Изкуствен интелект, това е стока, ако знаете как да го използвате!

В тази цифрова ера всяка компания, услуга и технология се опитва да използва силата на изкуствения интелект (AI) и машинното обучение (ML), за да подобри ефективността и да постигне по-добри бизнес резултати.

AI не е нещо ново. Имахме рудиментарни форми на ИИ като изкуствени невронни мрежи (ANN), прилагани от индустриите в техните операции в продължение на почти две десетилетия. Вече имаме технологии, които са узрели до такава степен, че мащабирането на AI става по-лесно и бързо. Ние сме в по-добра позиция да използваме пълните предимства на AI.

Много индустрии и компании сега очакват бързо и вълшебно отстраняване на всички проблеми, с които се сблъскват в своите операции, когато се опитват да внедрят ИИ в съществуващия си процес. И когато магията не се случи, лидерите в бранша много бързо поставят AI в скептична светлина и казват, че е „Overrated“! Но тези компании и индустрии, които използват силата на ANN и наистина разбират тънкостите, те ползват ползите.

Хората се надяват, че AI ще създаде вълни в технологичния свят и магически ще реши всички проблеми. Това, което често са склонни да забравят е, че AI е част от дългосрочната стратегия и не е решение за една нощ за решаване на нечии проблеми. Може да отнеме до 12 до 14 месеца, преди да видите действително ефективни резултати от вашите реализации. Имате нужда от търпение, за да извлечете ползите, тъй като отнема време за изграждането и използването на правилните набори от данни за вашия AI, за да дадете качествени резултати.

Хората имат погрешно схващане, че неща като AI и IoT (Интернет на нещата) са технология. Те трябва да разберат, че са „Приложни технологии“, а не самостоятелни.

Fasal използва използването на IoT и AI заедно с нашия технологичен стек, за да получите по-добра представа и по-добри прогнози. Прост пример е използването на AI за откриване на аномалии в нашите набори от данни на живо, които получаваме от нашите сензорни устройства, нашите прогнози за микроклимата, прогнози за болести и вредители въз основа на минали и настоящи масиви от данни.