А зачем же компаниям вкладываться в технологии Искусственного Интеллекта?

На VentureBeat давеча опубликовали занятную заметку о том, зачем современным компаниям вкладываться в технологии Искусственного Интеллекта: 5 characteristics of AI technologies worth investing in — прочитайте, она небольшая и довольно стоящая. (Всё-таки, кратко: ИИ избавит от рутины, найдёт скрытые закономерности в больших данных для использования в бизнесе, сможет сопоставлять огромное количество данных, оптимизировать на этой основе бизнес и, наконец, предотвратит развитие опасных ситуаций).

Но это всё ересь и ерунда. Главное, для чего вкладываться в технологии ИИ — это возможность персонификации сервисов для клиентов любого бизнеса. Раньше ведь как? Услуги предоставлялись на основе какой-никакой статистической обработки ранее известных случаев. Это касается не только сферы услуг, типа розничных продаж, медицины и образования, но и вообще всего, ведь даже если вы на заводе делаете уникальный опытный образец по договору с конкретным техническим заданием, то всё равно вы используете в проектировании и разработки усреднения, основанные на более раннем опыте и работе и объектами-аналогами. Исследования нового — это области научно-исследовательских работ и прерогатива учёных, а сервис — это статистическое усреднение.

Так вот Искусственный Интеллект позволит отойти от этой устаревшей парадигмы и перейти на рельсы полной персонификации. Каждому отдельному клиенту по отдельному сервису конкретно для его нужд. Персональная медицина — это общемировой тренд. Персональное обучение длиной в жизнь — это скоро будет в тренде. Персональное всё. А это значит, что клиент платит за такой подход охотнее (и, кстати, меньше, а, значит, объёмнее). Почему меньше? Да потому что себестоимость в связи с использованием технологий ИИ становится на порядок (или на порядки) ниже. Такие дела. Обсудим?

Комментарии

Популярные сообщения из этого блога

Задачи сегментации изображения с помощью нейронной сети Unet

Перенос модели машинного обучения в production

Первые шаги в математике, и как подготовиться к ШАД