Künstliche Intelligenz und unstrukturierte Daten

Big Data und künstliche Intelligenz haben im digitalen Marketing große Fortschritte gemacht und ihre Anwendungen sind auffällig gewachsen. Laut einer Studie von Deloitte glauben 73 % der befragten Unternehmen, dassKI für ihr Geschäft wirklich wichtig ist, indem sie im Gegensatz zu ihren direkten und anderen Konkurrenten die Gewinnung neuer qualitativ hochwertiger Leads ermöglicht.

Dasselbe gilt für Big Data , das in Branchen wie dem Gesundheitswesen oder Versicherungen verwendet wird, um mehr Informationen über Verbraucher zu erhalten, nach neuen Kunden zu suchen und die Website-Navigation zu verbessern.

In diesem Beitrag werden wir die Bedeutung von Big Data und künstlicher Intelligenz erörtern und die wichtigsten Trends hervorheben, die diesen Markt beeinflussen, wobei wir uns auf die Rolle unstrukturierter Daten konzentrieren.

Eine Definition der künstlichen Intelligenz: einige Statistiken

Seit einigen Jahren wird die Bedeutung der künstlichen Intelligenz auch dank des technologischen Fortschritts wiederentdeckt.

Aber was ist das genau? Es ist die Fähigkeit von Hardware- und Softwaresystemen, eine Leistung bereitzustellen, die in gewisser Weise menschliches Verhalten simuliert.

Künstliche Intelligenz wird jedoch oft mit maschinellem Lernen und mit Aspekten rund um Algorithmen verwechselt.Es handelt sich jedoch um zwei unabhängige, wenn auch miteinander verbundene Technologien; Während KI Maschinen betrifft, die menschliches Verhalten simulieren, ist maschinelles Lernen andererseits der Algorithmus, der es dieser Software ermöglicht, sich im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln und zu verbessern.

Aus diesem Grund ist es nicht verwunderlich, dass das erste Einsatzgebiet solcher Systeme Fabriken waren. Tatsächlich ermöglicht die auf den Industriesektor angewendete Robotik zahlreiche Vorteile, vor allem eine gesteigerte Produktivität. Durch das Ersetzen und Simulieren einiger manueller menschlicher Aufgaben verbessert es auch die Arbeitssicherheit.

Innerhalb der B2C- und B2B-Welt können die Anwendungsbereiche endlos sein: von der Überprüfung eingereichter Lebensläufe über die Erkennung des Gesichts einer Person in einer Sicherheitsumgebung bis hin zur Fähigkeit, eine große Menge von Dokumenten basierend auf ihrem Inhalt zu sortieren. Bis heute beginnen einige Unternehmen sowohl in Italien als auch in Europa zu verstehen, wie wichtig es ist, KI intern einzusetzen, indem sie dieser Software vorerst weniger wertvolle Aufgaben anvertrauen und die Entscheidungsfindung den Menschen überlassen.

Dieser Trend wird auch durch aktuelle Untersuchungen von Eurostat bestätigt, die zeigen, dass innerhalb der Europäischen Union nur zwei von zehn Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen, während die Zahl in Italien auf nur 6 % sinkt. Dies könnte an der derzeit unterentwickelten Infrastruktur und dem Mangel an Fachpersonal liegen.

Dennoch istKünstliche Intelligenz ein großer Vorteil für die Analyse von Big Data, da sie eine detaillierte Analyse und Verarbeitung dieser großen Datenmenge ermöglicht.

Künstliche Intelligenz angewandt auf die Analyse unstrukturierter Daten

Wert aus der Analyse von Big Data zu ziehen , ist ein schwieriger und komplexer Prozess, der eine gewisse technologische Effizienz erfordert und von der Qualität der Daten und davon abhängig ist, ob sie unstrukturiert oder strukturiertsind . Letztere sind, wie der Begriff schon sagt, solche, die sich an ein vordefiniertes Regelwerk halten und einem bestimmten Muster folgen.

Im Gegensatz dazu habenunstrukturierte Daten jedoch keine vordefinierte Struktur und stellen den Großteil der verfügbaren Daten dar: Wir erhalten täglich E-Mails oder Bilder, ebenso wie unser Unternehmen Dokumente erhält, Support oder Dienstleistungen anbietet und auf mehreren Kanälen agiert im Zusammenhang mit der Verwaltung unstrukturierter Informationen.

Wie werden unstrukturierte Daten im Unternehmen verwaltet? Durch künstliche Intelligenz .Innerhalb eines Call Centers ist es beispielsweise das ultimative Ziel, den Anrufverkehr zu optimieren und dem Kunden einen qualitativ hochwertigen Service zu bieten, um lange Wartezeiten am Telefon zu vermeiden.

Dies umfasst das gesamte Universum vonChatbots , virtuellen Assistenten, die als der ausgereifteste Teil der künstlichen Intelligenz definiert wurden, aber gleichzeitig der, bei dem es schwierig ist, den Wert zwischen verschiedenen Technologien zu erkennen.Denken Sie nur an die Sprachassistenten, die wir in unseren Smartphones haben, wie Siri, Google oder sogar Alexa.

Der Umgang mit Dokumenten findet im Unternehmen breite Anwendung. Tatsächlich verarbeiten bestimmte Branchen wie Banken und Versicherungen häufig Dokumente mit unstrukturierten Daten, ohne deren Priorität verstehen zu können. Dankkünstlicher Intelligenz ist es jedoch möglich, in die Vorzüge der Dokumente einzudringen und die darin enthaltenen Datenzu verstehen.

Ein weiterer interessanter Bereich betrifft den Umgang mitsehr komplexen Dokumenten , wie z. B. Verträgen, ein Bereich mit einer sehr breiten Anwendung, von der Rechtswelt bis zur Welt von B2C und B2B, in der viele Unternehmen wie Doxee tätig sind.Die Verwaltung eines Vertrags kann sehr schwierig sein, da Sie sich auch mit Mahnungen, Strafen und dem Verständnis bestimmter Fristen konfrontiert sehen, die sehr schnelle Reaktionszeiten und eine nahezu null Fehlerquote erfordern.

Im Allgemeinen werden Arbeitstätigkeiten, insbesondere in den eben genannten Bereichen, von Personen durchgeführt, die einen mehr oder weniger begrenzten Zeitrahmen haben, um Argumente anzustellen und sie erschöpfend auf alle Dokumente anzuwenden. Hier könnte künstliche Intelligenz, die auf die Analyse vonBig Data angewendet wird, diesen Zeitmangel überwinden, indem sie die Erfassung umfangreicher Daten ermöglicht und gleichzeitig eine wichtige Rendite sicherstellt.

Wie sieht die Zukunft von künstlicher Intelligenz und Big Data aus?

Für Unternehmen ist es sehr wichtig zu verstehen, wie die Zukunft der künstlichen Intelligenz aussehen wird, da die verfügbaren Daten immer vielfältiger werden und daher die Unterstützung durch Technologien entscheidend sein wird.

Bis heute besteht die wichtigste Herausforderung für diejenigen, die in der Technologie tätig sind, darin, ihren Horizont zu erweitern. Tatsächlich sprechen wir oft davon, KI zu demokratisieren , das heißt, es möglich zu machen, künstliche Intelligenzauf Menschen anzuwenden, die in der Wirtschaft arbeiten, und nicht nur auf Datenwissenschaftler.

Wichtig ist auch, dass die gesammelten Informationen undDaten einer Cloud zur Verfügung gestellt werden.Einige Projekte und Prozesse mit Kundendaten können Datenschutzprobleme haben, während andere nahtlos sind und daher die Daten in die Cloud verteilt werden können, wodurch ein Dokument viel schneller und funktionsfähiger wird und die verantwortliche Person sofort mit der Arbeit an den Daten beginnen kann .

Ein weiterer nicht zu unterschätzender Aspekt ist der rein sprachliche Aspekt von Software. Jahrelang wurde die wahre Sprache der Wörter nicht berücksichtigt und daher verwendeten Technologien bestimmte Schlüsselwörter – es gab keine Möglichkeit, zwischen verschiedenen Zeitformen der Verben oder zwischen Singular/Plural und männlich/weiblich zu unterscheiden. Daher muss natürliches Sprachverständnis immer mehr implementiert werden, insbesondere wenn es darum geht, adäquate Antworten auf Kundenanfragen zu geben.

Generell wird künstliche Intelligenz in den kommenden Jahren zunehmend von Unternehmen sowohl im B2B- als auch im B2C-Bereich eingesetzt, und die Vorteile liegen auf der Hand. Jüngsten Studien und Prognosen zufolge werden die Investitionen in KI bis 2025 weltweit etwa 60 Milliarden Euro erreichen, gegenüber 2 Milliarden Euro im Jahr 2016. Weltweit stehen die Vereinigten Staaten jedoch zahlenmäßig an der Spitze von Investitionen und Unternehmen, die KI einsetzen, gefolgt von der Europäischen Union. Bis 2030 werden die westlichen Länder von denen auf dem asiatischen Kontinent, insbesondere von China, überholt sein.

Auch unter Berücksichtigung der zunehmenden Menge an zu speichernden und zu verarbeitendenBig Data wird sich dieselbe Software weiterentwickeln, um strategische Entscheidungen und Problemlösungen in kürzester Zeit zu ermöglichen.Die Innovationen derkünstlichen Intelligenz sind bereits in einigen Branchen sichtbar, wie z. B. der Telekommunikation, wo einige Probleme durch Chatbots auf der Grundlage gesammelter Daten gelöst werden, oder in der Versicherungsbranche, wie bereits erwähnt, wodurch eine hohe Datenverarbeitungsrate und Reaktionsgeschwindigkeit gewährleistet wird. die das menschliche Gehirn nicht leisten könnte.

Bis heute ist künstliche Intelligenz im B2C-Bereich viel weiter entwickelt, da es viel einfacher und schneller ist, ROI zu erzielen.In Zukunft wird sich der Einsatz von KI-Software im B2B-Bereich weiter ausdehnen, wo einige Unternehmen bereits mit Chatbots und KI-Algorithmen für den Kundenservice experimentieren.

Man kann daher sagen, dasskünstliche Intelligenz und Big Data die Zukunft unserer Welt sicherlich prägen werden, indem sie die Möglichkeit eröffnen, einige Prozesse zu automatisieren und zu beschleunigen, die Informationsbeschaffung effizienter zu gestalten und das Kundenerlebnis zu verbessern.Es wird auch auf andere Sektoren wie Energie und Medien ausgeweitet.