人工知能の現在の傾向：密接なタブを維持するための10の傾向
公開: 2022-02-04パンデミックの結果として、多くの企業における人工知能の現在の傾向が高まっています。 IDCは、2023年までにAIテクノロジーへの投資額が979億ドルに増加すると予測しています。 人工知能の潜在的な価値は、世界的大流行の後でのみ増加しました。 2020年11月に発表されたマッキンゼーのレポートによると、イノベーターは少なくとも半数の組織でAI関連の機能を実践しています。企業が日々の運用を自動化し、パンデミックの影響を受けたデータセットをより適切に分析するにつれて、AIはより重要になります。 封鎖と在宅勤務のポリシーが実施されて以来、企業はかつてないほど技術的にリンクされています。
人工知能の現在の傾向
運用効率や有効性の向上を目的としたAIの採用。 さらに、利害関係者のエクスペリエンスを向上させるために使用される場合があります。
人工知能の現在の10のトレンドを見てみましょう。
1.人工知能の現在の傾向：クラウドとAI間のコラボレーションの増加
リーガルサービスプロバイダーExigentのクライアントイノベーションディレクターであるRicoBurnettによると、人工知能は2021年のクラウドソリューションの幅広い採用において重要な役割を果たします。人工知能により、クラウドリソースと大規模なリソースの監視と管理が容易になります。アクセス可能なデータの量。
2.人工知能の現在の傾向：AIベースのITソリューション
IT向けに開発されているAIソリューションの数は2021年に増加すると予想されます。典型的なITの問題を自動的かつ自己に特定できるCapgeminiのSimionによると、今後数年間でAIソリューションの数が増えると予想されます。軽微な障害やエラーを修正します。 このプロセスにより、ダウンタイムが短縮され、チームは複雑なプロジェクトに取り組んでいる間、他のことに集中できます。
3.人工知能の現在の傾向：AIOpsの人気が高まる
過去数年間で、ITシステムはますます複雑になっています。 Forresterの調査では、サプライヤは、アプリケーション、インフラストラクチャ、ネットワーキングなど、多くの監視分野を統合したプラットフォームソリューションを求めていました。 AIOpsソリューションと、データ量のより詳細な分析により、IT運用およびその他のチームは、コアプロセス、意思決定、およびアクティビティを改善する可能性があります。 Forresterは、ITエグゼクティブに、エンドツーエンドのデジタルエクスペリエンス、データ相関、およびツールチェーン統合を通じてチーム間のコラボレーションを可能にするAIOpsサプライヤーを探すように促しました。
4.人工知能の現在の傾向：AIはデータ編成を支援します
自然言語処理と機械学習は、将来、より多くの非構造化データを整理するために使用されます。 組織はこれらのテクノロジーを利用し、RPA（Robotic Process Automation）テクノロジーがトランザクション操作を自動化するために使用できるデータを生成します。 ソフトウェア業界で最も急成長しているセグメントの1つは、RPAです。 さらに、組織化されたデータのみを処理できます。 コンピュータープログラムは、AIを使用して非構造化データを構造化データに変換し、特定の出力を生成できます。
5.人工知能の現在の傾向：AIの才能は引き続き不足します
現在の予測によると、人工知能の採用は、才能が不足しているため、2021年には問題になるでしょう。 ビジネスリーダーは、何年にもわたるスキルの空白の後で、ついにAIの約束を実現しました。 このギャップは、より広い範囲の人々に人工知能を教えることによって埋める必要があります。 2021年には、より幅広いユーザーが人工知能にアクセスして、テクノロジー、方法論の学習、職場の変化を可能にすることに集中できるようにすることが重要になります。
6.人工知能の現在の傾向：ITビジネスにおける大規模なAIの使用
過去数年間、人工知能はIT業界でより頻繁に使用されてきました。 一方、サイモンは、企業が大規模な製造業でAIを採用し始める可能性が高いと考えています。 人工知能を利用すると、組織がリアルタイムのROIを受け取るのに役立ちます。 これは、組織がその努力から利益を得るであろうことを意味します。
7.人工知能の現在の傾向：焦点はAI倫理にあります
AIバンキングプラットフォームであるFinnAIの共同創設者兼CEOであるNatalieCartwrightは、組織が人工知能を使用してグローバルな問題に対処し、包括性と多様性を高めながらイノベーションと経済成長を促進する方法に関する専門知識を示すと予測しています。 AI倫理と企業との関連性が高まるにつれ、データの透明性とアルゴリズムの公平性が最大の課題となっています。
8.人工知能の現在の傾向：拡張プロセスがより普及しつつある
ますます、拡張プロセスは人工知能の標準です。 データエコシステムは、複数のソースに時間どおりにデータを提供し、スケーラブルで無駄のないものです。 ただし、イノベーションを適応させ刺激するための基盤を確立する必要があります。 同社のビッグデータのエンジニアであるGlobantのAnaMaloberti氏は、企業は拡張されたビジネスおよび開発プロセスで一歩前進すると述べています。 人工知能を使用すると、ソフトウェア開発プロセスを最適化でき、より広範な集合知とより効果的な協力を期待できます。 持続可能なデリバリーモデルを開発するには、データ主導の文化を構築し、実験段階から成長する必要があります。
9.人工知能の現在の傾向：AIは理解しやすくなります
Tealiumの製品担当シニアディレクターであるDaveLucasが指摘するように、システムの機能の説明により重点が置かれます。 より多くのデータ制限が実装されるにつれて、AIの信頼性はますます重要になります。 各属性が機械学習モデルの最終的な予測または結果にどのように寄与するかを効果的に把握して説明すること。
10.人工知能の現在の傾向：音声と言語に基づく知能
在宅勤務の増加に伴い、カスタマーサービスセンターにNLP / ASR（自動音声認識）を実装することがますます可能になっています。 ISGのButterfieldによると、すべてのクライアントの連絡先の約5％のみが、品質フィードバックについて一貫して評価されています。 1対1の個別指導は利用できないため、企業は人工知能を使用して、顧客の知識と継続的なコンプライアンスを保証する意図について頻繁に品質チェックを行う場合があります。
結論
AIの進化と未来
AIソリューションの人気が高まるにつれ、人工知能の未来は明るいように見えます。 製造における予測分析のための自律型車両、ロボット、センサー、ヘルスケアにおける仮想アシスタント、メディアレポートのための自然言語処理、仮想教育チューター、AIアシスタント、カスタマーサービスで人間に取って代わることができるチャットボット-これらすべてのAIを活用したソリューションが生み出しています大きく前進します。