Хотите Тенденции искусственного интеллекта 2023?
Компания Merehead занимается веб разработкой. Свяжитесь с нами и получите бесплатную консультацию!
Поговорить с Менеджером
Доминирующая часть всей технологической индустрии состоит из
искусственного интеллекта и
машинного обучения, которые все больше и сильнее входят в привычную жизнь человечества. Разработки позволяют компаниям получать желаемые цели с меньшими временными и денежными затратами, удается быстро принимать важные решения, создавать новые инновационные продукты, услуги.
По прогнозам многих компаний к концу 2022 года предприятия будут создавать и выпускать порядка 35 проектов ИИ для реализации определенных целей. Фактически средний годовой прирост рынка AI и ML составляет 44; или 9 млрд. долларов. За последние годы технология ИИ и
машинного обучения получила сильный толчок в развитии, что дало несколько масштабных прорывов. Попробуем разобраться в самых крупных тенденциях AI и ML.
Глобальный обзор технологии в среде розничного рынка
Многие аналитические компании ожидают, что глобальный ИИ на розничном рынке зарегистрирует CAGR на уровне 35% до 2026 года.
Пандемия COVID-19 стала толчком для активного
развития технологий и вызвала спрос на покупки в режиме онлайн. Это связано с тем, что многие люди перешли на онлайн-платформы для оформления различных покупок. Такой канал стал одним из единственных доступных и удобных. Изменение дало возможность продавцам, крупным компаниям по изготовлению потребительских товаров, принять инициативу в сфере развития, которые переплетаются с цифровизацией.
При помощи искусственного интеллекта удается быстро принимать правильные решения в следующих областях бизнеса:
- маркетинг;
- электронная коммерция;
- управление продуктами.
Это часть возможностей, сокращающие дисбаланс между идеями и их реализацией. Согласно данным Министерства торговли США есть вероятность, что в 2023 году розничные продажи составит почти 6 трлн. долларов.
В целом для искусственного интеллекта используют методики
машинного обучения. В сфере торговли, розничных продаж такая методология помогает предоставлять пользователям персонализированный опыт, среду с интерактивными задачами.
Компания IBM провела исследование, согласно которому интеграция ИИ в торговлю и производства будет увеличена с 40% до 80% в течение 3 лет. Вместе с этим технология получает постоянные инвестиции, что дает возможность улучшения и развития. Нежелание некоторых крупных корпораций внедрять
инновационные разработки может замедлять общий рыночный рост. Еще одной проблемой для развития тенденций в 2023 году, вероятно, станет нехватка квалифицированных сотрудников, которые умеют внедрять ИИ в бизнес.
Варианты использования ИИ в розничной торговле по всему миру
Ключевые тенденции рынка ИИ и машинного обучения
Эксперты уверены, что в ближайшем будущем область оптимизации продукта начнет занимать существенную долю рынка. В результате любые рекомендации и планирование в бизнесе, связанном с розничной торговлей будут сферой использования
ИИ. При помощи развития аналитики крупного информационного объема произойдет все большее внедрение устройств и программ с ИИ.
Уже созданы технологии, работающие с ИИ и большими хранилищами данных, среди которых машинное обучение.
К ним можно отнести:
- Обработка человеческой речи.
- Глубокое обучение.
- Программы для автоматизированного принятия решений.
ИИ обладает рядом достоинств для работы и использования в розничной торговле.
Среди плюсов, Ассоциация потребительских технологий выделяет:
- экономию средств;
- высокую производительность;
- быстрый прием решений для решения проблем бизнеса;
- быструю доставку товаров;
- рост инноваций (умные боты, автономные транспортные средства).
По ожиданиям описанные преимущества могут улучшать аналитики пользователей, поведенческий опыт, за счет чего усиливается значимость оптимизации.
В 2020 году компания Baker Hughes запустила
приложение, базированное на основе ИИ. Это дало возможность операторам видеть данные о добыче из скважин в режиме реального времени. Как результат улучшилось прогнозирование добычи нефти и газа, а также были задействованы методы по оптимизации ряда операционных процессов, положительно обновление коснулось темпов производства.
Темпы роста ИИ в розничной торговли по странам на 2021-2026
Есть вероятность, что в будущие несколько лет доминировать на рынке будет Северная Америка, которая активнее всего применяет технологию ИИ. Это в большей мере связано с присутствием ряда развитых стран, среди которых США и Канада. Они направляют инвестиции для модернизации розничной торговли и решений конкретных задач в этой сфере. Именно Северная Америка была одной из первых, кто начал внедрение ИИ для оптимизации цепи поставок товаров и услуг. При помощи инновации ритейлерам проще поддерживать клиентов, управлять бизнесом, понимать модель покупок клиентами.
Для увеличения объемов продаж, привлечения новых клиентов, технология ИИ интегрируется в магазинах оффлайн и онлайн. Мировые бренды и корпорации активно занимаются оптимизацией продуктов,
разработкой.
Лидеры этого рынка:
- NVIDIA;
- Intel;
- Salesforce;
- Sentient Technologies;
- Microsoft;
- Google;
- IBM;
- Amazon Web Services.
В 2020 году началось активное использование ИИ в разных областях. Kenco Logistics запустили DaVinci AI. Этот продукт дает широкий спектр аналитических услуг с охватом всех цепочек поставок. При помощи технологии можно получать прогнозную информацию, которая позже транслируется в действия. Mastercard представила решения для продавцов Drive Through, чтобы упростить совершение покупок в магазинах, работая с минимальным контактом и максимальной вовлеченностью сторон.
Лучшие тенденции искусственного интеллекта в 2023 году
Теперь рассмотрим самые крупные тенденции в сфере ИИ и
машинного обучения в 2023 году. Они помогут получить идеи о том, как можно контролировать бизнес и другие сферы деятельности.
Гиперавтоматизация
Под гиперавтоматизацией понимают процессы применения инновационных разработок для ускоренного и простого выполнения задач с минимальным применением человеческой силы, знаний. Это понятие нередко называют цифровой или интеллектуальной автоматизацией.
Многие современные компании вынуждены работать с большими потоками информации, а для эффективного извлечения их нужна автоматизация. Знания о данных, их анализ можно найти везде и в наши дни эти инструменты становятся доступнее для каждого.
Большим спросом в этой сфере пользуются такие профессии:
- архитектор приложений;
- специалист машинного обучения;
- инженер по данным;
- архитектор предприятия.
Наука о данных подходит для финансовых учреждений, производств, страховых компаний, маркетинговых фирм и т.д. Гиперавтоматизация нужна для выполнения исследований, позволяющих увеличить прибыль фирмы.
Основные передовые технологии этого направления:
- Автоматизация процессов при помощи роботов (RPA).
- Искусственный интеллект и машинное обучение (AI/ML).
- Автоматизация когнитивных процессов.
- Программное обеспечение для корректного управления процессами (iBPMS).
Главная идея заключается в объединение инноваций, чтобы упростить, спроектировать и автоматизировать бизнес-процессы вместо применения методов, которые основаны для узкой деятельности.
Конкретные методы использования гиперавтоматизации в компании могут отличаться. К примеру, для улучшения качества поддержки клиентской базы можно использовать компанию разговорного AI и RPA. Это поможет автоматизировать ответы на электронные письма клиентов, а также улучшит оценку CSAT. Улучшить продуктивность работников компании позволяет внедрение технологий в трудоемкие процессы. За счет такой реализации сокращается ручная работа, улучшается производительность. Системная интеграция даст возможность компании интегрировать любые цифровые технологии в рабочие бизнес-процессы.
Приложения кибербезопасности
Одна из важных составляющих современного мира –
информационная безопасность. Технология AI и ML дает возможность создавать новые методы надежной защиты, а вся кибербезопасность становится безрисковой и автоматизированной.
Основные методы улучшения кибербезопасности при помощи машинного обучения и ИИ:
- Искусственный интеллект подойдет для классификации, обработки, кластеризации и фильтрации поступающей информации, поскольку есть много информационных данных в такой сфере.
- Машинное обучение дает возможность анализировать прошлую информацию, предоставлять оптимальные методы решения для будущего и настоящего. При помощи прошлых данных алгоритмы обеспечивают инструкциями, позволяющие найти угрозы или вредоносное ПО. AI и ML помогают нарушать работу любого, кто захочет проникнуть в систему.
- Внедрение технологий систематизирует информацию по заданным параметрам, позволяя сопоставлять разную информацию, отслеживать любые угрозы.
- ИИ упростит ведение аудита способов защиты информации, что даст возможность быстро узнать об эффективности внедрения ограничений. Это защищает пользователей конкретной компании.
- AL и ML быстро находит угрозы, вредное ПО, создавая платформу безопасности для сканирования крупных информационных объемов.