Kecerdasan buatan dan data tidak terstruktur

Data besar dan kecerdasan buatan telah membuat langkah besar dalam pemasaran digital dan aplikasinya telah berkembang pesat. Menurut penelitian Deloitte, 73% perusahaan yang disurvei percaya bahwaAI sangat penting bagi bisnis mereka dengan memungkinkan perolehan prospek berkualitas baru, tidak seperti pesaing mereka baik secara langsung maupun sebaliknya.

Hal yang sama dapat dikatakan tentang data besar , yang digunakan dalam industri seperti perawatan kesehatan atau asuransi untuk mendapatkan lebih banyak informasi tentang konsumen, untuk mencari pelanggan baru, dan untuk meningkatkan navigasi situs web.

Dalam postingan ini, kita akan membahas pentingnya data besar dan kecerdasan buatan, menyoroti tren utama yang memengaruhi pasar ini dengan fokus pada peran data tidak terstruktur.

Definisi Kecerdasan Buatan: beberapa statistik

Selama beberapa tahun sekarang, pentingnya kecerdasan buatan telah ditemukan kembali berkat kemajuan teknologi.

Tapi apa sebenarnya itu? Ini adalah kemampuan sistem perangkat keras dan perangkat lunak untuk memberikan kinerja yang dalam beberapa hal mensimulasikan perilaku manusia.

Namun, kecerdasan buatan sering dikacaukan dengan Pembelajaran Mesin dan dengan aspek yang terkait dengan algoritme.Namun, mereka adalah dua teknologi yang independen, meskipun saling terkait; sementara AI menyangkut mesin yang mensimulasikan perilaku manusia, pembelajaran mesin di sisi lain adalah algoritme yang memungkinkan perangkat lunak ini berkembang dan meningkat seiring waktu.

Karena alasan ini, tidak mengherankan jika bidang penerapan pertama dari sistem tersebut adalah pabrik. Padahal, robotika yang diterapkan pada sektor industri memungkinkan untuk mencapai banyak manfaat, peningkatan produktivitas pertama dan terutama. Dengan mengganti dan mensimulasikan beberapa tugas manual manusia, ini juga meningkatkan keselamatan pekerja.

Dalam dunia B2C dan B2B, bidang aplikasi tidak terbatas: mulai dari menyaring resume yang dikirimkan, hingga mengenali wajah seseorang dalam pengaturan keamanan, hingga kemampuan untuk menyortir sejumlah besar dokumen berdasarkan kontennya. Hingga saat ini, beberapa perusahaan di lanskap Italia dan Eropa mulai memahami pentingnya menerapkan AI secara internal, mempercayakan perangkat lunak ini dengan tugas yang kurang berharga untuk saat ini, menyerahkan bagian pengambilan keputusan kepada orang-orang.

Tren ini juga dikonfirmasi oleh penelitian terbaru oleh Eurostat, yang menunjukkan bahwa di Uni Eropa, hanya dua dari 10 perusahaan yang menggunakan kecerdasan buatan, sementara di Italia angkanya turun hingga 6%. Ini mungkin karena infrastruktur yang belum berkembang dan kurangnya personel khusus saat ini.

Namun demikian,kecerdasan buatan merupakan keuntungan besar untuk analisis Big Data, karena memungkinkan analisis terperinci dan pemrosesan data dalam jumlah besar ini.

Kecerdasan buatan diterapkan pada analisis data yang tidak terstruktur

Mengekstraksi nilai dari analisis big data adalah proses yang sulit dan kompleks yang memerlukan beberapa efisiensi teknologi dan dikondisikan oleh kualitas data dan apakah itu tidak terstruktur atau terstruktur. Yang terakhir, seperti yang disarankan oleh istilah tersebut, adalah mereka yang mematuhi seperangkat aturan yang telah ditentukan sebelumnya dan mengikuti pola tertentu.

Sebaliknya, bagaimanapun,data tidak terstruktur tidak memiliki struktur yang ditentukan sebelumnya dan mewakili sebagian besar data yang tersedia: setiap hari kami menerima email atau gambar, sama seperti perusahaan kami menerima dokumen, memberikan dukungan atau layanan, dan bertindak di berbagai saluran yang terkait dengan pengelolaan informasi yang tidak terstruktur.

Bagaimana data tidak terstruktur dikelola dalam perusahaan? Melalui kecerdasan buatan .Misalnya, di dalam call center, tujuan utamanya adalah untuk merampingkan lalu lintas panggilan dan memberikan layanan berkualitas tinggi kepada pelanggan, menghindari waktu tunggu yang lama di telepon.

Ini termasuk seluruh duniachatbots , asisten virtual yang telah didefinisikan sebagai bagian paling matang dari kecerdasan buatan, tetapi pada saat yang sama sulit untuk membedakan nilai antara teknologi yang berbeda.Pikirkan asisten suara yang kita miliki di dalam ponsel cerdas kita, seperti Siri, Google, atau bahkan Alexa.

Ada aplikasi luas dalam perusahaan untuk menangani dokumen. Bahkan, industri tertentu, seperti perbankan dan asuransi, seringkali menangani dokumen dengan data yang tidak terstruktur tanpa bisa memahami prioritasnya. Berkatkecerdasan buatan , bagaimanapun, adalah mungkin untuk memahami manfaat dokumen dan memahami data yangdikandungnya.

Bidang lain yang menarik berkaitan dengan menanganidokumen yang sangat kompleks , seperti kontrak, yang merupakan bidang dengan aplikasi yang sangat luas, dari dunia hukum hingga dunia B2C dan B2B di mana banyak perusahaan seperti Doxee beroperasi.Mengelola kontrak bisa sangat sulit, karena Anda juga menemukan diri Anda dengan pengingat, penalti, dan memahami garis waktu tertentu, yang membutuhkan waktu respons yang sangat cepat dan margin kesalahan hampir nol.

Pada umumnya kegiatan kerja, khususnya bidang-bidang yang baru saja disebutkan, dilakukan oleh orang-orang yang memiliki waktu yang kurang lebih terbatas untuk membuat penalaran dan menerapkannya secara mendalam pada semua dokumen. Kemudian, kecerdasan buatan yang diterapkan pada analisisdata besar dapat mengatasi kurangnya waktu ini, memungkinkan perolehan data skala besar sambil memastikan hasil yang penting.

Apa yang akan menjadi masa depan kecerdasan buatan dan data besar?

Memahami seperti apa kecerdasan buatan di masa depan sangat penting bagi perusahaan, karena data yang akan tersedia akan semakin beragam dan oleh karena itu dukungan teknologi akan menjadi sangat penting.

Hingga saat ini, tantangan terpenting bagi mereka yang bekerja di bidang teknologi adalah memperluas cakupannya. Faktanya, kita sering berbicara tentang mendemokratisasi AI , yaitu memungkinkan penerapan kecerdasan buatankepada orang-orang yang bekerja di bisnis dan bukan hanya ilmuwan data.

Penting juga bahwa informasi dandata yang dikumpulkan tersedia untuk cloud.Beberapa proyek dan proses yang melibatkan data pelanggan mungkin memiliki masalah privasi, sementara yang lain mungkin mulus dan oleh karena itu data dapat didistribusikan ke cloud, membuat dokumen menjadi lebih cepat, fungsional, dan agar orang yang bertanggung jawab dapat mulai mengerjakan data dengan segera .

Aspek lain yang tidak dapat kami remehkan adalah aspek linguistik murni dari perangkat lunak. Selama bertahun-tahun, bahasa kata yang sebenarnya tidak dipertimbangkan dan oleh karena itu teknologi menggunakan kata kunci tertentu—tidak ada cara untuk membedakan antara bentuk kata kerja yang berbeda, atau antara tunggal/jamak dan maskulin/feminin. Oleh karena itu, pemahaman bahasa alami harus semakin diterapkan, terutama dalam hal memberikan jawaban yang memadai atas pertanyaan pelanggan.

Secara lebih umum, di tahun-tahun mendatang, kecerdasan buatan akan semakin banyak digunakan oleh perusahaan di sektor B2B dan B2C dan manfaatnya dapat dilihat semua orang. Faktanya, menurut studi dan proyeksi terbaru pada tahun 2025, investasi AI akan mencapai sekitar €60 miliar dalam investasi global, naik dari €2 miliar pada tahun 2016. Namun, secara global, Amerika Serikat menempati posisi teratas dalam hal jumlah investasi dan perusahaan yang menggunakan AI, diikuti oleh Uni Eropa. Pada tahun 2030, negara-negara Barat akan terlampaui oleh negara-negara di benua Asia, khususnya China.

Juga dengan mempertimbangkan peningkatan jumlahdata besar yang akan disimpan dan diproses, perangkat lunak yang sama akan berkembang, memungkinkan pengambilan keputusan strategis dan penyelesaian masalah dalam waktu sesingkat mungkin.Inovasikecerdasan buatan sudah terlihat di beberapa industri, seperti telekomunikasi, di mana beberapa masalah diselesaikan oleh chatbot berdasarkan data yang dikumpulkan atau di industri asuransi, seperti yang disebutkan sebelumnya, sehingga memastikan tingkat pemrosesan data dan kecepatan respons yang tinggi. yang tidak dapat disediakan oleh otak manusia.

Saat ini, kecerdasan buatan jauh lebih berkembang di sektor B2C, karena lebih mudah dan lebih cepat untuk mendapatkan ROI.Ke depan, penggunaan perangkat lunak AI akan terus berkembang di ranah B2B dimana beberapa perusahaan sudah bereksperimen melalui chatbot dan algoritma AI untuk layanan pelanggan.

Oleh karena itu dapat dikatakan bahwakecerdasan buatan dan data besar pasti akan membentuk masa depan dunia kita dengan membuka kemungkinan mengotomatisasi dan mempercepat beberapa proses, membuat perolehan informasi lebih efisien, dan meningkatkan pengalaman pelanggan.Ini juga akan berkembang ke sektor lain seperti energi dan media.