McKinsey & Company компаниясының есебінде машиналық оқыту және жасанды интеллектпен жұмыс істейтін жүйелердің көмегімен «жетекші ұйымдар процестің тиімділігін 30 пайызға немесе одан да көпке жақсартып, сонымен бірге кірісті 5-10 пайызға арттыратыны» анықталды.
InCheq технологиялық компаниясының клиенттердің табысы жөніндегі менеджері Брианна Ван Зантеннің айтуынша, заманауи, күрделі машиналық оқыту және жасанды интеллект жүйелері дұрыс қолданылса, бизнес-процестер үшін керемет жұмыс істей алады. «Компаниялар тапсырмаларды басқаруды интеллектуалды автоматтандырумен біріктірген кезде, олар бүгінгі таңда келесі буын технологияларының артықшылықтарын пайдалана алады», - дейді ол.
Фотосурет Брианна В. / LinkedIn рұқсатымен
Дегенмен, көптеген ұйымдар жасанды интеллект дәуіріне бейімделуге баяу, себебі технология әлі де көп зерттелмеген және оның шынайы құндылығын ашу нақты пайдалану жағдайларына байланысты.
Жасанды интеллект пен машиналық оқыту жеткілікті тиімді пайдаланылмай отыр.
McKinsey компаниясының тағы бір зерттеуі көптеген компаниялар өз операцияларының кем дегенде бір аспектісінде жасанды интеллект немесе машиналық оқытудың қандай да бір түрін енгізгенімен, тек шамамен 15 пайызы ғана бұл артықшылықтарды бірнеше салада пайдаланғанын көрсетеді. Сауалнамаға қатысушылардың басым көпшілігі өз алгоритмдерінің әлі де пилоттық кезеңде екенін сипаттады, тек 36 пайызы ғана машиналарының бұл деңгейден асып түскенін айтты.
Атап айтқанда, көптеген компаниялар әлі де автоматтандырудың артықшылықтарын өздерінің тапсырмаларды басқару жүйелеріне енгізуде қиындықтарға тап болуда. Ван Зантен қазір үлкен мүмкіндіктер ашылып жатыр деп санайды. «Бұл алшақтықты жою компанияларды бүкіл саланың алдыңғы қатарына шығара алады», - дейді ол.
Кез келген күнделікті тапсырмаларды автоматтандыруға болады.
Көптеген компаниялар бүкіл ұйымында автоматтандырылған жүйелерді енгізудің артықшылықтарын елемеді.
«Қызметкеріңіз үнемі орындауы керек кез келген қайталанатын тапсырманы машиналық оқыту немесе жасанды интеллект өз мойнына алуы мүмкін», - деп түсіндіреді ол. «Деректерді енгізу туралы ойланыңыз. Тұтынушылардың жиі қойылатын сұрақтарын өңдеу туралы ойланыңыз. Қорларды басқару туралы ойланыңыз. Күнделікті есептер жасау туралы ойланыңыз - ай сайын немесе тоқсан сайын. Заманауи автоматтандыру платформаларын қажетті қадамдарды орындауға және мұндай жұмысты автоматты түрде орындауды бастауға үйретуге болады».
Нәтижесінде, қызметкерлерге енді бұл тәртіпке батып кетудің қажеті жоқ. «Жүйенің тапсырманы дұрыс орындап жатқанына көз жеткізу үшін, әсіресе бастапқы кезеңде, қадағалауды сақтау маңызды», - деп ескертеді Ван Зантен. «Дегенмен, жүйе жұмыстың мәні мен мерзімін толық түсінгеннен кейін, қажетті деректерді одан әрі өңдеуді өз мойнына ала алады. Бұл қызметкерлерге жұмыстарының күрделі және нәзік аспектілеріне назар аударуға мүмкіндік береді».
Ван Зантеннің айтуынша, қазіргі заманғы машиналық оқыту және жасанды интеллект жүйелері таза деректермен қамтамасыз етілген жағдайда күрделі тапсырмаларды орындай алады.
Қазіргі заманғы машиналық оқыту және жасанды интеллект технологиялары күрделі міндеттерді шешуге қабілетті.
Күн тәртібіңізді жоспарлауға сағаттап уақыт жұмсаудан шаршадыңыз ба? Ван Зантен сізге жақсы жаңалығы бар.
«Енді ешкім адамдарды ауысымға тағайындауға тырысып қиналмайды», - дейді ол. «Қазіргі заманғы жүйелердің артықшылығы - олар үлкен көлемдегі деректерді өңдеп, бір секундтан аз уақыт ішінде дұрыс шешімдер табу үшін оны талдай алады».
Дәл осы ереже басқа кәсіпорын ресурстарын оңтайландыруға да қатысты. «Компаниялар жабдықтары пайдаланылмаған кезде ақша таппайды», - деп атап өтеді Ван Зантен. «Үйде тұрып қалу тиімсіз. Әрбір активтің ең жоғары деңгейде жұмыс істеуін қамтамасыз ету үшін автоматтандырылған тапсырмаларды басқару жүйелерін бағдарламалауға болады».
Жүйелер тіпті сіздің нысандарыңыздың қауіпсіздігін қамтамасыз етуге көмектесе алады. «Егер сіз машиналық оқытуды немесе жасанды интеллект платформаңызды Заттар интернеті (IoT) арқылы сенсорлармен біріктірсеңіз, үздіксіз бақылауды қамтамасыз ете аласыз», - дейді Ван Зантен. «Егер мәселе туындаса - айталық, салқындатқыштағы температура төмендеп, нашарлай бастаса - жүйе сізге дереу хабарлай алады. Айталық, түнде біреу сіздің үйіңізге кіріп кетті делік; сол жүйе сізге хабарлай алады. Жүйе ешқашан ұйықтамайды, сондықтан ол бірден дабыл қағып, күзетшілеріңізді жұмылдырады. Бұл тек бірнеше мысал, бірақ маңыздысы - бұл жүйелер сіздің нысандарыңызды қорғайды және оларды қауіпсіз етеді».
Сонымен қатар, автоматтандырылған процестерді байланыстыруға болады, бір тапсырманың орындалуы келесі тапсырманы каскад түрінде іске қосады. «Қызметкер клиенттің шолуын қажет ететін файлды аяқтады делік, жүйе клиентке құжатқа сілтемесі бар электрондық поштаны дереу жіберіп, шолуды сұрай алады», - дейді Ван Зантен. «Тағы да айта кетейін, бұл тек бір ғана әлеуетті қолданба. Қолдану жағдайлары тек сіз елестете алатын нәрсемен шектеледі».
Автоматтандырылған жүйелер функцияларды миллисекунд ішінде орындай алатындықтан, барлық тиісті қызметкерлер жағдайды нақты уақыт режимінде бақылай алады. «Бұл сіздің командаңыз қай құрлықта болса да, нақты уақыт режимінде бірлесіп жұмыс істей алатынын білдіреді», - деп түсіндіреді Ван Зантен. «Бұл сондай-ақ тұтынушыларыңызбен, жеткізушілеріңізбен және басқа да мүдделі тараптармен жедел байланыс орнатуға мүмкіндік береді».
Дегенмен, сенсеңіз де, сенбесеңіз де, бұл мүмкіндіктер тек бастамасы ғана.
Болжамдық аналитиканы енгізу
«Машиналық оқыту және жасанды интеллект деректер қоймаларын талдай алады және нақты уақыт режимінде не болып жатқанын дәл түсінуге мүмкіндік беретін өнімділік көрсеткіштерін жасай алады», - деп түсіндіреді Ван Зантен. «Бұл болашақта жақсы нәтижелерге әкелетін оңтайлы шешімдер қабылдай алатыныңызды білдіреді».
Келесі буын тапсырмаларды басқару жүйелері машиналық оқыту мен жасанды интеллекттің кең мүмкіндіктерін тиімділікті арттыру үшін ғана емес, сонымен қатар, мәні бойынша, болашақты болжау үшін де пайдаланады. Бұл жүйелер бизнес көшбасшыларына әртүрлі ықтимал іс-қимыл бағыттарының салдарын түсінуге мүмкіндік беретін модельдеулерді жасай және іске қоса алады. Тағы да, мұның бәрі сенімді бастапқы деректердің қолжетімділігіне байланысты.
«Бұл болжамдық аналитика деп аталады», - деп түсіндіреді Ван Зантен. «Егер біреудің болжамы болса, олар жағдайды виртуалды түрде ойнап, ықтимал нәтижелерді көре алады. Бұл дұрыс емес шешімдер қабылдаудан аулақ болудың тамаша тәсілі. Сонымен қатар, ол тиімдірек қадамдарды қолдау үшін дәлелдер келтіре алады».
Келесі деңгейге жету үшін машиналық оқыту мен жасанды интеллектті енгізіңіз.
Біз бизнесті XIX ғасырдағы индустрияландырумен салыстыруға болатын ауқымда төңкеріс жасауға дайынбыз. Шынында да, бұл алгоритмдер бірнеше жыл ішінде айтарлықтай жақсарды. Болашақ көптеген бизнес көшбасшылары елестеткеннен де жақын.
«Машиналық оқыту және жасанды интеллект бизнестің тиімділікті және шешім қабылдауды жақсарту үшін пайдалана алатын қуатты құралдарын қамтамасыз етеді», - дейді Ван Зантен. «Бұл адами сараптаманы ауыстыру туралы емес, өнімділік пен инновацияны барынша арттыру үшін технологияларды стратегиялық тұрғыдан біріктіру туралы».