Принятие искусственного интеллекта будет вопросом выживания для предприятий.
На основе обширных исследований, прогнозируется, что к 2025 году предприятия, основанные на искусственном интеллекте, будут в 10 раз более эффективными и будут занимать вдвое большую долю рынка среди тех, кто не принимает эту технологию. Поэтому ускоренное внедрение искусственного интеллекта в ближайшие пять лет будет зависеть не только от инноваций, но и от выживания.
Чтобы облегчить путь к запуску этой технологии, модульность будет иметь важное значение. Это будет предлагаться через предварительно обученные ускорители искусственного интеллекта, которые служат строительными блоками для преобразования процессов. Такие сервисы позволяют организациям по отдельности автоматизировать и оптимизировать ключевые задачи в рамках сквозного процесса. Поэтому можно избежать трудоемкой разработки и быстро создавать приложения. Эти ускорители представят многим свои первые шаги к принятию искусственного интеллекта.
Повторное обучение.
Правда в том, что современные корпоративные приложения могут обеспечить точность около 80%. Однако, люди должны позаботиться об оставшихся 20%.
Бизнес-лидеры должны начать развивать рабочие функции и переподготовку сотрудников. Хотя некоторые добились прогресса, многие исследования показывают, что еще предстоит проделать большую работу. Согласно исследованию, 53% руководителей говорят, что их компании предлагают программы переподготовки работников. Однако только 35% сотрудников сообщают, что такие варианты доступны в их организациях.
Один из проверенных методов для устранения несоответствия и совершенствования более эффективных программ повторного обучения был вдохновлен работой Центра коллективного интеллекта, Массачусетского технологического института в США. Это включает в себя выявление внутренних экспертов, обладающих знаниями, которые могут понадобиться другим, и предложение способов поделиться своим опытом для использования коллективного интеллекта организации. Результатом является более успешное совместное повторное обучение. В конце концов, люди часто учатся лучше у сверстников, которые могут контекстуализировать обучение в своей повседневной работе.
Источник: https://leisurecentre.ru/osnovnye-tendencii-cifrovoj-transformacii-chast-2/
