РБК Pro —  
информационный сервис для предпринимателей и управленцев. Первый месяц — бесплатно

Искусственный интеллект и бизнес: как извлечь максимальную выгоду

Инновации IT Исследования Deloitte
Технологии искусственного интеллекта перестали быть привилегией Google и Amazon и роскошью для избранных
Фото:Николай Рютин / ТАСС
Фото: Николай Рютин / ТАСС

Компания Deloitte провела глобальное исследование «Высокие технологии, телекоммуникации, развлечения и СМИ: прогноз развития отраслей 2019», проанализировав технологии, которые уже востребованы бизнес-сообществом или станут драйвером развития многих отраслей в ближайшие несколько лет. Следите за трендами — в будущее возьмут не всех.

Владельцы компаний, у которых нет ни опыта, ни значительных стартовых инвестиций, уже имеют доступ к искусственному интеллекту и должны с его помощью прокачать свой бизнес сегодня, чтобы обойти конкурентов и выйти на новый уровень эффективности.

По оценкам специалистов Deloitte, к 2020 году около 87% пользователей искусственного интеллекта (ИИ) будут применять его возможности с помощью корпоративного ПО с элементами ИИ.

Как используют искусственный интеллект в бизнесе

Мировые технологические гиганты, такие как Google, Amazon, Microsoft и Facebook, охотно выводят на рынок облачные сервисы и приложения на базе ИИ, созданные изначально для решения внутренних проблем компаний и реализации собственных идей. Технологии на базе ИИ помогают бизнесу оптимизировать операционные процессы, создавать новые услуги, снижать издержки, прогнозировать риски и выстраивать стратегии развития.

Видео: РБК
Видео: РБК

Машинное обучение позволяет научить компьютеры анализировать данные, выявлять скрытые взаимосвязи, классифицировать объекты и делать прогнозы без дополнительно программируемых инструкций. Машинное обучение невозможно без технических экспертов, которые готовят массивы данных, подбирают правильные алгоритмы и интерпретируют результаты. Это, например, инструменты бизнес-аналитики, анализа видеофайлов, отраслевые приложения с использованием ИИ.

Глубокое обучение — более сложный вариант машинного обучения. В основе лежит концепция нейронных сетей, как в человеческом мозге. Обучение называется глубоким, так как нейронные сети имеют множество взаимосвязанных слоев: входной слой получает данные, скрытые слои делают вычисления, а выходной слой проводит анализ. Глубокое обучение используют, например, интернет-магазины для генерации рекомендаций и производители для разработки новых продуктов.

Обработка естественного языка (NLP)  — это способность извлекать или генерировать значение и смысл из текста в стилистически естественной и грамматически верной форме. Вспомните окошки диалогов с чат-ботами и виртуальных помощников, таких как амазоновская Alexa или яндексовская «Алиса».

Компьютерное зрение как способность извлекать значение и смысл из визуальных элементов используют для оцифровки документов и распознавания лиц на мобильных устройствах, в банкоматах, на беспилотниках.

С чего начать