Я ветеран программного обеспечения, который любит вести блог на темы технологий, а также о мировой политике. В то время как я веду регулярный ежегодный блог о ситуации по всему миру в моих блогах Google, я веду профессиональный блог на тему ИИ и машинного обучения в блогах сообщества SAP. Я уже некоторое время думал о том, чтобы взять мидуэй и вести блог на среднем уровне, и вот, наконец, это случилось в этот день!

Во времена covid я стал соавтором книги по машинному обучению, а позже начал серию подкастов на тему AI и ML. Я завершил 2 сезона и в общей сложности 20 подкастов, и теперь начинаю сезон 3. Сезон 3 будет расширять тему приложений ML и AI даже за пределами мира SAP.

Хотя в мире предприятий многое изменилось, внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения все еще не соответствует той скорости, которую предсказывали в первые дни криптореволюции в 2010-х годах! Предприятиям требуется много времени, чтобы перейти к приложениям AI и ML, поскольку они также должны учитывать своих потребителей. Хотя перевести потребительский мир в пространство ИИ проще, предприятиям требуется осторожный подход, чтобы полностью адаптироваться к технологиям ИИ. Есть 3 основных момента, которые необходимо учитывать для успешного внедрения ИИ на предприятиях.

  • Люди. Первая задача — привлечь к работе управленческие и бизнес-команды, принимающие решения. Для этого используются различные формы участия: от создания внутренней осведомленности до тренингов и повышения квалификации армии пользователей/разработчиков/консультантов и т. д.
  • Процессы. Во-вторых, определение бизнес-процессов или транзакций, которые требуют немедленного внедрения ИИ. Это включает в себя понимание того, какие бизнес-процессы остро нуждаются в встряске или немедленной перестройке, чтобы извлечь выгоду из внедрения ИИ. Мир переживает серьезную трансформацию от старой обработки процессов к новой цифровой обработке процессов. Большая часть этой трансформации бизнеса была ускорена из-за пандемии коронавируса, когда цифровизация и цифровизация вышли на первое место. Понимание бизнеса и соответствующее вливание разведданных было бы большой победой для предприятий, чтобы возглавить конкуренцию.
  • Данные. Наконец, наиболее важным аспектом являются данные. Как мы все знаем, данные — это новая нефть, которая определяет способы использования информации. Предприятия имеют огромное количество транзакционных данных и метаданных, которые можно использовать при внедрении ИИ. Принятие решений и машинное обучение, которые происходят с ИИ, во многом зависят от прошлой исторической информации и того, как она обрабатывается. Данные — очень важный аспект всей трансформации ИИ, происходящей на предприятии. Мы поговорим больше о данных, их последствиях и различных типах данных в нашем следующем блоге. Мы также коснемся того, как данные воспринимаются учеными, инженерами данных и аналитиками данных.

До следующего раза, следите за обновлениями и с удовольствием предсказывайте будущее с помощью технологий искусственного интеллекта!