큐:
머신 러닝 발전이 플랫폼 간 데이터 세트 배포를 촉진할까요?
ㅏ:비즈니스에서 머신 러닝과 AI에 대해 이야기 할 때 무엇에 대해 이야기하고 있습니까?
많은 다른 사람들이 다른 의견을 가지고 있으며 실제로 비즈니스가 수행하는 상황에 따라 다릅니다. 그러나 인공 지능 기능에 대해 전반적으로 이야기 할 때 기업이 이러한 새로운 기술을 사용하는 방식에 대한 혼란과 모호성을 제거 할 수 있습니다.
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벤처 비트 (Venture Beat)에 관한 기사에서“비즈니스에서 AI에 대한 과대 광고를 믿지 마라”(Vivek Wadhwa) 작가는 현대 AI 시스템이 비즈니스 프로세스에 쉽게 통합 될 수 있다는 아이디어에 대해 다소 강력한 주장을 제시합니다.
Wadhwa는“대부분의 비즈니스 문제는 게임으로 바꿀 수 없습니다. “두 명 이상의 선수가 있으며 명확한 규칙은 없습니다. 비즈니스 의사 결정의 결과는 분명한 승리 또는 손실이 아니며, 너무 많은 변수가 있습니다. 오늘날의 AI 시스템은 인간의 뇌 신경 네트워크의 기능을 에뮬레이트하기 위해 최선을 다하지만 매우 제한된 방식으로 수행합니다.”
Wadhwa는“AI는 수신 한 데이터만큼만 우수합니다”라고 지적하면서 매우 주목할 만합니다. 인공 지능은“인간처럼 생각하지”않습니다. 오히려보다 정교한 정보 사용을 통해 인간의 사고 측면을 복제합니다. 여전히 입력과 출력을 중심으로 구성되어 있습니다.
그러나 Wadhwa는 오늘날 비즈니스 세계에서 인공 지능의 가장 유망한 측면 중 하나에 대해 흥미로운 경고를합니다.
Wadhwa는 대규모 소매 업체 아마존을 예로 사용합니다. Wadhwa는 Amazon 회사가 다양한 사일로에서 데이터를 대화 형 대상으로 가져 오는 방법에 대해 부서 전체에 걸쳐 모든 데이터를 통합하면 고객 서비스, 비즈니스 인텔리전스 등의 영역에서 혁신을 이룰 수 있다고 제안합니다.
Wadhwa는“아마존은 많은 회사들이 가지고있는 문제를 해결하고 있습니다.
다시 말해, 플랫폼에서 데이터 세트를 가져 와서 아키텍처 전체에 적용하는 것은 인공 지능 소프트웨어의 현재 가장 큰 역할 중 하나이며 향후 몇 년 내에 비즈니스에 가장 적합한 사용 사례가 될 수 있습니다. 인공 지능 실체는 인간처럼 완전히 행동하고 행동 할 수는 없지만 데이터 처리 및 통찰력 개발과 관련된 매우 강력한 기능을 갖추고 있습니다.
기업들은 또한 오늘날 통합 상거래와 통합 커뮤니케이션에 대해 많은 이야기를하고 있습니다. 모든 채널을 통합하고 대화식으로 전환 할 수 있도록 지원함으로써 기업은 향후 10 년 동안 민첩한 경쟁을위한 입지를 다지고 있습니다. 이것은 다시 인공 지능이 도울 수있는 것입니다. 다양한 데이터 세트를 처리하고 다소 자동화 된 자체 구동 방식으로 필요한 곳에 배치 할 수 있습니다. 인공 지능은 매우 광범위한 수준에서 인간 처리기의 부담을 덜어주고 다양한 방식으로 자체 작업을 지시합니다.
이를 염두에두고, 머신 러닝 발전은 혁신을 위해 플랫폼에서 데이터 세트 사용을 촉진해야합니다. 다른 큰 역할과 프로세스가 파이크를 겪을 수도 있지만 이것은 아마도 단기적으로 머신 러닝과 AI의 주요 측면이 될 것입니다.
