У цій статті ми представимо декілька дієвих порад по штучному інтелекту (ІІ) в Східній Європі, які ви можете використовувати сьогодні: якщо хтось говорить, що точно знає, як ІІ буде виглядати через 10 років, ввічливо посміхніться, потім змініть тему або йди . …
ІІ неймовірно складний і швидко розвивається. В одних областях він робить набагато більше, а в інших – набагато менше, ніж можна було припустити десять років тому. Грунтуючись на досвіді експертів і програмістів компанії iTizzi Software Development в Києві, Львові та Дніпрі, стають видні реальні перспективи і напрямки розвитку і впровадження ринку штучного інтелекту (ІІ) в найближчому майбутньому.
- Штучний інтелект в першу чергу торкнеться роботодавців
Розвиток штучного інтелекту і машинного навчання, безумовно, стимулюватиме розвиток ринку праці. Завдяки використанню ІІ-рішень ми зможемо працювати набагато ефективніше і результативніше. Будуть створені нові робочі місця, але знайти відповідних співробітників буде складніше. Для впровадження штучного інтелекту в організаціях і на підприємствах недостатньо найняти технічних фахівців; необхідно вміти інтерпретувати результати. Необхідно буде навчати співробітників новим компетенцій і нового підходу до взаємодії з людьми і штучного інтелекту.
- Штучний інтелект стане звичайною справою
72% керівників у всьому світі вважають, що штучний інтелект і машинне навчання стануть їх бізнес-перевагою в майбутньому. В 2021 році штучний інтелект зможе автоматизувати всі більш складні процеси, виявляти тенденції з точки зору цінності бізнесу для компаній і підтримувати співробітників у виконанні їх завдань.
- Організації почнуть фактично використовувати дані.
Поки що багато організацій не можуть реально оцінити окупність інвестицій у великі дані. Тепер, коли використання штучного інтелекту стає все більш поширеним, багато компаній переглядають свою стратегію обробки даних. Вони починають ставити правильні питання, наприклад: як ми можемо поліпшити наші процеси? що робити, щоб автоматизувати збір даних? Оскільки багато типів ІІ (наприклад, машинне навчання або глибоке навчання) вимагають величезної кількості даних, які описані і «очищені» від забобонів і порушень, компанії почнуть реформувати свою архітектуру даних і підхід до управління даними. Це станеться шляхом пошуку рішень конкретних проблем.
- Компанії почнуть приймати рішення на користь використання штучного інтелекту.
Співробітники, які розуміють, як підготувати дані, щоб ІІ міг їх оптимально використовувати, будуть ключовими для компаній. З огляду на той факт, що ІІ стане невід’ємною частиною повсякденних процесів, галузеві експерти стануть навіть більш важливими, ніж аналітики даних.
- Кібератаки будуть ставати все більш небезпечними, але захист від них буде більш ефективною.
Чим більше буде вдосконалюватися штучний інтелект, тим більше буде кібератак. Просунуте машинне навчання, глибоке навчання і нейронні мережі дозволяють комп’ютерам знаходити та інтерпретувати закономірності. Вони також можуть знаходити і використовувати уразливості. Масштабоване машинне навчання в поєднанні з хмарними обчисленнями аналізує величезні обсяги даних і забезпечує виявлення і аналіз загроз в реальному часі. Штучний інтелект також може ефективно визначати області, в яких швидко ростуть кібератаки, і надавати звіти про кібербезпеки.
- Розкриття «чорного ящика» штучного інтелекту стане пріоритетом для організацій.
Штучний інтелект, заснований на чорних ящиках, може зіткнутися з хвилею недовіри, яка обмежить його використання. Громадський тиск призведе до того, що багато хто з них стануть «відкритими», щоб користувачі могли зрозуміти, як працює ІІ. Ця ситуація призведе до необхідності йти на компроміси – відкриття чорних ящиків знизить ризик, але процеси стануть повільніше і дорожче.
- Гонка за використання штучного інтелекту
Канада, Японія, Великобританія, Німеччина і Об’єднані Арабські Емірати мають стратегії розвитку технологій штучного інтелекту. Сполучені Штати також планують перетворити країну в державу в цій області, що має допомогти поліпшити економічну ситуацію і підвищити безпеку. Китай розглядає ІІ як стратегічний пріоритет національного розвитку і стає все більш серйозною загрозою для Сполучених Штатів в контексті втрати свого технологічної переваги. В Україні і Східній Європі ми бачимо повільне зростання інтересу до штучного інтелекту з боку бізнесу, по крайней мере, в декларативної сфері.
- Відповідальність за штучний інтелект
При використанні будь-якої нової технології (як і багатьох старих) необхідно слідувати золотому правилу: робіть більше, ніж диктують основні правила. Право часто відстає від нововведень. Компанія штучного інтелекту iTizzi в Одесі і Вінниці приймає сміливі рішення і першої відповідально впроваджує нові технології, знижує ризики, покращує результати і підсилює конкурентні переваги.
Штучний інтелект і машинне навчання
Ми прагнемо бути на передовій машинного навчання з коду. Ми можемо підняти ваш додаток на новий рівень за допомогою найсучасніших рішень.
Розробка та свторення стартапів
Створіть свій стартап з нуля - складні проекти. Сучасний дизайн. Революційна кодова технологія, яка робить розробку додатків швидкою та доступною. Виділений PM. Повний стек. Впорядкований процес.
Блокчейн розробка та ICO криптовалюти
Якщо ви шукаєте когось, хто може допомогти вам запустити ваш DApp, Exchange або Wallet або надати розробку Smart Contract, R&D або консультації - це наша сфера.
Розробка ПО і веб-розробка
Виділіть свій бізнес поза конкуренцією. Наші розробники та операційні команди працюють разом, щоб надати вам високодоступну та надійну інфраструктуру і тим самим пришвидшити розробку вашого продукту.
Розробка додатків для смартфонів
Смартфони, планшети, носні пристрої - стежте за своїми користувачами, де вони є, за допомогою ретельно розроблених мобільних додатків. Охопіть клієнтів за допомогою Android, iOS або міжплатформенних рішень. Розробка програмного забезпечення.
Фінтех. Цифровий маркетинг
Як досвідчена компанія в області цифрової трансформації, ми допомагаємо підприємствам покращувати програмне забезпечення, веб-сервіси, впроваджувати інтелектуальні засоби управління і використовувати дані аналітик, щоб бути більш ефективними.