Новые тенденции в области искусственного интеллекта: трансформация отраслей с помощью решений на базе искусственного интеллекта

От здравоохранения до финансов, от розничной торговли до производства — решения на базе искусственного интеллекта коренным образом меняют методы работы бизнеса.

Сегодня – и особенно после того, как ChatGPT стал публичным в 2022 году – искусственный интеллект (ИИ) больше не является футуристической концепцией, отнесенной к области научной фантастики. Это преобразующая сила, меняющая отрасли промышленности по всему миру. Решения на базе искусственного интеллекта коренным образом меняют работу предприятий: от здравоохранения до финансов, от розничной торговли до производства.

Компании, лидеры и политики, осознающие этот сдвиг, имеют реальную возможность добиться необузданной эффективности, инноваций и роста. В этой статье мы рассмотрим последние тенденции в области искусственного интеллекта, их глубокое влияние на различные отрасли и то, что нас ждет в будущем. Давайте сразу погрузимся.

Последние тенденции в области искусственного интеллекта: новые пересечения и смелые рубежи

На самом базовом уровне под ИИ подразумевается разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта. Эти задачи охватывают различные виды деятельности, такие как обучение, рассуждение, решение проблем, восприятие и понимание языка.

В последние годы ИИ стал свидетелем беспрецедентного роста и инноваций, чему способствовали достижения в области машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей. Во многих отношениях это сделало AI Gartner самой часто используемой технологией в организациях в 2024 году.

Алгоритмы машинного обучения позволяют системам ИИ учиться на данных, выявлять закономерности и делать прогнозы или решения без вашего явного программирования.

Глубокое обучение, разновидность машинного обучения, использует многоуровневые искусственные нейронные сети для извлечения функций высокого уровня из необработанных данных. Это позволяет достичь поразительной точности в таких задачах, как распознавание изображений и понимание естественного языка.

Нейронные сети имитируют структуру и функции человеческого мозга, позволяя системам искусственного интеллекта выполнять сложные задачи с помощью интеллекта, подобного человеческому. Более того, достижения ИИ в области обработки естественного языка (НЛП), компьютерного зрения и прогнозной аналитики приводят к значительным преобразованиям во многих отраслях.

НЛП позволяет машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Это имеет решающее значение для реальных приложений, таких как виртуальные помощники, анализ настроений и языковой перевод, выходящих за рамки простого теоретического изучения. Компьютерное зрение позволяет системам искусственного интеллекта анализировать и интерпретировать визуальные данные, производя революцию в таких областях, как беспилотные транспортные средства, наблюдение и медицинская визуализация.

Интеграция ИИ в большие данные и Интернет вещей (IoT) представляет собой еще одну важную тенденцию в области искусственного интеллекта, позволяющую создавать более умные и эффективные системы.

Аналитика больших данных использует ИИ для извлечения информации из обширных наборов данных, выявления скрытых закономерностей, тенденций и корреляций, которые аналитики-люди могут упустить из виду. Устройства Интернета вещей, оснащенные датчиками и возможностью подключения, генерируют огромные объемы данных, которые алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать в режиме реального времени, обеспечивая упреждающее принятие решений и автоматизацию в умных городах, мониторинге здравоохранения и промышленных операциях.

Некоторые из этих заметных общеотраслевых тенденций в области искусственного интеллекта обсуждаются ниже.

• Персонализация и точность в здравоохранении

ИИ совершает революцию в здравоохранении, обеспечивая персонализированную диагностику, планирование лечения и управление уходом за пациентами.

Эти алгоритмы могут анализировать медицинские данные, включая электронные медицинские записи, геномные данные и медицинские изображения, чтобы помочь врачам в постановке диагноза и принятии решений о лечении. ИИ может снизить вероятность неправильного диагноза и протянуть столь необходимую руку помощи обычно перегруженному работой поставщику медицинских услуг.

Помимо увеличения человеческих усилий, ИИ также открывает новые горизонты в здравоохранении. Такие инновации, как персонализированная медицина, могут адаптировать лечение для отдельных пациентов с учетом их генетического состава, истории болезни и факторов образа жизни. Это улучшает результаты лечения и уменьшает побочные реакции.

Между тем, роботизированные хирургические системы, работающие на базе искусственного интеллекта, повышают хирургическую точность и эффективность, сокращая хирургические ошибки и время восстановления. Как видите, существующие системы технологий здравоохранения, которые также стремительно развивались в последние годы, получают еще один импульс от последних тенденций в области искусственного интеллекта.

• Молниеносное и невероятно точное принятие решений в сфере финансов

ИИ трансформирует практически каждый процесс в финансовой отрасли благодаря своей скорости, точности и прогнозирующим возможностям. Это связано с тем, что банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI) — это традиционно интенсивно использующий данные сектор с широкими возможностями для вмешательства ИИ.

Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать финансовые данные, рыночные тенденции и факторы риска для оценки кредитоспособности, выявления мошеннических действий и оптимизации инвестиционных портфелей. Аналогичным образом, автоматизированные торговые системы совершают сделки с молниеносной скоростью на основе алгоритмов, управляемых искусственным интеллектом, используя анализ данных и машинное обучение для выявления прибыльных возможностей и снижения рисков.

Тенденции в области искусственного интеллекта также облегчают жизнь клиентам банков. Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта теперь предоставляют персонализированные и легко доступные банковские услуги. Это распространяется на поддержку клиентов, финансовые консультации и управление счетами по требованию.

• Отличный клиентский опыт и повышенная операционная эффективность в розничной торговле

Тенденции в области искусственного интеллекта можно ощутить на каждом этапе цепочки создания стоимости в розничной торговле. В нижней части воронки ритейлеры используют искусственный интеллект для обеспечения исключительного качества обслуживания клиентов, одновременно оптимизируя операционную эффективность.

В сфере закупок и логистики у вас есть приложения искусственного интеллекта для управления запасами с использованием прогнозной аналитики. Это помогает прогнозировать спрос, оптимизировать уровень запасов и сократить дефицит и затоваривание. Предиктивная аналитика также может прогнозировать поведение потребителей с поразительной точностью. Это позволяет ритейлерам оптимизировать ценовую стратегию и оптимизировать операции цепочки поставок, что в конечном итоге повышает прибыльность и удовлетворенность клиентов.

Благодаря таким технологическим гигантам, как Amazon и Netflix, мы также являемся свидетелями роста количества персонализированных покупок, использующих алгоритмы искусственного интеллекта. Ваши системы могут анализировать предпочтения клиентов, поведение при просмотре страниц и историю покупок практически в режиме реального времени, что позволяет ритейлерам рекомендовать продукты и рекламные акции, адаптированные к отдельным покупателям.

• Интеллектуальные машины преобразуют производственные процессы

В производственном секторе ИИ устанавливает новые стандарты производительности и эффективности. Роботы и коботы на базе искусственного интеллекта (коллаборативные роботы) выполняют повторяющиеся задачи с точностью и последовательностью. Результатом является существенное увеличение объемов производства при одновременном снижении затрат на рабочую силу.

В то же время системы контроля качества, оснащенные алгоритмами компьютерного зрения и машинного обучения, обнаруживают дефекты и аномалии, которые может не заметить человеческий глаз, обеспечивая качество продукции и минимизируя отходы.

Поскольку тенденции в области искусственного интеллекта совпадают с более широким распространением Интернета вещей, мы также наблюдаем внедрение киберфизических решений в производстве. Например, системы прогнозного обслуживания могут анализировать данные датчиков оборудования с поддержкой Интернета вещей, чтобы заранее прогнозировать сбои оборудования и планировать техническое обслуживание. Это позволяет сократить время простоев и максимально продлить срок хранения оборудования.

Новые тенденции в области искусственного интеллекта также порождают новые этические проблемы

Хотя ИИ несет в себе огромные перспективы для инноваций и прогресса, он также создает этические проблемы и проблемы, которые необходимо решить.

На микро- или детальном уровне проблемы конфиденциальности возникают из-за сбора и использования системами искусственного интеллекта огромных объемов персональных данных, что поднимает вопросы о согласии, прозрачности и защите данных. На макроуровне перемещение рабочих мест из-за автоматизации ставит под угрозу средства к существованию и усугубляет социально-экономическое неравенство, подчеркивая необходимость инициатив по переквалификации и переподготовке кадров.

Этические соображения также касаются прозрачности и подотчетности процессов принятия решений с помощью ИИ, особенно в таких важных областях, как здравоохранение, финансы и уголовное правосудие. Излишне говорить, что нормативные изменения и рекомендации играют решающую роль в обеспечении ответственного внедрения ИИ и снижении потенциальных рисков и предубеждений.

Именно поэтому 81% бизнес-лидеров заявили о необходимости принятия более глобальных правил и стандартов в области искусственного интеллекта.

Что ждет в будущем влияние ИИ на различные отрасли?

Заглядывая в будущее, будущее ИИ обещает продолжение инноваций (и прорывов) во всех отраслях. Ожидается, что достижения в области исследований и практического применения откроют новые возможности для решения сложных проблем и решения социальных проблем.

Однако по мере того, как ИИ становится все более интегрированным в повседневную жизнь и бизнес-операции, организации должны уделять приоритетное внимание этическим соображениям, прозрачности и подотчетности. Это единственный способ обеспечить, чтобы технологии искусственного интеллекта приносили пользу обществу в целом, и для достижения этой цели сотрудничество между политиками, заинтересованными сторонами отрасли и исследовательским сообществом окажется необходимым.

В конечном итоге цель состоит в том, чтобы сформировать будущее, в котором новейшие тенденции в области искусственного интеллекта будут служить силой позитивных изменений и человеческого прогресса.