В эту цифровую эпоху каждая компания, служба и технология пытаются использовать возможности искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) для повышения эффективности и достижения лучших результатов в бизнесе.
ИИ - это не что-то новое. У нас были рудиментарные формы ИИ, такие как искусственные нейронные сети (ИНС), которые отрасли внедряли в свои операции в течение почти двух десятилетий. Теперь у нас есть технологии, которые достигли такой зрелости, что масштабирование ИИ стало проще и быстрее. Мы в лучшем положении, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами ИИ.
Многие отрасли и компании теперь ожидают быстрого и волшебного решения всех проблем, с которыми они сталкиваются в своей работе, когда пытаются внедрить ИИ в свой существующий процесс. А когда волшебства не происходит, лидеры отрасли очень быстро подвергают ИИ скепсису и говорят, что он «переоценен»! Но те компании и отрасли, которые используют возможности ИНС и действительно понимают все тонкости, пожинают плоды.
Люди надеются, что ИИ создаст волну в мире технологий и волшебным образом решит все проблемы. Они часто забывают, что ИИ - это часть долгосрочной стратегии, а не мгновенное решение собственных проблем. Может пройти от 12 до 14 месяцев, прежде чем вы действительно увидите впечатляющие результаты своих внедрений. Вам нужно терпение, чтобы воспользоваться преимуществами, поскольку для создания и использования правильных наборов данных для ИИ для получения качественных результатов требуется время.
Люди ошибочно полагают, что такие вещи, как AI и IoT (Интернет вещей), являются технологиями. Они должны понимать, что они являются «прикладными технологиями», а не автономными.
Fasal использует IoT и AI вместе с нашим технологическим стеком, чтобы получать более точную информацию и более точные прогнозы. Простым примером является использование ИИ для обнаружения аномалий в наших наборах данных в реальном времени, которые мы получаем от наших сенсорных устройств, наших прогнозов микроклимата, прогнозов болезней и вредителей, основанных на прошлых и настоящих наборах данных.
