O seguinte é o conteúdo principal do artigo:
Embora a popularidade geral da inteligência artificial na empresa ainda seja baixa (cerca de 20% em nosso último estudo), os executivos sabem que a inteligência artificial não é apenas um hype.organizações em vários setores estão prestando muita atenção a essa tecnologia. Olhe para o que ele pode fazer pelo seu negócio, eles devem fazer o mesmo.de acordo com nossa estimativa, 40% do valor potencial criado pela tecnologia analítica de hoje vem do que é chamado de 'aprendizagem profunda' (usando redes neurais artificiais multicamadas) Tecnologia de inteligência artificial Em geral, estimamos que o valor da aprendizagem profunda pode ficar entre US $ 3,5 trilhões e US $ 5,8 trilhões por ano.
No entanto, muitos líderes empresariais ainda não sabem ao certo onde devem aplicar inteligência artificial para tirar o máximo proveito dela, afinal de contas, incorporar inteligência artificial a todo o negócio requer enormes investimentos em recrutamento de talentos e atualizações tecnológicas de pilha e mudanças radicais são necessárias. Iniciativas para garantir que a inteligência artificial forneça um valor substancial, quer ajude a tomar melhores decisões ou melhore as aplicações voltadas para o consumidor.
Através de um estudo aprofundado de mais de 400 casos de uso de inteligência artificial em 19 setores e 9 funções de negócios, descobrimos que é mais apropriado usar um velho ditado para responder à questão de onde implantar inteligência artificial. O dinheiro vai '.
As áreas de negócio que tradicionalmente trazem mais valor para a empresa são frequentemente áreas onde a inteligência artificial pode ter o maior impacto.Por exemplo, em organizações de varejo, marketing e vendas geralmente trazem grande valor.Nossa pesquisa mostra que apenas dados de clientes Com a inteligência artificial para promoções personalizadas, as vendas incrementais de varejistas de tijolo e argamassa aumentam em 1 a 2%. Em contraste, na fabricação de alta qualidade, as operações muitas vezes trazem o maior valor. A inteligência pode ser prevista com base em potenciais causadores da demanda, em vez de resultados anteriores, aumentando a precisão das previsões em 10 a 20%, o que significa que os custos de estoque podem ser reduzidos em 5% e a receita em 2-3%.
Embora a aplicação da inteligência artificial abranja uma ampla gama de áreas funcionais, de fato, nessas duas áreas transversais - gerenciamento da cadeia de suprimento / fabricação e marketing e vendas - acreditamos que a inteligência artificial pode ser o melhor em vários setores O poder disso, pelo menos por enquanto, é combinado.Em resumo, estimamos que esses casos de uso sejam responsáveis por mais de dois terços das oportunidades totais de inteligência artificial.
A inteligência artificial pode criar um valor de US $ 1,4 a US $ 2,6 trilhões em marketing e vendas para empresas globais, gerando US $ 1,2 a US $ 2 trilhões em valor na gestão e fabricação da cadeia de suprimentos (alguns dos quais pertencem à empresa e alguns são de propriedade do cliente) Na manufatura, o maior valor da inteligência artificial vem do seu uso para manutenção preditiva (cerca de US $ 0,5 a US $ 0,7 trilhão em empresas globais) A inteligência artificial pode lidar com áudio e vídeo, incluindo áudio e vídeo. Uma grande quantidade de dados significa que ele pode identificar rapidamente anomalias para evitar mau funcionamento, seja um som estranho de um motor de avião ou uma falha de linha de montagem detectada por um sensor.
Outra maneira de julgar os líderes de negócios na implementação de inteligência artificial onde está, olhe para esses serviços já estão utilizando técnicas analíticas convencionais. Encontramos inteligência artificial para que possa criar os maiores potenciais casos de uso valor, a tecnologia de rede neural Pode executar melhor do que as técnicas analíticas existentes, ou gerar insights e aplicações adicionais.Nossa pesquisa, 69% dos casos de uso de inteligência artificial são os mesmos.
Em apenas 16% dos casos de uso, encontramos aplicável a outras técnicas analíticas soluções de inteligência ineficazes locais 'greenfield' artificiais. (Com o algoritmo se torna mais comum, tornam-se vários dados necessários torna-se viável mais facilmente disponíveis, a profundidade de aprender o número de casos tende a aumentar rapidamente, e 'greenfield' aprendizagem profunda contabilizados os casos de uso não podem ser significativamente melhorados, uma vez mais sofisticada tecnologia de aprendizagem de máquina também tem o potencial para se tornar melhor e mais comum.)
Mesmo se nós vemos o uso de tecnologia de inteligência artificial tem potencial econômico, também reconhecemos as limitações da inteligência artificial e obstáculos práticos para a implementação. Obter suficientemente grande e suficientemente conjunto de dados abrangente, a fim de atender o enorme apetite para aprender a profundidade dos dados de treinamento, é um dos principais desafiar as pessoas a usar esses dados também é cada vez mais preocupados, por isso esta é também uma necessidade de abordar os desafios da empresa, a segurança, privacidade e transmissão de preconceito humano à possibilidade de algoritmos de inteligência artificial e outras questões precisam ser abordadas. em algumas indústrias médicas e de seguros, as empresas devem também tentar explicar os resultados da análise da estrutura regulamentar inteligência claramente artificial obtido em linguagem simples: por que a máquina virá para atender a boa notícia é que a tecnologia em si está a fazer progressos, e começar? Resolva algumas dessas limitações.
Além dessas limitações, as empresas podem enfrentar desafios ainda mais difíceis na adoção da inteligência artificial, mas a tecnologia de masterização exige novos níveis de especialização, e os processos podem se tornar uma grande barreira para o sucesso da adoção de tecnologia. terá que desenvolver e manter processos de governança de dados robustos, e se concentrar em 'primeiro quilômetro' - como obter e organizar dados e esforço - e mais difícil 'último quilômetro', isto é, como a saída do modelo de inteligência artificial Integração em todo o fluxo de trabalho, desde gerentes de testes clínicos e gerentes de vendas até a equipe de compras.
Embora as empresas devem estar vigilantes e responsáveis na implementação de inteligência artificial, mas, dada a escala da tecnologia e seus efeitos benéficos sobre empresas, consumidores e sociedade, vale a pena um estudo mais aprofundado. Esta busca não é simples, mas você pode começar Siga um conceito simples: siga o dinheiro.