Взгляд на настоящее и будущее ИИ: от лабораторий до преобразования того, как мы будем жить
Мы находимся в межвременье, когда возможности искусственного интеллекта (ИИ) уже не вызывают сомнений, но его настоящее влияние на экономику еще предстоит увидеть.
Сегодня ИИ начинает выходить за рамки исследовательских лабораторий и интегрируется в бизнес-приложения, которые оптимизируют и автоматизируют процессы, от производства товаров до управления клиентскими отношениями. Полный же потенциал ИИ в рамках экономической системы в целом остается не до конца реализованным и поэтому его способность к радикальному изменению бизнес-моделей и созданию новых рыночных структур еще не совсем понятен.
Таким образом, текущий этап развития ИИ можно считать подготовительным, когда технологии "затачиваются" под будущие глобальные задачи, которые изменят лицо экономики.
Впрочем, по мнению Ави Голдфарба, Аджея Агравала и Джошуа Ганса, авторов книги “От предвидения к власти. Как ИИ-прогнозирование трансформирует экономику и как использовать его силу в своих целях”, уже сегодня мы можем использовать ИИ для улучшения качества своих прогнозов. И начать нам следует с различения трех основных типа ИИ-решений, которые можно использовать при прогнозировании.
Три типа решений на основе Искусственного Интеллекта, которые могут быть использованы при прогнозировании
1.Точечные ИИ-решения: Улучшают существующие процедуры и не требуют изменения системы
Это значит, что такие решения могут быть внедрены самостоятельно и немедленно начать приносить пользу, делая управленческие решения более эффективными благодаря лучшим предсказаниям.
Примером может служить ИИ-алгоритм для оптимизации логистики доставки, которое интегрируется с текущей системой управления заказами и предлагает более эффективные маршруты, сокращая время доставки и расходы на топливо.
2. Прикладные ИИ-решения: Вводят новые процессы, которые также могут быть реализованы независимо от других процессов
Они позволяют менять способы принятия решений или создавать новые процедуры на их основе, повышая эффективность управления.
Как пример, ИИ-решение medtech-стартапа для предварительной диагностики изображений МРТ и рентгеновских снимков в целях более быстрого и точного определение заболеваний.
3. Системные ИИ-решения: Совершенствуют существующие или создают новые процессы, для реализации которых требуется изменение связанных процессов
Такие решения влияют на систему в целом, позволяя принимать более обоснованные и эффективные управленческие решения.
Пример - ИИ-решение fintech-стартапа для управления рисками, которое требует интеграции с различными банковскими системами для анализа транзакций в реальном времени и предотвращения мошенничества.
В целом, ИИ может играть одну из ключевых ролей как при прогнозировании результатов наших экспериментов, так и при проектировании этих экспериментов. Т.е. если раньше мы опирались на научную теорию или метод проб и ошибок, то теперь, благодаря обучению моделей на больших объемах данных, мы можем использовать ИИ для формулирования гипотез. И это значит, что мы также можем проектировать различные сценарии использования ИИ и предугадывать результаты реализации этих сценариев.
Будущее теперь не туманно - оно представляет собой многообразие сценариев, реализации самых желанных из которых мы вполне можем способствовать.
Комментарии:
Для данной статьи комментарии пока не оставлены.
Будьте первым!