Роль ИИ в улучшении качества обслуживания клиентов

Чтобы отслеживать все наиболее важные компании в экосистеме Intelligent Assistance, обратитесь к разделу «Intelligent Assistance and Bot», предоставленному VB Profiles и Opus Research.

Искусственный интеллект (ИИ) за последние несколько лет не раз попал в заголовки газет, поскольку стал частью реальности.

Люди сбиты с толку - ИИ считается либо гигантским скачком к модернизации, либо скачком к огромному уровню безработицы. Для многих это может оказаться признаком процветания, если их воспринимают как верного слугу, или же переломить ситуацию и стать хозяином. Будущее ИИ и то, во что он превратится, находится в руках тех, кто контролирует характеристики, которые связывают это нововведение.

Благодаря ИИ горизонты значительно расширились. Теперь мы можем придумывать и думать об идеях, которые могли бы сделать вас посмешищем несколько лет назад. ИИ открывает множество возможностей, от компьютерной системы, играющей в шахматы с мастерами до беспилотных автомобилей.

Как машинное обучение (ML) и ИИ помогают людям

Споры о роли ИИ в расширении человеческих возможностей ведутся уже довольно давно. Существует множество теорий о бесчисленных возможностях, которые открывает ИИ, когда дело касается улучшения людей.

Для множества задач машины превосходят человеческий мозг. Превосходство машин над людьми можно конкретно понять через их выполнение работы в отношении скорости и масштаба вычислений. Выполнение большинства основных задач включает несколько компонентов, таких как прогнозирование, сбор данных, оценка, а затем предпринимаемые действия. Люди по-прежнему лучше машин в своем суждении.

Учитывая высокий уровень навыков машин с искусственным интеллектом, эту технологию можно использовать во многих областях для расширения человеческих возможностей, оптимизации использования ресурсов и повышения производительности. Вот несколько отраслей, которые выигрывают и могут получить еще больше от использования ИИ:

См. также:Как машинное обучение революционизирует цифровые предприятия

Повседневная жизнь

Использование Amazon Alexa приходит на ум, когда вы думаете о том, как ИИ может помочь и автоматизировать нашу повседневную жизнь. Считается, что Alexa, устройство от Amazon, которое может принимать команды и выполнять их, значительно опередило свое время. Некоторые из требований, которым может следовать Alexa, - это установка таймера, воспроизведение музыки и ответы на общие вопросы среди множества других интерактивных функций.

Чем больше вы используете Alexa, тем больше она будет подстраиваться под вашу речь и ваш тон. Вся эта аналитика и данные, которые Alexa хранит в облаке, позволяют лучше понять ваши предпочтения.

Более того, интеллектуальные датчики в сотрудничестве с Интернетом вещей (IoT) также упрощают повседневную жизнь людей. Эти интеллектуальные датчики принимают данные из окружающей среды рядом с ними, а затем следуют встроенным ресурсам для выполнения предопределенных функций. Они также обеспечивают лучший сбор данных и используются во многих аналитических центрах.

Производство

Производственные предприятия могут в значительной степени выиграть от помощи интеллектуальных и совместных роботов, которые безопасно работают с людьми и выполняют задачи, которые обычно считаются повторяющимися, небезопасными и сложными. Это сотрудничество с роботами уже находится на стадии реализации и может быть улучшено в ближайшем будущем.

Предприятие

Роботизированные технологии, которые помогают в управлении и автоматизации повторяющихся и рутинных задач, используются во многих функциях, и ожидается, что в ближайшее десятилетие они проникнут еще глубже. Носимые устройства с дополненной реальностью помогут выполнять задачи, которые в настоящее время дороги или небезопасны.

Транспорт и логистика

Между различными технологическими компаниями идет ожесточенная гонка за создание полностью автоматизированных транспортных средств. Даже при этом очень публичная гонка, и технологи отказываются уклоняться от возможности нововведений в этом плане.

В то время как в будущем ожидается появление полностью автоматизированных транспортных средств, есть возможность снизить нагрузку на автомобиль в повседневных ситуациях, например, при езде на большие расстояния по автомагистралям. Эта помощь поможет снизить количество ошибок и приведет к повышению топливной эффективности и потока трафика.

Со временем многочисленные достижения повлияют на структуру городской жизни, чтобы создать для горожан ранее не существовавшие возможности.

Здравоохранение

Машины с врожденными способностями и знаниями могут помочь медицинским работникам и врачам придумывать более широкие, более точные и персонализированные методы диагностики. Люди с помощью ИИ смогут лучше управлять потоком пациентов и пожилых людей, которым требуется монотонный режим приема лекарств.

Сельское хозяйство

Многочисленные сельскохозяйственные роботы, автоматизированные системы орошения, системы предупреждения о вредителях и методы оптимизации сельскохозяйственных культур способствовали развитию сельского хозяйства. Эти методы помогут снизить нагрузку на людей, а также помогут повысить продуктивность сельского хозяйства.

Изменения в розничной торговле

Представьте себе, что устройство на вашем журнальном столике могло бы сказать, сколько ваших принадлежностей осталось и где вы могли бы их получить по самым низким ценам. Как только вы подтвердите свой заказ, устройство сообщит вам, когда вы сможете забрать их у продавца. Хотя у ИИ есть полезные приложения во многих других областях, его пригодность в розничной торговле такова, что похоже, что он был создан для этой цели. Такие гиганты, как Amazon, Apple и Google, превосходят все ожидания потребителей, доставляя неожиданные результаты с помощью ИИ.

Оперативность розничной торговли находится на пике, и людям нравится каждая деталь. Прогнозирование потребности в продукте или услуге именно тогда, когда они вам нужны, - вот что делает ИИ идеальным для розничной торговли. Однако использование такой технологии зависит от прогнозной розничной торговли. Исследования и достоверные данные свидетельствуют о том, что розничные фирмы с прогнозами использовали их в течение последних 2–3 лет. Умные помощники следующего поколения будут предсказывать информацию на основе привычек пользователя и делать разумные предположения относительно того, что потребуется, когда это потребуется и где.

См. также:Как розничные продавцы будут использовать ИИ эмоций - в Интернете и в магазинах

Людям нужно совершенствовать алгоритмы

Единственное, что винят в старой школе искусственного интеллекта, было то, что он не адаптировался к меняющимся временам и не следовал за окружающей средой. ИИ не мог понять свое окружение, и ему не хватало возможности приспосабливаться к тенденциям.

С добавлением машинного обучения (ML) AI теперь может адаптироваться к изменяющейся среде и предсказывать, как предпочтения пользователей могут измениться из-за этого. Примеры ML можно найти в здравоохранении, где пациентов можно дифференцировать на основе того, от какого заболевания они страдают. Благодаря своим достижениям в оценке окружающей среды, ML может прогнозировать симптомы болезни и находить решение на основе своих знаний.

Однако совершенно необходимо, чтобы алгоритмы и управление ИИ были демократизированы и предоставлены всем заинтересованным сторонам. Алгоритмы будут работать лучше всего, когда они будут дополнены и контролируются людьми. Эта помощь и контроль проложат путь к лучшему контролю и управлению алгоритмами, определяющими искусственный интеллект. Хотя в будущем многое ждет, можно с уверенностью сказать, что после внедрения ИИ откроются двери к безграничным возможностям и возможностям.

Чтобы лучше понять концепцию изменений, вы можете посетить конференцию SAS под названием «Аналитический опыт» в Амстердаме 16 и 17 октября. Возможность понять механизмы всего этого изменения на основе опыта тех, кто лично их организует, - это то, что необходимо нельзя пропустить. Со списком профессиональных спикеров, подготовленных для встречи, есть множество знаний, которые ждут своего часа.

Об авторе

Рональд ван Лун - член Консультативного совета и консультант курса по большим данным и аналитике Simplilearn. Он вносит свой вклад в быстрый рост популярной категории Big Data &Analytics в Simplilearn.

Если вы хотите узнать больше от Рональда ван Луна о возможностях больших данных и искусственного интеллекта, нажмите «Подписаться» и подключитесь к LinkedIn и Twitter.