Sztuczna inteligencja i nieustrukturyzowane dane

Big data i sztuczna inteligencja poczyniły ogromne postępy w marketingu cyfrowym, a ich zastosowania wyraźnie się rozwinęły. Według badań Deloitte, 73% ankietowanych firm uważa, że​​sztuczna inteligencja jest naprawdę ważna dla ich biznesu, ponieważ umożliwia pozyskiwanie nowych jakościowych leadów, w przeciwieństwie do ich konkurentów, zarówno bezpośrednich, jak i innych.

To samo można powiedzieć o big data , które są wykorzystywane w branżach takich jak opieka zdrowotna czy ubezpieczenia, aby uzyskać więcej informacji o konsumentach, wyszukiwać nowych klientów i usprawniać nawigację w witrynie.

W tym poście omówimy znaczenie big data i sztucznej inteligencji, podkreślając główne trendy wpływające na ten rynek, ze szczególnym uwzględnieniem roli danych nieustrukturyzowanych.

Definicja sztucznej inteligencji: niektóre statystyki

Od kilku lat znaczenie sztucznej inteligencji zostało ponownie odkryte, częściowo dzięki postępowi technologicznemu.

Ale co to dokładnie jest? Jest to zdolność systemów sprzętowych i programowych do zapewniania wydajności, która w pewien sposób symuluje ludzkie zachowanie.

Często jednak sztuczna inteligencja jest mylona z uczeniem maszynowym i aspektami związanymi z algorytmami.Są to jednak dwie niezależne, choć powiązane ze sobą technologie; podczas gdy sztuczna inteligencja dotyczy maszyn, które symulują ludzkie zachowanie, z drugiej strony uczenie maszynowe jest algorytmem, który pozwala temu oprogramowaniu rozwijać się i ulepszać w czasie.

Nic więc dziwnego, że pierwszym obszarem zastosowania takich systemów były fabryki. W rzeczywistości robotyka zastosowana w sektorze przemysłowym umożliwia osiągnięcie wielu korzyści, przede wszystkim zwiększenie produktywności. Zastępując i symulując niektóre ręczne czynności człowieka, poprawia również bezpieczeństwo pracowników.

W świecie B2C i B2B obszary zastosowań mogą być nieograniczone: od sprawdzania przesłanych życiorysów, przez rozpoznawanie twarzy osoby w ustawieniach bezpieczeństwa, po możliwość sortowania dużej liczby dokumentów na podstawie ich zawartości. Do tej pory niektóre firmy, zarówno we Włoszech, jak iw Europie, zaczynają rozumieć znaczenie wewnętrznego stosowania sztucznej inteligencji, powierzając na razie temu oprogramowaniu mniej wartościowe zadania, pozostawiając część decyzyjną ludziom.

Trend ten potwierdzają również ostatnie badania Eurostatu, z których wynika, że ​​w Unii Europejskiej tylko dwie na 10 firm wykorzystują sztuczną inteligencję, podczas gdy we Włoszech odsetek ten spada do zaledwie 6%. Może to być spowodowane słabo rozwiniętą infrastrukturą i obecnie brakiem wyspecjalizowanej kadry.

Niemniej jednaksztuczna inteligencja jest ogromną zaletą analizy Big Data, ponieważ umożliwia szczegółową analizę i przetwarzanie tak dużej ilości danych.

Sztuczna inteligencja zastosowana do analizy danych nieustrukturyzowanych

Wydobywanie wartości z analizy dużych zbiorów danych jest procesem trudnym i złożonym, wymagającym pewnej sprawności technologicznej i uwarunkowanym jakością danych oraz tym, czy są one nieustrukturyzowane, czy ustrukturyzowane. Te ostatnie, jak sama nazwa wskazuje, to te, które przestrzegają z góry określonego zestawu reguł i podążają za określonym wzorcem.

Natomiastdane nieustrukturyzowane nie mają z góry określonej struktury i stanowią większość dostępnych danych: codziennie otrzymujemy e-maile lub obrazy, tak jak nasza firma otrzymuje dokumenty, świadczy wsparcie lub usługi i działa na wielu kanałach, które są związanych z zarządzaniem nieustrukturyzowanymi informacjami.

Jak zarządza się danymi nieustrukturyzowanymi w firmie? Poprzez sztuczną inteligencję .Na przykład w call center ostatecznym celem jest usprawnienie ruchu telefonicznego i zapewnienie wysokiej jakości obsługi klienta, unikając długich czasów oczekiwania na telefon.

Obejmuje to całe uniwersumchatbotów , wirtualnych asystentów, które zostały określone jako najbardziej dojrzała część sztucznej inteligencji, ale jednocześnie taka, w której trudno jest dostrzec wartość między różnymi technologiami.Pomyśl tylko o asystentach głosowych, które mamy w naszych smartfonach, takich jak Siri, Google, a nawet Alexa.

W firmie istnieje szerokie zastosowanie do obsługi dokumentów. W rzeczywistości niektóre branże, takie jak bankowość i ubezpieczenia, często przetwarzają dokumenty z nieustrukturyzowanymi danymi bez możliwości zrozumienia ich priorytetu. Dziękisztucznej inteligencji możliwe jest jednak wniknięcie w meritum dokumentów i zrozumienie zawartych w nich danych.

Kolejną interesującą dziedziną jest zajmowanie siębardzo złożonymi dokumentami , takimi jak umowy, która jest dziedziną o bardzo szerokim zastosowaniu, od świata prawnego po świat B2C i B2B, w którym działa wiele firm, takich jak Doxee .Zarządzanie kontraktem może być bardzo trudne, ponieważ wiąże się również z przypomnieniami, karami i zrozumieniem pewnych ram czasowych, co wymaga bardzo szybkiego czasu reakcji i prawie zerowego marginesu błędu.

Ogólnie rzecz biorąc, działalność zawodowa, zwłaszcza w wyżej wymienionych dziedzinach, jest wykonywana przez osoby, które mają mniej lub bardziej ograniczone ramy czasowe, aby uzasadnić i zastosować je wyczerpująco do wszystkich dokumentów. W tym przypadku sztuczna inteligencja zastosowana do analizydużych zbiorów danych mogłaby przezwyciężyć ten brak czasu, umożliwiając pozyskiwanie danych na dużą skalę, zapewniając jednocześnie ważny zwrot.

Jaka będzie przyszłość sztucznej inteligencji i big data?

Zrozumienie, jaka będzie przyszłość sztucznej inteligencji, jest bardzo ważne dla firm, ponieważ dane, które będą dostępne, będą coraz bardziej zróżnicowane, dlatego wsparcie technologii będzie kluczowe.

Do tej pory najważniejszym wyzwaniem dla osób pracujących w technologii jest poszerzenie ich zakresu. W rzeczywistości często mówimy o demokratyzacji AI , czyli umożliwieniu zastosowania sztucznej inteligencjido ludzi, którzy pracują w biznesie, a nie tylko do analityków danych.

Ważne jest również, aby gromadzone informacje idane były udostępniane w chmurze.Niektóre projekty i procesy związane z danymi klientów mogą mieć problemy z prywatnością, podczas gdy inne mogą przebiegać płynnie i dlatego dane mogą być dystrybuowane do chmury, dzięki czemu dokument jest znacznie szybszy, funkcjonalny, a osoba odpowiedzialna może natychmiast rozpocząć pracę nad danymi .

Kolejnym aspektem, którego nie możemy lekceważyć, jest czysto językowy aspekt oprogramowania. Przez lata nie brano pod uwagę prawdziwego języka słów, dlatego technologie stosowały określone słowa kluczowe – nie było sposobu na rozróżnienie różnych czasów czasownika ani liczby pojedynczej/mnogiej i rodzaju męskiego/żeńskiego. Dlatego zrozumienie języka naturalnego musi być coraz częściej wdrażane, zwłaszcza jeśli chodzi o udzielanie adekwatnych odpowiedzi na pytania klientów.

Mówiąc bardziej ogólnie, w nadchodzących latach sztuczna inteligencja będzie coraz częściej wykorzystywana przez firmy zarówno w sektorze B2B, jak i B2C, a wszyscy będą mogli zobaczyć korzyści. W rzeczywistości, zgodnie z najnowszymi badaniami i prognozami, do 2025 r. inwestycje w sztuczną inteligencję wyniosą około 60 miliardów euro w inwestycjach globalnych, w porównaniu z 2 miliardami euro w 2016 r. Jednak na całym świecie Stany Zjednoczone zajmują pierwsze miejsce pod względem liczby inwestycji i firm wykorzystujących AI, a następnie Unia Europejska. Do 2030 roku kraje zachodnie prześcigną kraje kontynentu azjatyckiego, zwłaszcza Chiny.

Biorąc również pod uwagę wzrost ilości przechowywanych i przetwarzanychdużych zbiorów danych , to samo oprogramowanie będzie ewoluować, umożliwiając podejmowanie strategicznych decyzji i rozwiązywanie problemów w możliwie najkrótszym czasie.Innowacjesztucznej inteligencji są już widoczne w niektórych branżach, jak np. telekomunikacja, gdzie niektóre problemy rozwiązywane są przez chatboty na podstawie zebranych danych czy w branży ubezpieczeniowej, jak wcześniej wspomniano, zapewniając tym samym wysokie tempo przetwarzania danych i szybkość reakcji, których ludzki mózg nie byłby w stanie zapewnić.

Do tej pory sztuczna inteligencja jest znacznie bardziej rozwinięta w sektorze B2C, ponieważ znacznie łatwiej i szybciej uzyskać zwrot z inwestycji.W przyszłości wykorzystanie oprogramowania AI będzie nadal rosło w sferze B2B, gdzie niektóre firmy już eksperymentują z chatbotami i algorytmami AI do obsługi klienta.

Można zatem powiedzieć, żesztuczna inteligencja i big data z pewnością będą kształtować przyszłość naszego świata, otwierając możliwości automatyzacji i przyspieszania niektórych procesów, usprawniając pozyskiwanie informacji i poprawiając doświadczenie klienta.Rozszerzy się również na inne sektory, takie jak energetyka i media.