейла и добывающих отраслей.
Искусственный интеллект — реальная и доступная по цене технология, которую каждый применяет по-своему, и она быстро развивается и адаптируется.
Есть технологии, к которым нужно подходить взвешенно. А есть такие, которые нужно пробовать как можно раньше, чтобы наработать собственные компетенции.
Искусственный интеллект относится ко второму типу. Чем раньше предприятия осознают неизбежность использования этой технологии, тем скорее получат дополнительное конкурентное преимущество.
#технологии #ИИ
ИИ и МАРКЕТОЛОГИ
В маркетинге все чаще применяются информационные технологии и искусственный интеллект (ИИ).
Маркетологи собирают информацию о клиентах для изучения и сегментации рынка.
Вначале для этого применялись демографические и географические данные. С появлением интернета, мобильных приложений и социальных сетей у маркетологов появилось больше информации о клиентах и их поведении. Маркетинг становится персонифицированным. При разработке предложений учитываются даже личностные характеристики человека.
Искусственный интеллект — ассистент мартехнолога
Даже продуктивный маркетолог не способен проанализировать и одной десятой объема поступающей информации о клиентах, с чем легко справляются когнитивные технологии и сервисы на основе искусственного интеллекта, пишут на https://pro.rbc.ru/.
▪️ Визуальное распознавание (англ. Visual Recognition) — понимание смысла и содержимого изображения при помощи машинного обучения. Анализ изображений для определения мест, объектов, цветов, еды и других предметов помогает лучше понять визуальные материалы.
▪️ Чат-боты (англ. Chatbot) — компьютерная программа, которая использует ИИ для взаимодействия с людьми. Пользователи задают вопросы и делают запросы чат-боту на естественном языке.
В результате анализа концепции (англ. Concept Insights) определяется тема текста и используется для понимания контента. С помощью этой технологии поиск информации происходит не по ключевым словам, а по теме.
▪️ Анализ личностных характеристик потребителя (англ. Personality Insights) помогает маркетологам понять характеристики человека, ценности, потребности и предпочтения.
Из публичного текста, размещенного в блоге, сервис извлекает и анализирует спектр личностных атрибутов человека. Составляет психологический портрет, понимает намерения, предпочтения, поведенческие характеристики, что влияет на его решения о покупке и пр.
Технология используется для персонализированного маркетинга и повышает уровень конверсии.
▪️ Анализатор тона (англ. Tone Analyzer) на основе лингвистического анализа определяет и интерпретирует эмоции и языковой тон текста, понимает и предугадывает, как сообщение воспринимается получателем.
Здесь задействованы эмоции гнева, страха, радости, печали, брезгливости. Социальные характеристики включают в себя пять психологических личностных черт: открытость, добросовестность, экстраверсия, доверительность и эмоциональность. Тон текста характеризуется как уверенный, аналитический, робкий и пр.
Применяются технологии искусственного интеллекта в отраслях ритейла, финансов, страхования, медиа и логистики.
Искусственный интеллект помогает создавать предложения на том уровне персонализации, который не был возможен раньше. С помощью накопления и изучения исторических данных составляются портреты отдельных клиентов и прогнозируется их поведение.
Примеры:
➖ Harley-Davidson будет использовать ИИ вместе с облачными технологиями и интернетом вещей для привлечения молодого поколения мотоциклистов.
Для будущих владельцев первого полностью электрического мотоцикла компания предложит мобильный сервис, который позволит проверять информацию о состоянии мотоцикла, включая данные о запасе хода, параметры аккумуляторной батареи и уровне заряда, и получать напоминания о сроке техобслуживания. При ударе, перемещении или угоне, на телефон владельца будет отправляться соответствующее оповещение. Пользователь сможет меньше времени тратить на вопросы эксплуатации и сосредоточиться на поездке.
➖ Behr, поставщик архитектурных красок и средств по уходу за деревом, использует ИИ для вовлечения потребителей в режиме реального времени и диалога с ними. Покупатель получает персонализированные рекомендации о том, какой цвет интерьерной краски ему подойдет, что упрощает процесс выбора.
Когнитивные системы создают партнерство между людьми и компьютерами в разных областях бизнеса, заменяя человека в областях с рутинной работой.
#Маркетинг #АL #ИИ #Технологии
В маркетинге все чаще применяются информационные технологии и искусственный интеллект (ИИ).
Маркетологи собирают информацию о клиентах для изучения и сегментации рынка.
Вначале для этого применялись демографические и географические данные. С появлением интернета, мобильных приложений и социальных сетей у маркетологов появилось больше информации о клиентах и их поведении. Маркетинг становится персонифицированным. При разработке предложений учитываются даже личностные характеристики человека.
Искусственный интеллект — ассистент мартехнолога
Даже продуктивный маркетолог не способен проанализировать и одной десятой объема поступающей информации о клиентах, с чем легко справляются когнитивные технологии и сервисы на основе искусственного интеллекта, пишут на https://pro.rbc.ru/.
▪️ Визуальное распознавание (англ. Visual Recognition) — понимание смысла и содержимого изображения при помощи машинного обучения. Анализ изображений для определения мест, объектов, цветов, еды и других предметов помогает лучше понять визуальные материалы.
▪️ Чат-боты (англ. Chatbot) — компьютерная программа, которая использует ИИ для взаимодействия с людьми. Пользователи задают вопросы и делают запросы чат-боту на естественном языке.
В результате анализа концепции (англ. Concept Insights) определяется тема текста и используется для понимания контента. С помощью этой технологии поиск информации происходит не по ключевым словам, а по теме.
▪️ Анализ личностных характеристик потребителя (англ. Personality Insights) помогает маркетологам понять характеристики человека, ценности, потребности и предпочтения.
Из публичного текста, размещенного в блоге, сервис извлекает и анализирует спектр личностных атрибутов человека. Составляет психологический портрет, понимает намерения, предпочтения, поведенческие характеристики, что влияет на его решения о покупке и пр.
Технология используется для персонализированного маркетинга и повышает уровень конверсии.
▪️ Анализатор тона (англ. Tone Analyzer) на основе лингвистического анализа определяет и интерпретирует эмоции и языковой тон текста, понимает и предугадывает, как сообщение воспринимается получателем.
Здесь задействованы эмоции гнева, страха, радости, печали, брезгливости. Социальные характеристики включают в себя пять психологических личностных черт: открытость, добросовестность, экстраверсия, доверительность и эмоциональность. Тон текста характеризуется как уверенный, аналитический, робкий и пр.
Применяются технологии искусственного интеллекта в отраслях ритейла, финансов, страхования, медиа и логистики.
Искусственный интеллект помогает создавать предложения на том уровне персонализации, который не был возможен раньше. С помощью накопления и изучения исторических данных составляются портреты отдельных клиентов и прогнозируется их поведение.
Примеры:
➖ Harley-Davidson будет использовать ИИ вместе с облачными технологиями и интернетом вещей для привлечения молодого поколения мотоциклистов.
Для будущих владельцев первого полностью электрического мотоцикла компания предложит мобильный сервис, который позволит проверять информацию о состоянии мотоцикла, включая данные о запасе хода, параметры аккумуляторной батареи и уровне заряда, и получать напоминания о сроке техобслуживания. При ударе, перемещении или угоне, на телефон владельца будет отправляться соответствующее оповещение. Пользователь сможет меньше времени тратить на вопросы эксплуатации и сосредоточиться на поездке.
➖ Behr, поставщик архитектурных красок и средств по уходу за деревом, использует ИИ для вовлечения потребителей в режиме реального времени и диалога с ними. Покупатель получает персонализированные рекомендации о том, какой цвет интерьерной краски ему подойдет, что упрощает процесс выбора.
Когнитивные системы создают партнерство между людьми и компьютерами в разных областях бизнеса, заменяя человека в областях с рутинной работой.
#Маркетинг #АL #ИИ #Технологии