Внедрение искусственного интеллекта в бизнес — решение, которое может привести к положительным изменениям. К примеру, можно значительно повысить и улучшить эффективность выполнения рутинных задач. А чтобы ИИ выполнял и множество других процессов, дополнительно может быть проведено внедрение машинного обучения, имеющее свои преимущества.
Преимущества внедрения машинного обучения в бизнес
Можно отметить сразу несколько плюсов такого решения.
ИИ сможет обрабатывать большое количество данных
Системы искусственного интеллекта смогут обучаться на больших данных:
извлекать информацию;
классифицировать ее;
использовать данные для анализа, отчетности и принятия решений.
Это особенно важно для больших предприятий и корпораций.
Вы сможете доверить рутинные задачи искусственному интеллекту
Вместо того чтобы тратить драгоценное время сотрудников, можно доверить сбор и обработку данных машине. С получением опыта и обучения, системы искусственного интеллекта становятся все более точными, что в перспективе снижает необходимость в ручной работе и соответственно экономит затраты.
Быстрое выявления паттернов в поведении пользователей
Они в дальнейшем будут полезны при создании таргетированной рекламы, увеличения аудитории продукции либо услуг, предотвращения потери уже существующей клиентской базы.
Улучшение определения тенденций
Эти данные могут быть использованы для более точного планирования, управления целями, подбора персонала и управления закупками.
В каких сферах актуально машинное обучение и ИИ
Такое решение будет полезно для разных бизнесов, ведь обученный искусственный интеллект полезен для прогнозирования доходов и расходов компании, расчета объемов продаж, а также для проведения динамического и ситуационного анализа.
Этапы внедрения
На первом этапе компании нужно определиться с приоритетными задачами, которые можно доверить ИИ. Все важно продумать до мелочей, ведь это будет влиять на конечный результат. Дальше создается обучающая выборка, которая будет использоваться для обучения алгоритма машинного обучения. Это важный этап, где качество данных напрямую влияет на результаты обучения.
Дальше уже дело за машинным обучением. Здесь алгоритм настраивается для решения конкретной задачи, используя предоставленные данные. Чтобы проще было взаимодействовать с ИИ, создается также пользовательский интерфейс. С его помощью можно анализировать полученные результаты и корректировать задачи.
