Искусственный интеллект почти в каждом ПО
По мнению аналитиков Gartner, к 2020 году технологии искусственного интеллекта будут применяться «почти в каждом новом программном продукте». Машинное обучение коренным образом меняет окружающий нас мир уже сейчас. Оно позволяет значительно ускорить и повысить эффективность принятия решений. Возможно, звучит не так сенсационно, как самоуправляемые автомобили, но это сделает машинное обучение «технологией века» для бизнеса.
«Революция данных»
Благодаря сельскохозяйственной и промышленной революциям появились различные инструменты, облегчающие жизнь. Сейчас мы переживаем «революцию данных». Алгоритмы машинного обучения нуждаются в данных — как можно большем количестве данных из как можно большего числа источников. Чем больше они «питаются» этими данными, тем «умнее» становятся, и тем больше их потенциал при принятии решений.
Облака — неотъемлемая часть ИТ-стратегии
Растущая зрелость и широкое распространение облачных технологий — дополнительные факторы, которые сделают 2018 год благоприятным для машинного обучения. Облака — неотъемлемая часть ИТ-стратегии уже практически любого бизнеса. Облачные технологии способствуют цифровой трансформации компаний и их способности с выгодой использовать свои данные.
Для повышения эффективности машинного обучения решающее значение имеет интеграция облачных приложений, платформ и инфраструктуры. В результате механизмам машинного обучения становятся доступными все большие объемы данных, стираются границы, исчезают изолированные «островки данных», используются данные разных организаций и их сетевых инфраструктур.
Если большие данные дают нам возможность найти новые ценности в процессе цифровой трансформации, а облако становится ее основой и предлагает «строительные блоки» для цифровизации, то машинное обучение станет первым по-настоящему промышленным инструментом для масштабного освоения этих новых ценностей.
Возможности применения
Во всем этом решающее значение имеет стратегия. Чтобы получить от машинного обучения максимальный результат, очень важно найти приложения, обладающие стратегической ценностью, способные фундаментальным образом трансформировать функции или критически важные процессы в бизнесе, а не просто воплощающие краткосрочный «вау-фактор».
Привлекательность машинного обучения в том, что возможности его использования практически безграничны. Транзакционные и идентификационные данные; метрики приложений, хостов, виртуальных машин, серверов; данные уровня пользователей; инфраструктурные и диагностические данные — все они хорошо подходят для машинного обучения и характеризуются предсказуемым форматом. Технология способна преобразовать методы выявления тенденций или аномалий в больших наборах данных и предоставить полезные результаты в разных областях — от клинических исследований до соблюдения нормативных требований и обеспечения информационной безопасности.
Сокращение времени на получение точных и надежных прогнозов может оказать значительное влияние не только на способность бизнеса эффективно планировать бюджеты и ресурсы, это в совокупности может дать любой компании значительный финансовый выигрыш.
Расширение возможностей человека
В настоящее время машинное обучение способствует революционным изменениям в обслуживании клиентов. Практически у любой компании большое количество запросов разделяется на ограниченное число категорий, и многие из них легко прогнозируются. Отвечать на них вполне могут чатботы на основе алгоритмов машинного обучения, которые помогают им все точнее реагировать на запросы клиентов. Это сокращает время ожидания и уменьшает число недовольных, что делает бизнес более эффективным. Такие чатботы позволяют менеджерам по работе с клиентами заняться обработкой уникальных жалоб и запросов, которые действительно требуют вмешательства человека.
Например, в а/к «Аэрофлот» алгоритмы машинного обучения применяются для проведения аспектно-сантиментного анализа упоминаний авиакомпании в социальных сетях и обращений, полученных от клиентов. В результате автоматически определяется тематика и тональность поступившего обращения, после чего оно направляется непосредственно подразделению-исполнителю.
Последний пример, возможно, наиболее показателен – он демонстрирует, как машинное обучение меняет характер работы людей. Оно не заменит человека, но, безусловно, поможет улучшить, усовершенствовать его деятельность. Некоторые профессии, несомненно, будут меняться, другие – отмирать, но прогресс постоянно ведет к созданию новых рабочих мест, формированию новых бизнес-моделей и даже появлению целых новых отраслей.
Машинное обучение сегодня игнорировать нельзя. 2018-й должен быть годом, когда бизнес возьмет на себя задачу исследовать и раскрыть ценные возможности машинного обучения, если он не сделал этого ранее.
