Материал раздела Технологии
Григорий Юркин

Как приручить ИИ: сферы применения в высокотехнологичных отраслях

Развитие искусственного интеллекта пугает — у этого инструмента есть слабые места, над которыми еще нужно работать. Но если использовать его с осторожностью, это пойдет только на благо бизнесу. Рассмотрим, как использовать ИИ в высокотехнологичном секторе
Фото: Midjourney
Фото: Midjourney

Этот материал входит в раздел «Технологии», в котором мы каждую неделю разбираем актуальные технологические тренды и публикуем прогнозы и рекомендации бизнесменов, IT-евангелистов и футурологов. Вы также найдете экспертные материалы о том, как стать продуктивнее, вывести бизнес на новый уровень и улучшить качество жизни с помощью технологий.

Сегодня уже невозможно представить ни один высокотехнологичный продукт без искусственного интеллекта. ИИ имитирует когнитивные функции человека, такие как восприятие, анализ, обучение и принятие решений. Его применение в различных отраслях помогает:

  • автоматизировать процессы производства;
  • оптимизировать бизнес-процессы;
  • улучшать качества продукции;
  • сокращать расходы.

Яркий пример успешного применения ИИ в развитии высокотехнологичных продуктов — компания Tesla. Она использует машинное обучение и нейронные сети для разработки автопилотируемых автомобилей: данные с множеством датчиков и камер. ИИ-система Tesla способна распознавать объекты на дороге, прогнозировать движение и принимать решения в реальном времени. Это приводит к значительному улучшению безопасности на дороге и снижению аварийности.

Другой пример — компания Amazon. Она активно применяет технологии искусственного интеллекта для оптимизации своих бизнес-процессов. Система управления складом Amazon, известная как Amazon Robotics, использует роботов для сортировки, упаковки и доставки товаров. Это позволяет значительно ускорить процессы обработки заказов и повысить эффективность логистики.

Также все большее внимание уделяется распознаванию речи и автоматизации операторов, что, несомненно, происходит на базе ИИ. Например, он помогает системе U-Speech Analytics распознавать эмоциональное состояние абонента и оператора. Используя методы машинного обучения, нейросеть в нашей речевой аналитике помогает выявлять такие паттерны, как настроение клиента, типичные проблемы или запросы, степень его удовлетворенности, эффективность операторов, и другие факторы.

С какими вызовами сталкиваются те, кто использует в работе ИИ