автордың кітабынан сөз тіркестері Искусственный интеллект на службе бизнеса (обновленное издание)
Производительность или распределение. Многие предполагают, что из-за ИИ мы обеднеем или потеряем в чем-то. Это не так. Экономисты сходятся во мнении, что технический прогресс несет благо и повышает производительность. ИИ однозначно ее повысит. Проблема не в благосостоянии, а в распределении благ.
4 Ұнайды
Компания Deep Genomics сделала шаг вперед в медицине, предполагая, какие процессы начнутся в клетке после изменений в последовательности ДНК.
1 Ұнайды
Развитие технологий приводит к трансформации бизнес-моделей, а также того, как мы находим своих клиентов, понимаем их потребности и создаем для них ценность: таргетированная реклама, динамические модели ценообразования и системы лояльности, цифровые продукты, переход на сервисные модели и управление жизненным циклом, оптимальный клиентский опыт.
1 Ұнайды
Если ранее стратегический выбор был в первую очередь следствием меняющихся потребительских предпочтений, то сегодня к ключевым драйверам изменений добавились технологии.
1 Ұнайды
По оценкам аналитиков, мировой рынок искусственного интеллекта и нейротехнологий к 2025 году превысит 500 млрд долларов США, а размер российского рынка составит около 20 млрд долларов. Многие лидеры стран определили технологии ИИ как важнейший фактор конкурентоспособности. Только за последние три года более чем в двадцати ведущих странах были разработаны национальные стратегии развития ИИ. Россия имеет хорошие шансы занять достойное место среди глобальных лидеров в области ИИ.
1 Ұнайды
По мере того как прогнозы совершенствуются, лица, принимающие решения, будут переходить от страхования к высокорискованным действиям с точки зрения управления рисками.
1 Ұнайды
Чтобы увидеть, где целесообразно использовать прогностические машины, необходимо декомпозировать задачи. Это позволяет проанализировать преимущества улучшенного прогноза и издержки на его создание. Обосновав свою оценку, расположите ИИ по рентабельности инвестиций, начиная с самой высокой. Внедряйте ИИ при условии, что ожидаемая ROI оправдывает это.
Суждение. Как оценить результаты и ошибки? Atomwise и его клиенты установили критерии относительной значимости эффективности лечения и относительные издержки возможных побочных эффектов.
Результат. Каковы критерии успешно выполненной задачи? Для Atomwise это результаты теста. Привел ли он в итоге к созданию нового лекарства?
Входные данные. Какие данные необходимы для запуска прогностического алгоритма? Atomwise использует данные по характеристикам белков крови (или тканей) заболевшего органа (или организма в целом).
Обучающие данные. Какие данные требуются для обучения прогностического алгоритма? Atomwise применяет данные по аффинности связывания молекул и белков наряду с другими их характеристиками.
Данные обратной связи. Как усовершенствовать алгоритм посредством информации о результатах? Для улучшения будущих прогнозов Atomwise учитывает результаты тестов независимо от их успешности.
Прогностические машины представляют собой ценность:
потому что почти всегда дают более точный, быстрый и дешевый прогноз, чем люди;
прогноз есть ключевая составляющая принятия решений в условиях неопределенности;
решения принимаются повсеместно в экономической и частной жизни.
Однако сам по себе прогноз — не решение, а только одна из его составляющих; остальные — суждение, действие, результат и три типа данных (входные, обучающие и обратной связи).
В бизнесе такие задачи тоже встречаются. В большинстве сфер низким ценам сопутствует падение продаж. Например, в гостиничном бизнесе в несезонное время цены снижаются, но вырастают, когда спрос большой и отели переполнены. На основании таких данных машина может наивно предположить, что если поднять цены, то повысится спрос. Человек — хотя бы с минимальными познаниями в экономике — понимает, что рост цен служит следствием повышения спроса, а не наоборот. То есть, если поднять цены, продажи не вырастут.