Что станет драйвером максимальной автоматизации и накопления данных в организациях

Обновлено: 21.11.2024

Большие данные (БД) с их потенциалом получения ценной информации для улучшения процесса принятия решений в последнее время вызывают значительный интерес как у ученых, так и у практиков. Аналитика больших данных (BDA) становится все более популярной практикой, которую многие организации внедряют с целью создания ценной информации из BD. Процесс аналитики, в том числе развертывание и использование инструментов BDA, рассматривается организациями как инструмент повышения операционной эффективности, хотя он имеет стратегический потенциал, обеспечивает новые потоки доходов и дает конкурентные преимущества перед конкурентами. Тем не менее, существуют различные типы аналитических приложений, которые следует учитывать. Поэтому, прежде чем поспешно использовать и покупать дорогостоящие инструменты BD, организациям необходимо сначала понять ландшафт BDA. Учитывая значительный характер BD и BDA, в этом документе представлен современный обзор, в котором представлен целостный взгляд на проблемы BD и методы BDA, теоретизированные/предлагаемые/используемые организациями, чтобы помочь другим понять эту ситуацию с целью принятия обоснованных инвестиционных решений. При этом проводится систематический анализ и обобщение существующих исследований, опубликованных в области BD и BDA. В частности, авторы пытаются ответить на следующие два основных вопроса: Вопрос 1. Какие существуют типы проблем БР, теоретизируемых/предлагаемых/с которыми сталкиваются организации? и Вопрос 2. Какие существуют типы проблем БР? теоретических/предлагаемых/используемых методов BDA для преодоления проблем BD?. Этот систематический обзор литературы (SLR) проводится путем наблюдения и понимания прошлых тенденций и существующих моделей/тем в области исследований BDA, оценки вклада, обобщения знаний, тем самым определяя ограничения, последствия и потенциальные направления дальнейших исследований для поддержки академического сообщества в изучение тем/моделей исследований. Так, для отслеживания реализации стратегий БР используется метод профилирования для анализа статей (опубликованных в англоязычных рецензируемых журналах в период с 1996 по 2015 г.), извлеченных из базы данных Scopus. Анализ, представленный в этой статье, выявил соответствующие исследования BD, которые внесли концептуальный и эмпирический вклад в расширение и накопление интеллектуального богатства BDA в области технологий и управления организационными ресурсами.

Ключевые слова

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Показатели статей

Мир увяз в больших данных еще до того, как понял, что большие данные существуют. К тому времени, когда этот термин был придуман, большие данные накопили огромное количество хранимой информации, которая при правильном анализе могла бы дать ценную информацию об отрасли, к которой принадлежали эти конкретные данные.

ИТ-специалисты и компьютерщики быстро поняли, что просеивать все эти данные, анализировать их (преобразовывать в формат, более понятный компьютеру) и анализировать их для улучшения процессов принятия бизнес-решений было слишком сложно. человеческие умы для решения. Потребуется написать алгоритмы с искусственным интеллектом, чтобы выполнить огромную задачу извлечения информации из сложных данных.

Ожидается, что специалисты по обработке данных и специалисты со степенью магистра в области бизнес-аналитики или анализа данных будут пользоваться спросом, поскольку в ближайшие годы корпорации расширят свои возможности работы с большими данными и искусственным интеллектом. Цель состоит в том, чтобы догнать и использовать объем данных, производимых всеми нашими компьютерами, мобильными смартфонами и планшетами, а также устройствами Интернета вещей (IoT).

ИИ и большие данные

Большие данные, безусловно, никуда не денутся, а ИИ (искусственный интеллект) будет пользоваться большим спросом в обозримом будущем. Данные и ИИ сливаются в синергетические отношения, когда ИИ бесполезен без данных, а освоение данных невозможно без ИИ.

Сочетая эти две дисциплины, мы можем начать видеть и прогнозировать будущие тенденции в бизнесе, технологиях, коммерции, развлечениях и во всем, что между ними.

Как ИИ используется в больших данных

В настоящее время Интернет предоставляет конкретную информацию о потребительских привычках, симпатиях и антипатиях, действиях и личных предпочтениях, что было невозможно десять лет назад. Аккаунты в социальных сетях и онлайн-профили, социальная активность, обзоры продуктов, отмеченные интересы, «понравившийся» и общий контент, приложения и программы лояльности/вознаграждения, а также системы CRM (управление взаимоотношениями с клиентами) — все это добавляет потенциально ценные данные в большой пул данных.< /p>

Сбор информации о потребителях

Вне зависимости от отрасли одним из главных достоинств ИИ является его способность к обучению. Его способность распознавать тренды данных полезна только в том случае, если он может адаптироваться к изменениям и колебаниям этих трендов. Выявляя выбросы в данных, ИИ знает, какие отзывы клиентов считаются важными, и может корректировать их при необходимости.

Способность ИИ профессионально работать с аналитикой данных — основная причина, по которой искусственный интеллект и большие данные теперь кажутся неразделимыми. Машинное обучение и глубокое обучение ИИ извлекают из каждого ввода данных и используют эти входные данные для создания новых правил для будущей бизнес-аналитики. Однако проблемы возникают, когда используемые данные не соответствуют действительности.

Бизнес-аналитика

По данным Forbes, самые последние исследования показывают, что сочетание ИИ и больших данных может автоматизировать почти 80 % всей физической работы, 70 % работы по обработке данных и 64 % сбора данных. задачи. Это говорит о том, что эти две концепции могут оказать огромное влияние на рабочее место в дополнение к их вкладу в маркетинг и бизнес-деятельность.

Например, выполнение операций и цепочка поставок в значительной степени зависят от данных, поэтому они обращаются к разработкам в области искусственного интеллекта, чтобы предоставлять информацию о отзывах клиентов в режиме реального времени. Благодаря этому компании могут формировать свои финансы, стратегии и маркетинг на основе потока новой информации.

По сути, должна существовать согласованная методология сбора (интеллектуального анализа) данных и структуры данных, прежде чем обрабатывать данные с помощью алгоритма машинного обучения или глубокого обучения. Здесь на помощь приходят профессионалы со степенью в области бизнес-аналитики данных. Они будут высоко оценены компаниями, которые серьезно относятся к получению максимальной отдачи от своей аналитики данных.

Сочетание ИИ и больших данных

Искусственный интеллект и большие данные могут работать вместе, чтобы достичь большего. Во-первых, данные передаются в механизм ИИ, что делает ИИ умнее. Далее, для правильной работы ИИ требуется меньше человеческого вмешательства. И, наконец, чем меньше ИИ нуждается в людях для управления им, тем ближе общество подходит к реализации полного потенциала этого непрерывного цикла ИИ/больших данных.

Эта эволюция потребует участия людей, обученных анализу данных и программированию алгоритмов ИИ.

По данным компании-разработчика программного обеспечения XenonStack, конечные цели ИИ заключаются в следующем:

  • Обоснование
  • Автоматизированное обучение и планирование
  • Машинное обучение
  • Обработка естественного языка (способность понимать человеческую речь так, как она произносится)
  • Компьютерное зрение (способность извлекать точную информацию из изображения или серии изображений)
  • Робототехника
  • Общая информация

Для развития этих областей ИИ их алгоритмы ИИ потребуют огромных объемов данных. Обработка естественного языка, например, будет невозможна без миллионов образцов человеческой речи, записанных и преобразованных в формат, который ИИ сможет легче обрабатывать.

Большие данные будут продолжать расти, так как ИИ становится более жизнеспособным вариантом для автоматизации большего количества задач, а ИИ будет расширяться по мере того, как будет доступно больше данных для изучения и анализа.

Найдите свое будущее в больших данных и искусственном интеллекте

Спрос на экспертов по бизнес-аналитике лежит в основе онлайн-степени магистра наук в области анализа бизнес-данных Университета Мэривилля. Выпускники этой онлайн-программы могут получить навыки, необходимые для работы в качестве статистиков, специалистов по данным, аналитиков данных или актуариев.

В Университете Мэривилля студенты могут научиться работать с наборами данных, управлять несколькими инфраструктурами, монетизировать данные и принимать решения на основе ценных аналитических данных. Выпускники получат знания и навыки, необходимые для объединения операционных данных бизнеса с новейшими аналитическими инструментами, что сделает их бесценными для работодателей.

Искусственный интеллект уже здесь. Как это влияет на бизнес каждый день?

  • Искусственный интеллект широко используется в бизнесе, включая оптимизацию рабочих процессов и сбор бизнес-данных.
  • Исследователи не совсем уверены, что искусственный интеллект означает для будущего бизнеса, особенно в том, что касается рабочих мест.
  • Ожидается, что искусственный интеллект уберет цифровые технологии с двухмерного экрана и перенесет их в трехмерную физическую среду, окружающую человека.
  • Эта статья предназначена для владельцев бизнеса и сотрудников, которые хотят понять, как использование искусственного интеллекта меняет бизнес-сектор.

Вероятно, вы ежедневно взаимодействуете с искусственным интеллектом (ИИ) и даже не осознаете этого.

Многие люди по-прежнему связывают ИИ с научно-фантастическими антиутопиями, но эта характеристика ослабевает по мере того, как ИИ развивается и становится все более распространенным явлением в нашей повседневной жизни.Сегодня искусственный интеллект стал нарицательным, а иногда даже нарицательным (привет, Алекса!).

Несмотря на то, что признание ИИ в основном обществе является новым явлением, это не новая концепция. Современная область ИИ возникла в 1956 году, но потребовались десятилетия работы, чтобы добиться значительного прогресса в разработке системы ИИ и воплотить ее в технологическую реальность.

В бизнесе искусственный интеллект можно использовать по-разному. На самом деле, большинство из нас ежедневно взаимодействует с ИИ в той или иной форме. От обыденных до захватывающих дух искусственный интеллект уже меняет практически все бизнес-процессы в каждой отрасли. По мере распространения технологий искусственного интеллекта они становятся необходимым условием сохранения конкурентного преимущества.

Что такое ИИ?

Прежде чем рассматривать влияние технологий ИИ на бизнес, важно дать определение этому термину. «Искусственный интеллект» — это широкий термин, который относится к любому типу компьютерного программного обеспечения, которое участвует в деятельности, похожей на человеческую, включая обучение, планирование и решение проблем. Называть конкретные приложения «искусственным интеллектом» — это то же самое, что называть автомобиль «транспортным средством» — это технически правильно, но не охватывает никаких деталей. Чтобы понять, какой тип ИИ преобладает в бизнесе, нужно копнуть глубже.

Машинное обучение

Машинное обучение — один из наиболее распространенных типов ИИ, используемых сегодня в бизнес-целях. Машинное обучение в основном используется для быстрой обработки больших объемов данных. Эти типы ИИ представляют собой алгоритмы, которые со временем «обучаются».

Если вы предоставите алгоритму машинного обучения больше данных, его моделирование должно улучшиться. Машинное обучение полезно для преобразования огромных массивов данных, которые все чаще собираются с помощью подключенных устройств и Интернета вещей, в понятный для людей контекст.

Например, если вы управляете производственным предприятием, ваше оборудование, скорее всего, подключено к сети. Подключенные устройства передают постоянный поток данных о функциональности, производительности и многом другом в центральное место. К сожалению, это слишком много данных, чтобы человек мог их просеять; и даже если бы они могли, они, вероятно, упустили бы большую часть закономерностей. [См.: Искусственное страхование? Как машинное обучение меняет андеррайтинг]

Машинное обучение может быстро анализировать поступающие данные, выявляя закономерности и аномалии. Если машина на заводе-изготовителе работает с пониженной производительностью, алгоритм машинного обучения может обнаружить это и уведомить лиц, принимающих решения, о том, что пора направить группу профилактического обслуживания.

Но машинное обучение — это также относительно широкая категория. Развитие искусственных нейронных сетей — взаимосвязанной сети «узлов» искусственного интеллекта — привело к тому, что известно как глубокое обучение.

Знаете ли вы? Машинное обучение полезно для преобразования огромных массивов данных, которые все чаще собираются с помощью подключенных устройств и Интернета вещей, в понятный для людей контекст.

Глубокое обучение

Глубокое обучение – это еще более конкретная версия машинного обучения, которая использует нейронные сети для участия в так называемом нелинейном мышлении. Глубокое обучение имеет решающее значение для выполнения более сложных функций, таких как обнаружение мошенничества. Это можно сделать, проанализировав сразу широкий спектр факторов.

Например, чтобы беспилотные автомобили работали, необходимо определить, проанализировать и отреагировать на несколько факторов одновременно. Алгоритмы глубокого обучения используются, чтобы помочь беспилотным автомобилям контекстуализировать информацию, полученную их датчиками, например, расстояние до других объектов, скорость, с которой они движутся, и предсказание того, где они будут через 5-10 секунд. Вся эта информация вычисляется одновременно, чтобы помочь беспилотному автомобилю принимать решения, например, когда менять полосу движения.

Глубокое обучение имеет большие перспективы в бизнесе и, вероятно, будет использоваться чаще. Старые алгоритмы машинного обучения, как правило, останавливаются в своих возможностях после захвата определенного объема данных, но модели глубокого обучения продолжают улучшать свою производительность по мере получения большего количества данных. Это делает модели глубокого обучения гораздо более масштабируемыми и детализированными; можно даже сказать, что модели глубокого обучения более независимы.

ИИ и бизнес сегодня

Вместо того, чтобы служить заменой человеческого интеллекта и изобретательности, искусственный интеллект обычно рассматривается как вспомогательный инструмент. Хотя в настоящее время ИИ с трудом справляется с задачами здравого смысла в реальном мире, он способен обрабатывать и анализировать массивы данных намного быстрее, чем человеческий мозг. Затем программное обеспечение искусственного интеллекта может вернуться с синтезированными курсами действий и представить их пользователю-человеку. Таким образом, мы можем использовать искусственный интеллект, чтобы помочь определить возможные последствия каждого действия и упростить процесс принятия решений.

"Искусственный интеллект — это своего рода второе пришествие программного обеспечения, – – сказал Амир Хусейн, основатель и генеральный директор компании SparkCognition, занимающейся машинным обучением. "Это форма программного обеспечения, которое самостоятельно принимает решения и способно действовать даже в ситуациях, не предусмотренных программистами. Искусственный интеллект обладает более широкими возможностями принятия решений по сравнению с традиционным программным обеспечением".

Эти качества делают искусственный интеллект очень ценным во многих отраслях — будь то просто помощь посетителям и сотрудникам в перемещении по корпоративному кампусу или выполнение такой сложной задачи, как мониторинг ветряной турбины, чтобы предсказать, когда она потребует ремонта.

Общее использование ИИ

Некоторыми из наиболее стандартных областей применения ИИ являются машинное обучение, кибербезопасность, управление взаимоотношениями с клиентами, поиск в Интернете и личные помощники.

Машинное обучение

Машинное обучение часто используется в системах, которые собирают большие объемы данных. Например, интеллектуальные системы управления энергопотреблением собирают данные с датчиков, прикрепленных к различным объектам. Затем массивы данных контекстуализируются с помощью алгоритмов машинного обучения и передаются лицам, принимающим решения в вашей компании, чтобы лучше понять требования к потреблению энергии и техническому обслуживанию.

Кибербезопасность

По словам Хусейна, искусственный интеллект является незаменимым союзником даже в том случае, когда нужно искать бреши в защите компьютерных сетей. Хотите верьте, хотите нет, но системы ИИ могут распознавать кибератаку, а также другие киберугрозы, отслеживая шаблоны на основе входных данных. Как только он обнаружит угрозу, он может вернуться к вашим данным, чтобы найти источник и помочь предотвратить будущую угрозу. Эта дополнительная пара глаз — такая же усердная и непрерывная, как и ИИ, — послужит большим преимуществом в сохранении вашей инфраструктуры.

"Для решения этих проблем действительно не хватает экспертов по кибербезопасности из-за масштаба и возрастающей сложности", – добавил Хусейн. «Искусственный интеллект также играет здесь все большую роль».

Управление взаимоотношениями с клиентами

Искусственный интеллект также меняет системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Такие программные продукты, как Salesforce и Zoho, требуют серьезного вмешательства человека, чтобы оставаться актуальными и точными. Но когда вы применяете искусственный интеллект к этим платформам, обычная CRM-система превращается в самообновляющуюся, автоматически корректирующую систему, которая остается для вас на вершине управления вашими взаимоотношениями.

Совет. Для тех, кто работает в новых компаниях, прочитайте наш обзор Zoho CRM или наш обзор Salesforce, чтобы узнать об одной из самых популярных CRM.

Прекрасный пример того, как ИИ может помочь в отношениях с клиентами, продемонстрирован в финансовом секторе. Доктор Хоссейн Рахнама, основатель и генеральный директор консьерж-компании Flybits, специализирующейся на ИИ, и приглашенный профессор Массачусетского технологического института, работал с TD Bank над интеграцией ИИ в обычные банковские операции.

"С помощью этой технологии, если у вас есть ипотечный кредит в банке, и он подлежит продлению в течение 90 дней или раньше... если вы проходите мимо отделения, вы получаете персонализированное сообщение с приглашением пройти в отделение и продлить его. покупка, — сказал Рахнама. "Если вы просматриваете недвижимость для продажи и проводите там более 10 минут, вам будет отправлено возможное предложение по ипотеке. [См. также: CRM и автоматизация маркетинга: в чем разница?]

Интернет и исследования данных

Искусственный интеллект использует огромные объемы данных для выявления моделей поведения людей при поиске и предоставления им более актуальной информации об их обстоятельствах. По мере того, как люди будут больше использовать свои устройства, а технология искусственного интеллекта станет еще более продвинутой, пользователи получат более настраиваемый опыт. Это означает мир для вашего малого бизнеса, потому что вам будет легче ориентироваться на очень конкретную аудиторию.

"Мы больше не ожидаем, что пользователь будет постоянно искать в поисковой строке то, что ему нужно", – добавил Рахнама. "Сдвигается парадигма того, как нужная информация находит нужного пользователя в нужное время".

Цифровые личные помощники

Искусственный интеллект доступен не только для создания более индивидуального интерфейса для ваших клиентов. Это также может изменить способ работы вашей компании изнутри. Боты с искусственным интеллектом можно использовать в качестве личных помощников для управления электронной почтой, ведения календаря и даже предоставления рекомендаций по оптимизации процессов.

Вы также можете запрограммировать этих помощников с искусственным интеллектом, чтобы они отвечали на вопросы клиентов, которые звонят или общаются в онлайн-чате. Все это небольшие задачи, которые имеют большое значение, предоставляя вам дополнительное время, чтобы сосредоточиться на реализации стратегий по развитию бизнеса.

Ключевой вывод. Искусственный интеллект обычно рассматривается не как замена человеческого интеллекта и изобретательности, а как вспомогательный инструмент. Люди могут использовать ИИ для прогнозирования возможных последствий и оптимизации процесса принятия решений.

Будущее ИИ

Как можно будет использовать искусственный интеллект в будущем?Трудно сказать, как будет развиваться технология, но большинство экспертов считают, что эти «здравые» задачи становятся еще проще для компьютеров. Это означает, что роботы станут чрезвычайно полезными в повседневной жизни.

"Искусственный интеллект начинает делать то, что раньше считалось невозможным, например беспилотные автомобили, – – сказал Рассел Гленистер, генеральный директор и основатель Curation Zone. «Беспилотные автомобили стали реальностью только благодаря доступу к обучающим данным и быстрым графическим процессорам, которые являются ключевыми факторами. Для обучения беспилотных автомобилей требуется огромное количество точных данных, и скорость является ключом к проведению обучения. Пять лет назад процессоры были слишком медленными, но появление графических процессоров сделало все это возможным."

Гленистер добавил, что графические процессоры (GPU) будут становиться быстрее, улучшая приложения программного обеспечения искусственного интеллекта по всем направлениям.

"Быстрые процессы и большое количество достоверных данных являются ключом к успеху ИИ", – сказал он.

Доктор. Натан Уилсон, соучредитель и технический директор Nara Logics, сказал, что он видит ИИ на пороге революционных изменений в таких привычных занятиях, как прием пищи. Уилсон предсказал, что ресторан может использовать ИИ, чтобы решить, какую музыку играть, исходя из интересов присутствующих гостей. Искусственный интеллект может даже изменить внешний вид обоев в зависимости от того, какие эстетические предпочтения толпы ожидают от технологии.

Если вам этого недостаточно, Рахнама предсказал, что искусственный интеллект выведет цифровые технологии из двумерной, экранизированной формы, к которой привыкли люди. Вместо этого он предвидит, что основной пользовательский интерфейс станет физической средой, окружающей человека.

"Мы всегда полагались на двухмерный дисплей, чтобы играть в игру, взаимодействовать с веб-страницей или читать электронную книгу", – сказал Рахнама. «То, что произойдет сейчас с искусственным интеллектом и комбинацией [Интернета вещей], заключается в том, что дисплей не будет основным интерфейсом — им будет среда. здания или подключенные залы заседаний. Это будет 3D-опыт, который вы действительно сможете ощутить». [Взаимодействие с цифровыми наложениями в ближайшем окружении? Звучит как работа для дополненной реальности.]

Знаете ли вы? Прогнозируется, что искусственный интеллект уберет цифровые технологии с двухмерного экрана и вместо этого станет физической средой, окружающей человека.

Что значит ИИ для работника?

Со всеми этими новыми способами использования ИИ возникает пугающий вопрос: заставят ли машины людей лишиться работы? Решение еще не принято: некоторые эксперты категорически отрицают, что ИИ автоматизирует столько рабочих мест, что миллионы людей останутся без работы, в то время как другие эксперты считают это насущной проблемой.

"Структура рабочей силы меняется, но я не думаю, что искусственный интеллект существенно заменит рабочие места", – сказал Рахнама. «Это позволяет нам действительно создать экономику, основанную на знаниях, и использовать ее для создания лучшей автоматизации для лучшей формы жизни. Это может быть немного теоретически, но я думаю, что если вам нужно беспокоиться о том, что искусственный интеллект и роботы , скорее всего, это алгоритмы, замещающие такие рабочие места, как бизнес-аналитики, управляющие хедж-фондами и юристы".

Несмотря на то, что до сих пор ведутся споры о том, как развитие искусственного интеллекта изменит рабочую силу, эксперты сходятся во мнении, что есть некоторые тенденции, которые мы можем ожидать.

Создаст ли ИИ рабочие места?

Некоторые эксперты считают, что, поскольку ИИ интегрируется в рабочую силу, он фактически создаст больше рабочих мест — по крайней мере, в краткосрочной перспективе.

Уилсон сказал, что переход к системам на основе ИИ, скорее всего, приведет к увеличению количества рабочих мест в экономике, которые облегчат переход.

«Искусственный интеллект создаст больше богатства, чем разрушит, — сказал он, — но оно не будет распределяться справедливо, особенно поначалу. Изменения будут ощущаться подсознательно, а не явно. Налоговый бухгалтер однажды не получит розыгрыш и познакомьтесь с роботом, который теперь будет сидеть за ее столом. Скорее, в следующий раз, когда налоговый бухгалтер подаст заявление о приеме на работу, найти его будет немного сложнее."

Уилсон сказал, что, по его прогнозам, ИИ на рабочем месте будет фрагментировать давние рабочие процессы, создавая множество рабочих мест для людей, чтобы интегрировать эти рабочие процессы.

Что будет после перехода?

Прежде всего, это переход, который займет годы, если не десятилетия, в разных секторах рабочей силы. Таким образом, эти прогнозы труднее определить, но некоторые другие эксперты, такие как Хусейн, обеспокоены тем, что, как только ИИ станет повсеместным, эти дополнительные рабочие места (и те, которые уже существовали) могут начать сокращаться.

Из-за этого Хусейн сказал, что ему интересно, куда пойдут эти рабочие в долгосрочной перспективе. «В прошлом были возможности перейти от сельского хозяйства к производству и услугам. Теперь это не так. Почему?Промышленность полностью роботизирована, и мы видим, что автоматизация экономически выгоднее."

Хусейн привел в качестве примеров беспилотные грузовики и консьержей с искусственным интеллектом, таких как Siri и Cortana, заявив, что по мере совершенствования этих технологий их широкое использование может сократить до 8 миллионов рабочих мест только в США.

"Когда все эти рабочие места начнут исчезать, мы должны задаться вопросом: "Что делает нас продуктивными? Что означает продуктивность?" – добавил он. «Теперь мы сталкиваемся с меняющейся реальностью и ставим под сомнение основные предположения общества. Мы должны серьезно подумать об этом и решить, что делает нас продуктивными и какова ценность людей в обществе. Нам нужно провести эти дебаты, и сделать это быстро, потому что технологии не будут ждать нас."

Переход к более специализированным навыкам

По мере того, как искусственный интеллект становится все более неотъемлемой частью рабочей силы, маловероятно, что все человеческие рабочие места исчезнут. Вместо этого многие эксперты начали предсказывать, что рабочая сила станет более специализированной. Эти роли потребуют большего количества того, что автоматизация (пока) не может обеспечить, например творчества, решения проблем и качественных навыков.

По сути, потребность в сотрудниках, скорее всего, будет всегда, но их роли могут меняться по мере развития технологий. Спрос на определенные навыки изменится, и многие из этих вакансий потребуют более продвинутых технических навыков.

ИИ — это будущее

Будь то радужное или каменистое, будущее наступает быстро, и искусственный интеллект, безусловно, будет его частью. По мере развития этой технологии мир увидит новые стартапы, множество бизнес-приложений и потребительских применений, перемещение определенных рабочих мест и создание совершенно новых. Наряду с Интернетом вещей искусственный интеллект может коренным образом изменить экономику, но его точное влияние еще предстоит выяснить.

Дэвид Котрис участвовал в написании и подготовке этой статьи. Интервью с источниками были взяты для предыдущей версии этой статьи.

Цифровая трансформация уже привела к значительным изменениям в деловом мире, и мы составили обзор технологий, которые, по нашему мнению, окажут наибольшее влияние в будущем.

Традиционные продукты и услуги вытесняются новыми цифровыми альтернативами, создаются новые рыночные возможности, и устоявшиеся предприятия вынуждены адаптировать стратегии и операционные модели для поддержания своей конкурентоспособности.

«Основываясь на технологиях и инновациях, компания Knowit разработала решения, которыми ежедневно пользуются миллионы людей в скандинавских странах, — говорит Кристиан Хартман, глава Knowit Insight в Норвегии. «Несмотря на то, что мы уже прошли долгий путь, мы верим, что самые большие изменения и возможности еще впереди. Технологии и цифровизация — одна из самых важных мегатенденций нашего времени и главная движущая сила в этом отношении — мы движемся к захватывающим временам.

Восемь технологий

  1. ЦИФРОВЫЕ СОТРУДНИКИ
  2. ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ
  3. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
  4. ВИРТУАЛЬНАЯ И ДОПОЛНЕННАЯ РЕАЛЬНОСТЬ
  5. БЛОКЧЕЙН
  6. 3D-ПЕЧАТЬ
  7. ДРОНЫ
  8. РОБОТОТЕХНИКА И АВТОМАТИЗАЦИЯ

Цифровые помощники

Цифровые помощники – это различные типы программного обеспечения, способные выполнять рабочие процессы на основе правил и общаться с людьми с помощью письменной и устной речи. Цифровые помощники представлены такими технологиями, как роботизированная автоматизация процессов (RPA), чат-боты и голосовые помощники. Эти помощники — новые цифровые коллеги, которые помогут организациям будущего удовлетворить требования к производительности и доступности, а также поддержат переход от «выполнения работы» к действиям, повышающим ценность для аналоговых сотрудников.

Цифровые помощники — это хорошее решение для компаний, которые хотят повысить доступность и качество, а также сократить время отклика по отношению к своим клиентам или сотрудникам.

Цифровые сотрудники смогут взять на себя и автоматизировать большую часть современных бизнес-процессов, выполняемых вручную. Высокая доля процессов, связанных, например, с финансами, отчетностью, обслуживанием клиентов и персоналом в настоящее время занимаются сотрудники, которым приходится компенсировать несовершенство ИТ-систем. Это означает, что много ценного времени, которое можно было бы посвятить решению более сложных задач, тратится на выполнение рабочих задач, которые могли бы выполнять цифровые помощники. Вы готовы нанять своего первого цифрового помощника?

Интернет вещей

Интернет вещей (IoT) включает в себя объекты, часто электронику и датчики, которые можно идентифицировать и которые могут взаимодействовать друг с другом и обмениваться данными через Интернет и облачные решения. Третьи стороны также время от времени являются частью этой сети и могут предлагать информацию и услуги пользователям.Объектами IoT может быть что угодно: от датчика, который контролирует насос на производственном предприятии, до смартфона, который вы используете, чтобы открыть машину или дом.

Интернет вещей открывает двери для возможностей, которые влекут за собой не только улучшение и цифровизацию отдельных процессов. Чтобы добиться успеха, компании должны быть готовы разрабатывать новые бизнес-модели и операционные модели на основе сетей подключенных устройств.

Приложения для Интернета вещей практически безграничны. IoT — это основная технология для таких концепций, как «умные дома» и «Индустрия 4.0». Кроме того, датчики IoT можно использовать для разработки саморегулирующихся процессов для мониторинга и управления широким спектром бизнес-процессов и производственных процессов. Мы наблюдаем рост числа различных аналитических платформ, которые используют данные Интернета вещей для предоставления ценной информации и новых пользовательских интерфейсов для оборудования или продуктов, «носимых» устройств для животных или людей, а также для сред, в которых они существуют.

Искусственный интеллект (ИИ)

ИИ (искусственный интеллект) – это широкий термин, обозначающий способность компьютерной программы или компьютера казаться разумным. ИИ обычно имеет возможность собирать данные об окружающей среде и может учиться или адаптироваться для достижения поставленной цели. Чтобы построить систему ИИ, которая добавляет ценность, используются большие объемы данных и алгоритм, которые подходят для того, для чего предназначена система. После обработки данных система может принимать решения на основе накопленных знаний.

Чтобы извлечь выгоду из ИИ, необходимо иметь четкую стратегию и план в отношении того, как можно собирать и использовать данные, которые служат основой для принятия более эффективных решений, лучшего понимания и оптимизации бизнес-процессов.

Данные называются новой нефтью, и, как и нефть, они должны быть очищены, чтобы иметь возможность создавать максимальную ценность. Норвежские компании обладают огромным объемом информации в виде финансовых данных, данных о клиентах, данных о продажах, данных о продуктах и ​​услугах, данных датчиков и т. д. Эти данные содержат большое количество скрытой ценности, которую методы ИИ могут использовать для получения информации и возможностей для автоматизация.

Виртуальная и дополненная реальность

Виртуальная реальность (VR) – это технология, которая позволяет пользователю взаимодействовать с воссозданной компьютером реальной средой. Дополненная реальность (AR) — это слияние VR, в котором реальность и смоделированная компьютером среда сливаются воедино, что мы видели, например, в Pokemon Go или с линзами в Snapchat. В промышленных условиях дополненная реальность используется аналогичным образом для представления рисунков или информации о состоянии оборудования, которое вы снимаете или смотрите через очки или планшет/iPad.

Использование технологий виртуальной и дополненной реальности позволяет улучшить взаимодействие с клиентом и способствует повышению качества и скорости ручных рабочих процессов.

Эта технология уже затронула ряд отраслей. Например, потенциальные клиенты уже могут «испытывать» такие продукты, как автомобили, мебель и дома, еще до их производства. Кроме того, производители компьютерных игр запускают новые игровые платформы, образовательные учреждения меняют подход к традиционному обучению, а компании-производители проводят техническое обслуживание сложного производственного оборудования с использованием технологий виртуальной и дополненной реальности.

Игру Pokemon Go с дополненной реальностью скачали более 800 миллионов пользователей.

Блокчейн

Блокчейн — это распределенная база данных транзакций, в которой все стороны всегда владеют одной и той же информацией о транзакциях. Невозможно изменить информацию в базе данных, если большинство участников не согласны с тем, что изменение соответствует правилам, определенным для одобрения транзакции. Таким образом, блокчейн позволяет безопасно выполнять транзакции между несколькими сторонами без необходимости проверки транзакции третьей стороной (например, банком). Блокчейны устанавливают доверие между сторонами в сети, которые будут взаимодействовать.

Неизвестно, когда блокчейны окажут серьезное влияние на деловой мир, но нет никаких сомнений в том, что эта технология может сыграть центральную роль в создании ценности и инновациях.

Сегодня блокчейн в основном ассоциируется с криптовалютой, позволяя вам передавать денежные ценности между сторонами, но считается, что возможности применения и возможности огромны в таких секторах, как потребительские товары, недвижимость, логистика, здравоохранение, энергетика и страхование. Несмотря на огромные возможности, в настоящее время эта технология имеет относительно немного хорошо задокументированных примеров пользователей.

84% CXO считают, что блокчейн обеспечивает повышенную безопасность по сравнению с обычными информационными технологиями.

3D-печать

3D-печать – это технология производства с цифровым управлением, при которой физические объекты печатаются на 3D-принтере на основе спецификации цифровой 3D-модели.Производственный процесс является аддитивным, что означает, что объект создается слой за слоем, а не фрезеруется или обтачивается более крупный объект до желаемой формы. Производство с использованием 3D-принтера осуществляется путем печати объекта в последовательных горизонтальных слоях материалов, таких как пластик или металл, до тех пор, пока объект не будет полностью изготовлен. Каждый из этих слоев можно рассматривать как тонко вырезанное горизонтальное поперечное сечение создаваемого объекта.

3D-печать использует быстрое и точное оборудование, которое печатает сложные трехмерные объекты с высоким уровнем качества.

3D-печать имеет огромный потенциал для всех производственных отраслей, где технология может способствовать значительному снижению затрат, связанных как с прототипированием, так и с производством. Более того, 3D-печать может уменьшить потребность в хранении деталей, а также значительно сократить время выполнения заказа, поскольку технология позволяет производить то, что вам нужно, когда вам это нужно и где вам это нужно. Сектор здравоохранения также использует 3D-печать для производства искусственных органов, таких как сердце, зубы, кожа и уши.

Дроны

Дрон – это беспилотный летательный аппарат, который может летать (или погружаться) автономно с помощью программного обеспечения или дистанционно управляться людьми. Например, дроны можно использовать для поиска, наблюдения и транспортировки. Несколько норвежских компаний вносят свой вклад в разработку и коммерциализацию технологии дронов, а правительство Норвегии разработало собственную стратегию использования дронов, чтобы создать хорошие рамочные условия для использования дронов и роста в секторе дронов.

Компании вкладывают средства в технологию дронов, чтобы изучить, как эта технология способствует повышению эффективности операционных процессов, а также доступу к новым и улучшенным данным.

Несколько норвежских и международных розничных и логистических компаний уже изучают, как дроны могут способствовать более быстрой и рентабельной доставке. Кроме того, ряд компаний, работающих в нефтегазовом, энергетическом и промышленном секторах, используют дроны для мониторинга и эффективного сбора важных данных об инфраструктуре, такой как нефтеперерабатывающие заводы и сети электропередач.

Мы можем сэкономить 50 миллионов долларов США, используя дроны вместо транспортных средств для выполнения последних километров их доставки.

В настоящее время в Норвегии зарегистрировано около 4000 операторов дронов.

Робототехника и автоматизация

Автоматизация физического труда – растущая тенденция в нескольких секторах. Это означает, что физические роботы и машины все чаще берут на себя рабочие обязанности, которые ранее выполнялись людьми. В настоящее время это развитие больше всего продвинулось в процессах, связанных со складированием, логистикой и наблюдением, но оно также распространяется и на ряд других секторов.

Физическая автоматизация рабочих процессов повышает качество и увеличивает время безотказной работы процессов, высвобождая человеческие ресурсы для работы с другими задачами, создающими дополнительную ценность.

Задачи, которые в настоящее время выполняются сотрудниками, выполняются только в течение согласованного рабочего времени и часто со значительными различиями в отношении качества. Физические роботы могут работать круглосуточно, без выходных, и выполнять работу на регулярном высоком уровне. В результате компании из разных секторов изучают, как использование роботов может способствовать повышению качества и производительности при меньших затратах.

Международная федерация робототехники

"Мы выделили восемь технологий, которые мы считаем интересными и которые, по нашему мнению, способны изменить общество, бизнес и нашу повседневную жизнь. Вполне вероятно, что они будут правильными для вашего бизнеса, но это требует более тщательного рассмотрения. Тем не менее, мы хотели бы поделиться своим мнением о том, что любопытство — это хорошо, поэтому мы надеемся, что дали вам пищу для размышлений и идеи, над которыми вы можете поработать. Потому что мы знаем, что новые технологии влияют на нас во все большей степени и все более быстрыми темпами. Купить лицензию на цифровую трансформацию невозможно, поэтому вопрос в том, как умный бизнес и каждый из нас способны меняться, и способны ли мы использовать возможности, возникающие в цифровом мире», заключает Кристиан Хартман.

Читайте также: