Тренды Искусственного Интеллекта (ИИ) в 2023 году

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.

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:

1. Обработка человеческой речи.



2. Глубокое обучение.



3. 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.







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:

1. Автоматизация процессов при помощи роботов (RPA).



2. Искусственный интеллект и машинное обучение (AI/ML).



3. Автоматизация когнитивных процессов.



4. 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:

1. Искусственный интеллект подойдет для классификации, обработки, кластеризации и фильтрации поступающей информации, поскольку есть много информационных данных в такой сфере.



2. 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.



3. Внедрение технологий систематизирует информацию по заданным параметрам, позволяя сопоставлять разную информацию, отслеживать любые угрозы.



4. ИИ упростит ведение аудита способов защиты информации, что даст возможность быстро узнать об эффективности внедрения ограничений. Это защищает пользователей конкретной компании.



5. AL и ML быстро находит угрозы, вредное ПО, создавая платформу безопасности для сканирования крупных информационных объемов.

При помощи искусственного интеллекта предприятия усиливают методы миграции в облако, улучшается производительность при большом количестве данных.

Пересечение AI и ML с loT